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CNB 环境构建加速 -- 并行 job
上文CNB 环境构建实践总结提到通过编写 script 而非直接修改 .cnb.yml 或构建镜像的方式，进行环境配置。 利用 CNB 的并行 job 特性，可以在开发环境配置时间从 2 min 降低至46 s，实现高达 66%的开发环境配置时间优化的同时，确保 log 保持相应结构便于debug，从而提升云原生开发使用体验 jobCNB pipeline 中，stages 是串行执行的，但每个 stage 中的 job 可以串行/并行运行，因此可以将环境配置 script 拆解为多个 script，通过并行 job 分别运行，从而加速开发环境配置 等系统包管理器安装相应软件如 cmake、ninja 等使用 curl 下载并运行指定 script，安装特定工具如 nvm、bun 等因此可以将这两部分拆解为两个及以上的 script，利用并行 job 同时运行，加速环境配置 /scripts/apt_setup.sh parallel job 2: script: chmod +x .
27710编辑于 2025-11-30 - 来自专栏数据人生
加速MapReduce2
案例1：对Map的输出进行排序时的CPU缓存本地性加速 此案例中，我们发现WordCount上性能的降低：某个作业在MR1上只需运行375秒，在MR2集群上需要运行475秒，这比MR1上多运行了25% 更小的块可能更加适合CPU缓存，也就是说，当排序的时候，所有的内存加速都非常快，因此排序过程也非常快。更大的块可能不适合CPU缓存加速，这意味内存加速会在更高级别的缓存中进行，或者直接在内存中进行。 以前的版本中，为了加速map输出记录，我发现首先会存储第n个记录在meta数组中的索引，接着存放记录key的位置，接着存放value在原始数据的位置。 而缓存外内存加速的代价大于缓存内额外的内存移动的代价，因此这种方法值得一试。 为什么会加速呢？这是因为排序时，我们将可以操作一段连续的内存空间，而操作其中一块时，可以进行CPU缓存加速。 以前方法在进行寻址或者移动时，因为缓存区的元数据区段比较大，可能没法利用CPU缓存加速。 这个小的改变就像魔术一样。
53110编辑于 2022-09-23 - 来自专栏前端探索
即刻起，加速您的前端构建
构建 影响前端发布速度的有两个方面，一个是构建，一个就是压缩，把这两个东西优化起来，可以减少很多发布的时间。 thread-loader thread-loader 会将您的 loader 放置在一个 worker 池里面运行，以达到多线程构建。 loader中使用，否则效果不佳 更多配置请查看： https://github.com/webpack-contrib/thread-loader happypack happypack，通过多进程模型，来加速代码构建 压缩是发布前处理最耗时间的一个步骤，如果是你是在webpack 4 中，只要几行代码，即可加速你的构建发布速度。 总结 随着 webpack 4 的优化，构建速度其实得到了极大的提升，也收到了parcel 等零配置Web应用打包工具的启发，其实 webpack 的配置日趋简洁，何不尝试配置一下呢？
2.1K250发布于 2019-03-08 - 来自专栏存储公众号：王知鱼
企业加速出海，如何高效构建全球组网？
一个“规模单元”本质上是一个具有确定容量的虚拟电路，这是传统电信网络的基本构建块。然而，与电信电路不同，它可以按小时进行配置、扩展和计费。 表2：定价组件对比：AWS Cloud WAN vs. 通过构建真实世界的业务场景模型，我们将量化不同计费方案在不同流量模式下的总拥有成本（TCO），从而直接回应用户关于成本优化的核心问题。 第二步：测量与验证，让试点项目运行2-3个完整的业务周期（例如，2-3个月）。在此期间，利用供应商提供的工具，精确收集真实世界的成本和性能数据。 构建清晰的需求建议书 (RFP): 在RFP中，明确提出对按用量计费或弹性带宽计费组件的需求。提供详尽的历史流量数据，包括平均值、峰值、突发持续时间等，以便供应商能够给出准确的报价。
58210编辑于 2025-10-09 - 来自专栏架构师成长之路
构建知识体系(2)：如何构建
构建原则：要做到系统化、流程化、可视化三点。 构建方法：这也是从道、法、术、器、势的角度去全面解决问题。 2、基础：兴趣、需求、特长 对于每个人来说，为什么构建知识体系会有各自的答案，构建怎样的知识体系也一样。但必须从自身的兴趣、需求、特长出发这样你才会有自驱动力去做这件事，或者有压力去持续构建。 引力即是物体之间加速靠近的趋势和吸引力，是我们无法改变的（可能只是暂时）。精神力是指生物体脑组织所释放的一种不可见的力量，包括：知、情、意。这个我们可以控制所以，身体很重要，心情也很重要。 （2）筛选 需要基于兴趣、需求、特长来确定吸收知识的方向，方向拆解下来就是一个个主题。接着根据主题进行分类，明确哪些信息和知识属于同类的，准备把它们放在一起。 主流的网络工具： ️（1）获取工具：知乎、豆瓣、果壳、头条、微博、微信等几乎所有的网络工具 ️（2）筛选工具：百度搜索、谷歌搜索、搜狗搜索等；豆瓣标签、百度词条类目、亚马逊智能推荐系统； ️（3）储存工具
1.4K20编辑于 2022-04-14 - 来自专栏范传康的专栏
Llama2.c 学习笔记2： 编译加速
llama2.c使用纯C编写，不过不同的编译优化能够提供不同的加速性能。 相比原始的c编译（O3优化），叠满Fast，OMP，GNUC11后有了近10倍的加速。centos 安装 gcc 9.xubuntu20，22好像默认安装的gcc都是高版本的没有问题。 /run out/stories110M.bin图片2. Fast: 13.30 tok/sgcc -Ofast -o run run.c -lm.
3.9K61编辑于 2023-08-04 - 来自专栏实战docker
修改gradle脚本，加速spring源码编译构建速度
本次优化的策略是跳过task来节省时间，例如文档包和源码包，因此，如果您的目标是拿到最新jar包，那么这种手段适合您，如果您想拿到包括文档、源码等在内的所有构建资源，那么这种方式就不适合了； 先列举一下软硬件环境信息 环境编译spring-framework4.1.9版本，报错"Failed to capture snapshot of input files for task 'distZip'"》进行修改，否则会构建失败 现在我们来修改build.gradle文件，去掉一些与jar包构建无关的task； 找到configure(subprojects - project(":spring-build-src"))，在这个方法的结尾处有如下代码 artifacts { //archives docsZip //archives schemaZip //archives distZip } build.gradle修改完毕，可以再次构建了 如下图所示，仅用1分59秒就完成构建，去子工程的build目录发现所需jar包构建成功（例如spring-framework-4.1.8.RELEASE\spring-context\build\libs
1K50发布于 2020-05-26 P2P加速技术概览
P2P加速技术是一种利用网络中每个参与者的带宽和存储资源来提高数据传输效率的技术。它通过分布式网络架构，允许用户之间直接交换数据，从而减轻中心服务器的负担，提高下载速度和降低延迟。 腾讯云X-P2P产品介绍 腾讯云X-P2P是一款高效的P2P加速产品，旨在为用户提供更快的下载速度和更低的带宽成本。该产品通过智能调度算法，优化数据传输路径，实现快速内容分发。 优势： 高效的带宽利用：X-P2P通过优化传输路径，减少带宽浪费，提升传输效率。 降低延迟：分布式架构减少了数据传输的中间环节，有效降低延迟。 劣势： 对网络环境要求较高：在网络不稳定或带宽受限的环境下，P2P加速效果可能受到影响。 总结 P2P加速技术以其高效的数据传输和成本效益在现代网络中扮演着重要角色。 随着技术的不断进步，P2P加速技术有望在未来实现更广泛的应用和更优的性能表现。
43810编辑于 2025-07-28- 来自专栏云云众生s
Epic如何为开发者加速虚幻引擎构建
从运行《堡垒之夜》到为《星际迷航：发现号》构建遥远的世界，Epic Games的虚幻引擎大胆地将实时三维图形带到了从未有过的地方。虚幻引擎是一个庞大的多功能开发环境，用于创建游戏和其他实时三维内容。 他从引擎盖下的游戏开发的角度，以及Epic Games如何架构一个系统，为快速、高效的缓存加速全球大规模游戏资产分发，以加速虚幻引擎的全球分发。 要了解这里所涉及的内容，请看看如何使用虚幻编辑器构建一个简单的三维场景的图片： 看似简单的柠檬实际上由多个资产组成。有柠檬网格，多个纹理，着色器等。这些只是场景的一小部分。 缓存用于加速游戏烹饪时间。就像您可能会缓存代码编译一样，Epic Games经常依赖这些转换的缓存，即所谓的DDC(派生数据缓存)。 S3 用于存储大多数有效载荷(每个区域约 50 TB，用于两个月的游戏构建)，因为将内容保存在那里的成本非常低。如果请求的有效负载不在本地 NVMe 缓存中，则会从 S3 获取。
56410编辑于 2024-03-28 - 来自专栏技术小黑屋
一些关于加速Gradle构建的个人经验
1 Starting a Gradle Daemon (subsequent builds will be faster) 设置heap大小 为Gradle分配足够大的内存，则可以同样加速编译。 设置并行构建 现在的工程往往使用了很多模块，默认情况下Gradle处理多模块时，往往是挨个按顺序处理。可以想象，这种编译起来会有多慢。 好在Gradle提供了并行构建的功能，可以让我们充分利用机器的性能，减少编译构建的时间。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 . 如下停止已经存在的gradle daemon. 1 2 3 .
2.1K10发布于 2018-09-05 - 来自专栏Android 开发者
使用新 Android Gradle 插件加速您的应用构建
Gradle 配置缓存 △ Gradle 构建过程和阶段划分 每当 Gradle 开始构建时，它都会创建一个任务图用于执行构建操作。 △ Build 配置的输入内容 在构建过程中，您的构建设置决定了构建阶段的结果。所以配置缓存会将诸如 gradle.properties、构建文件等输入捕获，放入缓存中。 这些内容同您请求构建的任务一起，唯一地确定了在构建中要执行的任务。 当您的构建任务完成后，打开 Build Analyzer 面板，可以看到刚才构建配置过程花费的时间。如上图所示，配置构建过程总共使用了 9.8 秒。 这样一来，开发者就可以在不操作构建任务的前提下改变构建行为。
3.5K30编辑于 2022-04-01 - 来自专栏机器人课程与技术
ROS 2 感知节点的硬件加速
ROS 2 提供了各种预构建的节点（Components更具体地说），可用于轻松构建感知管道。 之前的一篇文章介绍了硬件加速如何帮助加速 ROS 2 计算图（包括感知图）。 机器人中最流行的加速器是 FPGA 和 GPU： FPGAs：FPGAs 是软件和硬件可编程的，并提供完全的灵活性和能力来构建混合不同硬处理器和软处理器的混合控制和数据驱动的计算模型。 ROS 2 节点可以指示 FPGA 为正在执行的特定任务“构建硬件”，利用并行性和构建自定义内存结构来支持数据流。FPGA 的缺点是复杂性。 简而言之，预先构建的对 FPGA 友好的 ROS 2 节点仍然很少见，而且很难构建。 关于感知模块在 ROS 2 节点中对硬件加速进行基准测试 为了比较 ROS 2Nodes在 FPGA 和 GPU 加速器上的感知任务，我们选择 AMD 的 Kria KV260 FPGA 板和 NVIDIA
1.1K40编辑于 2022-05-01 - 来自专栏实战docker
修改gradle脚本，加速spring4.1源码编译构建速度
本次优化的策略是跳过task来节省时间，例如文档包和源码包，因此，如果您的目标是拿到最新jar包，那么这种手段适合您，如果您想拿到包括文档、源码等在内的所有构建资源，那么这种方式就不适合了； 原文地址： 硬件：i5-8400，16G(DDR4-2667MHz)，SSD128G 2. 操作系统：win10 64位 3. JDK：1.8.0_171 4. Gradle：2.14.1 5. 环境编译spring-framework4.1.9版本，报错”Failed to capture snapshot of input files for task ‘distZip’”》进行修改，否则会构建失败 javadocJar } 改成下面这样，也就是将大括号内的两行都注释掉 artifacts { //archives sourcesJar //archives javadocJar } 2. 如下图所示，仅用1分59秒就完成构建，去子工程的build目录发现所需jar包构建成功（例如spring-framework-4.1.8.RELEASE\spring-context\build\libs
34830编辑于 2022-05-09 - 来自专栏为了不折腾而去折腾的那些事
在 Nvidia Docker 容器编译构建显存优化加速组件 xFormers
写在前面 xFormers 是 FaceBook Research （Meta）开源的使用率非常高的 Transformers 加速选型，当我们使用大模型的时候，如果启用 xFormers 组件，能够获得非常明显的性能提升 ssse3 sdbg fma cx16 xtpr pdcm sse4_1 sse4_2 x2apic movbe popcnt tsc_deadline_timer aes xsave avx f16c ，我们需要安装一个能够让我们加速完成构建的工具 ninja： pip install ninja 当上面的工具都完成后，我们就可以执行命令，开始构建安装了： pip install -v -e . ，16GB 的设备就能够完成构建、当我们设置为 2 的时候，使用 32GB 的设备构建会比较稳妥，当设置到 4 的时候，构建需要的内存就需要 60GB 以上了。 在构建的时候，我们可以使用类似下面的命令，来搞定既使用了最新的 Nvidia 镜像，包含最新的 Pytorch 和 CUDA 版本，又包含 xFormers 加速组件的容器环境。
1.1K20编辑于 2024-01-12 - 来自专栏为了不折腾而去折腾的那些事
在 Nvidia Docker 容器编译构建显存优化加速组件 xFormers
写在前面 xFormers[1] 是 FaceBook Research （Meta）开源的使用率非常高的 Transformers 加速选型，当我们使用大模型的时候，如果启用 xFormers 组件， 所以，时不时的我们能够看到社区提出不能在新版本 CUDA 中构建的问题（#935[2]或 #958[3]），以及各种各样的编译失败的问题。 ，我们需要安装一个能够让我们加速完成构建的工具 ninja： pip install ninja 当上面的工具都完成后，我们就可以执行命令，开始构建安装了： pip install -v -e . ，16GB 的设备就能够完成构建、当我们设置为 2 的时候，使用 32GB 的设备构建会比较稳妥，当设置到 4 的时候，构建需要的内存就需要 60GB 以上了。 在构建的时候，我们可以使用类似下面的命令，来搞定既使用了最新的 Nvidia 镜像，包含最新的 Pytorch 和 CUDA 版本，又包含 xFormers 加速组件的容器环境。
1.2K10编辑于 2024-01-15 - 来自专栏代码编写世界
CMake构建学习笔记2-zlib库的构建
这里就以Windows系统为例介绍一下如何通过CMake构建它。 2. 详论 2.1 设置构建目录 尽管CMake提供了GUI工具，但是不推荐通过GUI进行构建。 2.2 配置构建 接下来，使用如下命令来配置构建项目： # 配置CMake cmake .. 在GUI工具中会列出所有的CMake变量和项目配置项： 2.3 构建项目 然后就是正式开始构建项目了： # 构建阶段，指定构建类型 cmake --build . --config RelWithDebInfo --build表示构建项目。 .表示构建的结果放在当前目录。 --config RelWithDebInfo --target install 2.5 清理构建目录 另外还有个指令是清理构建生成的文件，不过使用的不是很多，手动删除也行： # 清理构建目录 cmake
74510编辑于 2024-12-14 - 来自专栏全栈程序员必看
【javascript】使用happypack和thread-loader加速构建「建议收藏」
使用happypack和thread-loader加速构建 标签： webpack ---- 为什么需要happypack和thread loader webpack需要处理的文件是非常多的，构建过程是一个涉及大量文件读写的过程 文件读写和计算操作是无法避免的，那能不能让Webpack在同一时刻处理多个任务发挥多核CPU电脑的功能，以提升构建速度呢？ id include: [ /* ... */ ], exclude: [ /* ... */ ] } ] }; exports.plugins = [ // 2) id=styles' }, ] }; exports.plugins = [ // 2) create the plugin: new HappyPack({ / pools // 设置同样option的loaders会共享 options: { // worker的数量，默认是cpu核心数 workers: 2,
1.3K30编辑于 2022-09-27 - 来自专栏公共互联网反网络钓鱼（APCN）
AI钓鱼攻击升级，企业加速构建“人机协同”新防线
构建“多层次”安全防线专家建议，企业应将AI安全纳入整体网络安全战略，构建多层次的防御体系。“单一手段都不够。” 只要我们主动拥抱技术，构建人机协同、多层次、动态演进的安全防线，就能有效应对AI带来的新威胁。”目前，包括金融、科技、制造在内的多个行业已开始加大在AI安全领域的投入。
19710编辑于 2025-10-21 - 来自专栏编程直播室
Angular 2的基本构建块
Angular 是一个通过HTML和JavaScript或者一种能编译成JavaScript的语言（像Dart或者TypeScript）构建客户端应用的框架。 overview2.png 这个构架展示了一个Angular应用的八个主要构建块： Modules Components Templates Metadata Data binding Directives
89830发布于 2018-06-06 - 来自专栏技术杂记
Rails 构建评论功能（2）
添加删除模型 rails 命令可以方便的添加删除模型 [root@h202 blog]# rails --help Usage: rails COMMAND [ARGS] The most common rails commands are: generate Generate new code (short-cut alias: "g") console Start the Rails console (short-cut alias: "c") server Start
67120发布于 2021-10-20
腾讯云开发者
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