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。 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

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？

使用FP8加速PyTorch训练

FP8与Transformer Engine的集成 PyTorch(版本2.1)不包括FP8数据类型。 为了将我们的脚本编程为使用FP8，我们将使用Transformer Engine (TE)，这是一个用于在NVIDIA gpu上加速Transformer模型的专用库。 Fp8_autocast上下文管理器。 所以可能需要调整底层FP8机制(例如，使用TEapi)，调整一些超参数，和/或将FP8的应用限制在模型的子模型（一部分）。最坏的可能是尽管进行了所有尝试，模型还是无法与FP8兼容。 总结 在这篇文章中，我们演示了如何编写PyTorch训练脚本来使用8位浮点类型。展示了FP8的使用是如何从Nvidia H100中获得最佳性能的关键因素。

企业加速出海，如何高效构建全球组网？

青云QingCloud的SD-WAN服务是该模型的典型案例，它不仅支持在订阅和按带宽计费模式间转换，还提供按小时计费的弹性带宽服务 8。 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。 它在传统的包年包月模式之外，提供了“按带宽计费”的模式，其关键特性是支持在基础带宽之上增加“弹性带宽”，而这部分弹性带宽的计费粒度精确到小时 8。 方案特点: 青云的方案提供了一个强大的中间地带。 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。 企业只需支付20 Mbps的基础费用，然后在周末的8个高峰日，每天为额外的70 Mbps带宽支付10小时的弹性费用。 模拟结论: 在此场景下，混合模型和弹性模型相对于固定模型的成本节约是巨大的。

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

8个 可以让 Python 加速的 tips

本文对一些 Python 代码加速运行的技巧进行整理。 0. 代码优化原则 本文会介绍不少的 Python 代码加速运行的技巧。在深入代码优化细节之前，需要了解一些代码优化基本原则。 result = computeSqrt(size) main() 在第 1 节中我们讲到，局部变量的查找会比全局变量更快，因此对于频繁访问的变量sqrt，通过将其改为局部变量可以加速运行 sum def main(): size = 10000 for _ in range(size): sum = computeSum(size) main() 8.

CMake构建学习笔记8-OpenSceneGraph库的构建

理论上来说，上述几个库不是OSG的必须依赖库，但是将它们作为依赖库构建，OSG的功能就更完整。 2. 构建过程 构建OSG库的关键指令如下所示： # 配置CMake cmake .. --config RelWithDebInfo -- /m:8 # 安装阶段，指定构建类型和安装目标 cmake --build . 这样的应用工具还是非常实用的，推荐还是进行构建。 BUILD_OSG_EXAMPLES表示是否构建示例程序，像这样的构建选项，为了加快构建速度一般不用进行构建。 CMake提供的功能非常强大，有的功能还会远程拉取代码，这个时候往往会因为国内网速的原因导致终端构建配置。不过，提供这种功能的模块往往是非必须的构建选项，可以找一找将其取消掉，在重新进行构建。 总之，多看看的构建配置的输出信息和选项，熟能生巧，有了经验以后就能又快又好地构建依赖库了。

Rails 构建评论功能（8）

再次刷新访问，显示效果不变 ---- 删除评论 在comment视图中添加一个删除链接 然后触发Comment 模型进行删除操作 [root@h202 blog]# vim app/views/comments/_comment.html.erb [root@h202 blog]# cat app/views/comments/_comment.html.erb

Commenter: <%= comment.commenter %>

k8s集群构建

Kubernetes(k8s)是Google开源的容器集群管理系统（谷歌内部:Borg）。 systemctl enable kube-controller-manager systemctl enable kube-scheduler step7：kubernetes node安装 [root@k8snode1 KUBE_ALLOW_PRIV="--allow-privileged=false" KUBE_MASTER="--master=http://192.168.10.1:8080" [root@k8snode1 network/config '{"Network":"172.17.0.0/16"}' etcdctl rm /coreos.com/network/ --recursive //若要重新建，先删除 8. 执行kubectl 命令检查 在master上执行下面，检查kubernetes的状态 [root@k8smaster ~]# kubectl get nodes NAME STATUS

Docker 中构建 Jenkins8

可以看到 Role-based Authorization Strategy 插件，版本和我们指定的一样

.NET8 硬件加速指令的支持

在这篇文章中，我将深入介绍我们在 .NET 8 中引入的内容以及它所启用的功能类型。 后来在 2003 年，当 x64 平台在 AMD Athlon 64 上引入时，它又提供了 8 个额外的寄存器，这些寄存器能被 64 位代码访问，被命名为 xmm8 到 xmm15。 为了表示所需的操作，你只需通过对这些键执行该操作来构建控制。所以，如果你想简单地返回 a，你会使用 0xF0。如果你想做 a & b，你会使用(byte)(0xF0 & 0xCC)。 总共有 256 种不同的操作可能，基本构建块是这些键和以下位运算： 操作 定义 not ~x and x & y nand ~x & y or x y nor ~x y xor x ^ y xnor AVX-512 在实践中的应用示例 AVX-512 可以用来加速所有 SSE 或 AVX 场景下的相同情况。

Centos 7.0-7. 8 安装bbr加速教程

访问 http://[your-server-IP]/500mb.zip 来测试下载速度~

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)。 下面是一个示例: { "name": "largeFile", "size" : 2480, "attachment": "9fffabc5e0a...1f084f8c5e" } 一个关键的定制功能是

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。 由于Flipboard依赖繁多，且文件也多，并结合自身设备8G内存，这里为Gradle分配最大5G。 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 .

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。

Jenkins（8）构建触发器之定时构建和轮询 SCM

jenkins的定时任务是用的crontab语法 定时构建语法 五颗星，中间用空格隔开 * * * * * 第一颗*表示分钟，取值0~59 第二颗*表示小时，取值0~23 第三颗*表示一个月的第几天 ，取值1~31 第四颗*表示第几月，取值1~12 第五颗*表示一周中的第几天，取值0~7，其中0和7代表的都是周日 例子 1.每30分钟构建一次： H/30 * * * * 2.每2个小时构建一次 H H/2 * * * 3.每天早上8点构建一次 0 8 * * * 4.每天的8点，12点，22点，一天构建3次 0 8,12,22 * * * （多个时间点，中间用逗号隔开） 定时构建（Build periodically） 定时构建（Build periodically）：周期性进行项目构建，这个是到指定的时间必须触发构建任务. 比如我想在每天的10点构建一次，在定时构建（Build periodically）里设置如下 这时候会看到一个提示分散负载应该用 H 10 * * * 而不是 0 10 * * *,这个意思是让我们尽量用

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： 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 ； 下载后并导入到IEDA之后，如果不调整build.gradle脚本就直接编译，耗时16分43秒，如下图： 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 //archives docsZip //archives schemaZip //archives distZip } 3. 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

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 5990.40 Flags: fpu vme de pse tsc msr pae mce cx8 ，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。

XGB-8: Xgboost加速故障时间的生存分析

前8列表示特征，最后一列“生存时间”表示标签。 加速故障时间模型 加速失效时间（AFT） 模型是生存分析中最常用的模型之一。

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， 5990.40 Flags: fpu vme de pse tsc msr pae mce cx8 ，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 . 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。 https://github.com/Dao-AILab/flash-attention [7] Nvidia/cutlass: https://github.com/NVIDIA/cutlass [8]