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最近（以及预感接下来的一年）会读很多很多的paper......不如开个帖子记录一下读paper心得 Mark一个上海交通大学东岳网络工作室的paper notebook Mark一个大神的笔记 Edge computing 111 Cloud Rethinking Adaptability in
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读paper药不能停啊... Mark一个MLsys大神的Blog 再Mark一个大神的笔记 Distributed ML Scaling Distributed Machine Learning with the Parameter Server https://blog.csdn.net/std
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最近（以及预感接下来的一年）会读很多很多的paper......不如开个帖子记录一下读paper心得 New Hardware / non volatile memory .... Streaming .... Cloud / Distributed PolarFS: An Ultra-low La
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最近（以及预感接下来的一年）会读很多很多的paper......不如开个帖子记录一下读paper心得 SysML相关的文章很多来源于上学期的8980课。有些和具体field（比如DB/architecture/...）相关的就放到各个field的分类里啦，这里放一些不好分类的 Class Blog
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最近（以及预感接下来的一年）会读很多很多的paper......不如开个帖子记录一下读paper心得 Cache && Memory System Last level cache (llc) performance of data mining workloads on a cmp-a case
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两万多字长文：人工智能新趋势（CB Insights） 本篇文章的主体部分是《2019人工智能趋势》，译者是侯延露。 【编者Peter Ye按】 进入到2020年，互联网红利（To C）虽然风韵犹存，但影响不如往昔的高光时刻；实体经济（包括工业、农业、服务业等在内的To B）需要进一步降本增效，信息
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最近（以及预感接下来的一年）会读很多很多的paper......不如开个帖子记录一下读paper心得 Mark一个上海交通大学东岳网络工作室的paper notebook Mark一个大神的笔记 Edge computing 111 Cloud Rethinking Adaptability in
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读paper药不能停啊... Mark一个MLsys大神的Blog 再Mark一个大神的笔记 Distributed ML Scaling Distributed Machine Learning with the Parameter Server https://blog.csdn.net/std
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最近（以及预感接下来的一年）会读很多很多的paper......不如开个帖子记录一下读paper心得 New Hardware / non volatile memory .... Streaming .... Cloud / Distributed PolarFS: An Ultra-low La
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最近（以及预感接下来的一年）会读很多很多的paper......不如开个帖子记录一下读paper心得 SysML相关的文章很多来源于上学期的8980课。有些和具体field（比如DB/architecture/...）相关的就放到各个field的分类里啦，这里放一些不好分类的 Class Blog
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最近（以及预感接下来的一年）会读很多很多的paper......不如开个帖子记录一下读paper心得 Cache && Memory System Last level cache (llc) performance of data mining workloads on a cmp-a case
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前两天听了CCF YOCSEF举办的关于Federated Learning的讲座，感觉收获颇丰，开个帖子记录一下。 总体来说作为一个还不太成熟的新领域，围绕Federated Learning可做的东西还是非常多的，下至system/network/security，上至AI/RL甚至HCI都可以
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最近在试着寻找ML + sys可做的方向，发现涉及到的坑太多了，有点眼花缭乱的感觉......不如写点东西总结一哈，帮自己理一下思路。 个人感觉MLsys不能算是一种方向，而是一种思路......比如对于system研究者来说，可以把ML作为我们开发的系统要适配的一种benchmark，就像tran
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转眼间在明尼的生活也过去一多半了，也是时候做个总结了。 现在翻盘来看这一年还算是有点收获：去了很喜欢的公司实习、第一次在开源项目上留下了自己的名字、发现了自己更喜欢的研究方向、认识了很多令我钦佩的小伙伴。唯一的遗憾大概就是没能住上心心念念的有落地窗的Hub apartment… 19春季学期上了两门
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Textbook:《计算机组成与设计——硬件/软件接口》 HI《计算机体系结构——量化研究方法》 QR 最后一节来看看如何实现parallelism 在多处理器系统中，每个处理器（core）可能有自己专属的cache，然后多处理器共享memory。在这种情况下，当多个线程（核心）对同一个变量进行读写
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Textbook:《计算机组成与设计——硬件/软件接口》 HI《计算机体系结构——量化研究方法》 QR Branch Prediction 对于下面的指令： 前面i1, i2, i3都是有依赖的，计算起来就很慢。如果在i4的分支语句中使用了branch prediction，就可以不用等r3算出来，
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Textbook:《计算机组成与设计——硬件/软件接口》 HI《计算机体系结构——量化研究方法》 QR 超标量 前面讲过超标量的概念。超标量的目的就是实现指令级并行（Instruction Level Parallelism），来解决stall太多的问题。 超标量（Super Scalar) 将一条
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这次的项目我们重点关注RocksDB中的一个环节：Rate Limiter。其实Rate Limiter的思想在很多其他系统中也很常用。 在RocksDB中，后台会实时运行compaction和flush操作，这些都会对磁盘进行大量的写操作。可以通过Rate Limiter来控制最大写入速度的上限。
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Textbook:《计算机组成与设计——硬件/软件接口》 HI《计算机体系结构——量化研究方法》 QR 在前面一节里我们有了一块简单的RISC CPU，包括指令集和各个部件。现在我们来看看怎么在它的基础上构建一个pipeline pipeline pipeline的概念本科的时候其实学过了...大意
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Textbook:《计算机组成与设计——硬件/软件接口》 HI《计算机体系结构——量化研究方法》 QR 这节我们来看CPU内部的一些东西。 Instruction Set Architecture 指令集是介于硬件（CPU microarchitecture / IO / ....）和软件（comp
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安利一下刘铁岩老师的《分布式机器学习》这本书 以及一个大神的blog： https://zhuanlan.zhihu.com/p/29032307 https://zhuanlan.zhihu.com/p/30976469 分布式深度学习原理 在很多教程中都有介绍DL training的原理。我们来
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Textbook: 《计算机组成与设计——硬件/软件接口》 HI 《计算机体系结构——量化研究方法》 QR 这是youtube上一个非常好的memory system的课。 1. Physical Memory 这里我们重点关注DRAM 从概念上分为：Channel > DIMM > Rank >
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Textbook: 《计算机组成与设计——硬件/软件接口》 HI 《计算机体系结构——量化研究方法》 QR Ch4. Cache Optimization 本章要讨论的问题就是 How to Improve Cache Performance? 前面讲过 Average memory access
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这次就边学边总结吧，不等到最后啦 Textbook: 《计算机组成与设计——硬件/软件接口》 HI 《计算机体系结构——量化研究方法》 QR Ch3. Memory Hierarchy 1. Physical Memory SRAM：CPU缓存（比如PentiumII的外置二级缓存芯片） DRAM：
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2020.4.5更新：补充一些最新的研究趋势 今年的ICDE2020专门安排了一个Self-Managing Database Systems Learned Index（也不一定就是替换index，别的具有经验性规则的模块也行） https://arxiv.org/pdf/1907.05443.p
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