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原创 Finding locking bugs with Smatch

Smatch是一款基于GPL许可的C语言静态分析工具,专注于Linux内核代码检查。在LinaroConnect2025大会上,主要开发者DanCarpenter介绍了其最新改进:重构插件系统以增强模块化,特别是针对锁机制的检查能力。该工具通过控制流和跨函数分析追踪锁状态,能检测错误路径未解锁、重复加锁等常见问题。相比其他开源工具(如Cppcheck、Coccinelle),Smatch在流程分析方面具有优势,但存在速度较慢、主要适配内核代码等局限。最新版本已改用类型而非名称追踪锁对象,有效解决了多名称引用

2025-06-12 23:50:26 472

原创 Improving iov_iter

摘要:在2025年LSFMM+BPF峰会上,David Howells主持讨论了iov_iter接口的改进方案。该接口用于内核缓冲区管理,但存在类型复杂、内存生命周期管理困难等问题。会议重点探讨了: 现有9种iov_iter类型(如ITER_IOVEC、ITER_BVEC等)的局限性,特别是废弃的ITER_XARRAY类型存在RCU锁问题; folio世界带来的新挑战,底层组件无法假设所有缓冲区都可获取页引用; 加密API从scatter-gather列表迁移到iov_iter的分歧,Hellwig反对添加

2025-06-12 23:44:13 419

原创 An end to uniprocessor configurations

摘要:Linux内核最初仅支持单处理器(UP),随着1995年引入SMP支持后一直保留双代码路径。Ingo Molnar近期提交补丁系列(43个)提议彻底移除UP支持,删减约1000行代码并简化调度器结构。虽然这会导致单处理器系统性能下降约5%,但目前实际UP用户极少,多数发行版已默认使用SMP内核。该改动标志着内核开发重点的根本转变,将维护负担从SMP转移到UP支持者身上。尽管补丁尚需更多测试,但社区暂未出现反对声音,反映30年来硬件生态的深刻变迁。

2025-06-12 23:38:31 537

原创 The second half of the 6.16 merge window

GPIO 和引脚控制:联发科 MT6893 和 MT8196 SoC、瑞萨 RZ/V2N SoC、联发科天玑 1200(MT6893)I2C、Sophgo SG2044 I2C、瑞萨 RZ/V2N R9A09G056 I2C、瑞芯微 RK3528 I2C,以及 NXP Freescale i.MX943 SoC。用于生成崩溃报告的 crash dump 内核(在主内核崩溃后运行的特殊内核)现在可以复用现有的 LUKS 密钥,从而支持将崩溃转储写入加密文件系统,这在此前是不可能实现的。

2025-06-12 23:32:29 778

原创 io_uring, SCM_RIGHTS, and reference-count cycles

本文介绍了Linux内核中io_uring机制的最新进展及其与虚拟文件系统(VFS)引用计数问题的关联。io_uring机制经过多轮安全审查后,被发现存在因SCM_RIGHTS文件描述符传递导致的循环引用问题。VFS维护者Al Viro详细解释了文件引用计数管理机制,特别是当Unix域套接字通过SCM_RIGHTS传递文件描述符时可能形成的引用循环。文章重点描述了当进程将两端套接字注册到io_uring后又互相传递描述符时,会导致无法释放的内核内存泄漏。最终通过借鉴SCM_RIGHTS的处理逻辑,Jens

2025-06-07 19:27:29 645

原创 Slowing the flow of core-dump-related CVEs

Linux 6.16内核将对coredump(核心转储)处理机制进行重大改进,以解决长期以来存在的安全漏洞问题。开发者Christian Brauner指出,现有的coredump API存在严重缺陷,导致频繁出现CVE漏洞。 当前coredump机制的主要问题包括:用户空间helper程序以root权限运行、PID重利用引发的竞态条件,以及可能被攻击者利用来获取特权进程内存数据。Qualys近期就发现了Ubuntu和systemd的coredump处理工具中存在的漏洞。 6.16内核引入两项关键改进:1)

2025-06-07 17:57:55 550

原创 Zero-copy for FUSE

当一个使用 io_uring 的应用程序需要对其缓冲区执行读写操作时,内核会对这些缓冲区进行两次封装:首先封装为 iov_iter(类型为 ITER_UBUF),然后再封装为 bio_vec,后者用于描述一个块 I/O 请求的各个部分。然后,应用程序就可以使用 io_uring 的“固定”读写操作,重用内核已创建的对象,而不是每次调用都重新创建。Linux 6.15 对 ublk 做出了改进,允许服务器使用前面提到的 io_uring 缓冲区注册机制,这样就可以执行固定的读写操作,从而避免了数据复制。

2025-06-06 17:25:42 468

原创 Fending off unwanted file descriptors

有趣的是,在这一功能漫长的发展历史中,似乎从未有人认真考虑过接收方是否真的希望获得一个新的文件描述符。开发者通常会仔细管理程序中的打开文件表,关闭不再需要的文件,并确保不必要地将文件描述符传递到新的进程或程序中。如果传入的文件描述符处于某种挂起状态——例如一个攻击者控制的 FUSE 文件系统或一个挂起的 NFS 文件——被安装到某个进程中后,接收方在尝试关闭它时可能会被无限期阻塞。但如果接收方并不想要一个新的文件描述符呢?Iwashima 的解决方案是在套接字上提供一个新选项,以禁用接收文件描述符的能力。

2025-06-06 17:11:13 742

原创 Device-initiated I/O

摘要 在2025年Linux存储、文件系统、内存管理与BPF峰会上,Stephen Bates主持了关于设备发起I/O的讨论,重点关注点对点DMA(P2PDMA)技术的演进。P2PDMA自2018年Linux 4.20内核版本引入,允许PCIe设备间直接传输数据而无需经过系统内存。当前该技术已支持Arm64架构,并解决了早期与IOMMU兼容的问题。 会议探讨了设备发起I/O作为P2PDMA的下一步发展方向,目标是减少CPU在高速I/O操作中的负载。随着NVMe SSD的IOPS突破千万级,传统CPU处理方式

2025-06-05 15:42:52 1582

原创 Two sessions on faster networking

文章摘要: 2025年Linux峰会上,Cong Wang和Daniel Borkmann分别提出优化Linux内核网络性能的方案。Wang探讨通过BPF加速socket操作,包括使用sk_msg结构简化消息传递、绕过TCP栈实现本地通信,以及优化短消息处理性能。Borkmann则聚焦虚拟机网络开销问题,提出基于AF_XDP和netkit的新架构,使流量直接从物理网卡经QEMU进入VM内核,减少中间环节。两项方案均致力于消除网络协议栈中不必要的操作,但针对不同场景:Wang优化本地通信,Borkmann提升

2025-06-05 15:37:45 739

原创 Hardening fixes lead to hard questions

摘要:内核开发者Kees Cook因使用b4工具修改提交历史时意外重写了39个包含Linus Torvalds署名的提交,导致其kernel.org账户被暂时封禁。事件引发了对恶意活动的猜测,但最终确认是操作失误。b4维护者Konstantin Ryabitsev承认工具应增加防护机制,Torvalds要求禁止重写他人提交。该事件凸显了强大开发工具潜在的破坏性,促使相关工具改进安全措施。(149字) 核心要点: 操作失误引发安全警报 git历史重写导致身份混淆 开发工具缺乏必要防护 事件推动工具链安全改进

2025-06-03 05:38:31 962

原创 The first half of the 6.16 merge window

音频支持:支持 AMD ACP 7.x、Cirrus Logic 的 CS35L63 放大器和 CS48L32 音频处理器、Everest Semiconductor 的 ES8375 与 ES8389、龙芯一号 AC'97 编解码器、NVIDIA Tegra264 SoC、Richtek 的 ALC203 与 RT9123 编解码器、瑞芯微 SAI 控制器、Intel WCL 以及 DJM-V10 混音器。现在,它已被一个更易维护、并与 Sphinx 构建系统集成得更好的 Python 脚本所取代。

2025-05-30 15:45:32 764

原创 Block-layer bounce buffering bounces out of the kernel

因此,Hellwig 提交了一组补丁,使得在启用了高端内存支持的系统上,这四个驱动全部无法加载,从而将 bounce buffer 的用户数量归零。将这些内存分配给用户空间确实缓解了燃眉之急,但不久之后,内核无法将高端内存用于自身操作的问题也暴露出来:可用于内核的低端内存实在太少,难以支撑系统高效运行。有趣的是,添加到 2.3.27 的 bounce buffering 代码中曾留有一条注释,说它将在 2.5 版本中“移动到块层”,因为当时计划对块设备代码进行一次大规模重构。在某些情况下它仍是不可避免的。

2025-05-30 02:50:26 749

原创 Verifying the BPF verifier‘s path-exploration logic

摘要:Srinivas Narayana在Linux峰会提出扩展Agni工具验证BPF验证器的路径探索逻辑。路径探索是BPF验证器的核心功能,通过选择性裁剪重复路径来提升效率,但实现复杂且曾引发安全问题。Narayana计划结合形式化方法和穷举测试来验证八项关键条件,重点解决"状态包含性"和"健全泛化"两个特性。虽然该项目面临挑战,但得到BPF开发者支持,有望为验证器最复杂的部分提供正确性保障。

2025-05-28 04:35:34 927

原创 Cloud-storage optimizations

Ts'o 表示,ext4 和其他文件系统开发者每周都会进行电话会议,而这次巧合的是,Oracle、Amazon 和 Google 的开发者也参与了,这些公司显然都是云服务提供商。他认为,与其协调硬件厂商,不如协调云存储厂商,这可能会更容易,也能更快推进相关功能的落地。Ts’o 指出,NVMe 已经有了原子写扩展,SCSI 也在添加类似扩展,不过语义略有不同。但他说,目前的实现中,由于在进行直接 I/O 写入时 BIO 结构中传递的一些标志,“意外地”使得块层不会撕裂一个对齐的 16KB 写入操作;

2025-05-27 14:15:08 716

原创 Managing multifunction devices with the auxiliary bus

Linux内核引入辅助总线机制解决多功能设备驱动协同问题 针对Linux内核中多功能硬件设备驱动协同管理的问题,Dave Ertman提出了"辅助总线"(auxiliary bus)解决方案,并已被合并到5.11内核。该机制通过主驱动管理设备状态和共享资源,次级驱动处理特定功能的方式,解决了当前内核缺乏标准方法协调驱动间交互的痛点。辅助总线采用两级架构:主驱动创建并注册auxiliary_device结构,维护共享数据;次级驱动通过auxiliary_driver结构实现特定功能,通过标

2025-05-27 13:38:53 851

原创 Formally verifying the BPF verifier

摘要:本文介绍了Santosh Nagarakatte团队在2025年Linux存储与BPF峰会上展示的Agni工具,该工具用于对Linux内核中的BPF验证器进行形式化验证。Agni通过将BPF验证器的C代码转换为SMT问题来自动验证其正确性,特别是针对算术运算和位操作等核心功能。团队克服了共享细化操作符建模等挑战,发现并修复了早期内核版本中的漏洞。随着验证器复杂度增加,Agni的验证时间从数周优化至30分钟。未来计划包括开发领域特定语言(DSL)简化验证器开发,以及扩展验证范围至路径裁剪算法和Spect

2025-05-24 01:05:49 490

原创 Long-duration stress-testing for filesystems

在2025年Linux存储、文件系统、内存管理和BPF峰会(LSFMM+BPF)上,文件系统测试成为焦点。Meta的Boris Burkov主持了相关会议,探讨了如何通过压力测试和长时间运行测试来发现文件系统在生产环境中的潜在问题。Burkov回顾了他在Btrfs开发中的经验,指出生产环境中的压力测试至关重要,并分享了Meta遇到的一些典型bug,如数据损坏、元数据损坏和容器间的资源争用问题。他强调了现有测试工具(如fstests)的局限性,特别是数据完整性测试的不足,并提出了改进建议,包括增加内存压力测试

2025-05-23 15:27:36 663

原创 An update on continuous testing of BPF kernel patches

在2025年Linux存储、文件系统、内存管理与BPF峰会上,Ihor Solodrai分享了他在过去六个月中为BPF子系统持续集成(CI)测试所做的工作。他展示了一个用于分析verifier失败的可视化工具,并讨论了如何扩展测试覆盖范围,包括将GCC加入测试套件和添加sched_ext测试。Solodrai还解决了测试执行节点过载的问题,通过将构建步骤移至一个自动扩缩容的服务来优化测试流程。尽管测试节点无法自动扩容,导致测试执行成为新的瓶颈,但Solodrai的工作显著提升了BPF CI测试的可用性和可靠

2025-05-21 05:06:24 958

原创 Merging copy offload

内核支持“拷贝卸载(copy offload)”功能已经讨论了十多年,但始终未被合并。该功能允许主机系统向块存储设备发送命令,让设备在内部完成数据拷贝,无需主机参与,从而节省CPU资源、PCI带宽和网络带宽。在2023年Linux存储、文件系统、内存管理和BPF峰会上,Nitesh Shetty主持了相关讨论,探讨了当前补丁集的状态,并希望其能尽快被合并。该功能最早由Martin Petersen在2014年提出,但之前的实现方案因可扩展性和兼容性问题未能获得社区支持。Shetty及其团队自2021年重启了

2025-05-20 21:33:09 724

原创 Reports from OSPM 2025, day one

第七届Linux内核电源管理与调度(OSPM)峰会于2025年3月18日至20日在德国Uhldingen-Mühlhofen举行,由Linutronix、Arm和比萨圣安娜高等研究院赞助。会议讨论了多个主题,包括调度器接口的演进、调度器管理器(schedulergovernors)的概念、以及EAS(能量感知调度)的改进。Morten Rasmussen探讨了如何通过改进EAS和EM(能源模型)来优化CPU调度,特别是在异构系统中。Rafael J. Wysocki则分享了在英特尔混合芯片上实现EAS的最新

2025-05-20 15:30:29 726

原创 Why RISC-V doesn‘t (yet) support KVM

RISC-V处理器架构因其开放性受到广泛关注,Linux对其提供了良好支持,但缺乏基于KVM的虚拟化支持。尽管已有高质量实现,但由于RISC-V的hypervisor扩展规范尚未被批准,相关补丁无法直接进入内核。开发者尝试将KVM支持代码放入staging目录以绕过政策限制,但遭到维护者反对。内核社区认为,阻止为现有硬件添加支持的优秀代码合并是不合理的,尤其是对于虚拟化这样的基础功能。这一事件凸显了RISC-V补丁接收政策的问题,可能促使政策调整。尽管存在争议,Linux有望在不久的将来获得对RISC-V的

2025-05-20 00:23:50 1148

原创 A new DMA-mapping API

在2025年Linux存储、文件系统、内存管理与BPF峰会(LSFMM+BPF)上,Leon Romanovsky介绍了其团队对DMA映射API的现代化改进工作。该改进旨在使API更适合当前内核,并减少因使用散布-聚集(SG)列表而导致的格式转换问题。新API允许DMA用户直接管理I/O虚拟地址(IOVA)空间,优化了通过I/O内存管理单元(IOMMU)进行DMA的路径。尽管该提议在技术层面得到了广泛支持,但DMA维护者Robin Murphy对其提出了反对意见,认为其将过多底层知识暴露给API用户。为打破

2025-05-16 21:03:36 1243

原创 Faster firewalls with bpfilter

在网络通信中,数据包过滤是确保安全和性能的关键技术。传统的iptables和nftables工具逐渐被BPF(Berkeley Packet Filter)技术所取代,BPF通过在内核中运行自定义的C语言子集程序,提供了更高的灵活性和性能。Bpfilter项目进一步优化了这一过程,通过将过滤规则直接转换为BPF程序,显著提升了处理效率。Bpfilter由三个主要组件构成:守护进程、通信库和命令行工具,它们协同工作以实现高效的网络流量过滤。尽管Bpfilter在性能上具有优势,但其复杂性和对特定硬件的要求限制

2025-05-15 15:16:59 718

原创 Porting Linux to a new processor architecture, part 3: To the finish line

本系列文章详细介绍了将Linux内核移植到新处理器架构的完整流程。文章分为三部分,第一部分和第二部分分别讨论了非代码相关的准备工作和早期代码实现,包括从汇编启动代码到创建第一个内核线程的过程。第三部分则聚焦于剩余的工作,主要涉及线程和进程管理,以启动init进程。文章深入探讨了内核线程的生成、线程切换机制、页错误处理、系统调用支持以及用户空间内存访问等关键步骤。通过这些内容,读者可以全面了解Linux内核移植的复杂性,并为未来的移植工作提供宝贵的参考。

2025-05-14 13:15:12 1050

原创 A look at what‘s possible with BPF arenas

BPF arena是一种内存区域,允许在BPF中编写任意数据结构,验证器在此可以更宽松地检查指针。在2025年的Linux峰会上,Emil Tsalapatis报告了其在编写sched_ext调度器时使用arena的经验。尽管整体上对arena感到满意,但他指出最大的问题是内核指针无法存储在arena中,这限制了其使用。目前,开发者需要将数据结构分为两部分存储:一部分在arena中,另一部分在BPF map中,以持有内核对象的引用。这种分割虽然可行,但降低了arena的便利性。Tsalapatis希望BPF

2025-05-14 13:07:19 715

原创 Porting Linux to a new processor architecture, part 2: The early code

本文是系列文章的第二部分,继续探讨将Linux移植到新处理器架构的过程,重点介绍了启动代码的实现。文章首先讨论了架构相关头文件的作用,这些头文件分为内核接口和用户接口两部分,通常涉及上百个文件,是移植过程中工作量较大的部分。幸运的是,许多处理器架构共享相似代码,这些代码已被汇总到通用头文件层中,减少了定制需求。接着,文章详细描述了启动流程,从手动编写的汇编函数开始,逐步执行一系列架构相关函数,如设置架构、初始化陷阱、内存管理等,最终创建第一个内核线程。这一过程帮助开发者理解必须实现的最小架构相关函数集合及其

2025-05-13 15:58:12 944

原创 Porting Linux to a new processor architecture, part 1: The basics

将Linux内核移植到新的处理器架构是一个复杂且文档稀缺的过程。尽管简单的移植可能仅需约4000行代码,但实际工作中仍面临诸多挑战。本文旨在概述移植流程,分为启动代码和内核正常运行后的架构相关代码两部分。移植的必要性取决于处理器是否具有新的指令集架构(ISA)。以TSAR处理器为例,虽然其核心兼容MIPS32 ISA,但由于其独特的虚拟内存模型,移植工作仍需大量修改。了解底层硬件是移植的基础,处理器的规格说明通常分为用户级ISA和特权架构两部分,后者包含移植中特殊且核心的信息。最后,创建链接脚本以指示链接器

2025-05-12 12:43:38 832

原创 Hash table memory usage and a BPF interpreter bug

Starovoitov 询问能否在不删除该字段的前提下重新排列结构内容,但这似乎不可行,因为结构中的其他部分是所有类型的 BPF map 都要使用的。因此,如果两个函数调用之间的指令数量足够多,以至于超过了该 16 位字段的容量,Protopopov 表示,调用目标的偏移就会出错。链表中的每个元素是一个 htab_elem 结构,包含键的哈希值、完整键的副本,以及两个联合体,分别为 per-CPU 和普通哈希表提供不同的功能。由于 BPF 哈希表用途广泛,这将是一组改动很大的补丁,因此他希望先征求意见。

2025-05-08 13:19:45 1334

原创 Filtering fanotify events with BPF

在 Liu 的补丁集中,他采用了为整个文件系统设置 fanotify 标记的方式,然后通过 is_subdir() 函数(判断某个目录项是否是另一个目录项的子目录)在 BPF 中进一步过滤事件。理想的方案应当是结合两者优势:使用类似 fanotify 的高效掩码机制来筛选感兴趣的文件,同时对更复杂的场景采用 LSM 提供的内核态快速处理能力。Goldstein 认为这个思路是合理的,但指出 fanotify 的掩码是所有监听者的联合掩码,因此 LSM 也可以使用相同的掩码,仅用于表明“有人感兴趣”。

2025-05-07 14:54:35 958

原创 Improving FUSE writeback performance

Koong 表示,该补丁集被拒绝,主要原因在于它可能会让存在缺陷或恶意的 FUSE 服务器通过迟迟不完成某些页面的写回,进而无限期地阻碍内存迁移。另一种可行的方案是,在可移动内存区域中划出一个专用区,用于存放可能在不确定时间内无法移动的页面,这样可以将碎片化的影响限制在该区域内。或者,对于那些表现不佳的非特权 FUSE 服务器,比如迟迟不完成写回或持有过多正在写回的页面的服务器,可以直接将其终止。有时候,数据足够重要,长时间等待是可以接受的,但比如说,等待 30 秒可能就已经太长,足以阻碍一次内存分配。

2025-05-07 14:44:27 587

原创 Injecting speculation barriers into BPF programs

另一个潜在问题是,对于那些易受 Spectre variant 1 影响但又不提供合适屏障指令的体系结构而言,目前这组补丁会禁用当前基于校验器的检查机制,却没有用基于屏障的保护机制来替代它。根据 Gerhorst(在补丁中)的说法,唯一受此影响的架构是 MIPS,而 MIPS 默认就完全不允许非特权 BPF,因此他说这个潜在的安全回退是“可以接受的”。攻击者在传统情况下可能需要艰难地在内核代码库中搜索可利用的代码,而使用 BPF 的攻击者则可以直接编写并加载他们自己的推测执行代码片段,这种方式高效得多。

2025-05-06 14:14:10 638

原创 Several Basic Concepts on the block layer

2.5 版本的“待办事项”之一是为块 I/O 子系统实现真正的写屏障(write barrier)功能。任何试图在基于磁盘的文件上实现真正事务行为的代码都需要这种能力。如果没有写屏障,日志文件系统和数据库管理器等系统就无法控制数据写入磁盘的顺序。写入顺序错误可能会导致数据损坏和其他严重问题。2.6 的块 I/O 子系统在设计时将写屏障作为核心特性之一。但截至目前,大多数底层块设备驱动实际上并没有实现写屏障功能,文件系统也没有使用它们。用于填补这些空白的补丁已经存在一段时间,但尚未合并进内核。

2025-05-05 17:07:36 552

原创 CDROM drives and partitioning

大多数用户从未遇到过这个问题,但对于那些遇到过的用户,Steven Hill 提交了一个补丁,为 SCSI CDROM 驱动添加了 CD 分区支持。不过,在此之前,使用带分区的 CD 的用户将不得不面对内核与发行版在 SCSI CD 设备号空间上的命名冲突问题。唯一的问题在于,如人们所预料的那样,CD 分区的次设备号会紧跟在整个 CD 设备的次设备号之后分配。好消息是,在 2.6 内核中,分区处理已经交由块设备层完成。的设备号是 11,0,那么其上的第一个分区就会被分配为 11,1。

2025-05-04 17:22:32 672

原创 Laptop mode for 2.6

一个较早版本的 laptop mode 补丁目前已进入 2.6.1-rc1-mm2 分支,这表明它有望最终被合并进 2.6 内核。Bart Samwel 接过了 laptop mode 的接力棒,并发布了多个版本的 2.6 补丁;该补丁的目的是最大程度延长笔记本电脑电池续航时间,其方式是尽量减少磁盘的转动时间。因此,启用 laptop mode 的用户有丢失长达十分钟工作成果的风险,但对很多人来说,这是可以接受的代价。一旦有事件强制磁盘转动,系统会立即将所有脏页写入磁盘,无论这些脏页在内存中存在了多久。

2025-05-04 17:18:58 566

原创 The status of object-based reverse mapping

我现在认为把 anon_vma 说成比 anonmm 更复杂是错误的(anon_vma 的链表比我那套引用计数逻辑更容易理解),而且我对最后一版补丁中的 VMA 合并逻辑很满意。正如 Hugh 所指出的,anon-vma 的换出(swapout)性能应该更好,因为其结构更容易找到某个页面所对应的 VMA。这两个方案在概念上类似,但各有优缺点,性能也基本相当。Andrea Arcangeli 的 anon-vma 补丁,它引入了一种数据结构,在每个物理页和引用该页的虚拟内存区域(VMA)结构之间建立联系。

2025-05-04 13:03:43 994

原创 Reverse mapping anonymous pages - again

也有可能是两者的结合方案;Andrea 的工作进展顺利,但值得注意的是,anon_vma 并不是匿名内存对象化反向映射机制的唯一实现。请记住,这项工作的目标是通过消除反向映射(“rmap”)链来提升内核的内存扩展性,这些 rmap 链用于查找引用某个页面的页表项。这意味着,在一个例外情况之外,所有共享匿名页的进程中,该页的虚拟地址是相同的。所谓 prio_tree,指的是 Rajesh Venkatasubramanian 提出的优先级树补丁,它加快了在某个页面被大量映射时,查找相关虚拟内存区域的过程。

2025-05-04 13:00:24 1086

原创 Flexible data placement

不过,写入未打标签或标签无效的数据并不会报错。Joshi 表示,设备本身并不关心这些标签,但如果打上了标签,数据“就可以按照预期的方式进行分组”。Busch 表示,如果根据数据的写入后多快被丢弃或覆盖的特性来分组,并使用不同的标签,会产生明显差异。”Busch 回答说,目前对文件系统的测试并不深入,重点转向了应用层,但他也认为对这些文件系统的日志写入打标签可能会带来显著影响。Busch 认为,如果文件系统是标签的仲裁者,它们可以为自己保留一部分标签空间,但这样仍可能与其他分区上的文件系统发生标签冲突。

2025-05-03 14:18:26 919

原创 Custom out-of-memory killers in BPF

内核无法发出“谁愿意被杀”这样的广播,因此 OOM 杀手必须运用一套启发式方法来选择受害者——既要尽可能多地释放内存,又要尽量减少用户的痛苦。当整个系统(或近年来的任意控制组)内存紧张到无法继续分配时,它会被“召唤”出来,其任务是终止一些进程以释放足够的内存。为此,内核提供了一些可调节的“旋钮”,允许某些进程自愿(或被强制)优先成为 OOM 杀手的目标。在默认配置下,内核会对系统内存进行超额分配,也就是说,它允许进程分配的内存总量超过系统可提供的总量(即物理内存与交换空间之和)。截至目前,评论还不多。

2025-05-02 04:54:12 1084

原创 Better debugging information for inlined kernel functions

其他方法,比如 tracepoints 和 Linux 安全模块(LSM)钩子,也能用于选择性内联函数,但 Liu 认为这些并不能真正替代正常的函数跟踪,因为在调试内核问题时,往往要到深入分析阶段才能明确需要跟踪哪些函数。最常见的编译器优化之一是函数内联:将函数体的代码直接嵌入调用者中,以避免函数调用的开销,并可能带来更多的优化机会。这就可能导致一种情况:一个函数仍然出现在二进制文件的符号表中(因为部分调用未被内联),但在跟踪时却无法看到调用它的地方(因为热点调用已被内联,该函数符号不再代表这些调用)。

2025-05-01 05:53:46 915

【高性能计算与加速器编程】基于Intel oneAPI的跨架构编程工具与优化:加速计算自由选择与硬件兼容性设计

内容概要:本文介绍了Intel的oneAPI行业倡议及其工具套件,旨在为跨架构编程提供统一的解决方案,使开发者能够在CPU、GPU、FPGA和其他加速器上实现高效的异构计算。oneAPI提供了开放标准,支持多种编程语言(如C++、Python、SYCL),并兼容现有的编程模型。文章详细描述了oneAPI工具包的功能,包括用于高性能计算、物联网、AI分析等领域的专用工具包。此外,还介绍了Intel的编译器技术、性能优化工具(如Intel VTune Profiler、Intel Advisor)以及如何利用这些工具进行代码迁移和优化。最后,通过实际案例展示了oneAPI在医疗影像和超声产品中的应用效果。 适合人群:软件开发者、硬件工程师、系统架构师、OEM/ODM厂商、ISV合作伙伴等,特别是那些需要跨平台开发和优化高性能计算应用的专业人士。 使用场景及目标:① 使用oneAPI工具包开发适用于多架构的高性能应用程序;② 利用Intel提供的性能分析工具优化现有代码,提高计算效率;③ 迁移基于CUDA的应用程序到SYCL/DPC++,确保代码的可移植性和未来兼容性。 其他说明:oneAPI不仅提供了一种开放的编程模型,还促进了社区和行业的协作,打破了专有编程模型的限制。开发者可以通过Intel DevCloud获取在线资源和支持,快速上手并实践oneAPI的开发流程。此外,Intel将持续更新oneAPI工具包,增加对新硬件和技术的支持,确保开发者能够跟上技术发展的步伐。

2025-05-15

【网络通信技术】RDMA与InfiniBand关键技术解析:高性能计算领域网络互连与数据传输优化方案

内容概要:本文详细介绍了RDMA(远程直接内存访问)技术及其相关协议和硬件支持,包括InfiniBand、RoCE(基于融合以太网的RDMA)、iWARP(基于TCP/IP的RDMA)等。文章首先概述了RDMA的基本概念和发展历程,接着深入探讨了不同类型的RDMA实现方式,如InfiniBand架构、RoCE协议、iWARP协议及其与传统TCP/IP网络的区别。此外,还详细讲解了RDMA的核心组件,如RNIC(RDMA感知网络接口控制器)、Verbs API、队列对(Queue Pair)、完成队列(Completion Queue)等,并讨论了它们的工作机制。最后,文章介绍了RDMA在高性能计算(HPC)、存储区域网络(SAN)和企业级应用中的实际应用案例,以及相关的硬件厂商和技术标准组织。 适合人群:具备计算机网络基础知识,尤其是对高性能网络通信和数据中心网络感兴趣的工程师、研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解RDMA技术的核心原理及其相对于传统网络通信的优势;②掌握InfiniBand、RoCE、iWARP等不同RDMA实现方式的技术细节;③了解RDMA在高性能计算、存储和企业级应用中的应用场景和具体实现;④熟悉RDMA相关的硬件设备和软件接口,如RNIC、Verbs API等。 其他说明:本文内容较为专业,建议读者在阅读时结合实际案例和技术文档进行深入理解。对于希

2025-05-07

【网络流量管理】基于Traffic Shaping和ETS的多虚拟功能组带宽分配与调度:实现数据中心多类流量的精细化控制

内容概要:本文介绍了流量整形(Traffic Shaping)与增强传输选择(Enhanced Transmission Selection, ETS)技术在多虚拟函数(VFs)共享单个物理网络接口控制器(NIC)端口情况下的应用。流量整形通过对数据发送速率进行限制来管理网络流量,确保节点不会超过设定的最大带宽,同时保证最小带宽。ETS是IEEE 802.1Qaz标准的一部分,旨在数据中心桥接环境中为不同类型的流量分配带宽。文章详细描述了在多VF组中实现每类流量带宽保证的技术挑战和解决方案,包括使用令牌桶算法、加权循环调度(DWRR)、多队列优先级(MQPRIO)以及信任模式(Trust Mode)进行流量分类。此外,还探讨了如何通过扩展devlink-rate工具指定每个流量类别的带宽比例。 适合人群:网络工程师、系统管理员、云服务提供商以及对网络流量管理和优化感兴趣的IT专业人员。 使用场景及目标:①理解流量整形的基本概念及其在网络通信中的作用;②掌握如何配置虚拟功能(VF)以实现对特定流量类别的带宽控制;③学习如何利用ETS机制确保关键业务获得足够的网络资源;④了解最新的devlink-rate扩展功能及其在实际部署中的应用。 其他说明:本文基于Netdev 0x19会议上的演讲整理而成,提供了从背景介绍到具体实施步骤的全面讲解,并附有详细的参考资料链接供进一步研究。

2025-05-07

【网络虚拟化技术】HODA:高性能Open vSwitch数据平面优化设计与实现:多专用数据路径提升云网络性能

内容概要:本文介绍了HODA(High-performance Open vSwitch Dataplane with Multiple Specialized Data Paths),一种针对Open vSwitch数据平面的高性能优化方案。该研究由英特尔网络平台组与字节跳动、中科院计算机网络信息中心等机构合作完成,并发表于Eurosys'24(CCF-A类)。HODA主要解决了云环境中处理网络数据包成本过高的问题,通过设计特定领域的解析器和缓存来缩短数据包向量和查找键,从而提高处理效率。实验结果显示,在字节跳动公有云业务中部署后,吞吐量提升了1.7倍,延迟降低了20%,额外内存开销仅为16MB。 适合人群:对云计算、虚拟化技术以及网络性能优化感兴趣的工程师和技术研究人员。 使用场景及目标:① 适用于需要提升Open vSwitch在大规模数据中心或云环境下的转发性能;② 希望减少网络处理带来的CPU资源消耗;③ 关注下一代NFV架构下网络功能模块化、微服务化的演进方向。 其他说明:HODA的设计理念是将通用的解析和缓存机制转变为针对特定业务场景优化的专用路径,未来还将探索更多基于微服务架构的网络功能组件化方案。

2025-05-01

【5G通信技术】vRAN 5G端到端系统优化与部署:构建无线通信网络的关键技术及应用场景分析

内容概要:本文档详细介绍了英特尔的虚拟无线接入网络(vRAN)5G端到端系统,涵盖其背景、架构、价值、配置、服务治理层及典型应用场景。vRAN 5G端到端系统分为三层:第一层负责构建无线环境中的比特流传输通道,涉及大量数字信号处理;第二层控制用户的访问、链路状态和数据流;第三层管理用户和网络安全。该系统通过硬件能力和软件解决方案提供竞争优势,并通过自动化测试优化性能。此外,文档还展示了vRAN在边缘设备、手机天线、集中单元(CU)、分布式单元(DU)以及核心网络(CN)中的应用,强调了其在5G网络中的重要性和灵活性。 适用人群:对5G技术、无线通信、网络架构及虚拟化感兴趣的工程师、研究人员和技术管理人员。 使用场景及目标:①了解5G vRAN端到端系统的架构和各层的功能;②研究vRAN在不同硬件平台(如Xeon处理器、NIC系列)和软件技术(如OneAPI、vRAN服务治理器)上的应用;③探索vRAN在实际场景中的部署和优化,如自动缩放vDU、智能控制和流量感知。 其他说明:本文档提供了丰富的技术细节和案例研究,包括性能基准测试、模块验证和优化指南,有助于读者深入理解vRAN的技术优势及其在5G生态系统中的角色。文档还涵盖了多个实际应用案例,如2022年MWC拉斯维加斯的首次vDU自动缩放演示,以及Comba-Intel合作推出的首个vDU自动缩放解决方案。

2025-05-01

【人工智能平台】Geti与国内AI平台SaaS巨头对比分析:模型训练、数据标注及部署方案综述

内容概要:本文档是关于Geti平台的竞争分析报告,由Intel NEX中国团队于2024年3月发布。报告主要分为四个部分:Geti简介、与国内AI平台SaaS巨头(如百度EasyDL、华为ModelArts)的比较、与国内行业玩家(如思谋科技、阿丘科技、康耐视)的比较,以及技术特点和用户体验评估。报告详细对比了各平台的数据标注、模型训练、优化、导出、再训练等功能,分析了它们的优缺点。特别提到百度EasyDL在数据准备、模型训练和部署方面的优势和不足,华为ModelArts在专业市场中的定位及其自动学习功能的发展潜力,以及思谋科技、阿丘科技和康耐视在特定行业的应用和技术特色。; 适合人群:从事AI平台开发、数据分析或机器学习的专业人士,尤其是关注工业应用和模型训练优化的工程师和研究人员。; 使用场景及目标:①评估和选择适合特定应用场景的AI平台,如工业制造、图像处理等;②了解各平台在数据标注、模型训练、部署等方面的技术特点和用户体验;③为决策者提供详细的竞争分析,帮助选择最优解决方案。; 其他说明:报告基于2023年第三季度的数据,涵盖了多个平台的技术细节和用户体验反馈。建议读者结合最新的市场动态和技术进展,进一步验证报告中的信息。此外,报告还提供了各平台的价格信息和支持服务,便于用户进行全面评估。

2025-05-01

### 【智能交通与传感器融合】基于Camera+mmWave雷达的一体化传感器融合系统设计与性能评估

内容概要:本文介绍了英特尔GARNET PARK 1.0项目,这是英特尔首个软件实现的摄像头与毫米波雷达融合传感器(C+R)。文档详细讲解了传感器融合的概念、应用场景、系统配置以及性能评估。传感器融合旨在整合摄像头、毫米波雷达和激光雷达的优势,应用于智能交通管理系统(ITMS)和车辆基础设施协作(如通过5G/LTE C-V2X实现交叉路口碰撞预警)。文中还探讨了传感器融合的不同层次(早期融合、特征级融合和决策级融合),并重点介绍了基于x86 SoC处理器的C+R融合方案。此外,文档展示了雷达信号处理的具体步骤,包括3D-FFT、CFAR检测、角度估计、聚类和跟踪,并介绍了视频管道中的对象检测和跟踪技术。最后,文档提供了系统的硬件和软件配置详情,以及性能测试结果。 适合人群:具备一定编程基础,对传感器融合技术感兴趣的工程师或研究人员,特别是从事智能交通系统和自动驾驶领域的人士。 使用场景及目标:①了解摄像头与毫米波雷达融合的工作原理和技术细节;②掌握基于x86 SoC处理器的传感器融合实现方法;③学习雷达信号处理和视频分析的关键技术和算法;④评估传感器融合系统的性能和应用场景。 其他说明:文档不仅涵盖了技术实现的细节,还包括了未来的研究方向和发展趋势,如自动在线空间校准、集成感知与通信(ISAC)、成像雷达和多模态大模型等。读者可以通过文档提供的参考资料进一步深入了解相关技术。

2025-05-01

边缘计算Project Strata智能边缘平台演示:集群与应用编排及安全配置系统设计

内容概要:本文档详细介绍了Intel的智能边缘平台Project Strata及其多个演示案例,包括安全配置与上板、可观测性服务、集群编排、应用编排以及混合AI用例。Strata旨在通过水平扩展基础设施来支持智能边缘和混合AI,整合Intel和第三方垂直应用程序生态系统。文档还展示了如何部署和管理边缘节点和集群,通过使用Tinkerbell等工具实现自动化配置和安全启动。此外,提供了关于安全启动、零接触配置、全磁盘加密等功能的具体实现细节。最后,文档概述了如何开始使用Project Strata,并列出了即将举行的深度培训计划。 适合人群:适用于对边缘计算和AI技术感兴趣的系统集成商、IT管理员和技术专家,尤其是那些希望深入了解Intel智能边缘解决方案的人士。 使用场景及目标:①了解如何在公共云或私有云环境中配置和管理边缘节点;②掌握安全启动、零接触配置和全磁盘加密等关键技术;③学习如何使用Tinkerbell等工具进行自动化配置和管理;④探索集群和应用编排的最佳实践;⑤研究混合AI用例的实际应用。 其他说明:为了进一步了解Project Strata的功能和优势,建议参加Intel提供的深度培训课程,这些课程将涵盖从平台概述到特定技术实现的各个方面。此外,文档还提供了具体的硬件和软件配置指南,帮助用户快速启动并运行Project Strata环境。

2025-05-01

【5G通信技术】Intel CPU在5G基站中的应用与优化:从传统BTS到FlexRAN架构的演进及功耗管理

内容概要:本文档详细介绍了Intel CPU在5G基站中的应用,重点探讨了4G和5G无线接入网络(RAN)架构及其协议栈的映射。文档解释了基站的功能模块,如PDU、SDAP、PDCP、RLC、MAC、PHY和GTP-U等协议的具体作用。此外,还展示了传统基站的硬件架构,包括CPU、基带ASIC、FPGA等组件,并详细描述了Intel新一代Atom处理器(Tremont核心)的技术规格,如缓存、内存接口、I/O灵活性、加速器支持等。特别强调了Grand Ridge平台的性能提升和功耗优化,以及在不同负载下的功耗表现。最后,文档讨论了5G基站的动态功耗管理需求及其重要性。 适合人群:对通信技术、尤其是5G基站架构和技术细节感兴趣的工程师和技术人员,以及从事无线通信领域研究的专业人士。 使用场景及目标:①了解4G和5G RAN架构的区别及协议栈的映射方式;②掌握Intel新一代处理器在基站中的应用及其性能特点;③分析5G基站的功耗管理和优化策略,提高系统能效。 其他说明:文档内容涉及大量技术细节和专业术语,建议读者具备一定的通信工程背景,以便更好地理解和应用其中的知识。同时,文档中的部分数据和图表为Intel内部资料,仅供内部参考。

2025-05-01

【操作系统内存管理】mshare机制实现进程间页表共享:提升多进程数据库应用内存利用率的设计与API介绍

内容概要:本文介绍了mshare机制,旨在解决数据库应用中大量进程间共享内存的问题。mshare提供了一种可选机制来共享页表项(PTEs),从而节省大量内存。它允许进程映射一个由共享匿名或文件内存组成的虚拟文件,并为每个映射设置读写保护。mshare通过创建独立的mm_struct结构来存储共享区域的PTEs和VMAs。API方面,mshare引入了新的文件系统msharefs,支持通过ioctl进行各种操作如创建映射、取消映射等,并要求mmap操作时对齐地址。在实现上,mshare在PUD级别共享页表,允许共享巨大页表项及更小粒度的页表项。当发生页面错误时,如果设置了VM_MSHARE标志,则尝试链接主机mm的PUD页到进程页表。此外,还讨论了cgroup支持、TLB刷新等问题。 适合人群:对操作系统内存管理有一定了解的开发者,尤其是从事Linux内核开发或优化工作的工程师。 使用场景及目标:①需要在多进程环境中高效共享内存的应用程序开发;②研究和开发操作系统内存管理模块;③优化大型数据库应用的内存使用效率。 阅读建议:mshare的设计和实现涉及较深的Linux内核知识,特别是页表管理和内存映射机制。建议读者先熟悉Linux内存管理的基础概念,再深入理解mshare的具体实现细节。

2025-05-02

【电信基础设施】OTII服务器系列产品演进与应用:从1U到2U及OTII-E的边缘计算部署方案综述

内容概要:本文介绍了开放电信IT基础设施(OTII)的发展历程及其应用场景。OTII是由英特尔领导的项目,旨在为边缘计算提供标准化的服务器解决方案。自2017年启动以来,OTII发布了多个版本的规范,涵盖了1U、2U和OTII-E三种类型的服务器。这些服务器支持不同的处理器架构(如Xeon-D和Xeon-SP),并适用于多种边缘计算场景,包括5G小基站、边缘数据中心、电力控制站、制造行业、边缘网关以及本地AI应用。此外,OTII服务器在硬件上支持高性能计算和AI加速,能够满足低功耗、低成本、易于部署和维护的需求。文档还展示了OTII服务器在不同行业的设计胜利案例,并提供了性能数据,特别是在推理任务上的表现。 适合人群:对边缘计算、电信基础设施及服务器技术感兴趣的工程师和技术管理人员。 使用场景及目标:① 5G小基站部署,提供低成本、低功耗的解决方案;② 边缘数据中心,实现快速部署和维护;③ 电力控制站,支持视频监控和AI计算;④ 制造业,用于TSN网络和5G连接;⑤ 边缘网关,作为标准化网关平台;⑥ 本地AI应用,提供高性能计算能力。 其他说明:OTII服务器不仅支持传统的计算任务,还特别针对AI推理进行了优化,能够支持多种精度的模型部署。此外,OTII服务器在不同行业的应用案例表明其广泛的适应性和灵活性,是未来边缘计算的重要组成部分。

2025-05-01

【服务器管理】IPU Redfish服务器实现计划:硬件与软件更新接口及用例介绍

内容概要:本文档概述了Intel IPU Redfish服务器的实施计划及其关键特性。Redfish服务器旨在为IPU提供远程管理和更新功能,采用分阶段实施方法。第一阶段包括支持Redfish的IPU SDK基线和软件更新;第二阶段涉及获取系统硬件和软件信息;第三阶段则涵盖安全启动和认证。文档还介绍了具体的使用案例,如IMC和ACC镜像更新,并详细列出了相关API端点。此外,文档提到了当前面临的挑战,如内存管理、安全性期望以及缺少参考ISO映像和安装程序,并规划了后续步骤,包括确保BMD更改减少IMC重启次数、使Redfish解决方案达到生产就绪状态等。 适合人群:具有硬件或软件开发背景,特别是对服务器管理、固件更新或Redfish协议有一定了解的技术人员。 使用场景及目标:①了解Redfish服务器在IPU上的具体实现和部署流程;②掌握IMC和ACC镜像更新的具体API端点及其操作方式;③识别并解决实施过程中遇到的主要技术挑战。 阅读建议:文档内容较为专业和技术化,建议读者结合实际应用场景来理解各部分细节,并关注实施过程中可能遇到的问题及其解决方案。

2025-04-29

【OpenVINO 2024.1】增强型生成式AI工作负载支持:大规模语言模型性能优化与广泛技术支持

内容概要:OpenVINO 2024.1 引入了多项新特性和优化,旨在提升生成式AI工作负载的性能并扩展对大型语言模型(LLM)的支持。新版本支持最新的SOTA模型如Llama3、Phi-3等,并优化了Mixtral、URLNet、Stable Diffusion 1.5等多个模型的性能。此外,OpenVINO增加了对INT8 PyTorch模型的微调支持以及混合后训练量化技术,提升了推理效率。部署方面,OpenVINO提供了NPU插件预览、JavaScript API集成和ARM处理器上的FP16推理支持。新的OpenVINO笔记本展示了各种应用场景,包括文本生成、图像分类、对象检测等。通过与Optimum集成,OpenVINO实现了便捷的模型转换和量化流程。 适合人群:对AI和深度学习感兴趣的开发者,特别是希望提升生成式AI和大型语言模型性能的研究人员和技术人员。 使用场景及目标:① 使用最新的SOTA模型进行高效推理;② 利用混合后训练量化技术优化模型性能;③ 在不同硬件平台上部署优化后的模型;④ 探索和实践生成式AI的各种应用案例。 阅读建议:此资源详细介绍了OpenVINO 2024.1的新特性及其应用场景,建议读者结合实际需求选择感兴趣的部分深入研究,并尝试动手实践相关功能。

2025-04-27

【人工智能硬件】面向企业级AI推理的多GPU解决方案:Intel Arc在中国市场的布局与优化

内容概要:本文为英特尔中国团队于2023年6月发布的关于企业级AI推理解决方案的进展报告。报告指出,AI推理是当前中国数据中心的主要工作负载,占比达67%,并预计将持续增长。英特尔提出了一种基于多GPU的AI推理和微调解决方案,旨在为企业提供高性能和高性价比的选择。该方案聚焦于优化软件栈(如oneCCL、IPEX-LLM等)以提升跨GPU通信性能,并计划推出更大显存、更高带宽和计算能力的GPU产品。此外,报告还分析了市场趋势,预测到2027年中国边缘计算市场将占AI工作负载部署的35%,并强调了英特尔在这一领域的战略部署和发展计划。; 适合人群:对AI硬件架构、云计算及边缘计算感兴趣的IT专业人士、数据科学家以及企业决策者。; 使用场景及目标:①了解当前及未来几年内AI推理在中国市场的地位和发展趋势;②评估英特尔多GPU解决方案相对于NVIDIA产品的优劣势;③探索英特尔在AI推理和微调方面的技术创新及其对企业级应用的影响。; 其他说明:报告中提供的数据来源于IDC等权威机构,并结合了英特尔自身的市场洞察。报告不仅展示了英特尔的技术优势,还明确了其在未来几年内的市场定位和发展方向。

2025-04-26

【密码学与信息安全】基于SMx算法的加密性能优化:Intel QAT引擎在Sapphire Rapids平台上的实现与应用

内容概要:本文介绍了Intel的QAT(QuickAssist Technology)引擎对国密算法(SMx)的支持及其性能表现。文章首先概述了SM2、SM3和SM4三种国密算法的标准和特性,接着详细描述了QAT引擎软件栈及其硬件加速器对这些算法的支持情况。通过与BabaSSL软件实现的对比测试,展示了QAT引擎在不同应用场景下的显著性能提升,尤其是在SM2签名、SM4-CBC、SM4-GCM和SM4-CCM等算法上分别获得了36倍、15倍、10倍和10倍的性能增益。此外,文章还探讨了QAT引擎在多核环境下的性能优化策略,包括多缓冲技术、小包卸载(SPO)支持以及QAT引擎与OpenSSL/BabaSSL的协同工作模式。 适合人群:具备一定计算机安全和加密技术基础的研发人员,特别是关注国密算法和高性能加密解决方案的技术专家。 使用场景及目标:①评估QAT引擎在实际应用中的性能优势,特别是在高负载和大数据量场景下;②理解QAT引擎如何通过硬件加速提高SMx算法的执行效率;③为选择合适的加密实现提供参考,确保在不同规模的应用环境中获得最佳性能。 阅读建议:本文涉及大量技术细节和性能数据,建议读者结合自身需求和技术背景进行深入研究。对于希望深入了解QAT引擎内部机制的读者,可以进一步探索相关开源项目和文档,如GitHub上的QAT_Engine仓库。

2025-04-26

### 文章总结:Intel Ethernet Products 和 IPU 产品路线图及特性概述

内容概要:本文档详细介绍了英特尔以太网产品部门(Intel Ethernet Products Division)的产品路线图和技术进展。主要内容涵盖200G、400G和800G以太网适配器及控制器的规划与特性,包括E830系列、E810系列、E610系列等产品的技术规格、性能指标和未来发展方向。此外,文档还涉及了新一代IPU(智能处理单元)的发展蓝图,如基于Mt. Evans架构的E2100 SoC,以及其在云、边缘计算和网络应用中的具体应用场景。文中特别强调了新产品的安全性和虚拟化支持,如SPDM 1.1、Secure Boot、FIPS 140-3等安全特性,以及对SR-IOV、RDMA、NVMe等技术的支持。 适用人群:适用于对数据中心网络硬件有深入了解的技术专家、系统架构师和网络工程师。 使用场景及目标:①了解英特尔以太网适配器和控制器的技术规格和发展趋势;②评估英特尔新一代IPU在云、边缘计算和网络应用中的适用性;③研究以太网适配器和控制器在高性能计算、存储和虚拟化环境中的部署方案。 阅读建议:本文档内容较为专业,建议读者先熟悉以太网适配器、控制器及IPU的基本概念和技术背景,重点关注各产品线的技术特点和应用场景,并结合实际需求进行深入研究。同时,关注文档中提到的安全性和虚拟化特性,这对于提高系统的可靠性和性能至关重要。

2025-04-26

### 文章总结:基于英特尔架构的传感器融合技术在智能交通系统中的应用

内容概要:本文档详细介绍了基于英特尔架构的传感器融合技术在智能交通系统(ITS)中的应用,特别是针对车路协同(V2X)和智能交通管理系统的场景。文档涵盖了传感器融合的基本原理、传感器类型(摄像头、毫米波雷达、激光雷达)、数据处理流程(如3D点云处理、深度学习推理)以及具体的应用案例和技术挑战。此外,文档还探讨了多传感器融合的优势,如提高感知精度和可靠性,并提出了未来的发展方向,包括国际标准制定、公开数据集的需求以及功能安全(FuSa)和预期功能安全(SOTIF)的重要性。 适合人群:具备智能交通系统基础知识的研发人员、工程师及对传感器融合技术感兴趣的学者。 使用场景及目标:①理解传感器融合在智能交通系统中的关键作用;②掌握不同类型传感器的特点及其在交通感知中的应用;③学习基于英特尔架构的传感器融合解决方案的具体实现方法和技术细节;④探索多传感器融合带来的技术优势和面临的挑战。 其他说明:本文档提供了大量技术细节和参考链接,适合深入研究和实际项目开发。文档强调了英特尔在传感器融合领域的技术优势和解决方案,并指出了未来的研究方向和发展趋势。

2025-04-25

【Linux内存管理】统一页面热度信息源:内存管理对齐会议提案与kpromoted设计探讨文档的主要内容

内容概要:本文档讨论了Linux内存管理(MM)系统中统一页面热度信息源的问题。主要介绍了不同来源的页面访问信息(如NUMA提示故障、folio_mark_accessed()、PTE访问位、硬件提示、设备提示等),并详细列出了这些信息源的数据特性(物理地址PA、虚拟地址VA、访问时间Time、节点ID NID)。此外,文档还探讨了kpromoted子系统的功能,它作为单一页面热度信息聚合点,负责从多个来源收集和报告热页访问情况,并维护热页列表。最后,文档提到了当前的工作进展和未来的发展方向,包括将迁移操作分离为独立的异步线程、整合到DAMON以及对区域抽象的关注。 适合人群:熟悉Linux内核和内存管理系统,尤其是对页面热度管理和NUMA架构有一定了解的技术人员。 使用场景及目标:①理解Linux内核中不同类型页面访问信息的作用及其数据特征;②学习kpromoted子系统的设计理念与实现机制;③探讨如何改进现有系统以提高热页检测和迁移效率。 其他说明:此文档基于2025年4月16日的Linux MM Alignment会议内容整理而成,旨在促进社区成员之间的技术交流和技术方案的优化。文档中的信息仅供参考,具体实现可能会随着内核版本的变化而调整。

2025-04-24

SPR TCO Analysis Report

内容概要:本文档《SPR TCO Analysis Report Out v4.1.pdf》详细分析了英特尔(Intel)的SPR(Sapphire Rapids)解决方案与英伟达(NVIDIA)A10/A30显卡在视频结构化服务器市场中的TCO(总拥有成本)。报告首先介绍了背景和目的,指出英特尔目前在边缘AI推理市场和视频结构化服务器市场缺乏有竞争力的解决方案。随后,文档对不同工作负载条件下的性能和成本进行了详细对比,包括轻量级和重量级AI计算任务、H.264和H.265编解码支持等。通过多组实验数据,文档展示了SPR解决方案在低密度产品和轻量级AI工作负载(如H.264 <500G、H.265 <300G)上具有一定的成本优势,但在高密度和重量级AI工作负载下,SPR解决方案的成本明显高于竞争对手。此外,报告还指出了SPR解决方案的局限性,如有限的AI能力、缺少硬件编解码器以及较高的CPU价格。 适用人群:对视频结构化服务器市场感兴趣的IT专业人士、系统架构师、技术经理及决策者。 使用场景及目标:①评估英特尔SPR解决方案与英伟达A10/A30显卡在不同AI工作负载下的性能和成本差异;②为选择合适的硬件平台提供参考依据;③

2025-04-10

【网络时间同步技术】IEEE1588v2与SyncE时钟同步机制详解:频率与时相同步方案及其应用对比

内容概要:本文详细介绍了IEEE 1588v2时间同步方案和同步以太网(SyncE)的技术原理。IEEE 1588v2旨在满足测量与控制系统对时钟同步的需求,通过Leader-Follower架构实现频率和时间同步,包括Syntonization(频率同步)和Delay Request-Response机制(延迟请求响应机制),可实现纳秒级的时间和频率同步。文档还介绍了不同类型的设备如Grand Master Clock (GMC)、Ordinary Clock (OC)、Boundary Clock (BC) 和 Transparent Clock (TC),并解释了它们的工作原理。SyncE则通过物理层传输主参考时钟(PRC)的频率,不依赖数据包传输,而是通过物理信号边缘进行频率同步。SyncE需要特定的PHY硬件支持,而IEEE 1588v2可以几乎在任何适配器上运行。; 适合人群:具备通信网络基础知识,对时钟同步技术感兴趣的工程师和技术人员。; 使用场景及目标:①理解IEEE 1588v2和SyncE的工作原理及其应用场景;②掌握不同类型时钟设备的功能和工作机制;③比较IEEE 1588v2和SyncE在频率和相位同步方面的差异;④了解如何选择适合的同步技术以满足特定网络需求。; 阅读建议:本文涉及较多技术细节,建议读者结合实际应用场景来理解两种同步技术的优缺点,并关注各自的技术实现方式。对于IEEE 1588v2,重点在于理解各个消息的作用和同步机制;对于SyncE,则需了解其对硬件的要求及其实现频率同步的方式。

2025-04-10

### 【智能交通系统】基于边缘计算的道路智能交通系统(ITS):多接入边缘计算(MEC)与C-V2X技术融合设计

内容概要:本文详细介绍了英特尔在智能交通系统(ITS)边缘计算领域的技术解决方案,重点涵盖5G/LTE C-V2X、传感器融合、智能交通管理系统(ITMS)、ETC(电子不停车收费系统)和智能杆等关键技术。文章首先概述了中国智能交通系统的架构和发展趋势,强调了蜂窝车联网(C-V2X)在中国市场的巨大潜力及其政策支持。接着,文章深入探讨了多接入边缘计算(MEC)在C-V2X中的应用,包括市场分析、部署时间表、标准制定和技术实现。此外,还介绍了传感器融合的不同层次(原始数据级、特征级和目标级),以及英特尔在这些领域的硬件和软件平台(如OpenVINO工具包)。最后,文章展示了ETC系统的升级项目和智能杆的实际应用案例,突出了英特尔技术在提升交通安全性和效率方面的优势。 适用人群:智能交通系统领域的研究人员、工程师、政策制定者以及对智能交通和边缘计算感兴趣的从业者。 使用场景及目标:①了解智能交通系统的技术架构和发展趋势;②掌握C-V2X和MEC在智能交通中的应用场景和技术实现;③学习传感器融合的不同方法及其在交通监控中的应用;④探索ETC系统的升级路径和智能杆的实际应用案例。 阅读建议:本文内容丰富,涵

2025-06-11

【计算机视觉与3D数据处理】Open3D:面向未来的全栈3D解决方案及其实时重建系统设计

内容概要:本文介绍了Open3D这一开源3D数据处理库的发展背景、核心功能及其应用案例。Open3D旨在成为3D数据处理领域的主导工具,类似于OpenCV在2D图像处理中的地位。文章详细描述了Open3D的系统架构,包括其支持的硬件平台(如Intel CPU和GPU)、丰富的3D数据结构(点云、网格等)、高效的机器学习模型以及强大的可视化功能。此外,还展示了Open3D在实时重建系统中的具体应用,强调了其在异构计算环境下的优化性能。; 适合人群:对3D数据处理、计算机视觉、机器人技术感兴趣的开发者、研究人员及学生。; 使用场景及目标:①需要处理3D数据的科研项目或工业应用;②开发基于3D感知的应用程序,如虚拟现实、增强现实、自动驾驶等;③研究和实现先进的3D机器学习算法;④构建高效的3D可视化工具。; 其他说明:Open3D不仅提供了便捷的安装方式(如pip安装),还拥有活跃的社区支持。它致力于简化3D数据处理流程,使开发者能够专注于创新而非底层实现。未来版本将进一步增强API稳定性、改进性能并扩大应用场景。

2025-06-11

物联网车辆重识别算法优化:基于分布式训练和多数据集融合的车辆检索系统设计

内容概要:本文详细介绍了车辆重识别(Vehicle ReID)技术的研究进展,重点探讨了模型训练、优化方法及其在多数据集分布式训练中的应用。文章首先阐述了背景,包括车辆重识别的基本概念和挑战,如类内差异大、类间相似度高。接着描述了整体架构,涵盖特征提取、损失函数、解码器、池化头和批量采样器等关键组件的设计与优化。在训练部分,强调了交叉熵损失、三元组损失以及自适应权重调整的重要性,并展示了不同损失函数组合对性能的影响。对于多数据集优化,提出了任务感知分布式训练框架,解决了不同数据集间分布差异大的问题,通过联合训练多个数据集提高了模型泛化能力。实验结果表明,在VERI-776等多个基准测试集上取得了显著优于现有方法的效果。 适合人群:计算机视觉领域研究人员、深度学习工程师、自动驾驶系统开发者等。 使用场景及目标:①理解车辆重识别的核心算法和技术难点;②掌握基于深度学习的特征提取、损失函数选择和优化技巧;③学习如何利用多源异构数据提升模型性能,特别是在大规模城市监控场景下的车辆追踪与检索任务中。 其他说明:本文提供了丰富的实验细节和技术实现路径,适合希望深入研究车辆重识别技术的专业人士参考。此外,文中提到的任务感知分布式训练框架为解决跨域适应问题提供了一种有效途径,值得进一步探索。

2025-06-11

【物联网技术】高通道密度AI管道优化:多流视频处理性能提升与调试工具应用

内容概要:本文介绍了IoTG China团队对高通道密度AI流水线优化项目的背景、目标、遇到的问题、优化措施以及调试工具。项目旨在将HCE平台从初始状态优化到支持240路1080p@7200FPS的视频流处理能力。优化过程中面临的主要挑战包括随着流数量增加帧率显著下降、长时间测试后性能骤降、硬件资源不足导致测试结果不稳定以及调试难度大等问题。针对这些问题,团队从系统层面(如CPU、内存、散热)和编程层面(如线程管理、同步、进程间通信、日志、依赖管理)进行了全面优化。最终实现了从1400FPS到7200FPS的性能提升。; 适合人群:对高性能计算、AI加速、视频流处理等领域感兴趣的工程师和技术爱好者,尤其是有相关工作经验的研发人员。; 使用场景及目标:①适用于需要处理大量并发视频流的场景,如安防监控、智能交通等;②帮助读者理解如何通过系统和编程优化来提高多路视频处理的效率和稳定性;③为从事类似项目的技术人员提供参考案例。; 其他说明:文中提到多种调试工具,如VTune用于热点和内存访问分析、top命令监测CPU利用率、mlc工具测量内存带宽等,这些工具对于定位性能瓶颈非常有用。此外,文中还强调了正确的硬件配置(如DIMM位置、散热设计)对于性能的重要性。

2025-06-11

【交通技术解决方案】基于Intel技术的智慧机场与铁路系统的自动化与安全设计:涵盖车队管理、边缘计算及AI应用

内容概要:本文介绍了英特尔技术在交通领域的应用与解决方案,涵盖地铁、铁路、机场和海运四大领域。在机场方面,英特尔技术助力全球机场利用AI和边缘计算提高运营效率和客户体验,具体包括停车管理、跑道监控、行李自助服务终端等。在铁路方面,英特尔推动全自动运行系统(FAO)的发展,通过现代计算机、通信、控制和系统集成技术实现列车的智能化控制,确保安全性和可靠性。此外,英特尔还提供了符合IEC61508 SIL2/SIL3标准的安全架构,确保系统的高可用性和可维护性。最后,文章还探讨了铁路标准研究,如EN50155认证的要求,包括环境温度、振动冲击、输入电压范围等方面的详细规范。 适合人群:交通行业从业人员、技术研发人员、系统集成商、标准制定者及相关领域的研究人员。 使用场景及目标:①帮助机场和铁路公司通过AI、IoT和网络技术优化运营流程,提升安全性和效率;②为全自动运行系统(FAO)提供技术支持,确保其可靠性和安全性;③满足EN50155等国际标准要求,确保设备在极端条件下的稳定运行。 其他说明:英特尔的技术不仅限于硬件层面,还包括软件架构设计,如Zephyr RTOS和ACRN虚拟化平台,以及内置的安全岛(Safety Island),为客户提供全面的安全保障。文章还强调了英特尔在交通基础设施现代化中的重要作用,展示了其在不同应用场景中的技术优势。

2025-06-09

【边缘计算与人工智能】VPUX插件优化:硬件无关与特定优化技术在深度学习推理中的应用

内容概要:本文详细介绍了VPUX插件优化技术,涵盖硬件无关优化、Ngraph优化、替换优化、硬件特定优化等多个方面。具体来说,文章阐述了通过模式匹配进行操作或子图替换,解决硬件限制或性能提升问题,如将平均池化转换为深度卷积、处理大内核或非对称步幅等情况。此外,还探讨了反卷积转换为卷积、量化对齐、硬件策略生成、内存调度优化等技术细节。最后,文章介绍了多模式优化策略生成算法,包括多集群分割、分块、激活稀疏性、权重稀疏性、张量位置选择等内容,确保在硬件约束下最大化推理性能。 适合人群:具备一定计算机视觉和深度学习基础知识,对硬件加速器优化感兴趣的开发者和研究人员。 使用场景及目标:①了解VPUX插件的优化方法和技术细节;②掌握如何通过模式匹配、硬件特定优化等手段提高模型推理性能;③学习如何在硬件约束条件下,通过多模式优化策略生成算法优化模型部署。 其他说明:读者应具备一定的硬件架构和深度学习模型优化背景,以便更好地理解和应用文中提到的技术。

2025-06-09

【工业自动化】工业控制器技术综述:应用场景、分类及发展趋势分析

内容概要:本文详细介绍了工业控制器的应用场景、分类、发展历程、需求特征、OT与IT技术融合、标准规范、开源项目、新兴热点技术以及主流厂家的产品情况。工业控制器广泛应用于离散制造和流程工业,涵盖PLC、CNC、工业机器人控制器等类型。其发展历程与计算机技术紧密相关,经历了从机械到电子再到专用计算机的演变。工业控制器的特点包括稳定可靠、滞后性、专用性和实时性。OT与IT技术融合旨在将快速发展的计算机和通信技术引入工业自动化领域。标准规范如IEC61131-3、G代码、Step-NC等确保了编程和使用的统一性。开源项目如OpenPLC、LinuxCNC、ROS在一定程度上推动了行业发展,但仍面临诸多挑战。新兴技术如TSN、5G、WiFi 6/6E、OPC-UA等正在改变工业通信和互操作性。主流厂家如西门子、倍福、欧姆龙、三菱、发那科等各有特色的技术和服务。中国大陆市场中,外资品牌占据主导地位,国产品牌在小型PLC、中低端CNC和工业机器人领域逐步崛起。 适用人群:从事工业自动化、制造业、信息技术等领域的工程师和技术人员,以及对工业控制器感兴趣的科研人员和学生。 使用场景及目标:①了解工业控制器的基本概念和发展历程;②掌握不同类型控制器的应用场景和技术特点;③熟悉OT与IT技术融合的趋势及其对工业自动化的影响;④了解主流厂家的产品和技术优势;⑤分析中国大陆市场的规模和竞争格局。 其他说明:本文提供了丰富的背景知识和技术细节,有助于读者全面了解工业控制器行业的现状和发展趋势。建议读者结合实际应用场景和技术需求,深入研究相关技术和市场动态。

2025-06-09

【工业自动化】现代工业控制器技术演进与市场现状分析:从PLC到智能制造的关键角色转变了文档的主要内容

内容概要:文章详细介绍了工业自动化的发展历程,从早期的机械控制到现代基于计算机平台的智能控制器,涵盖了PLC、CNC和工业机器人控制器三大支柱。文章回顾了控制器的演进过程,指出微处理器的引入是关键转折点,推动了控制器从专用型向PC-based型转变。文中还分析了中国大陆PLC、CNC和工业机器人市场的规模和发展趋势,强调外资品牌占据主导地位,国产品牌正在逐步崛起。最后,文章探讨了工业控制器面临的挑战与新需求,包括负载整合、全面互联和智能化,以及标准化编程和通信标准统一的问题。 适用人群:对工业自动化领域有兴趣的工程师、技术人员和研究者,尤其是关注工业控制器发展和市场动态的专业人士。 使用场景及目标:①帮助读者理解工业自动化控制器的历史演变和技术进步;②提供中国大陆市场现状和趋势的数据支持;③探讨未来工业控制器面临的挑战和发展方向,为相关从业者提供参考。 其他说明:本文不仅梳理了工业控制器的技术发展历程,还深入分析了市场格局和未来发展趋势,旨在为读者提供全面的行业视角,帮助他们在实际工作中更好地应对技术变革和市场需求的变化。

2025-06-09

【Linux内核开发】复杂场景下DMA映射API改进:优化IOMMU路径与非scatterlist DMA-BUF操作设计

内容概要:本文档讨论了DMA映射API在复杂场景下的改进。当前DMA API基于struct*page,仅SG函数适用于p2p内存,存在多次转换的问题。文档提出了新的DMA API提案,旨在直接管理IOVA空间并优化IOMMU路径。提案还包括VFIO通过新的DMA API提供DMA-BUF导出器,RDMA减少对scatterlist的依赖,以及引入可撤销语义到DMA-BUF。未来计划包括完全去除struct page依赖、实现非scatterlist DMA-BUF操作、添加撤销语义,并推动相关GPU驱动和RDMA弃用旧的scatterlist方法。 适合人群:对DMA映射API有深入了解需求的Linux内核开发者,尤其是从事VFIO、RDMA和IOMMU相关工作的工程师。 使用场景及目标:①理解当前DMA API的局限性及其在p2p内存处理中的问题;②掌握新的两步DMA映射API的设计思路和具体实现;③跟进VFIO、RDMA和IOMMUFD在新API支持下的进展,确保相关驱动和应用能顺利过渡到新标准。 阅读建议:由于文档涉及大量内核开发细节和技术术语,建议读者具备一定的Linux内核开发背景,重点关注API变化对现有系统的影响,并结合实际开发环境进行验证。

2025-06-06

### 【物联网与边缘计算】Intel 视频解决方案5Q路线图:城市与交通领域的视频处理及分析平台设计Intel针对城市和

内容概要:本文档是英特尔物联网事业部(IOTG)针对视频城市与交通运输领域的解决方案指南及5年路线图,仅限内部使用并面向签订NDA协议的客户。文档详细介绍了英特尔为视频处理、网络视频录像机(NVR)、视频分析盒(Video AI Box)、边缘视频服务器(Edge Video Server)等提供的硬件平台、软件工具包和参考设计方案。涵盖了从低功耗嵌入式处理器到高性能Xeon处理器的产品组合,以及支持AI推理、视频编解码、媒体处理等功能的技术细节。此外,文档还提供了未来几年内的产品规划和技术发展方向。 适合人群:英特尔内部团队成员及已签署NDA协议的OEM/ODM厂商、独立软件开发商(ISV)、云服务提供商(CSP)、系统集成商(SI)、最终用户和合作伙伴。 使用场景及目标:①帮助客户了解英特尔在视频处理领域的现有产品和技术能力;②指导客户选择合适的技术方案进行产品开发;③展示英特尔在未来几年内的技术创新方向和发展计划,以便客户提前规划业务布局。 阅读建议:由于文档中包含大量内部验证数据和技术细节,建议读者重点关注各部分摘要和关键特性介绍,同时注意区分不同版本之间的差异。对于具体技术实现感兴趣的读者,可以参考文档中提供的链接获取更多详细资料。请注意,在向外部客户展示或分享前,务必移除所有标记为“内部使用”的幻灯片,并按照规定添加水印和客户信息。

2025-06-06

【网络与通信】AI网络中RoCEv2与netdev的集成及优化:高性能GPU集群通信系统设计

内容概要:本文介绍了AI网络中RDMA over Converged Ethernet (RoCE v2)及其与Linux网络栈的集成。文章首先阐述了AI网络的重要性,特别是由高吞吐量和低延迟需求驱动的RDMA技术。RoCE v2作为一种基于UDP的标准传输协议,在AI训练网络中占据主导地位。文中详细讨论了RoCE v2的技术细节,包括硬件加速、无内存复制、避免系统调用开销等特点。此外,还探讨了Linux TCP与RDMA队列对(QPs)结合的可能性,旨在优化数据路径并减少不必要的开销。性能测试结果显示,RoCE v2在网络性能上优于传统的socket网络。 适合人群:对高性能计算、AI训练网络及RDMA技术感兴趣的网络工程师、系统架构师和技术研究人员。 使用场景及目标:①理解AI训练网络的需求和挑战;②掌握RoCE v2的工作原理及其相对于传统socket网络的优势;③探索Linux TCP与RDMA QPs结合的新方法,以提高网络性能。 其他说明:本文不仅提供了理论背景,还通过具体实例展示了RoCE v2的实际应用效果。同时,它强调了netdev社区在推动这些技术进步方面的作用,并展望了未来可能的研究方向。对于希望深入了解AI网络技术的读者来说,本文是一个很好的起点。

2025-05-31

【医疗影像处理】基于oneAPI的超声剪切波弹性成像优化:从临床应用到多阶段性能提升了文档的核心内容

内容概要:本文由深圳市地方级领军人才周国义讲解,介绍了使用oneAPI优化超声剪切波弹性成像的技术细节。超声剪切波弹性成像在临床实践中用于评估肿瘤良恶性、肌肉张力变化等,弥补了传统触诊的不足。文中详细描述了剪切波弹性成像的原理和技术挑战,如剪切波传播距离短且易衰减。为应对这些挑战,作者提出了基于阿姆达尔定律和高德纳优化原则的优化思路,具体包括建立基线、剖析热点、自动向量化、优化连续内存上的耗时循环以及使用高性能库等。在优化过程中,使用了oneAPI中的DPC++编译器进行自动向量化,Intel IPP库函数替代原有函数,最终通过DPCT工具迁移并优化了CUDA代码,实现了从141ms到7.024ms的显著性能提升,达到20倍的提速效果。 适合人群:对超声医学影像处理、高性能计算感兴趣的科研人员和工程师,特别是有一定编程基础并希望深入了解oneAPI和剪切波弹性成像优化的人士。 使用场景及目标:①了解超声剪切波弹性成像的基本原理及其临床应用;②掌握利用oneAPI优化超声成像的具体步骤和技术手段;③学习如何通过编译器优化、库函数调用及代码迁移等方法提高程序运行效率。 阅读建议:本文技术性强,建议读者先熟悉超声成像基本概念,再逐步深入理解各个优化环节的具体实施过程,同时结合实际操作进行验证和探索。

2025-06-01

【深度学习推理优化】OpenVINO CPU插件框架与优化技术:图转换、即时编译及内存优化在高效推理中的应用OpenVINO CPU

内容概要:本文档详细介绍了OpenVINO CPU插件框架及其优化技术,重点讲解了其高层级工作流程、优化技术和开发辅助特性。高层级工作流程包括模型加载、编译和推理执行。优化技术涵盖图转换(如离线融合、算法近似、运行时融合、模式匹配、低精度转换和常量折叠)、即时编译(JIT)和内存优化(如内存布局优化、内存共享和原地内存)。JIT技术通过减少分支和二进制大小、并行化和向量化进一步提升性能。此外,文档还介绍了用于开发和优化的内部工具(如图序列化、Blob转储和详细模式)以及外部工具(如VTune和SDE)。; 适合人群:对深度学习推理优化感兴趣的开发人员,尤其是那些希望深入了解OpenVINO CPU插件框架及其优化机制的技术人员。; 使用场景及目标:①理解OpenVINO CPU插件的工作流程,掌握模型加载、编译和推理的关键步骤;②学习图转换、JIT编译和内存优化的具体方法和技术细节;③利用内部和外部工具进行性能调试和优化,提高推理效率。; 其他说明:文档内容涉及大量技术细节和优化案例,适合有一定硬件架构和深度学习基础的读者。读者可以通过这些技术提升模型推理性能,特别是在Intel平台上。

2025-06-01

人工智能基于INT7量化改进推理精度:解决不同Xeon平台间模型饱和问题的技术方案

内容概要:本文介绍了英特尔团队为解决客户使用OpenVINO优化AI模型推理性能时遇到的问题,特别是不同Xeon平台(如SKL和CLX)上量化精度下降的问题。文章详细描述了从发现问题到最终解决方案的整个过程。首先,团队发现不同平台之间的浮点到整数的量化导致了显著的精度差异,尤其是在激活函数为sigmoid或tanh的情况下。通过一系列实验和分析,确定了问题根源在于某些指令集(如AVX512_VNNI)对溢出行为的未定义处理。为了解决这个问题,团队采用了准确性感知量化(AAQ)方法,并最终通过降低权重的位宽(从INT8到INT7),成功解决了饱和问题,使得模型在不同平台上保持了相似的输出和可接受的精度损失。此外,还讨论了7位量化在特定情况下的优势及其应用场景。 适合人群:对AI模型优化和硬件加速感兴趣的软件工程师、数据科学家以及从事深度学习模型部署的技术人员。 使用场景及目标:①解决在不同硬件平台上进行模型量化时出现的精度不一致问题;②提高模型在低精度量化后的推理速度和资源利用率;③了解如何通过调整量化参数(如位宽选择、激活函数类型等)来优化模型性能。 阅读建议:本文涉及较多技术细节和专业术语,建议读者具备一定的计算机体系结构和深度学习基础知识。同时,关注文中提到的具体工具和方法(如OpenVINO、AAQ等),并在实践中尝试应用这些技术以获得更好的理解和掌握。

2025-05-31

【容器编排技术】Kubernetes架构与核心组件解析:自动化部署与管理容器化应用系统设计Kubernetes的基本概念

内容概要:本文档详细介绍了Kubernetes的核心概念、架构及其关键组件。Kubernetes(简称K8s)是一个开源系统,用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。它提供了服务发现与负载均衡、水平扩展、密钥和配置管理、存储编排、批量执行、自动装箱、自动发布和回滚以及自我修复等功能。文档还深入讲解了Kubernetes的架构,包括Master节点和Worker节点,以及关键组件如API服务器、ETCD、调度器(Scheduler)、控制器管理器(Controller Manager)和Kubelet的作用。此外,还探讨了Pod的创建流程,从客户端发起部署请求到最终容器启动运行的整个过程。 适合人群:对容器编排技术有一定了解,尤其是对Kubernetes感兴趣的运维人员、开发人员和架构师。 使用场景及目标:①理解Kubernetes的核心功能和优势;②掌握Kubernetes的架构设计和各组件的工作原理;③熟悉Pod的创建流程,包括从部署创建到容器启动的具体步骤。 其他说明:涉及的技术细节较为深入,建议读者具备一定的容器技术和Kubernetes基础知识,以便更好地理解和应用文档中的内容。

2025-06-01

### 【物联网与边缘计算】基于SPR EEC的PnP工作负载验证及性能评估:2022年第一季度技术分享

内容概要:本文档为IOTG中国技术分享会关于SPR EEC软件与系统即插即用(PnP)验证的概述,涵盖团队组织架构与验证平台介绍、PnP工作负载介绍、在线干运行报告以及问答环节。文档详细介绍了PnP验证的各个子系统的验证负责人及其职责范围,包括AI/ML验证、行业标准基准测试和用例验证、PCIE和电源验证等。此外,还对比了SPR EEC与SPR SP MCC的关键差异,如核心数量、UPI链路、HCx模块、DINO模块、DDR内存配置、PCIe支持等。文中展示了多个工作负载的性能数据,如SPEC CPU、LINPACK、HPCG、Coremark、MLC、STREAM、FFMPEG、DSA、IAA、SGX、TDX、PCI-Express Traffic Generator、SPECpower、SERT等。最后,文档总结了此次PnP验证的重点,强调这是内部使用的单一声音报告,旨在改进工作负载覆盖范围和低接触执行的PnP验证。 适用人群:具备一定硬件和软件基础知识,从事服务器处理器及相关技术研究的专业人员。 使用场景及目标:①了解SPR EEC与SPR SP MCC之间的主要架构差异;②掌握各类工作负载(如AI/ML、SPEC CPU、LINPACK等)在不同配置下的性能表现;③熟悉PnP验证流程及其对系统性能的影响;④评估新特性(如AMX/TMUL、SGX、TDX等)在实际应用中的效果。 其他说明:所有测试均基于默认BIOS设置,可能无法代表特定应用场景的最佳性能。未来的工作将集中在提高工作负载覆盖率和优化PnP验证流程。

2025-06-01

【高性能计算与编程工具】Intel oneAPI工具套件:跨架构编程与加速计算解决方案

内容概要:本文档介绍了Intel oneAPI工具集及其行业倡议,旨在提供跨架构编程解决方案,支持加速计算并打破专有锁定。oneAPI允许开发者选择最佳硬件加速技术,实现跨CPU、GPU、FPGA及其他加速器的性能优化。它兼容多种编程语言和模型(如C++、Python、SYCL、OpenMP等),并通过开放标准确保未来兼容性和代码重用。文档详细描述了oneAPI工具包的功能,包括渲染、高性能计算(HPC)、物联网(IoT)、AI分析等领域的应用。此外,还介绍了DPC++(数据并行C++)编程语言及其在不同硬件架构上的执行方式,以及Intel提供的各种优化库和分析工具,如Intel MKL、IPP、VTune Profiler等。最后,通过实际案例展示了oneAPI在医疗成像和超声产品中的成功应用。 适合人群:软件开发人员、硬件工程师、系统架构师、OEM/ODM厂商、ISV合作伙伴,特别是那些需要在多种硬件平台上进行高效编程和性能优化的专业人士。 使用场景及目标:①为跨架构编程提供统一的编程模型,简化多硬件平台的应用开发;②利用开放标准和工具集,提高代码可移植性和重用性;③通过优化编译器和技术库,提升应用程序的性能表现;④借助分析和调试工具,快速识别并解决性能瓶颈。 其他说明:Intel oneAPI工具集不仅支持现有编程语言和模型,还提供了强大的中间件和框架支持,适用于多样化的应用负载需求。开发者可以通过Intel DevCloud获取实际操作经验,同时利用DPC++兼容性工具将现有CUDA代码迁移到SYCL环境。此外,文档还提供了详细的性能优化指南和未来产品路线图,帮助用户更好地规划技术演进路径。

2025-06-01

【物联网领域】英特尔视频处理平台(VPP)技术解析:针对视频墙、视频会议和广播应用的市场分析与硬件设计

内容概要:本文档主要介绍了Intel视频处理平台(VPP)的技术细节与市场定位。VPP旨在为视频墙、视频会议、广播和OPS/IFPD等应用提供高效解决方案,以提升市场份额。文档详细描述了VPP的目标市场,包括政府、工业、零售、医疗保健和金融等领域,并展示了各细分市场的规模和发展趋势。此外,文档还介绍了VPP的技术架构,如硬件设计、软件开发、系统集成以及开发进度。VPP通过采用低成本桥接芯片(如Lontium)和优化的软件开发流程,实现了对多种视频输入源的支持,包括HDMI、RTSP、MIPI等。文档还特别强调了VPP在不同应用场景下的具体实现方式,如视频会议、视频墙、互动屏幕等,并展示了VPP在视频处理、编码、解码和AI推理等方面的优势。 适合人群:从事物联网、视频处理技术领域的工程师和技术管理人员,尤其是对Intel平台有研究兴趣的专业人士。 使用场景及

2025-05-27

【计算机视觉与推理】OpenVINO自动设备与推理服务:提升多硬件平台兼容性和性能优化的设计方案

内容概要:本文介绍了OpenVINO中的自动设备(Auto Device)及其推理服务(Inference Service)。Auto Device是OpenVINO上的一层虚拟设备,它简化了开发者选择硬件设备的过程,自动选择最优设备并配置参数,减少了开发者的工作量。文中详细对比了Auto Device与传统硬件设备插件(如CPU、GPU插件)的不同之处,展示了Auto Device在性能提升方面的优势,尤其是在加载网络时间和首次推理速度上的显著改进。此外,还介绍了未来计划增加的功能,如动态形状网络支持、自动批量处理等。对于后向兼容性,文中提到Auto Device可以透明地替换过去的设备,并支持新的硬件平台。最后,提出了基于OpenVINO的推理服务架构,旨在优化多应用环境下的资源调度和负载均衡。 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉OpenVINO工具套件的开发者或研究人员。 使用场景及目标:①帮助开发者快速部署模型到不同硬件平台上,减少繁琐的配置工作;②提高模型推理性能,特别是对于需要高性能计算的应用场景;③确保系统在硬件升级或变更时保持后向兼容性和稳定性。 其他说明:本文还讨论了OpenVINO组件的安装设计,提出了通过分离应用程序和OpenVINO组件的安装包来减小应用安装包体积,同时允许多个应用共享同一份OpenVINO组件,从而提高资源利用率。此外,还比较了OpenVINO推理服务与OpenVINO模型服务器(OVMS)的区别和联系,指出OVMS可以在单机上为多个应用提供服务,并且可以集成OpenVINO推理服务以实现多执行器隔离。

2025-05-26

【深度学习部署】OpenVINO模型分析与性能调试案例研究:PaddlePaddle框架下PPYolo和PPOCR-rec模型优化及问题排查OpenVINO工具

内容概要:本文主要介绍了Intel OpenVINO工具套件在2022年第一季度的技术分享与性能调试案例研究。文章首先概述了OpenVINO团队的组织架构,涵盖了多个插件(如ONNX Importer、IE CPU Plugin等)及其负责人。接着,重点探讨了OpenVINO与百度PaddlePaddle的合作,包括模型转换、推理优化等方面的工作进展。针对PPYolo模型的准确性问题进行了详细分析,通过交叉验证、图层搜索等方法最终定位到DCN(可变形卷积网络)的JIT实现问题。此外,还对PPOCR-rec模型和NiftyNet模型的性能问题进行了深入剖析,利用VTune等工具找出热点层和内存重排问题,并提出相应的优化建议,如限制线程数量、增加任务粒度、支持阻塞内存格式等。 适合人群:具备一定深度学习框架使用经验的研发人员和技术管理人员,特别是那些对OpenVINO或PaddlePaddle有浓厚兴趣的人士。 使用场景及目标:①理解OpenVINO与PaddlePaddle之间的协作机制,以及如何将训练好的PaddlePaddle模型高效部署到OpenVINO环境中;②掌握调试深度学习模型时常用的工具和技巧,例如如何利用VTune分析性能瓶颈;③学习解决实际应用中遇到的具体问题,如模型转换失败、推理速度慢等。 其他说明:本文属于Intel内部技术分享资料,部分内容可能涉及公司机密,仅供内部参考。阅读过程中应注意保护敏感信息,同时可以结合官方文档进一步探索相关技术细节。

2025-05-25

空空如也

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