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黄朝波

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    软硬件融合的方法学思考

    软硬件融合,是对这些矛盾体之间相互作用的一个概括的叫法。软硬件融合的过程,就是不断“权衡”矛盾的过程。

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    处理器“三国鼎立”:从CPU、GPU到DPU

    当2020年10月份,NVIDIA在其GTC 2020大会上大张旗鼓的宣传DPU之后,整个行业热了起来,大家都在问:什么是DPU?DPU到底能干什么?DPU和GPU有什么区别?号称数据中心三大处理器之一的DPU,“何德何能”与CPU、GPU并驾齐驱?

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    Fungible TrueFabric:数据中心网络技术的根本性改进

    编者按:Fungible 自主设计的TrueFabric网络传输协议,是Fungible最核心的竞争力,具有媲美RDMA/RoCEv2的性能以及接近TCP的稳定性。我们来共同学习。

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    Fungible:以数据为中心时代来临

    编者按:Fungible是我非常推崇的一家DPU技术公司(当然,这并不代表我100%赞同Fungible的所有观点)。DPU这个概念是Fungible最先提的,然后被NVIDIA发扬光大。Fungible有两款DPU芯片发布,支持自主设计的FCP高性能网络协议。这一期,我们一起来学习Fungible DPU相关的技术。

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    Graphcore IPU架构

    Graphcore基于BSP模型(Bulk Synchronous Parallel,批量同步并行模型)实现的IPU(Intelligence Processing Unit,智能处理单元),是当前热门的AI处理器之一。IPU在并行规则方面,相比GPU要更灵活一些(每个thread可以是不同的处理),而其片内SRAM内存要大的多,并且其内存Hierarchy要简单一些,这样能够确保更加简洁...

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    Docker容器、虚拟机和裸机运行的性能比较

    大家一直对虚拟机和容器的性能损耗都有一定的认识,但具体多少应该没有几个人能说清楚。这篇文章详细的评测了相关的应用场景在容器、虚拟机、裸机三种场景下的性能对比,相信会对大家有所帮助。

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    SambaNova RDA白皮书:采用可重构的数据流架构来加速计算

    CPU已经到达了性能瓶颈,而ASIC又失去了灵活性,FPGA编程门槛又很高。大家都认为,未来的趋势是DSA。但DSA做成什么样子,仁者见仁智者见智。把握如下标准:ASIC一样的性能,CPU一样的灵活性。并且虽然叫特定领域架构,但仍需要跟场景部分解耦,在场景范围和灵活性之间做好平衡,尽可能做到可大规模复制。

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    Docker 核心技术与实现原理

    提到虚拟化技术,我们首先想到的一定是 Docker,经过四年的快速发展 Docker 已经成为了很多公司的生产环境中大规模使用,也不再是一个只能在开发阶段使用的玩具了。作为在生产环境中广泛应用的产品,Docker 有着非常成熟的社区以及大量的使用者,代码库中的内容也变得非常庞大。

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    云原生学习之一:微服务

    基于操作系统虚拟化的容器技术Docker和容器编排工具Kubernetes的兴起,使得云原生(Cloud Native)成为越来越流行的一个概念。相比传统虚拟化,云原生的落地场景越来越大,所占份额也越来越大。

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    软件和硬件中的调用(二)

    芯片是由多个不同模块组成的,每个模块之间通过一些自定义的或标准的多根线连接到一起。为了更好的标准化和设计服用,模块之间通常都采用标准的总线连接。总线是符合特定协议的一组线的集合。

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    软硬件融合

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    软件和硬件中的调用(一)

    1 概述图1 分层的API调用通常,如图1,一个复杂的系统都是分层的:每个层通过API调用下一层提供的服务;l同时通过API被调用为上一层提供服务;同一层模块间也相互通过被调用向对方提供服务;模块的功能封装在模块内部,对外只有调用或被调用的API接口。调用,是软硬件系统设计的基础。通过不同层次的模块间的调用,把各...

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    网络可编程数据面综述(三)

    《可编程数据平面:抽象、架构、算法与应用》是TechRxiv上一篇关于网络数据面编程的一篇综述性文章,内容非常全面详实。本译文有删改。

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    网络可编程数据面综述(二)

    《可编程数据平面:抽象、架构、算法与应用》是TechRxiv上一篇关于网络数据面编程的一篇综述性文章,内容非常全面详实。本译文有删改。

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    网络可编程数据面综述(一)

    《可编程数据平面:抽象、架构、算法与应用》是TechRxiv上一篇关于网络数据面编程的综述性文章,内容非常全面详实。本译文有删改。

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    什么是软件?什么是硬件?

    指令是软件和硬件交互的媒介。软硬件划分,其实就是确定“指令”复杂度的过程。通过“指令”复杂度,确定五个典型的计算平台:CPU、协处理器、GPU、FPGA和ASIC,依次“指令”复杂度越来越高,也依次从软件平台转向硬件平台。

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    云计算底层架构挑战(三)

    就互联网场景而言,芯片公司距离市场和业务场景较远,自身对芯片级微观系统理解非常深入,但对互联网系统则缺乏深层次的敏感度,对新的热点方向布局有点“闭门造车”,很多高精尖技术难以落地。而互联网公司虽然距离客户近,有宏观大系统的整体视角,但缺乏硬件技术储备,对硬件技术的理解比较肤浅,局限于一些“隔靴搔痒”...

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    云计算底层架构挑战(二)

    我们分析一下用户业务从无到有再到大规模发展的过程中对云主机的需求。一开始的时候,可能并不清楚要运行的业务具有什么样的特征,这样通用的以CPU为计算核心的通用云主机会是比较合适的选择。随着业务的进一步开展,业务场景相对稳定以后,用户对自己的业务也非常熟悉了之后,用户可能会倾向于针对不同的业务选择不同的...

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    云计算底层架构挑战(一)

    IT行业变化太快,不变的唯有变化。云计算是互联网的底层技术和基础设施,在传统互联网、物联网、人工智能、大数据、产业互联网等领域扮演着越来越重要的角色,各种云计算产品和服务层出不穷,快速更迭。软件技术日新月异的大踏步发展,而相应的硬件架构却没有本质的改变,例如支撑云端系统运行的依然是以CPU为核心的通用...

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    软硬件融合的时代

    按照单位计算的复杂度,处理器平台大致分为CPU、协处理器、GPU、FPGA、ASIC。从左往右,单位计算越来越复杂,灵活性越来越低。也即是说CPU具有最高的灵活性以及相对最低的性能;而ASIC则具有最高的性能以及相对最低的灵活性。

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2019年09月20日 加入
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