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ptx 阅读笔记PTX (Parallel Thread Execution) 是NVIDIA GPU 架构上的一种中间代码表示，用于CUDA (Compute Unified Device Architecture) 编程模型。
PTX 代码在编译过程中由高级语言（如C/C++ 或CUDA C/C++）生成，并在GPU 上执行。
这种代码形式为程序员提供了一种灵活性，允许他们查看和理解GPU 如何执行他们的代码，同时也为优化提供了空间。
阅读笔记1. 线程层级：合作线程阵列(Cooperative Thread Array, CTA): CTA 是CUDA 中的一个基本执行单元，由一组线程组成，这些线程协同工作以执行一个特定的任务。
线程阵列网格(Thread Array Grid): 这是一个更大的结构，包含多个CTA。
网格用于组织和管理在GPU 上执行的多个任务。
2. 内存层级：GPU 的内存层级包括全局内存、常量内存、纹理内存、共享内存和私有内存。
了解这些内存类型的特性和使用方式对于优化GPU 代码至关重要。
3. PTX 机器模型：一组带有片上共享内存的SIMT (单指令多线程) 多处理器：这是GPU 的硬件结构，其中每个多处理器包含多个流处理器，每个流处理器可以独立执行一个线程。
共享内存是这些流处理器之间的通信方式。
4. 语法：PTX 代码由操作指令和操作数组成。
每个PTX 代码都以`.version` 开头，表示PTX 的版本。
PTX 代码对大小写敏感，并且`#` 符号用于预编译指令，这与C 语言相似。
总结：PTX 提供了GPU 编程的一个底层视角，允许程序员更深入地理解他们的代码如何在GPU 上执行。
通过理解线程层级、内存层级和PTX 语法，程序员可以更好地优化他们的GPU 代码，从而提高性能。
此外，PTX 也为GPU 架构的研究和开发提供了有价值的工具。
Alluxio - 开源AI和大数据存储编排平台Alluxio是一个开源的AI和大数据存储编排平台，它提供了一个统一的数据访问层，使各种不同的存储系统和计算框架能够快速、高效地协同工作。
本报告将介绍Alluxio的架构、优势、应用场景以及未来发展方向。
Alluxio架构：Alluxio由三个核心组件组成：Alluxio Master、Alluxio Worker和Alluxio Client。
Alluxio Master负责管理集群元数据信息，维护文件系统的命名空间和文件对应的块信息，以及对文件的访问权限进行管理。
Alluxio Worker则负责存储数据块，并通过Alluxio Client提供访问服务。
Alluxio Client则为应用程序提供一个统一的文件系统接口，使得应用程序可以无感知地访问Alluxio中的数据。
Alluxio优势：Alluxio的主要优势在于其高性能和灵活的存储架构。
Alluxio作为一个统一的数据访问层，可以将不同的存储系统整合起来，使得不同的计算框架可以快速地访问这些数据。
此外，Alluxio也具备自动数据缓存、数据预取、数据过期以及数据访问优化等特性，使得数据访问更加高效，提升了应用程序性能。
Alluxio应用场景：Alluxio可以广泛应用于各种大数据场景中。
比如，对于数据仓库场景，在Alluxio中使用分布式存储可以有效地提高数据仓库的可用性以及查询速度。
在机器学习和人工智能的场景中，Alluxio可以对存储层进行优化，提升训练和推理的效率。
在实时分析的场景中，Alluxio可以加速数据的访问和处理速度，提高实时分析的响应速度。
Alluxio未来发展方向：Alluxio在未来的发展中，将会加强对数据湖和云计算的支持，构建一个完整的大数据存储和计算生态系统。
同时，Alluxio将会深度结合统计学习库、深度学习框架以及机器学习平台等技术，提供更加丰富的AI和大数据处理服务。
2023年 / 第11期 物联网技术550 引 言为积极发展“互联网+教育”，推动信息技术与教育教学深度融合，支撑教育高质量发展，国家近年来出台了《智慧校园总体框架》[1]、《高等学校数字校园建设规范（试行）》[2]、《教育信息化2.0行动计划》[3]、《中国教育现代化2035》[4]等多项指导性文件，运用人工智能、大数据、物联网、IPv6+等技术路线进行高等学校智慧校园建设[5]，是提升高等学校信息化建设和应用水平的有效途径。
其中物联网技术与智慧校园相结合，可以更加有效地将教学、科研、管理和校园生活进行充分融合[6]，打造全面感知、精准服务的智慧学习环境，实现教育教学、教育管理的科学 决策。
1 需求分析根据近日工信部等八部门联合印发的《物联网新型基础设施建设三年行动计划（2021—2023年）》[7]，行动计划中明确：到2023年底国内物联网连接数将突破20亿。
随着物联网连接设备数的爆发[8-9]，物联设备数据量也将呈指数级增长，物联网所产生的数据达70%以上都将在网络边缘进行处理[10]，而在需求多样的人工智能应用的推动下，以及日益增长的数据实时性要求和安全性需求下，无论是以云计算为核心的集中式算力模式，还是简单地由网络边缘计算的算力模式，均已无法满足需求[11]。
在此背景下，利用物联网设备端、边缘与云端协同计算的边缘智能模式应运而生，而根据不同的计算设备分工方式和技术框架，协同模式包括边云协同、边边协同、边物协同和端边云协同[12]。
其中，端边云协同方式利用包括物联网设备、边缘设备、云计算设备在内的整条链路上的计算资源，以发挥不同设备的计算、存储优势并最小化通信开销。
基于上述研究，本文面向当前数字化校园物联网平台建设领域，针对当前智慧校园物联网平台标准化和智能化不足、资源复用不足、新需求支撑能力不足、业务数据即时性不足等问题，设计了一种基于端边云协同计算的物联网平台，通过该平台五个不同层级，满足源端数据融合、感知层资源共享、业务即时性、在线管控能力四方面功能需求，并在端边云协同架构的基础上，基于LoRa 协议实现了校园楼宇建筑内弱电设备间环境监控系统的部署与应用。
2018年9月Journal on Communications September 2018 第39卷第Z1期通信学报V ol.39No.Z1基于分布式对象存储的超融合常态录播系统王强，覃遵颖，崔靖茹，折波，李国栋（西安交通大学网络信息中心, 陕西西安 710049）摘要：随着在线教育热度的持续上升，常态化录播系统获得越来越多的关注。
在大规模视频场景下，传统常态录播系统面临着可扩展性差、容错性差、视频检索以及分享困难的问题。
设计实现了一套超融合架构常态录播系统，利用分布式对象存储的高可扩展性和高可靠性的特点，实现视频的稳定采集、可靠存储以及安全便捷的访问。
实验结果表明，3台通用x86服务器组成的超融合集群，在满足读写时延需求的情况下，可以支撑600路2 Mbit/s 码流视频并发写和4000路2 Mbit/s码流并发读。
所设计的超融合架构录播系统目前已经应用在西安交通大学智能教室建设项目中，实现394间智能教室的常态化录播。
关键词：常态录播；分布式对象存储；超融合中图分类号：TP393文献标识码：Adoi: 10.11959/j.issn.1000−436x.2018169Hyper-converged normalization recording and broadcastingsystem based on distributed object storageWANG Qiang, QIN Zunying, CUI Jingru, ZHE Bo, LI GuodongNetwork Information Center, Xi'an Jiaotong University, Xi'an 710049, ChinaAbstract:As the popularity of online education, normalization recording and broadcasting system is gaining increasing attention. In large-scale video scenario, traditional normalization recording and broadcasting system faces the challenge of reliability, extendibility, fault-tolerance, video index and sharing. A novel hyper-converged normalization recording and broadcasting system based on distributed object storage system is designed and realized. This system exploits high extensibility and reliability of distributed object storage system to satisfy large-scale video capturing, storage and sharing.The experimental results show that the hyper-converged cluster which composes of 3 general x86 servers is able to sus-tain 600 ways of 2 Mbit/s concurrency writing and 4000 ways of 2 Mbit/s concurrency reading. The system has been ap-plied to Xi'an Jiaotong University smart class construction for 394 classrooms.Key words: normalization recording system, distributed object storage, hyper-converged1引言常态化录播系统指在多媒体设备（教学一体机、推拉黑板、电子讲台等）基础上，教师和学生不需要佩戴任何辅助设备，便可自动完成教师授课、学生场景、教学课件录制等3个场景的录制，生成数字高清视频资源，并自动将视频资源上传到资源平台进行发布。
