- MacからWindowsにファイルを転送する際によく見られる.DS_Storeファイルは、「Desktop Services Store」の略で、1999年にMac OS X Finderの書き直しから生まれました。
- Finderはユーザーインターフェース(Finder_FE)とコア機能(Finder_BE)に分割され、バックエンドをDesktop Servicesと呼ばれる公開APIにする計画がありましたが、完全にはリリースされませんでした。
- バグにより、ユーザーの調整がなくても.DS_Storeファイルが過剰に作成され、Macユーザーにとって持続的な問題となっています。
- この議論は、DS_store ファイルの歴史的背景と技術的詳細、およびリソースとデータの両方のコンポーネントを含むMacファイルシステムにおける「フォーク」概念に関するものです。
- 初期のMacOSにおけるリソースフォークは、アイコン、メニュー、実行可能コードなどのさまざまなアプリケーションデータを保存していましたが、ファイルを非Macシステムに転送する際に課題を引き起こしました。
- MacOSからMacOS Xへの移行には、リソースフォークの削除を含む大幅な変更が伴い、ユーザーコミュニティからは賛否両論の反応がありました。
- 0x.toolsは、Linux上でアプリケーションのパフォーマンスを分析するために設計されたオープンソースのユーティリティセットであり、シンプルさと最小限の依存関係を重視しています。
- 主な機能には、個々のスレッドレベルの活動を測定し、システムレベルおよび詳細なスレッド活動分析のためのeBPFベースのツールを提供することが含まれます。
- これは、非常に低いオーバーヘッドで生産環境での安全な使用を目的として設計されており、OSのアップグレードや重い監視フレームワークを必要としません。
- Xcapture-BPFは、Linuxのtopコマンドに似た新しいツールですが、強化された機能を備えており、システム診断のための「X線視力」を持っているとよく言われます。
- ユーザーは、eBPF(拡張バークレー・パケット・フィルター)およびBCC(BPFコンパイラ・コレクション)ツールを使用して複雑な本番環境の問題をデバッグした経験を共有し、パフォーマンスのボトルネックやメモリリークの解決におけるその有効性を強調しています。
- この議論には、直接IOを有効にし、ループバックデバイスのセクターサイズを一致させることで、コンテナ化された環境での高いiowaitやページキャッシュの問題を解決するなどの実践的なトラブルシューティングの例が含まれています。
- AIの収益格差は2000億ドルから6000億ドルに拡大し、業界の成長予測に関する疑問が生じています。
- 主な進展には、GPU供給不足の緩和、Nvidiaのデータセンター収益の増加、そしてOpenAIの収益が34億ドルに達したことが含まれます。
- 価格決定力の欠如、投資リスク、古いチップの急速な価値減少などの課題は依然として存在しますが、GPUコストの低下はスタートアップやイノベーションに利益をもたらす可能性があります。
- GPT-4のような大規模なAIモデルのトレーニングには、8,000台のH100 GPUを90日間稼働させる必要があると推定されるほど、膨大な計算資源が必要です。
- Metaの大規模なGPU投資により、毎年複数のGPT-4規模のモデルを訓練することが可能となり、コアAIモデルのコモディティ化が進み、AI企業の利益率に影響を与える可能性があります。
- AIの真の価値は、トレーニング用の独自データにシフトする可能性があり、法的問題を引き起こす可能性があるため、データ所有権の重要性が強調されるでしょう。
- BLIS設計に従ったC言語での高性能な行列乗算の実装は、AMD Ryzen 7700上でNumPy(OpenBLAS)を上回り、1 TFLOPSを超える性能を達成しています。
- このコードは シンプルで、移植性があり、スケーラブルです。並列化のために3行のOpenMPディレクティブのみを使用し、FMA3およびAVX命令を備えたIntel CoreおよびAMD Zen CPUを対象としています。
- この実装は、特定のハードウェアに合わせて微調整された場合、深いアセンブリやFortranコードを使用せずに、C言語で効率的な行列乗算が達成できることを示しており、確立されたBLASライブラリに匹敵する性能を持つことを示しています。
- ブログ記事では、パフォーマンスの向上に焦点を当て、150行のCコードを使用してNumPyの行列乗算を上回る方法を示しています。
- 主な改善点には、アルゴリズムの選択、カーネルの往復回数の最小化、ベクトル化、キャッシュ効率、およびハードウェア固有の最適化が含まれます。
- コメントでの議論は、CコードとNumPyを比較することの公平性に触れ、他のBLAS(基本線形代数サブプログラム)ライブラリとの比較を提案し、特定のCPUに対する徹底的なベンチマークとハイパーパラメータの調整の必要性を強調しています。