Flink 2.0 存算分离状态存储 — ForSt DB
本文整理自阿里云技术专家兰兆千在Flink Forward Asia 2024上的分享，主要介绍Flink 2.0的存算分离架构、全新状态存储内核ForSt DB及工作进展与未来展望。Flink 2.0通过存算分离解决了本地磁盘瓶颈、检查点资源尖峰和作业恢复速度慢等问题，提升了云原生部署能力。ForSt DB作为嵌入式Key-value存储内核，支持远端读写、批量并发优化和快速检查点等功能。性能测试表明，ForSt在异步访问和本地缓存支持下表现卓越。未来，Flink将继续完善SQL Operator的异步优化，并引入更多流特性支持。
Flink 三种时间窗口、窗口处理函数使用及案例
Flink 是处理无界数据流的强大工具，提供了丰富的窗口机制。本文介绍了三种时间窗口（滚动窗口、滑动窗口和会话窗口）及其使用方法，包括时间窗口的概念、窗口处理函数的使用和实际案例。通过这些机制，可以灵活地对数据流进行分析和计算，满足不同的业务需求。
Apache Flink 2.0：Streaming into the Future
本文整理自阿里云智能高级技术专家宋辛童、资深技术专家梅源和高级技术专家李麟在 Flink Forward Asia 2024 主会场的分享。三位专家详细介绍了 Flink 2.0 的四大技术方向：Streaming、Stream-Batch Unification、Streaming Lakehouse 和 AI。主要内容包括 Flink 2.0 的存算分离云原生化、流批一体的 Materialized Table、Flink 与 Paimon 的深度集成，以及 Flink 在 AI 领域的应用。
流存储Fluss：迈向湖流一体架构
本文整理自阿里云高级开发工程师罗宇侠在Flink Forward Asia 2024上海站的分享，介绍了湖流割裂的现状与挑战，Fluss湖流一体架构的设计与优势，以及未来规划。内容涵盖湖流割裂的现状、Fluss架构详解、湖流一体带来的收益，以及未来的生态扩展和技术优化。
XDMA与FPGA：高效数据传输的艺术
XDMA（Xilinx's DMA/Bridge Subsystem for PCI Express）是Xilinx推出的一种高效数据传输引擎，专为PCIe总线设计。通过封装PCIe协议，XDMA提供简化的API接口，支持Scatter-Gather DMA和Block DMA模式，特别适用于高性能计算、实时视频处理和大数据分析等领域的数据传输。XDMA通过链表传输和高效的PCIe接口，减少了主机CPU的负担，提高了数据传输效率。AXI4和AXI4-Stream接口进一步增强了XDMA与FPGA的协同工作能力，使其在现代计算系统中发挥重要作用。
神经codec模型相关论文
本文汇总了近年来在神经音频编解码器和语音语言模型领域的多项重要研究，涵盖从2020年到2024年的最新进展。这些研究包括端到端的音频编解码器、高效音频生成、高保真音频压缩、多模态表示学习等。每项研究都提供了详细的论文链接、代码和演示页面，方便读者深入了解和实验。例如，SoundStream（2021）提出了一种端到端的神经音频编解码器，而AudioLM（2022）则通过语言建模方法生成音频。此外，还有多个项目如InstructTTS、AudioDec、HiFi-Codec等，分别在表达性TTS、开源高保真音频编解码器和高保真音频压缩方面取得了显著成果。