【专栏】Python中的并发编程与异步IO
【4月更文挑战第27天】本文介绍了Python并发编程和异步IO，包括并发的基本概念（多线程、多进程、协程），线程与进程的实现（threading和multiprocessing模块），协程的使用（asyncio模块），以及异步IO的原理和优势。强调了异步IO在处理IO密集型任务中的高效性，指出应根据任务类型选择合适的并发技术。
深入理解操作系统：进程管理与调度策略
【4月更文挑战第27天】
在现代计算机系统的核心，操作系统扮演着至关重要的角色。它不仅管理硬件资源，还为应用程序提供必要的服务。其中，进程管理是操作系统的一个关键组成部分，它负责创建、执行以及终止进程。而进程调度策略则是确保系统高效运行的基石。本文将探讨操作系统中的进程管理机制及其调度策略，分析它们如何影响系统性能，并讨论当前的挑战及未来可能的发展方向。
深入理解操作系统的内存管理机制
【4月更文挑战第27天】
在现代计算机系统中，操作系统扮演着至关重要的角色，尤其在资源管理和调度方面。内存管理是操作系统的核心功能之一，它负责分配、跟踪和回收应用程序使用的物理内存。本文将探讨操作系统如何通过不同的内存管理技术来优化内存使用效率，包括分页、分段以及虚拟内存等概念。通过对这些技术的深入分析，读者将获得对操作系统内部工作原理的更深刻理解，并了解它们如何影响应用程序性能和系统稳定性。
算子开发到推理加速，一位00后开发者的“升级打怪”之旅
郑辉，从大四学生到资深AI开发者，他的成长轨迹映射了中国AI生态的繁荣。他独立开发的NonZero算子被纳入CANN主线，参与的深度学习框架降低了大模型训练门槛。在昇腾AI生态中，郑辉们正助力大模型发展。从初次接触分布式机器学习到优化算子，再到参与大模型推理加速项目，郑辉在实践中不断成长，他的工作有望帮助开发者更高效地部署在线推理服务。他的故事展示了开发者如何通过团队合作和持续学习，克服挑战，推动AI在各行业的应用，照亮智能化之路。
Spark架构
【4月更文挑战第26天】架构对于技术来说，是技术的灵魂。
Kubernetes 调用 GPU解析
Kubernetes (K8s) 支持调用GPU以利用其统一调度和分配集群资源的能力，管理异构计算，如加速部署、提高资源使用率和保证资源独享。通过容器化和设备隔离，K8s确保GPU高效、安全地被应用使用。要调用GPU，需安装NVIDIA GPU驱动、CUDA工具包和Device Plugin，然后在Pod配置中指定GPU需求。安装步骤包括：确保GPU节点、安装GPU驱动和NVIDIA容器运行时、创建GPU资源要求的Pod并部署到集群。