2018年终总结

工作、生活、目标、总结、规划、优势、劣势

 

2018回顾

 

大事件

 

工作

  • 微服务体系

    • 整个体系思维导图待整理

  • 服务治理

    • 服务治理中心

      • 难点

        • 多环境支持

        • redis通道

        • redis宕机数据恢复

    • 服务备案中心

    • 服务鉴权中心

  • 中间件管理平台体系建设

    • Cachecloud

 

生活

 

    • 两件衬衫

    • 一件毛衣,一件卫衣

    • 两条黑裤

    • 一双李宁鞋

 

    • 黑暗料理

    • 火锅(高老九,今牛锅)

    • 桂满陇

    • 桃花源、盒马生鲜等

 

    • 2200~2100 单间独卫,面积小了,但更加精致

 

  •     行-旅游

    • 飞福建

      • 平潭岛

      • 沙滩

      • 大榕树

      • 三人扑克

    • 南通海门

      • ?

      • 卡丁车

      • 高尔夫

      • 一夜狼人杀

      • 烧烤

      • K歌

    • 苏州

      • 狮子林

    • 西塘

      • 酒吧

      • 夜游西塘

      • 工艺品

      • 小吃

    • 驾照待考中

 

2018得失

 

  • 失去

    • 时间

    • 家庭陪伴

    • 体重年龄

    • 不可忽视的小疾病

    • 技术知识

    • 新朋友

    • 居住证

 

总结:2018确实做了一些事情,也得到了认可。

 

2019规划

 

  • 减肥

  • 拿下驾照

  • 出去做n(n>2)次演讲

  • 增加个人行业影响力

  • 房子装修

  • 成为一名架构师

 

2019展望

 

2018已经快逝去,2019美好而又期待,不念过往,不惧将来

内容概要:本文系统探讨了CUDA并行计算优化技巧在计算机竞赛中的实战应用,重点解决暴力枚举在大规模数据下超时的问题。通过将独立的解空间验证任务分配给GPU海量线程并发执行,显著提升计算效率。文章围绕图论(全源最短路径Floyd-Warshall算法)和数值计算(多初始值牛顿迭代求解非线性方程)两大高频竞赛场景,详细剖析了线程索引映射、原子操作、常量内存、流并发等核心优化技术,并提供了串行与并行代码对比及性能分析。结果显示,在A100和RTX 3090等GPU上,加速比可达72至150倍,实现从分钟级到秒级甚至毫秒级的性能突破。此外,文章展望了动态并行、多GPU协同、AI辅助调优等未来趋势,强调CUDA优化对培养软硬件协同思维的重要意义。; 适合人群:具备一定C/C++编程基础和算法竞赛经验,熟悉基本图论与数值计算问题,希望提升高性能计算能力的高校学生或竞赛选手(尤其是参与ACM、ICPC、NOI等赛事的1-3年备赛者); 使用场景及目标:①掌握如何将传统暴力枚举算法转化为GPU并行版本;②深入理解Floyd-Warshall和牛顿迭代等经典算法的并行化限制与优化策略;③学习CUDA内存模型、线程组织与同步机制在实际问题中的应用; 阅读建议:建议结合文中代码案例在支持CUDA的环境上动手实现并调试,重点关注线程映射、内存访问模式与数据依赖处理,同时对比串行与并行版本的运行效率,深化对并行计算本质的理解。
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