Anakin 是一款跨平台的高性能推理引擎，最初是由百度工程师开发的，是工业产品的大规模应用。您可以在 x86-cpu、arm、nv-gpu、amd-gpu、bitmain 和 cambricon 设备上运行 Anakin。
下载安装命令 ## CPU版本安装命令 pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle ## GPU版本安装命令 pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu
特征
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灵活性
Anakin 是一个跨平台的高性能推理引擎，支持广泛的神经网络架构和不同的硬件平台。在 GPU / x86 / ARM 平台上运行 Anakin 很容易。
Anakin 已与 NVIDIA TensorRT 集成，并开放了集成 API 的这一部分以提供服务，开发人员可以直接调用该 API 或根据需要对其进行修改，这将更加灵活地满足开发要求。
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高性能
为了充分发挥硬件的性能，该团队在不同级别优化了前向预测。
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自动图形融合。给定算法下所有性能优化的目标是使 ALU 尽可能繁忙，操作员融合可以有效减少内存访问并保持 ALU 繁忙。
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内存重用。前向预测是一种单向计算，该团队在不同运算符的输入和输出之间重用内存，从而减少了整体内存开销。
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装配级优化。Sabre 是 Anakin 的基础DNN库，在装配级别进行了深度优化。
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周日面试，真就007 面试内容： * 自我介绍 * 项目介绍 * 手撕：两个字符串的转换 * 手撕：二叉树根节点到叶节点组成数字的和 * CUDA算子优化 * reduce优化过程 * blockDim、blockIdx 反问： * 等二面
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我从http://docs.oracle.com/javaee/7/tutorial/doc/servlets012.htm Java EE为servlet和过滤器提供异步处理支持。如果servlet或过滤器在处理请求时达到潜在的阻塞操作，它可以将该操作分配给异步执行上下文，并将与请求相关联的线程立即返回到容器，而不生成响应。阻塞操作在不同线程的异步执行上下文中完成，该线程可以生成响应或将请求分派
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1、自我介绍 2、项目介绍 3、主要做了什么，为什么这样做 4、模型结构 5、与原算法比较，优势和不足 6、在学校有没有学过机器学习深度学习相关课程 7、滤波器（不会） 8、怎样部署（不会） 9、评价指标 10、倾向于做什么方向 11、线性回归与逻辑回归 12、朴素贝叶斯 13、代码题：单位园随机采样 #摩尔线程##摩尔线程智能科技（北京）有限责任公司#
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面试时长：45min 面试内容： * 自我介绍 * 实习介绍 * PTX * faster transformer * 手撕：手写一个完整的算子，host和device端 反问： * 等hr面
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主要内容：1 索引扫描排序,2 索引下推,3 压缩（前缀压缩）索引,4 重复、冗余索引和未使用的索引,5 常见索引失效情况,6 三星索引详细介绍了各种高性能的索引使用策略，比如索引排序、索引下推、压缩索引等等，以及常见索引失效的情况。 前面我们已经介绍了各种类型的索引结构及其对应的优缺点： BTREE索引的数据结构以及具体实现原理深入解析 哈希索引的数据结构以及索引的优缺点 正确的创建和使用索引是实现高性能查询的基础。我们通常会看到一些查询不当的使用索引，或者使用MySQL无法使用已有的索引，下
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主要内容：1.Kafka 的技术难点,2.Kafka 架构设计,3.Kafka的宏观架构设计,4.Kafka 的整体架构1.Kafka 的技术难点 Kafka 为实时日志流而生，要处理的并发和数据量非常大。可见，Kafka 本身就是一个高并发系统，它必然会遇到高并发场景下典型的三高挑战：高性能、高可用和高扩展。 为了简化实现的复杂度，Kafka 最终采用了很巧妙的消息模型：它将所有消息进行了持久化存储，让消费者自己各取所需，想取哪个消息，想什么时候取都行，只需要传递一个消息的 offset 进行