1.为什么unreal虚幻引擎源码编译如此慢,性能性能下载有方法改进吗?
2.一篇讲解CPU性能指标提取及源码分析
3.Python 提速大杀器之 numba 篇
4.MMDet——Deformable DETR源码解读
5.Lua5.4 源码剖析——性能优化与原理分析
6.Tensorflow 编译加速器 XLA 源码深入解读
为什么unreal虚幻引擎源码编译如此慢,有方法改进吗?
为何虚幻引擎源码编译过程缓慢？确实，许多开发者在使用虚幻引擎时，提升提升会遇到编译时间过长的源码问题，这可能对项目进度造成影响。软件幸运的性能性能下载是，存在多种策略帮助优化编译速度。提升提升ultimaker 源码首先，源码考虑使用IncrediBuild、软件FastBuild或Horde等工具，性能性能下载它们能显著提升编译效率。提升提升请确保所购买的源码许可证支持当前处理器的核心数量，否则加速效果受限。软件
其次，性能性能下载性能卓越的提升提升CPU是关键。选择高性能CPU将直接影响编译速度。源码请注意，CPU的性能直接影响编译加速效果，购买CPU时，务必检查与当前硬件匹配的许可证类型。
将引擎源码与项目放入固态硬盘能显著提升读取和写入速度，加速编译过程。SSD的高速性能可极大地减少编译时间，提高开发效率。
第三，禁用项目中不必要的插件也能有效缩短编译时间。每个插件都会增加编译负担，因此，精简配置能提高编译效率。
在Windows 操作系统下，遇到使用小核而非大核的情况时，可以尝试使用Process Lasso工具。此工具有助于调整CPU使用策略，确保大核得到充分利用。然而，在Windows 系统上，这一问题通常不会出现。
综上所述，通过优化硬件选择、利用编译加速工具、改进项目配置以及合理管理CPU使用策略，开发者可以有效提升虚幻引擎源码的编译速度，从而加速项目开发进程。
一篇讲解CPU性能指标提取及源码分析
这篇报告主要根据CPU性能指标——运行队列长度、调度延迟和平均负载，如何改选股指标源码对系统的性能影响进行简单分析。
CPU调度程序运行队列中存放的是那些已经准备好运行、正等待可用CPU的轻量级进程。如果准备运行的轻量级进程数超过系统所能处理的上限，运行队列就会很长，运行队列长表明系统负载可能已经饱和。
代码源于参考资料1中map.c用于获取运行队列长度的部分代码。
在系统压力测试前后，使用压力测试工具stress-ng，可以看到运行队列长度的明显变化，从3左右变化到了左右。
压力测试工具stress-ng可以用来进行压力测试，观察系统在压力下的表现，例如运行队列长度、调度延迟、平均负载等性能指标。
在系统运行队列长度超过虚拟处理器个数的1倍时，需要关注系统性能。当运行队列长度达到虚拟处理器个数的3~4倍或更高时，系统的响应就会非常迟缓。
解决CPU调用程序运行队列过长的方法主要有两个方面：优化调度算法和增加系统资源。
所谓调度延迟，是指一个任务具备运行的条件（进入 CPU 的 runqueue），到真正执行（获得 CPU 的执行权）的这段时间。通常使用runqlat工具进行测量。
在正常情况下使用runqlat工具，可以查看调度延迟分布情况。压力测试后，调度延迟从最大延迟微秒变化到了微秒，可以明显的看到调度延迟的变化。
平均负载是对CPU负载的评估，其值越高，说明其任务队列越长，处于等待执行的任务越多。在系统压力测试前后，通过查看top命令可以看到1分钟、5分钟、分钟的load average分别从0.、1.、1.变化到了4.、3.、1.。
总结：当系统运行队列长度、jpg 隐藏信息源码调度延迟和平均负载达到一定值时，需要关注系统性能并进行优化。运行队列长度、调度延迟和平均负载是衡量系统性能的重要指标，通过监控和分析这些指标，可以及时发现和解决问题，提高系统的稳定性和响应速度。
Python 提速大杀器之 numba 篇
在探讨提高Python性能的策略时，我们往往面临一个困境：Python的易用性与执行效率之间的平衡。一方面，Python以其简洁的语法和丰富的库支持而受到欢迎；另一方面，它在执行速度上相对较低，尤其是当涉及到大量循环和复杂计算时。对于开发者而言，寻找既能提升性能又不失Python简洁性的解决方案成为了一大挑战。在这个背景下，Numba应运而生，它为Python提供了一种加速代码执行的途径，特别是对于密集型的循环操作。
首先，我们需要理解Python为何在执行效率上不如C++。Python是一种解释性语言，它的执行过程分为词法分析、语法分析、生成字节码以及将字节码解释为机器码执行四个阶段。这种解释执行的方式虽然带来了解析速度快、易于调试的优点，但也意味着每次运行时都需要将源代码转化为字节码，从而消耗额外的时间。相比之下，编译性语言如C++在编译阶段将源代码转换为机器码，减少了运行时的解释开销，因此执行速度更快。
然而，Python的动态特性在一定程度上弥补了执行效率的不足。它不需要显式声明变量类型，这种灵活性带来了代码的简洁性，同时也减少了编译时的类型检查开销。尽管如此，对于需要高性能计算的任务，Python的解释执行过程仍然是一个瓶颈。
正是在这样的背景下，Numba横空出世。全仓买入公式源码Numba通过将Python代码编译为可直接在机器上执行的机器码，实现了对Python代码的加速。它采用了一种称为“即时编译（Just-in-time compilation, JIT）”的技术，即在代码执行时动态地将部分Python函数编译为机器码，从而实现加速效果。这种技术的引入，使得Numba能够在保持Python代码的可读性和易用性的同时，显著提升代码的执行速度。
使用Numba加速Python代码的步骤相对简单。一个典型场景是矩阵相加问题，通过使用Numba的装饰器`@jit`，我们可以将普通的Python循环加速至接近C++水平的执行效率。例如，原本的Python代码可能需要几十毫秒来完成矩阵相加操作，而通过Numba加速后，同样的操作可以在微秒级别完成，性能提升几个数量级。
在实际应用中，Numba的使用并不局限于简单的循环加速。对于包含大量循环的密集计算任务，Numba都能提供显著的性能提升。同时，Numba还支持与NumPy库的集成，能够加速NumPy数组的计算。在某些情况下，Numba甚至能够直接编译Python代码到CUDA GPU上运行，进一步提升计算性能，尤其适用于需要在GPU上进行大规模数据处理的场景。
然而，Numba的加速效果并非适用于所有情况。在某些特定场景下，使用Numba可能会引入额外的编译开销，导致性能下降。因此，在使用Numba时，开发者需要根据具体场景进行性能测试，以确保代码在加速后确实能够提升性能。
总的来说，Numba作为Python性能提升的利器，通过即时编译技术，实现了对Python代码的加速，为开发者提供了一种既保留Python语言优势又提升执行效率的途径。无论是微擎源码合法吗针对循环密集型任务还是与NumPy集成加速，Numba都能提供显著的性能提升，成为Python开发者在追求高效计算时的重要工具。
MMDet——Deformable DETR源码解读
Deformable DETR: 灵活与精准的检测架构 Deformable DETR是对DETR模型的革新，通过引入Deformable结构和Multi-Scale策略，实现了性能提升与训练成本的优化。它解决了DETR中全像素参与导致的计算和收敛问题，通过智能地选取参考点，实现了对不同尺度物体的高效捕捉。这种结构弥补了Transformer在视觉任务上的局限，如今已经成为业界标准。 核心改进在于对Attention机制的重塑，Deformable DETR基于Resnet提取的特征，融入了多尺度特征图和位置编码，生成包含目标查询的多层次特征。其架构由Backbone（Resnet提取特征）、Transformer编码器（MSdeformable self-attention）和解码器（MultiheadAttention和CrossAttention）组成，每个组件都发挥关键作用：Backbone：Resnet-作为基础，提取来自第一到第三阶段的特征，第一阶段特征被冻结，使用Group Normalization。
Neck：将输入通道[, , ]映射到通道，利用ChannelMapper，生成4个输出特征图。
Bbox Head：采用DeformableDETRHead类型的结构，负责目标检测的最终预测。
Deformable Attention的核心在于其创新的处理方式：参考点（Reference Points）作为关键元素，预先计算并固定，offsets由query通过线性层生成，Attention权重由query通过线性变换和Softmax函数确定。而在Value计算上，输入特征图通过位置选择，结合参考点和offset，实现精确特征提取。最后，Attention权重与Value的乘积经过Linear层，得出最终输出。 在Decoder部分，Self-Attention模块关注对象查询，Cross-Attention则在对象查询与编码器输出间进行交互，生成包含物体特征的query。输入包含了query、值（编码器特征图）、位置编码、padding mask、参考点、空间形状等信息，输出则是每层decoder的object query和更新后的参考点。 简化后的代码，突出了关键部分的处理逻辑，如Encoder使用Deformable Attention替换传统的Self Attention，输入特征map经过处理后，参考点的初始化和归一化操作确保了模型的高效性能。Decoder中的注意力机制和输入输出细节，都展现出模型灵活且精准的检测能力。 Deformable DETR的设计巧妙地融合了Transformer的灵活性和Transformer架构的效率，为目标检测任务提供了全新的解决方案，展现出了其在实际应用中的优越性。Lua5.4 源码剖析——性能优化与原理分析
本篇教程将引导您深入学习Lua在日常编程中如何通过优化写法来提升性能、降低内存消耗。在讲解每个优化案例时，将附上部分Lua虚拟机源代码实现，帮助您理解背后的原理。 我们将对优化的评级进行标注：0星至3星，推荐评级越高，优化效果越明显。优化分为以下类别：CPU优化、内存优化、堆栈优化等。 测试设备：个人MacBookPro，配置为4核2.2GHz i7处理器。使用Lua自带的os.clock()函数进行时间测量，以精确到毫秒级别。为了突出不同写法的性能差异，测试通常循环执行多次并累计总消耗。 下面是推荐程度从高到低的优化方法： 3星优化：全类型通用CPU优化：高频访问的对象应先赋值给local变量。示例：用循环模拟高频访问，每次访问math.random函数创建随机数。推荐程度：极力推荐。
String类型优化：使用table.concat函数拼接字符串。示例：循环拼接多个随机数到字符串。推荐程度：极力推荐。
Table类型优化：Table构造时完成数据初始化。示例：创建初始值为1,2,3的Table。推荐程度：极力推荐。
Function类型优化：使用尾调用避免堆栈溢出。示例：递归求和函数。推荐程度：极力推荐。
Thread类型优化：复用协程以减少创建和销毁开销。示例：执行多个不同函数。推荐程度：极力推荐。
2星优化：Table类型优化：数据插入使用t[key]=value方式。示例：插入1到的数字。推荐程度：较为推荐。
1星优化：全类型通用优化：变量定义时同时赋值。示例：初始化整数变量。推荐程度：一般推荐。
Nil类型优化：相邻赋值nil。示例：定义6个变量，其中3个为nil。推荐程度：一般推荐。
Function类型优化：不返回多余的返回值。示例：外部请求第一个返回值。推荐程度：一般推荐。
0星优化：全类型通用优化：for循环终止条件无需提前计算缓存。示例：复杂函数计算循环终止条件。推荐程度：无效优化。
Nil类型优化：初始化时显示赋值和隐式赋值效果相同。示例：定义一个nil变量。推荐程度：无效优化。
总结：本文从源码层面深入分析了Lua优化策略。请根据推荐评级在日常开发中灵活应用。感谢阅读！Tensorflow 编译加速器 XLA 源码深入解读
XLA是Tensorflow内置的编译器，用于加速计算过程。然而，不熟悉其工作机制的开发者在实践中可能无法获得预期的加速效果，甚至有时会导致性能下降。本文旨在通过深入解读XLA的源码，帮助读者理解其内部机制，以便更好地利用XLA的性能优化功能。
XLA的源码主要分布在github.com/tensorflow/tensorflow的多个目录下，对应不同的模块。使用XLA时，可以采用JIT（Just-In-Time）或AOT（ Ahead-Of-Time）两种编译方式。JIT方式更为普遍，对用户负担较小，只需开启一个开关即可享受到加速效果。本文将专注于JIT的实现与理解。
JIT通过在Tensorflow运行时，从Graph中选择特定子图进行XLA编译与运行，实现了对计算图的加速。Tensorflow提供了一种名为JIT的使用方式，它通过向Tensorflow注册多个优化PASS来实现这一功能。这些优化PASS的执行顺序决定了加速效果。
核心的优化PASS包括但不限于EncapsulateXlaComputationsPass、MarkForCompilationPass、EncapsulateSubgraphsPass、BuildXlaOpsPass等。EncapsulateXlaComputationsPass负责将具有相同_xla_compile_id属性的算子融合为一个XlaLaunch，而XlaLaunch在运行时将子图编译并执行。
AutoClustering则自动寻找适合编译的子图，将其作为Cluster进行优化。XlaCompileOp承载了Cluster的所有输入和子图信息，在运行时通过编译得到XlaExecutableClosure，最终由XlaRunOp执行。
在JIT部分，关键在于理解和实现XlaCompilationCache::CompileStrict中的编译逻辑。此过程包括两步，最终结果封装在XlaCompilationResult和LocalExecutable中，供后续使用。
tf2xla模块负责将Tensorflow Graph转化为XlaCompilationResult（HloModuleProto），实现从Tensorflow到XLA的转换。在tf2xla中定义的XlaOpKernel用于封装计算过程，并在GraphCompiler::Compile中实现每个Kernel的计算，即执行每个XlaOpKernel的Compile。
xla/client模块提供了核心接口，用于构建计算图并将其转换为HloModuleProto。XlaBuilder构建计算图的结构，而XlaOpKernel通过使用这些基本原语描述计算过程，最终通过xla_builder的Build方法生成HloComputationProto。
xla/service模块负责将HloModuleProto编译为可执行的Executable。该过程涉及多个步骤，包括LLVMCompiler的编译和优化，最终生成适合特定目标架构的可执行代码。此模块通过一系列的优化pass，如RunHloPasses和RunBackend，对HloModule进行优化和转换，最终编译为目标代码。
本文旨在提供XLA源码的深度解读，帮助开发者理解其工作机制和实现细节。如有问题或疑问，欢迎指正与交流，共同探讨和学习。期待与您在下一篇文章中再次相遇。
极致性能优化 - 如何通过Java JIT优化实现数十倍性能提升
Fury，一款基于JIT动态编译的高性能多语言序列化框架，旨在为大多数类动态生成序列化代码，以减少虚方法调用、条件分支、Hash查找等开销，从而实现与kryo相比~倍的高性能。
在进行性能测试时，发现Fury在处理大对象时的性能提升并未达到数十倍的目标，这可能与JVM JIT编译与内联有关。本文将阐述如何通过分析和优化，实现数十倍性能提升。
分析步骤分为两部分：首先，通过命令行查看JVM相关参数，确认当前使用的JIT编译器及编译参数。在macOS与JDK8环境下，使用的是默认的server模式和分层编译选项。注意某些不可调整参数需查看JDK源码以获取详细信息。
接着，打开编译器日志，关注tiered_level、size和deopt，以检查编译过程是否存在异常。使用特定参数打印JVM JIT编译日志，日志由五个部分组成，通过分析这些信息，重点关注Fury生成代码的最终tier level 4部分，忽略无意义的内联优化信息。
确认Fury生成的代码过大，无法在内联过程中达到最优状态。优化策略在于将生成的代码进行拆分，将其转换为多个小方法，再在其他方法中调用这些小方法。这一过程需要基于规则对表达式树进行切割，为每个子树生成单独的方法，并在表达式树的父类节点调用相关方法。面对的主要挑战在于如何高效地进行代码拆分与调用。
在优化后，JIT日志显示几乎所有代码已被完全内联，达到了预期的优化效果。在处理大对象场景时，此类优化能够实现数十倍的性能提升。
欢迎参与Fury社区，无论是提问、代码贡献还是技术讨论，都对项目发展至关重要。期待您的参与，共同推动项目向前发展，打造最先进序列化框架。
代码覆盖率在性能优化上的一种可行应用
在前端应用中，JavaScript作为关键语言，其代码体积直接影响网页加载速度。衡量代码执行覆盖率对于优化性能至关重要，因为它可以帮助我们识别和减少"无效的代码"，如死代码和冗余代码。死代码是指在编译阶段确定不会执行的代码，可通过Tree Shaking等技术剔除。冗余代码则是指在特定业务场景下不会执行的代码，例如首屏加载时未激活的部分。
代码覆盖率，作为软件测试中的度量指标，是指测试过程中实际执行的源代码占全部源代码的比例。Chrome浏览器的开发者工具提供了名为Coverage的工具，可用来评估代码覆盖率。如果项目有source map，也可在浏览器中查看源代码覆盖率。通过提高代码覆盖率，我们能够有效地提升代码质量，降低资源消耗，从而提升网页性能。
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