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技术和趋势

聊一些技术细节,以及大趋势

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Latest comments:

PyPy已经越来越成熟了

on Apr 27, 2017 ·
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现在PyPy的兼容性已经快到100%兼容Py2.7的标准库了。

对于大部分老的程序,只要没用什么第三方库,都可以快速的迁移到PyPy平台。

ZeroNet还是不行,主要是没人关注性能,可惜。

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mongodb为何在国内不受待见

on Apr 24, 2017 ·
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最主要的原因是mongodb的2.x版本比较不稳定,丢数据是经常发生的事情。

目前只知道58同城和360是大规模的在用Mongodb做为主要数据库。其它公司大部分是用mongodb于一些小项目,没有作为核心数据库使用。

我们知道MongoDB的数据的删除将会造成数据的空洞或者碎片,碎片太多,会造成数据库空间占用较大,加载到内存时也会存在碎片的问题,内存使用率不高,会造成数据频繁地在内存和磁盘之间Swap,影响MongoDB集群性能。

MongoDB的尴尬之处还在于定位处于MySQL和Redis的夹层中。尤其是Redis的快速普及,使得缓存也可以保存比较复杂的数据结构。这样子带来的问题就是,Redis+MySQL已经满足了大部分场合的需求。为何还要用MongoDB呢?

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智能驾驶的困局

on Apr 21, 2017 ·
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  1. 安全性没有保证。这里的保证是说,智能驾驶是一个计算机系统,而计算机系统就必然是可能存在漏洞的。如果智能驾驶系统又像特斯拉那样是联网的,那么被黑客攻击的概率就非常大了。
  2. 厂家没能力承担责任。一旦自动驾驶车压死了一个老太婆,怎么算责任就是一个大问题。基本无解。
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微耗电的FPGA是非常有前途的

on Mar 23, 2017

随着物联网的普及,产品迭代速度加快,两个问题越来越关键:

  1. 耗电量
  2. 可升级性

微耗电FPGA可以满足这两个需求,同时还很便宜。

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未来5年最有价值的高性能计算平台还是CUDA

on Mar 21, 2017

理由:

1. 竞争对手人多势众,但是各怀鬼胎,尤其是谷歌,先支持OpenCL又不支持了。

2. CUDA在DNN领域领先太多了,除了FPGA在部分领域可能有点优势以外,没有什么可以撼动CUDA在高性能计算领域的地位。

3. CUDA的硬件便宜。

4. CUDA的用户量太大了。

CUDA的劣势:

  1. 必须要英伟达的硬件
  2. 没有什么可移植性

但是,便宜的硬件并不难取得,而且,对于科研机构,能发论文才是关键啊。

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关于OpenCL/Vulkan

on Mar 21, 2017

看来是本性难移,https://www.khronos.org/ 一向是低效和闹哄哄的吵架的组织。

Google一方面移除了Android对OpenCL的支持,一方面在Vulkan上发力,要强推。Intel又想保持OpenCL在计算领域的优势,保住FPGA在OpenCL上的一点阵地。

于是乎,吵吵吵,吵吵吵。

然后Apple搞自己的Metal,英伟达拼命发力CUDA。

看来,之前是高估了khronos组织,现在,我觉得这个组织基本上无力和Apple以及英伟达主导的计算标准竞争。在图形渲染领域,vulkan由于相对OpenGL的巨大改进,应该会普及。但是CUDA还是会牢牢的控制高性能计算领域。

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OpenCL的发展调研

on Mar 21, 2017

目前在深度学习领域,主流的技术平台还是CUDA,但是Intel和AMD都押注OpenCL,还有几个FPGA厂家,也押注OpenCL。

调研了下FPGA的OpenCL,发现其开发效率低,成熟度低,麻烦,贵。

倒是,发现FPGA在专用于深度网络的一些ASIC设计领域有很大的用途。但是需求量不大。FPGA主要可能还是用于通讯行业,尤其是5G的基站设备等。

在手机领域OpenCL的支持也很不完善。

可以说未来10年,OpenCL都不会有大的起色,主要用途还是简单加速下图片处理等领域。

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关于CUDA在AI领域的调研

on Mar 16, 2017 · less than 1 min read

主流开源深度学习和周边的数据处理库,以及NLP库,均支持CUDA加速。

大部分都不支持OpenCL加速。

大部分都没有对Intel的CPU做特别的优化。

没有一个支持FPGA加速的。

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Hprose-golang一个高性能的多语言RPC的golang实现

on Mar 14, 2017

RPC框架很多,但是好用却很少。

Hprose是具有10年历史的靠谱的RPC框架,而且支持多语言,包括Python Java PHP等。

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HttpDNS是什么?

on Mar 14, 2017

运营商劫持域名越来越厉害,我们不得不考虑用别的方式来解析域名。

于是HTTPDNS方案诞生了。

目前腾讯和百度都已经大规模部署了。相信不远的将来,很多人都会用这个方案了。

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发现一个很好的golang的缓存库

on Mar 14, 2017 ·
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cache2go 作者是 muesli。

代码写的很不错,简洁易读。

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PHP为何能成功

on Mar 12, 2017 ·
1 comment
  1. 简单。
  2. 针对Web开发的高度优化。
  3. 集成了简单的开源数据库支持-mysql。
  4. 性能越来越快,PHP7比PHP5快来2倍。
  5. 社区友好,核心开发团队积极面对核心问题并改进。
  6. 市场需求强烈,很多外包开发任务是机遇PHP的。
  7. 开发人员工资较低廉,培训机构多,学习所需要的基础知识较少。
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golang的chan的一个容易被忽略的点

on Mar 10, 2017

当一个chan关闭时,从这个chan上读取将返回0值。

建议用range c这种用法,而不是直接在chan上读。

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Go的一个缺点

on Feb 21, 2017 ·
3 comments

interface{}出现的太多,强类型在这里其实变成了弱类型。

有必要引入范型了。

范型并不只是可以少写代码,更重要的是增加了抽象层次,把逻辑和类型无关化;换句话说,就是创造了一种契约Contract。

如果不引入范型,也可以用 闭包来暂时替代下。

比如需要范型表达的参数,直接用一个func()替代,把数据和怎么处理数据直接打包📦起来。勉强能在部分场合替代范型。

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Go的GC

on Feb 15, 2017

目前Go语言的GC重点优化方向是延时。因为GOGC不是分代的,所以延时在堆比较大的时候会变长。尤其是对于有很多小对象,而且小对象寿命还很长的情况,比如有一个全局的大map,保存了一部分用户对象的情况。

GO在GC的时候会做一个 栈收缩 动作。如果协程的数目很多,这就会很费时。对于大部分程序,这个动作是不必要的。所以可以禁用这个功能。

GO的GC问题还可以通过对象池来减轻,另外通过mmap实现堆外内存也是一个方案。

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21 hours ago · 2 min read ·
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21 hours ago · 2 min read

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user_name1 day ago
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