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  • 容器
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  • Linux
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  • 回答了问题 2024-04-07

    你认为一个优秀的技术PM应该具备什么样的能力？

    对于大厂来讲，技术PM其实本身就是一种能力的体现，从岗位来讲更类似于架构师的职位；对于一般企业或者创业公司来讲，技术PM可能是一种临时的团队lead。

    要成为一个优秀的技术PM，需要具备以下几个方面的能力和素质：

    1. 技术背景和知识：具备一定的技术背景和知识，能够理解项目的技术需求和挑战，更好地与技术团队沟通，为项目团队提供技术方面的支持。
    2. 项目管理能力：熟练掌握项目管理的方法和工具，例如需求分析、风险评估、时间管理、资源分配等。能够有效地组织项目团队，确保项目按时、高质量地完成。
    3. 沟通和协调能力：能够与项目团队成员、客户和其他相关方进行有效沟通，协调资源，解决项目过程中出现的问题和冲突
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  • 回答了问题 2024-04-07

    如何写出更优雅的并行程序？

    实现优雅的并行程序需要综合考虑任务分解、数据同步、资源分配等多个方面。在实践中，我们可以借鉴已有的并行编程范式（如数据并行、任务并行、流水线并行等）和并行编程模型（如OpenMP、MPI、CUDA等），以提高程序的性能和可维护性。

    NVidia的软硬件结合现在应该是并行计算的实现标准，CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一种通用并行计算架构，允许开发者利用NVIDIA的图形处理器（GPU）进行高性能并行计算。要使用CUDA实现并行程序，你需要遵循以下步骤：

    1. 准备工作：首先，确保你的计算机安装了NVIDIA的GPU，并支持CUDA。然后，安装CUDA Toolkit，它包含了用于开发CUDA应用程序的编译器、库和工具。

    2. 编写CUDA代码：使用CUDA，你需要编写特殊的函数，称为“核函数”（kernel function）。这些函数将在GPU上运行，并由多个线程并行执行。在C/C++代码中，你可以使用global关键字来定义核函数。以下是一个简单的核函数示例，用于将两个数组相加：

      __global__ void add_arrays(float *a, float *b, float *c, int n) {  
 int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;  
 if (idx < n) {  
     c[idx] = a[idx] + b[idx];  
 }  
}

    3.分配内存：在主机（CPU）和设备（GPU）之间分配和传输数据。使用cudaMalloc分配设备内存，cudaMemcpy传输数据，cudaFree释放内存。例如：

    int n = 1000;  
size_t size = n * sizeof(float);  

float *h_a, *h_b, *h_c; // 主机内存指针  
float *d_a, *d_b, *d_c; // 设备内存指针  

// 分配主机内存  
h_a = (float *)malloc(size);  
h_b = (float *)malloc(size);  
h_c = (float *)malloc(size);  

// 分配设备内存  
cudaMalloc((void **)&d_a, size);  
cudaMalloc((void **)&d_b, size);  
cudaMalloc((void **)&d_c, size);  

// 将数据从主机传输到设备  
cudaMemcpy(d_a, h_a, size, cudaMemcpyHostToDevice);  
cudaMemcpy(d_b, h_b, size, cudaMemcpyHostToDevice);

    4.配置并启动核函数：选择合适的线程块（block）和网格（grid）大小，然后使用<<>>语法启动核函数。例如：

    int block_size = 256;  
int grid_size = (n + block_size - 1) / block_size;  

// 启动核函数  
add_arrays<<<grid_size, block_size>>>(d_a, d_b, d_c, n);  

// 等待GPU完成计算  
cudaDeviceSynchronize();

    5.传输结果和清理资源：将计算结果从设备内存传输回主机内存，并清理分配的资源。例如：

    // 将结果从设备传输回主机  
cudaMemcpy(h_c, d_c, size, cudaMemcpyDeviceToHost);  

// 释放设备和主机内存  
cudaFree(d_a);  
cudaFree(d_b);  
cudaFree(d_c);  

free(h_a);  
free(h_b);  
free(h_c);

    6.编译和运行：使用nvcc编译器（CUDA Toolkit中的一部分）编译CUDA代码，然后运行生成的可执行文件。例如：

    nvcc my_cuda_program.cu -o my_cuda_program  
./my_cuda_program

    以上就是使用CUDA实现并行程序的基本步骤。当然，要充分利用GPU的性能，可能需要进一步优化代码，例如使用共享内存、调整线程块大小、处理边界条件等。建议参阅CUDA编程指南和优化指南，以深入了解如何优化CUDA代码。

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  • 回答了问题 2024-03-27

    通义千问升级后免费开放 1000 万字长文档处理功能，将会带来哪些利好？你最期待哪些功能？

    那么这一升级将会带来哪些利好？还有哪些功能值得期待？

    必然是与文档处理和内容分析方面的大利好，从大量文字中提取重要信息，特别是图书、论文、教材等，对于人类的阅读理解和总结速度而言，是非常繁重的工作，但是对于AI大模型来讲，这是轻而易举的；但是这会带来一个问题，文档里面的细节可能就不一定能完全被梳理出来，从而丢失了部分内容

    有了单个大文档+多个小文档的分析能力，还可以拓展出文档之间的关联程度、多个文档内容融合等能力，不过我相信现在很多场景已经是可以实现的了

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  • 回答了问题 2024-03-27

    你的数据存储首选网盘还是NAS？

    网盘和NAS的优缺点大家都分析的很到位。
    如果对于C端应用来讲，所需要的静态文件肯定是需要放在公网通过CDN加速的，这种场景肯定是用网盘或者对象存储；
    如果是数据分析或者图像处理类的应用，图片的下载和上传如果使用公网，会消耗大量的带宽资源并影响效率，这种场景肯定是用本地NAS。

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  • 回答了问题 2024-03-27

    如何看待云原生数据库一体化的技术趋势？

    作为一名开发者，你会选择云原生一体化数据库吗？会在什么场景中使用呢？请结合实际需求谈一谈。

    云原生一体化数据库的优势不言而喻，我主要会考虑资源成本、改造成本和维护成本这几方面来决定是否使用。

    在没有突发流量的情况下，流量模型比较固定，数据库可以与计算资源一样进行弹性扩缩容；
    应对突发流量，比如营销活动等场景，可以做到分钟级切换和扩容，提高应对突发情况的能力

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  • 回答了问题 2024-03-27

    程序员为什么不能一次性写好，需要一直改Bug？

    1. 为何程序员在编写程序时难以一次性将所有代码完美无瑕地完成，而是需要经历反复修改Bug的过程呢？明明在设计之初已经尽力思考全面，实际操作中也力求精确，但为何仍需投入大量时间和精力在后期的调试与维护上？
      我认为主要有以下三点原因：
      复杂性：现代软件系统的复杂性是相当高的，通常包含大量的功能模块、逻辑关系和数据处理。编写程序需要考虑到所有这些因素，同时在实现过程中可能会遇到意料之外的问题。
      人为错误：程序员是人，而人难免会犯错误。在编写代码时，程序员可能会犯一些低级错误，如拼写错误、语法错误、逻辑错误等，这些错误需要在后续的调试和修改过程中逐一修复。
      变更需求：在软件开发过程中，需求可能会发生变化。新的需求可能导致程序员需要修改已经编写好的代码，以适应新的需求。在这个过程中，可能会引入新的错误或者bug。
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  • 回答了问题 2024-03-26

    使用ecs可以哪些搭建好玩的应用？

    1、除了以上提到的ECS 应用搭建案例，你们还有哪些特定场景下使用 ECS 的实践经验？
    实际试用过阿里云ECS搭建过个人博客、网盘、以及一些特殊场景的代理服务器，推荐使用99元包年的套餐，可以完美满足以上使用场景

    2、发挥想象，谈谈ECS还可以在哪些场景下大放异彩？请简单谈谈如何实现。
    当下AI技术飞速发展，下一个爆发点肯定是ECS+GPU带来的异构计算场景，由于GPU的特殊性比如价格昂贵、搭建和维护技术要求高，使用云上环境的优势不言而喻

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  • 回答了问题 2024-03-26

    人工智能大模型如何引领智能时代的革命？

    1. 人机交互革命：大模型如何提升我们与机器沟通的自然性和智能化程度？
      更好的语境理解：大模型能够理解复杂的语境和隐含的信息，从而更准确地回应用户的需求和问题。
      更丰富的知识储备：通过训练大量的文本数据，大模型可以获取更丰富的知识，从而更好地回答用户的问题和提供有用的信息。
      更高的推理能力：大模型能够根据已有的知识进行推理和判断，从而给出更合理的答案和建议。
    2. 计算范式革命：大模型如何影响现有的计算模式，并推动新一代计算技术的演进？
      需求更强大的计算能力：训练大模型需要大量的计算资源。这促使了硬件制造商和研究人员不断提高处理器性能、内存容量和存储速度。例如，GPU、TPU等专用芯片已经在机器学习领域广泛应用，以满足大模型训练的需求。
      分布式计算：为了解决大模型训练中的计算挑战，研究人员和工程师采用了分布式计算技术。这种技术将大模型分解成多个部分，分布在多个计算设备上进行并行训练。这大大提高了训练速度和效率。
      训练和推理优化：由于大模型的复杂性，研究人员不断探索新的方法来提高训练和推理过程的效率。例如，混合精度训练、模型压缩、知识蒸馏等方法都旨在降低大模型的计算成本和延迟。
    3. 认知协作革命：大模型将如何使人类和机器在认知任务上更紧密地协作？
      更高效的知识获取和应用：大模型可以快速获取并整合大量知识，帮助人类在认知任务中作出决策和解决问题。例如，在科研、教育、医疗等领域，大模型可以协助人类查找和分析相关信息，提高工作效率。
      更强的创新和创造能力：大模型具有较强的创新和创造能力，可以根据人类的需求生成新的想法、设计和解决方案。这有助于人类在认知任务中发挥更大的创造力。
      更好的辅助决策：大模型可以分析复杂的数据和模式，为人类提供数据驱动的决策建议。这有助于人类在认知任务中做出更明智、更高效的决策。
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  • 回答了问题 2024-03-26

    如何看待Linux桌面操作系统的火速增长？

    1.你使用过Linux桌面操作系统吗？你认为Linux系统有什么优势？
    CentOS 7.x和8.x
    openEuler 20.03
    Ubuntu桌面版
    作为服务器端，原生支持容器技术，符合现在云原生技术的大方向；强大的命令行操作对于部署和配置更加友好

    2.对于Linux桌面操作系统份额的火速增长你怎么看呢？
    离不开AI技术的爆发式增长，据我了解，AI相关的开发环境大多基于Linux桌面OS，比如百度Apollo 9.0自动驾驶开放平台，目前主流是基于Ubuntu 18.04 LTS的

    3.你认为未来Linux会主导桌面操作系统吗？
    这个增长趋势肯定还会继续，但是如果只是AI类开发使用增长的话，肯定不会成为主导，主导还需要兼顾个人、办公、娱乐等多种场景

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  • 回答了问题 2024-03-26

    让 AI 写代码，能做出什么样的项目？

    1.晒一晒你开出了什么奖品，上传开盲盒奖品截图
    企业微信截图_20240326102527.png

    2.用AI写代码是什么样的体验，分享一下你使用通义灵码的感受
    已经在VS code里试用过市面上很多AI代码插件，通义灵码使用还是比较顺畅的，大部分提示和对话能给出相对较合理的代码，对上下文的理解也比较出色

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  • 回答了问题 2024-03-20

    你体验过让大模型自己写代码、跑代码吗？

    1. 你用体验过用通义千问自己写代码、跑代码吗？体验如何？
      image.png
      目前最佳的体验是VS Code里TONGYI Lingma插件，在编码的时候支持通过回车和提示词的方式帮我写代码/注释/单测等，也可以通过Ctrl+Shift+L唤起ai coding chat，通过对话形式解答编码中的问题
    2. 目前大模型生成的代码可能会曲解开发者需求，遇到这种情况如何优化？
      这个主要是大模型"幻觉"引起的问题，TONGYI模型本身的优化暂且不在这里讨论，我们使用者可以通过以下方法来提高回答的准确率：
      • 引入先验知识，例如人类的认知和语言习惯等，帮助模型更好地理解和处理输入数据
      • 使用上下文组装的Prompt，缓解幻觉问题，提高准确率
      • 建立反馈机制，让用户在使用过程中对模型的输出进行评估和纠正
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  • 回答了问题 2024-02-28

    如何看待阿里云PolarDB登顶2024最新一期中国数据库流行榜？

    1、数据库流行度排行榜会影响你的数据库选型吗？
    会影响，尤其是现在业务场景下，RDS存在着一些痛点，在做数据库架构升级的时候肯定会考虑PolarDB

    2、对于 PolarDB 的本次登顶，你认为关键因素是什么？

    • 自身能力强：性能、高可用、serverless、AI等
    • 积累大量优质客户和案例
    • 社区和阿里云的推广投入

    3、PolarDB“三层分离”新版本发布，对于开发者使用数据库有何影响？

    • 从传统数据库使用方式转变为云原生方式
    • 有效降低数据库使用成本和运维投入
    • 更好的结合AI等新技术
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