Our technology,our machines,is part of our humanity.We created them to extend ourself,and that is what is unique about human beings. - Ray Kurzweil”

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login to free SMTP server(qq, google) to send email to others.

send email using command line

1. check ping mail.ustc.edu.cn
2. MUST : set gmail open to support SMTP and apppassword
   1. or config qq email

IMAP, POP3 or SMTP

mailutils

According to ref1.

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# install ca-certificates
# After new a google accounts, 
# config according to ref1

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sudo apt-get install mailutils
$ echo "Hello world" | mail -s "Test" shaojiemike@mail.ustc.edu.cn

send but the same, more crazy thing is the -v and -d flag is not supported. and --debug-level=trace0 isn’t recognized. many same question in StackOverflow

sudo tail -n 30 /var/log/mail.log or mail.error show more info.

ssmtp

We try ref2 ssmtp, sudo vim /etc/ssmtp/ssmtp.conf

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TLS_CA_FILE=/etc/pki/tls/certs/ca-bundle.crt
root=shaojieemail@gmail.com
mailhub=smtp.gmail.com:587
rewriteDomain=gmail.com
AuthUser=shaojieemail
AuthPass={apppassword}
FromLineOverride=YES
UseSTARTTLS=Yes
UseTLS=YES
hostname=snode6

The config get work but not well configed, e.g., TLS_CA_FILE

sending a email using gmail took about 13 mins.

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$ ssmtp 943648187@qq.com < mail.txt
......
[->] Received: by snode6 (sSMTP sendmail emulation); Wed, 06 Sep 2023 15:42:05 +0800
[->] From: "Shaojie Tan" <shaojiemike@gmail.com>
[->] Date: Wed, 06 Sep 2023 15:42:05 +0800
[->] test server email sending
[->]
[->] .
[<-] 250 2.0.0 OK  1693986323 5-20020a17090a1a4500b0026b4ca7f62csm11149314pjl.39 - gsmtp
[->] QUIT
[<-] 221 2.0.0 closing connection 5-20020a17090a1a4500b0026b4ca7f62csm11149314pjl.39 - gsmtp

sendmail

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$ sendmail 94364818s7@qq.com < mail.txt
sendmail: Authorization failed (535 5.7.8  https://support.google.com/mail/?p=BadCredentials e7-20020a170902b78700b001c0c79b386esm8725297pls.95 - gsmtp)

get to work after well config gmail setting.

Speed Compare

send email by python

ref using QQ apppassword and python.

email notifications

1. Create a Bash Script: Create a Bash script that checks the CPU usage and sends an email if it’s below 30%. For example, create a file named cpu_check.sh:

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   #!/bin/bash # Get CPU usage percentage cpu_usage=$(top -b -n 1 | grep '%Cpu(s):' | awk '{print $2}' | cut -d'.' -f1) echo "cpu_usage : ${cpu_usage} on $(hostname)" # Check if CPU usage is below 30% if [ "$cpu_usage" -lt 30 ]; then echo "beyond threshold : ${cpu_usage} on " # Send an email echo "CPU usage is ${cpu_usage} below 30% on $(hostname)" | mail -s "Low CPU Usage Alert on $(hostname)" your_email@example.com fi

   Make the script executable:

   1	chmod +x cpu_check.sh

   Modify your_email@example.com with your actual email address.

2. Schedule the Script: Use the cron scheduler to run the script at regular intervals. Edit your crontab by running:

   1	crontab -e

   Add an entry to run the script, for example, every 5 minutes:

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   */5 * * * * /staff/shaojiemike/test/cpu_check.sh >> /staff/shaojiemike/test/cpu_check.log # Run every 15 minutes during working hours (9 am to 7 pm) */15 9-19 * * * /path/to/your/script.sh

   Replace /path/to/cpu_check.sh with the actual path to your Bash script.

3. Save and Exit: Save the crontab file and exit the text editor.

Now, the script will run every 5 minutes (adjust the cron schedule as needed) and send an email notification if the CPU usage is below 50%. You should receive an email when the condition is met.

Please note that this is a basic example, and you can modify the script to include more details or customize the notification further as needed. Additionally, ensure that your server is configured to send emails; you may need to configure SMTP settings for the mail or sendmail command to work correctly.

需要进一步的研究学习

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遇到的问题

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参考文献

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bug

zsim-tlb simulate in icarus0

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pinbin: build/opt/zsim.cpp:816: LEVEL_BASE::VOID VdsoCallPoint(LEVEL_VM::THREADID): Assertion `vdsoPatchData[tid].level' failed.
Pin app terminated abnormally due to signal 6.

locate error

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VOID VdsoCallPoint(THREADID tid) {
	//level=0,invalid
    assert(vdsoPatchData[tid].level);
    vdsoPatchData[tid].level++;
    // info("vDSO internal callpoint, now level %d", vdsoPatchData[tid].level); //common
}

• vDSO (virtual dynamic shared object) is a kernel machanism for exporting a carefully set kernel space routines (eg. not secret api, gettid() and gettimeofday()) to user
  spapce to eliminate the performance penalty of user-kernel mode switch according to wiki. vDSO
• You can use some __vdso_getcpu() C library, and kernel will auto move it to user-space
• vDSO overcome vsyscall(first linux-kernel machanism to accelerate syscall) drawback.
• In zsim, vDSO have only four function enum VdsoFunc {VF_CLOCK_GETTIME, VF_GETTIMEOFDAY, VF_TIME, VF_GETCPU};

vDSO simulate part

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// Instrumentation function, called for EVERY instruction
VOID VdsoInstrument(INS ins) {
    ADDRINT insAddr = INS_Address(ins);	//get ins addr
    if (unlikely(insAddr >= vdsoStart && insAddr < vdsoEnd)) {
		//INS is vdso syscall
        if (vdsoEntryMap.find(insAddr) != vdsoEntryMap.end()) {
            VdsoFunc func = vdsoEntryMap[insAddr];
			//call VdsoEntryPoint function
			//argv are: tid ,func(IARG_UINT32),arg0(LEVEL_BASE::REG_RDI),arg1(LEVEL_BASE::REG_RSI) 
            INS_InsertCall(ins, IPOINT_BEFORE, (AFUNPTR) VdsoEntryPoint, IARG_THREAD_ID, IARG_UINT32, (uint32_t)func, IARG_REG_VALUE, LEVEL_BASE::REG_RDI, IARG_REG_VALUE, LEVEL_BASE::REG_RSI, IARG_END);
        } else if (INS_IsCall(ins)) {	//call instruction
            INS_InsertCall(ins, IPOINT_BEFORE, (AFUNPTR) VdsoCallPoint, IARG_THREAD_ID, IARG_END);
        } else if (INS_IsRet(ins)) {	//Ret instruction
            INS_InsertCall(ins, IPOINT_BEFORE, (AFUNPTR) VdsoRetPoint, IARG_THREAD_ID, IARG_REG_REFERENCE, LEVEL_BASE::REG_RAX /* return val */, IARG_END);
        }
    }

    //Warn on the first vsyscall code translation
    if (unlikely(insAddr >= vsyscallStart && insAddr < vsyscallEnd && !vsyscallWarned)) {
        warn("Instrumenting vsyscall page code --- this process executes vsyscalls, which zsim does not virtualize!");
        vsyscallWarned = true;
    }
}

INS_Address is from pin-kit, but INS_InsertCall is pin api.

try:

.level is just show the level of nested vsyscall. I think comment the assert which trigerd when callfunc before entryfunc is just fun.

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conda

Anaconda和Miniconda都是针对数据科学和机器学习领域的Python发行版本，它们包含了许多常用的数据科学包和工具，使得安装和管理这些包变得更加简单。

解决了几个痛点：

1. 不同python环境的切换(类似VirtualEnv)
2. 高效的包管理工具(类似pip,特别是在Windows上好用)

anaconda

Anaconda是一个全功能的Python发行版本，由Anaconda, Inc.（前称Continuum Analytics）提供。

• 它包含了Python解释器以及大量常用的数据科学、机器学习和科学计算的第三方库和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib、SciPy等。
• Anaconda还包含一个名为Conda的包管理器，用于安装、更新和管理这些库及其依赖项。
• Anaconda发行版通常较大(500MB)，因为它预装了许多常用的包，适用于不希望从头开始搭建环境的用户。

Miniconda

Miniconda是Anaconda的轻量级版本(50MB)，它也由Anaconda, Inc.提供。

• 与Anaconda不同，Miniconda只包含了Python解释器和Conda包管理器，没有预装任何其他包。这意味着用户可以根据自己的需求手动选择要安装的包，从而实现一个精简而高度定制化的Python环境。
• 对于希望从零开始构建数据科学环境或需要更细粒度控制的用户，Miniconda是一个很好的选择。

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wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
# choose local path to install, maybe ~/.local
# init = yes, will auto modified the .zshrc to add the miniconda to PATH

# If you'd prefer that conda's base environment not be activated on startup,
#    set the auto_activate_base parameter to false:
conda config --set auto_activate_base false

换源

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> conda create -n opensora-t00906153 python=3.8 -y
Channels:
- defaults
Platform: linux-64
Collecting package metadata (repodata.json): failed

CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url <https://repo.anaconda.com/pkgs/main/linux-64/repodata.json>
Elapsed: -

An HTTP error occurred when trying to retrieve this URL.
HTTP errors are often intermittent, and a simple retry will get you on your way.

If your current network has https://repo.anaconda.com blocked, please file
a support request with your network engineering team.

'https//repo.anaconda.com/pkgs/main/linux-64'

修改~/.condarc

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ssl_verify: true
show_channel_urls: true

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - conda-forge

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- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
- https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

创建与激活

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# 激活环境(base)，路径为指定的 conda 安装路径下的 `bin/activate` 文件
source /home/m00876805/anaconda3/bin/activate
# 或者 conda init zsh

# 使用以下命令创建一个名为"myenv"的虚拟环境（您可以将"myenv"替换为您喜欢的环境名称）：
conda create --name myenv python=3.8

# list existed env
conda env list
/home/m00876805/anaconda3/bin/conda env list

# 查看具体环境的详细信息
conda env export --name <env_name>

# 激活,退出
conda activate name
conda deactivate name

conda pack

• 目的: conda pack 用于将现有的 Conda 环境打包成一个压缩文件（如 .tar.gz），便于在其他系统上分发和安装。
• 打包内容: 打包的内容包括环境中的所有依赖、库和包(定制修改包)，通常用于在不使用 Anaconda 或 Miniconda 的系统上还原环境。
• 恢复方式: 打包后的环境可以解压缩到指定位置，之后运行 conda-unpack 来修复路径，使其在新环境中正常工作。

打包

conda-pack 可以将 Conda 环境打包成一个 .tar.gz 文件，以便于跨机器或系统移动和还原环境。以下是使用 conda-pack 打包和还原环境的步骤：

1. 打包环境

假设要打包的环境名为 my_env：

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conda pack -n my_env -o my_env.tar.gz

这会在当前目录生成一个 my_env.tar.gz 文件。你可以将这个文件复制到其他系统或机器上解压还原。

2. 还原环境

在一个特定的 conda 环境目录（例如 /home/anaconda3）下还原和激活打包的环境，可以按以下步骤操作：

假设场景

• 目标 conda 激活路径：/home/anaconda3/bin/activate
• 打包文件：my_env.tar.gz
• 解压后的环境名称：my_env

步骤

1. 解压文件到 conda 环境目录

   首先，将打包文件解压到指定的 conda 环境目录下的 envs 目录：

   1 2	mkdir -p /home/anaconda3/envs/my_env tar -xzf my_env.tar.gz -C /home/anaconda3/envs/my_env --strip-components 1

   这里的 --strip-components 1 会去掉 tar.gz 包中的顶层目录结构，使内容直接解压到 my_env 文件夹内。

2. 激活并修复环境

   激活该环境，并运行 conda-unpack 来修复路径：

   1 2	source /home/anaconda3/bin/activate /home/anaconda3/envs/my_env conda-unpack

   现在，my_env 环境已在 /home/anaconda3 目录下的 envs 文件夹中完成还原，可以正常使用。

conda env export

• 目的: conda env export > freeze.yml 用于导出当前 Conda 环境的配置，包括所有安装的包和它们的版本信息，以 YAML 格式保存。
• 导出内容: 导出的内容主要是依赖项和版本号，而不包括包的实际二进制文件。适用于在相同或不同系统上重建环境。
• 恢复方式: 使用 conda env create -f freeze.yml 可以根据导出的 YAML 文件创建一个新环境。

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conda list -e > requirements.txt
conda install --yes --file requirements.txt

安装

在conda命令无效时使用pip命令来代替

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while read requirement; do conda install --yes $requirement || pip install $requirement; done < requirements.txt

The double pipe (“||”) is a control operator that represents the logical OR operation. It is used to execute a command or series of commands only if the previous command or pipeline has failed or has returned a non-zero status code.

复制已有环境(fork)

conda create -n 新环境名称 --clone 原环境名称 --copy

参考文献

https://blog.csdn.net/Mao_Jonah/article/details/89502380

基础知识

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\n: UNIX 系统行末结束符
\n\r: window 系统行末结束符
\r: MAC OS 系统行末结束符

终端命令行代理

在任意层级的SHELL配置文件里添加

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export http_proxy=http://yourproxy:port
export https_proxy=http://yourproxy:port

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#YJH proxy
export proxy_addr=localhost
export proxy_http_port=7890
export proxy_socks_port=7890
function set_proxy() {
   export http_proxy=http://$proxy_addr:$proxy_http_port #如果使用git 不行，这两个http和https改成socks5就行
   export https_proxy=http://$proxy_addr:$proxy_http_port
   export all_proxy=socks5://$proxy_addr:$proxy_socks_port
   export no_proxy=127.0.0.1,.huawei.com,localhost,local,.local 
}
function unset_proxy() {
   unset http_proxy
   unset https_proxy
   unset all_proxy
}
function test_proxy() {
   curl -v -x http://$proxy_addr:$proxy_http_port https://www.google.com | egrep 'HTTP/(2|1.1) 200'
   # socks5h://$proxy_addr:$proxy_socks_port
}
# set_proxy # 如果要登陆时默认启用代理则取消注释这句

常用命令

check process create time

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ps -eo pid,lstart,cmd |grep bhive
date

kill all process by name

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sudo ps -ef | grep 'bhive-re' | grep -v grep | awk '{print $2}' | sudo xargs -r kill -9

常见问题

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Defaults    secure_path = /sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/usr/local/bin

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stdscr = curses.initscr() # 不要设置为全局变量
# 而且 使用set_win unset_win 保持区域换行的行为

参考文献

缘由

华为实习要结束了，作为二次元，在中国秋叶原怎么能不好好逛逛呢？

目标

1. 百联zx，外文书店，
2. 百米香榭
3. 迪美地下城（香港名街关门装修了
4. 第一百货和新世界
5. 大丸百货的4F的华漫潮玩
6. 静安大悦城的间谍过家家的快闪点。
7. 徐家汇的一楼jump店、龙猫店，二楼GSC店
8. mihoyo总部

爱上海

上海真是包容性极强的地方。原本内心对二次元的热爱，竟然这么多人也喜欢。不必隐藏，时刻伪装。可以暂时放松自我的感觉真好。

论对二次元人物的喜爱

爱的定义

爱或者热爱是最浓烈的情感。对象一般是可以交互的人物，物体说不定也可以。但是至少要能与他持续产生美好的回忆和点滴，来支持这份情感。

比如说，我一直想让自己能热爱我的工作，就需要创造小的阶段成功和胜利来支持自己走下去。

区分喜爱与贪恋美色

1. 首先和对方待在一起很舒服，很喜欢陪伴的感觉，想长期走下去。
2. 其实不是满脑子瑟瑟的想法
3. 外表美肯定是加分项，但是更关注气质，想法和精神层面的东西。

三次元与二次元人物

三次元的人物包括偶像歌手，和演员。需要演出，演唱会来与粉丝共创回忆，演员也需要影视剧作品。

二次元人物大多数来自于动画，因为游戏一般不以刻画人物为目的，比如主机游戏 当然galgame和二次元手游除外。

日本动画以远超欧美和国创的题材和人物的细腻刻画（不愧是galgame大国，Band Dream it’s my go到人物心里描写简直一绝）创造了许多令人喜爱的角色。

比较优势

1. 表现能力的上限来看，动画也是远超游戏（不然游戏里为什么要动画CG）和真人影视剧的。
2. 二次元人物的二次创作的低门槛（无论从还原难度还是法律约束上来说，毕竟三次元人物经常和真人强绑定）和舆论高包容性（传统二次元社区可比饭圈干净多了）都有远超三次元的优势。
3. 此外二创Cosplay的平易近人或者说触手可及的真实感。二创能创造出远超原本作品的人物记忆和羁绊
4. 另一点可能的是二创的低门槛带来的创作快乐，这一点在之前分析音乐的快乐有提到。二创主要有音乐，mmd，iwara动画
   1. cos 可以让原本平凡的人生，染上对应角色不平凡经历的色彩
5. 最后一点就是永恒性吧，第一点是之前我分析过人们喜欢在变化的生活中追求不变，或者相反。三次元人物或者演员会老去，但是二次元人物能在一部新剧场版下重现活力
6. 另一点就是不会被背叛。

比较缺点

1. 对于二次元角色的喜爱在时间的长河里是单向的，除开代入主角，很难收获二次元角色对自己的喜爱(这样看galgame稍微弥补了这点)。交流交互隔着次元的屏障。
2. 成长可塑性的略微欠缺：如果作品已经完结了，除开少量二创，角色形象基本就确定了。除非输入到AI里训练，使之生命延续。
3. 惊喜性缺失： 真实人物是多面的，不可控的。但是二次元角色的反转特性只存在于剧集的剧情里。

初步结论

女朋友 > 喜欢二次元(连载 > 完结) >> 追星

图片轰炸

23.08.27 to do

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遇到的问题

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参考文献

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起源与目标

1. 看番没有形成自己的喜好，导致看到不对的，反而有副作用，
2. 什么番可以成为精神支柱，而不是看了之后。反而精神内耗更严重了。（看了happy sugar life后，直接抑郁了）

说明

不同于恋爱番，催泪番，这样的分类。其实我更在意作品想表达的主题，作者想展现给读者什么。 无论是各种道理，还是就是某个环境，虚幻世界。

绊

羁绊：对人的爱，爱情、亲情、友情。

何为爱的寻爱之旅

我推的孩子（第一集）

Violet Garden

羁绊的破碎和重组

BanG Dream It’s my go !!!!! 初羁绊(友情，百合，重女)的破碎和reunion

病名为爱

未来日记

家有女友、渣愿

点滴恋爱

百合类的成长：终将成为你，

我心危

轮回宿命类

跨越时空也无法阻止我爱你

命运石之门

RE0

无法抵达的简单幸福未来

寒蝉鸣泣之时

魔法少女小圆

史诗类

复杂、紧张的鸿篇巨制。多非单一的精神内核可以概括。多为群像剧。

奇幻、幻想世界史诗

Fate Zero

钢炼

EVA

to do

刀剑

四谎

CLANND

龙与虎

巨人

超炮

凉宫

鲁鲁修

轻音

补番列表

1. 物语系列

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简介

TLB的介绍，请看

页表相关

理论基础

大体上是应用访问越随机， 数据量越大，pgw开销越大。

ISCA 2013 shows the pgw overhead in big memory servers.

or ISCA 2020 Guvenilir 和 Patt - 2020 - Tailored Page Sizes.pdf

机器配置

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# shaojiemike @ snode6 in ~/github/hugoMinos on git:main x [11:17:05]
$ cpuid -1 -l 2
CPU:
      0x63: data TLB: 2M/4M pages, 4-way, 32 entries
            data TLB: 1G pages, 4-way, 4 entries
      0x03: data TLB: 4K pages, 4-way, 64 entries
      0x76: instruction TLB: 2M/4M pages, fully, 8 entries
      0xff: cache data is in CPUID leaf 4
      0xb5: instruction TLB: 4K, 8-way, 64 entries
      0xf0: 64 byte prefetching
      0xc3: L2 TLB: 4K/2M pages, 6-way, 1536 entries
# if above command turns out empty
cpuid -1 |grep TLB -A 10 -B 5
# will show sth like

L1 TLB/cache information: 2M/4M pages & L1 TLB (0x80000005/eax):
    instruction # entries     = 0x40 (64)
    instruction associativity = 0xff (255)
    data # entries            = 0x40 (64)
    data associativity        = 0xff (255)
L1 TLB/cache information: 4K pages & L1 TLB (0x80000005/ebx):
    instruction # entries     = 0x40 (64)
    instruction associativity = 0xff (255)
    data # entries            = 0x40 (64)
    data associativity        = 0xff (255)
L2 TLB/cache information: 2M/4M pages & L2 TLB (0x80000006/eax):
    instruction # entries     = 0x200 (512)
    instruction associativity = 2-way (2)
    data # entries            = 0x800 (2048)
    data associativity        = 4-way (4)
L2 TLB/cache information: 4K pages & L2 TLB (0x80000006/ebx):
    instruction # entries     = 0x200 (512)
    instruction associativity = 4-way (4)
    data # entries            = 0x800 (2048)
    data associativity        = 8-way (6)

OS config

default there is no hugopage(usually 4MB) to use.

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$ cat /proc/meminfo | grep huge -i
AnonHugePages:      8192 kB
ShmemHugePages:        0 kB
FileHugePages:         0 kB
HugePages_Total:       0
HugePages_Free:        0
HugePages_Rsvd:        0
HugePages_Surp:        0
Hugepagesize:       2048 kB
Hugetlb:               0 kB

explained is here.

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other ways: change source code

1. way1: Linux transparent huge page (THP) support allows the kernel to automatically promote regular memory pages into huge pages, cat /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled but achieve this needs some details.
2. way2: Huge pages are allocated from a reserved pool which needs to change sys-config. for example echo 20 > /proc/sys/vm/nr_hugepages. And you need to write speacial C++ code to use the hugo page

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# using mmap system call to request huge page
mount -t hugetlbfs \
	-o uid=<value>,gid=<value>,mode=<value>,pagesize=<value>,size=<value>,\
	min_size=<value>,nr_inodes=<value> none /mnt/huge

without recompile

But there is a blog using unmaintained tool hugeadm and iodlr library to do this.

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sudo apt install libhugetlbfs-bin
sudo hugeadm --create-global-mounts
sudo hugeadm --pool-pages-min 2M:64

So meminfo is changed

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$ cat /proc/meminfo | grep huge -i
AnonHugePages:      8192 kB
ShmemHugePages:        0 kB
FileHugePages:         0 kB
HugePages_Total:      64
HugePages_Free:       64
HugePages_Rsvd:        0
HugePages_Surp:        0
Hugepagesize:       2048 kB
Hugetlb:          131072 kB

using iodlr library

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git clone 

应用测量

Measurement tools from code

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# shaojiemike @ snode6 in ~/github/PIA_huawei on git:main x [17:40:50]
$ ./investigation/pagewalk/tlbstat -c '/staff/shaojiemike/github/sniper_PIMProf/PIMProf/gapbs/sssp.inj -f /staff/shaojiemike/github/sniper_PIMProf/PIMProf/gapbs/benchmark/kron-20.wsg -n1'
command is /staff/shaojiemike/github/sniper_PIMProf/PIMProf/gapbs/sssp.inj -f /staff/shaojiemike/github/sniper_PIMProf/PIMProf/gapbs/benchmark/kron-20.wsg -n1
K_CYCLES   K_INSTR      IPC DTLB_WALKS ITLB_WALKS K_DTLBCYC  K_ITLBCYC  DTLB% ITLB%
324088     207256      0.64 733758     3276       18284      130         5.64  0.04
21169730   11658340    0.55 11802978   757866     316625     24243       1.50  0.11

平均单次开销(开始到稳定)：
dtlb miss read need 2450 cycle ，itlb miss read need 4027 cycle

案例的时间分布：

• 读数据开销占比不大，2.5%左右
• pagerank等图应用并行计算时，飙升至 22%
  • bfs 最多就是 5%，没有那么随机的访问。
• 但是gemv 在65000 100000超内存前，即使是全部在计算，都是0.24%
  • 原因：访存模式：图应用的访存模式通常是随机的、不规则的。它们不像矩阵向量乘法（gemv）等应用那样具有良好的访存模式，后者通常以连续的方式访问内存。连续的内存访问可以利用空间局部性，通过预取和缓存块的方式减少TLB缺失的次数。
• github - GUOPS can achive 90%
• DAMOV - ligra - pagerank can achive 90% in 20M input case

gemm

• nomal gemm can achive 100% some situation
  • matrix too big can not be filled in cache, matrix2 access jump lines so always cache miss
  • O3 flag seems no time reduce, beacause there is no SIMD assembly in code
  • memory access time = pgw + tlb access time + load data 2 cache time

the gemm‘s core line is

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for(int i=0; i<N; i++){
   // ignore the overflow, do not influence the running time.
   for(int j=0; j<N; j++){
      for(int l=0; l<N; l++){
            // gemm
            // ans[i * N + j] += matrix1[i * N + l] * matrix2[l * N + j];

            // for gemm sequantial
            ans[i * N + j] += matrix1[i * N + l] * matrix2[j * N + l];
      }
   }
}

and real time breakdown is as followed. to do

1. first need to perf get the detail time

bigJump

manual code to test if tlb entries is run out

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$ ./tlbstat -c '../../test/manual/bigJump.exe 1 10 100'
command is ../../test/manual/bigJump.exe 1 10 100
K_CYCLES   K_INSTR      IPC DTLB_WALKS ITLB_WALKS K_DTLBCYC  K_ITLBCYC  DTLB% ITLB%
2002404    773981      0.39 104304528  29137      2608079    684        130.25  0.03

$ perf stat -e mem_uops_retired.all_loads -e mem_uops_retired.all_stores -e mem_uops_retired.stlb_miss_loads -e mem_uops_retired.stlb_miss_stores ./bigJump.exe 1 10 500
Number read from command line: 1 10 (N,J should not big, [0,5] is best.)
result 0
 Performance counter stats for './bigJump.exe 1 10 500':

          10736645      mem_uops_retired.all_loads
         532100339      mem_uops_retired.all_stores
             57715      mem_uops_retired.stlb_miss_loads
         471629056      mem_uops_retired.stlb_miss_stores

In this case, tlb miss rate up to 47/53 = 88.6%

Big bucket hash table

using big hash table

other apps

Any algorithm that does random accesses into a large memory region will likely suffer from TLB misses. Examples are plenty: binary search in a big array, large hash tables, histogram-like algorithms, etc.

需要进一步的研究学习

暂无

遇到的问题

暂无

开题缘由、总结、反思、吐槽~~

参考文献

上面回答部分来自ChatGPT-3.5，没有进行正确性的交叉校验。

无

百度

秋招面试时遇到高铁柱前辈。问了相关的问题（对AI专业的人可能是基础知识）

1. nvcc编译器不好用吗？为什么要开发tvm之类的编译器？
   2. 答：首先，nvcc是类似与gcc, msvc(Microsoft Visual C++) 之类的传统的编译器，支持的是CUDA C/C++ 代码。
   3. 但是tvm编译器是张量编译器，支持的是python之类的代码，将其中的网络设计，编译拆解成各种算子，然后使用cudnn或者特定硬件的高效机器码来执行。

蔚来

数字信号处理器 (Digital signal processor)

HLO 简单理解为编译器 IR。

TVM介绍

https://tvm.apache.org

1. TVM解决的问题：
   1. 2017年，deploy Deep learning(TF,Pytorch) everywhere(hardware).
   2. Before TVM,
      1. 手动调优：loop tiling for locality.
      2. operator fusion 算子融合。虽然性能高，但是部署不高效
2. 编译优化思路引入深度学习
   1. 定义了算子描述到部署空间的映射。核心是感知调度空间，并且实现compute/schedule 分离
3. TVM当前的发展
   1. 上层计算图表示：NNVM Relay Relax
   2. 底层优化方式：manual -> AutoTVM(schedule最优参数的搜索，基于AI的cost model) -> Ansor(也不再需要手动写AutoTVM模版，使用模版规则生成代码)
4. TVM的额外工作
   1. HeteroCL: TVM + FPGA

1. output Fusion
   1. 减少Global Memory Copy

把中间算子库替换成编译器？

暂时不好支持张量

AI自动调整变化来调优

自动调参。缺点：

1. 需要人工写模版
2. 人工导致解空间变小
3. 

随机各级循环应用优化策略（并行，循环展开，向量化

介绍了Ansor效果很好

需要进一步的研究学习

暂无

遇到的问题

暂无

开题缘由、总结、反思、吐槽~~

参考文献