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Web 性能优化-CSS3 硬件加速(GPU 加速)
CSS3 硬件加速简介 上一篇文章学习了重绘和回流对页面性能的影响，是从比较宏观的角度去优化 Web 性能，本篇文章从每一帧的微观角度进行分析，来学习 CSS3 硬件加速的知识。 CSS3 硬件加速又叫做 GPU 加速，是利用 GPU 进行渲染，减少 CPU 操作的一种优化方案。 关于 z-index 导致的硬件加速的问题，可以查看这篇文章 CSS3硬件加速也有坑！！ 参考文章 Increase Your Site’s Performance with Hardware-Accelerated CSS 用CSS开启硬件加速来提高网站性能 css3硬件加速 CSS3硬件加速也有坑 GPU加速是什么 使用CSS3 will-change提高页面滚动、动画等渲染性能
3.8K20发布于 2021-11-26 - 来自专栏微生态与微进化
KEGG数据库下载加速攻略！
在上周的文章KEGG数据库不会下载？了解下API！里，我介绍了基于KEGG API来获得所有基因的id，并通过wget遍历所有id来get基因的序列。 对计算机比较了解或已经尝试过的朋友可能会意识到，虽然KEGG数据库整体并不是很大（原核生物大概5G），但是反复访问API地址耗时甚长！基于国内高校网速现状，全部下载可能需要长达数月甚至一年的时间！ 需要注意这里的耗时主要来源于反复访问KEGG API地址而不是下载数据本身，假如可以减少访问次数，那么就能大大缩短KEGG数据库下载时间。 这时候可能需要借助开源的第三方数据库。 年），而且该数据库支持批量数据下载，其数据库的基因组物种名以及gene id与KEGG是一致的，其FTP地址为ftp://ftp.cbi.pku.edu.cn/pub/KOBAS_3.0_DOWNLOAD
3.9K20编辑于 2022-05-05 - 来自专栏OpenFPGA
创建 Vitis 加速平台第 3 部分：在 Vitis 中封装加速平台
作者：Stephen MacMahon 来源： 赛灵思中文社区论坛 这是《创建 Vitis 加速平台》系列的第 3 篇博文。在前文中，我们讲解了如何创建硬件和软件工程。 您可通过下列链接查看其它各部分： 第 1 部分：在 Vivado 中为加速平台创建硬件工程 第 2 部分：在 PetaLinux 中为加速平台创建软件工程 第 4 部分：在 Vitis 中测试定制加速平台 在 Vitis 中加速软件功能（创建内核）即表示创建硬件 IP 核，并使用由此产生的基础架构将此功能连接到现有平台。 /boot/pmufw.elf> [destination_device=pl] <bitstream> [destination_cpu=a53-0, exception_level=el-3, 如需查看本指南的下一部分，请参阅第 4 部分：在 Vitis 中测试定制加速平台 Original Source: Creating an Acceleration Platform for Vitis
2.3K30发布于 2020-11-03 - 来自专栏全栈程序员必看
PyTorch使用LMDB数据库加速文件读取
PyTorch使用LMDB数据库加速文件读取 文章目录 PyTorch使用LMDB数据库加速文件读取 背景介绍 具体操作 LMDB主要类 `lmdb.Environment` `lmdb.Transaction 总而言之，使用LMDB可以为我们的数据读取进行加速。 如果主数据库keyspace与命名数据库使用的名称冲突，则将主数据库的内容移动到另一个命名数据库。 " update(env, 3, "Mark"); display(env); print "Get the name of student whose sid = 3." name = search( = 3: img_img = np.repeat(img_img, repeats=3, axis=-1) img_img = img_img[:, :, [2, 1, 0]] # bgr => rgb
3.6K20编辑于 2022-11-11 CSS3强制启用 GPU 加速渲染 CSS3 动画
CSS3强制启用 GPU 加速渲染 CSS3 动画 css3 transform:translateZ(0)解决一个存在已久并早已知悉解决方案的渲染问题… 最终，只用了一小段的css代码就解决了 transform (0,0,0);属性，也就是强制启用gpu 加速渲染动画 transform:translateZ(0px); -webkit-transform-style:preserve-3d; :preserve-3d; -webkit-transform: translate3d(0,0,0); 给元素transform加上translateZ(0px),iScroll采用的方法 按照上述方法开启 gpu加速后，涉及到的区域就会被gpu直接渲染在屏幕对应区域，不用和浏览器进程共享内存和减轻cpu负担是gpu加速的理论原理。 开启gpu加速带来的问题： gpu也开始工作，设备耗电量增加。 会出现一些渲染上面的问题：被加速部分元素z-index值和未被加速部分之间将无法正常比较。
99410编辑于 2024-03-12- 来自专栏机器之心
支持Transformer全流程训练加速，最高加速3倍！字节跳动LightSeq上新
针对这一痛点，字节跳动推出了 LightSeq 训练加速引擎，对 Transformer 训练的整个计算过程进行了优化，最多可以实现 3 倍以上的加速。 这次发布引入了引擎方面的重大更新——支持了 Transformer 全流程训练加速，在不同的批处理大小下相比主流训练库最高可加速 3 倍多！ 以机器翻译任务为例，在该任务中，我们仅需要修改几行代码开启 LightSeq 训练加速，就可以实现最多 3 倍以上的加速。 总的来说，LightSeq 具有如下几个优点： 1. 相比之下，另一款知名的深度学习优化引擎 DeepSpeed [3] 仅支持编码层的加速，因此只能用在 BERT 等模型上，局限性较大。 2. 训练速度快。 LightSeq 训练速度非常快。 3. 随着批处理大小的增加，LightSeq 加速比逐渐降低。其原因是，经过 LightSeq 优化后，单步训练中矩阵乘法占比提高，显卡的计算吞吐成为训练速度的瓶颈。
1.4K20编辑于 2023-03-29 - 来自专栏AI学习笔记
3D生成模型加速：Mobile-3D-GPT架构解析
高效的特征提取与融合：通过创新的特征提取和融合机制，提高模型对3D数据的理解和生成能力。硬件加速支持：结合移动设备的硬件特点，利用GPU等加速技术，进一步提升模型的运行速度。 特征融合策略图：硬件加速支持为了充分利用移动设备的硬件资源，Mobile-3D-GPT架构提供了对硬件加速的全面支持。 GPU加速策略GPU在3D生成模型的训练和推理过程中具有重要作用。 在Mobile-3D-GPT中，通过混合精度训练，能够在保持模型精度的同时，提高训练速度和降低内存需求。GPU加速策略图：DSP加速支持除了GPU，移动设备中的DSP也可以用于加速3D生成模型的运行。 AI加速库：为了充分利用设备的AI计算能力，集成相应的AI加速库。
43310编辑于 2025-07-11 - 来自专栏Java实战博客
WordPress加速 – Redis加速 – Opcache加速
本页目录 Redis加速 Opcache – PHP脚本加速 任何网站的加速都离不开缓存，Wordpress也是一样，我们本次采用Redis做Wordpress的缓存！ 同时我们采用Opcache给PHP脚本加速！ Redis加速 我们去宝塔，下载一个Redis，然后启动Redis，然后配置文件配置如下。 指定Redis密码 define( 'WP_REDIS_PASSWORD', '你的密码哦' ); 对了，如果我们服务器有多个站点，我担心会使用key名相同导致数据异常，我建议把每个站点，使用不同的数据库 // 设置使用的Redis库 define( 'WP_REDIS_DATABASE', 0 ); Opcache – PHP脚本加速 在宝塔里安装一下。 默认是2 opcache.revalidate_freq=3 ;OPcache更快速清理内存的机制，实际效果视环境而异，默认是0 opcache.fast_shutdown=1 完成！
3.4K10编辑于 2022-11-18 - 来自专栏进步集
原创 数据库3
count(*)—统计关系里面有多少元组 count(A)–计算属性A有多少个值 加distinct 就是查有多少不同的值 sum 就是把所有是a的属性求和 avg 求均值 A是某个表一个单个的属性
27620编辑于 2022-11-12 - 来自专栏AustinDatabases
数据库信息速递： Apache Arrow 如何加速 InfluxDB （翻译）
————————— 在翻译前，我们先把基础知识建立以下，apache arrow 是一个跨语言的内存交换格式，通过内存中的列式内存和零拷贝技术，提供了高速数据访问和互操作的能力，基于这个技术，对于时序数据库 今年早些时候，InfluxData 推出了一个基于 Apache 生态系统构建的新数据库引擎。 举个例子，想象一下我们将以下数据写入 InfluxDB： 通过以列式格式存储数据，数据库可以将相似的数据组合在一起以实现廉价压缩。 InfluxDB 的数据库工程师对 Apache Arrow 做出了重大贡献，包括每周发布的 https://crates.io/crates/arrow 和 https://crates.io/crates 它的内存列式格式支持分析数据库系统、数据框架库等的需求。通过充分利用 Apache Arrow，开发人员将节省时间，同时也获得支持 Arrow 的新工具。
76510编辑于 2023-12-11 YashanDB数据库GPU加速计算潜力与实践指南
本文围绕YashanDB数据库系统的架构和关键技术，结合GPU加速计算的前沿原理，全面剖析其潜在的加速能力，探讨GPU加速的技术实现路径及最佳实践，旨在为数据库开发者、系统架构师及运维人员提供有效的技术参考与指导 GPU加速计算原理及其在数据库中的适用性GPU具有海量计算核心和高内存带宽，特别适合执行高度并行的计算任务。 其核心优势包括：1）SIMD并行结构支持单指令多数据流批量处理；2）高速访问共享内存和寄存器，实现低延迟数据交换；3）通过大规模线程池实现海量线程并发，有效利用硬件资源。 结论与未来展望随着数据规模和业务复杂度的持续增长，传统基于CPU的数据库计算能力面临瓶颈，GPU加速作为提升数据库性能的重要技术方向，具备显著的并行计算优势和高吞吐潜力。 未来，随着硬件技术的发展和数据库异构计算体系的成熟，基于GPU的加速将成为数据库性能优化的核心竞争力。
20910编辑于 2025-10-21YashanDB数据库的缓存机制与访问加速技术
数据库的查询速度和系统响应能力是评估数据库性能的关键指标。随着数据量快速增长和业务复杂性的提升，如何有效利用缓存机制及访问加速技术以优化查询效率，成为数据库设计和实现中的重要问题。 缓存机制不仅可以减少磁盘IO压力，还能够提升数据访问的吞吐量；访问加速策略则通过合理的数据结构与执行计划优化，降低查询延迟。 本文基于YashanDB数据库的体系架构，深入分析其缓存设计和访问加速技术，为数据库开发人员和管理员提供技术指导。 YashanDB数据库缓存机制体系结构YashanDB数据库结合多层缓存设计，确保了内存与存储介质之间的高效数据传输与访问。 结论YashanDB数据库通过完善的缓存体系架构，结合多样化存储结构、优化的SQL执行引擎、多版本并发控制以及智能缓存和预加载策略，实现高效数据访问和查询加速。
13410编辑于 2025-11-21- 来自专栏幻影龙王
【网站优化经验】使用Memcached缓存数据库加速网站
但随着数据量的增大、访问的集中和访问量的增加，就会出现RDBMS的负担加重、数据库响应恶化、网站显示延迟等影响。 这时就该memcached大显身手了。 memcached通过缓存数据库查询结果，减少数据库查询次数，以提高动态Web应用的速度、提高可扩展性。 总而言之，为我们的网站配置memcached可以提高网站访客体验。 Memcached利用缓存数据库查询可以一定程度提升网站速度，但想要显著提升网站响应速度，最重要的还是前端缓存，我将下一篇文章分享一下如何开启nginx缓存。
2.8K00发布于 2021-09-11 YashanDB数据库的索引优化和查询加速策略
数据库查询速度的优化是影响系统性能和用户体验的关键因素。在大规模数据场景下，如何有效利用索引提升数据访问速度，合理设计查询执行流程，成为数据库性能调优的核心任务。 本文将基于YashanDB的体系架构，深入分析索引优化和查询加速的技术原理，帮助理解如何利用其内建优势，实现科学合理的性能提升。 查询加速的多线程与并行执行技术YashanDB针对分布式部署及共享集群设计了并行查询框架。 结论随着企业业务系统数据持续增长，数据库查询的性能优化显得尤为重要。 持续深入掌握这些技术，将有助于构建更加高效、稳定的数据库应用系统。
18510编辑于 2025-10-22- 来自专栏欢迎加入非凸科技
让 Rust 的 CI 加速 2~3倍速度
主要通过以下手段加速: （1）使用 Rust cache GitHub 构建运行器很慢，但 GitHub 为每个 repo 提供了10GB 的缓存空间。 （3）在 cargo build 之后再运行 clippy 之前我们在 cargo build 之前运行Clippy。只要改变他们的订单，每次测试就会减少5分钟。
55030编辑于 2022-05-05 - 来自专栏小徐学爬虫
加速Python中嵌套循环的3种方法
以下是加速嵌套循环的三种常用方法，以及具体实现方式。1、问题背景在某些情况下，Python中的嵌套循环可能会非常慢，尤其是在处理大量数据时。 以下是3个加速Python中嵌套循环的具体方法：方法1：使用cumulatively计算重复字符此方法不需要两个for循环，只需累加重复字符即可。 因此，字符“a”除了在字符串中出现5次外，还被计算为4 + 3 + 2 + 1个子字符串，这些子字符串的两端都有字符“a”。 它提供了许多函数，可以用来显著加速Python中的计算。例如，您可以使用NumPy的where()函数来查找列表中的最大值，这比使用内置的max()函数要快得多。 方法 2: 并行化：利用多线程或多进程加速独立任务的循环。方法 3: 生成器和内建函数：节省内存并减少 Python 循环的开销。根据实际场景，选择合适的方法可以显著提升嵌套循环的性能。
2.6K10编辑于 2024-12-06 故障诊断 3 分钟锁定分布式核心数据库，加速金融科技信创开发、测试、迁移
通过本篇案例您将了解到，某股份制银行在分布式核心交易业务向信创平台迁移的开发测试过程中，如何通过 DeepFlow 平台仅用 3 分钟时间将某次故障根因锁定到分布式核心数据库，快速消除不同运维技术栈之间的定位分歧 ，快速解决故障，加速开发测试速度。 01 信创迁移的核心矛盾随着金融行业信创工作的不断推进，各银行的交易系统、支撑系统、基础服务系统正在加速信创迁移工作，但信创业务系统各种兼容适配的未知、不断涌现的异常、故障定位的困难正在不断地拖慢开发、 后来又猜测国产分布式数据库可能是故障根因，但数据库运维团队检查日志后却反馈：未找到慢响应日志，业务响应时延劣化应该与数据库无关。 Step 3：调用日志检索，找出慢响应当确定问题发生时间点之后，第三步便要回答 “Which request is in trouble” 的问题。
53510编辑于 2024-10-09- 来自专栏多线程
MyBatis查询数据库（3）
在使用#{}时，MyBatis会将参数值通过JDBC的PreparedStatement接口进行预编译，参数值会被当做字符串类型处理，然后由JDBC驱动来负责将其转换成对应的数据库类型，这样可以避免SQL 失败":"成功")); } 单元测试成功： 可以看到这是非常可怕的，居然把我所有用户信息返回了(数据库中一共有五个用户)，也就是说，你想使用哪个用户登录就可以使用哪个用户登录。 所有这是不能直接使用 有SQL注入的风险，所有这是不能直接使用 {}，可以考虑使用 mysql 的内置函数 concat() 来处理，实现代码如下： <select id="findUserByName<em>3</em>" 当程序中的属性值与数据库中的字段名不一样时 @Data public class Userinfo { private Integer id; private String name;/ DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd
71520编辑于 2023-10-16 - 来自专栏云社区活动
数据库索引优化：不容忽视的“加速器”
数据库索引优化：不容忽视的“加速器”大家好，我是Echo_Wish，一名数据库领域的狂热爱好者。今天想和大家聊聊一个数据库优化中的重要话题——索引优化。 那么，如何正确设计和优化数据库索引呢？咱们从头开始聊聊这事儿！ 3. 审视查询：索引“走不动”时的隐性问题即使创建了索引，也并不意味着查询一定会用索引。 以下是一些常见的导致索引失效的写法： 对索引字段使用了函数： -- 索引失效SELECT * FROM users WHERE LEFT(name, 3) = 'Tom'; 优化建议：避免在索引列上使用表达式或函数 希望今天的文章能够帮助你在实际开发中更加得心应手，为数据库性能保驾护航。
35010编辑于 2025-03-17 - 来自专栏亮哥的DevOps
Jenkins X--(3)具备什么样的加速能力
关联的加速能力项：对所有生产构件进行版本控制 2、自动化部署过程 环境 Jenkins X 在安装过程中会自动创建基于 Git 的环境，并且使用jx create environment命令来轻松地创建新的环境 关联的加速能力项：培养和支持团队试验 使用预览环境是导入自动化测试的绝佳方式。虽然 Jenkins X 支持这种方式，但是我们尚没有针对预览环境进行自动化测试的例子。 相关内容包括： 关联的加速能力项：实施自动化测试 关联的加速能力项：自动化部署过程 永久环境 在软件开发中，我们习惯于在变更部署到生产环境之前在多套环境中验证。 关联的加速能力项：自动化部署过程 3、使用主干开发分支策略 《Accelerate》一书的研究发现那些使用短分支生命周期并基于主干开发的团队拥有更好的效能。
78020发布于 2019-11-26
腾讯云开发者
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