On this page
ไฟล์ .DS_Store ซึ่งมักพบเมื่อโอนย้ายไฟล์จาก Mac ไปยัง Windows ย่อมาจาก "Desktop Services Store" ซึ่งมีต้นกำเนิดจากการเขียนใหม่ของ Mac OS X Finder ในปี 1999
Finder ถูกแบ่งออกเป็นส่วนติดต่อผู้ใช้ (Finder_FE) และฟังก์ชันหลัก (Finder_BE) โดยมีแผนที่จะทำให้ส่วนหลังเป็น API สาธารณะที่เรียกว่า Desktop Services แม้ว่าจะไม่เคยถูกปล่อยออกมาอย่างเต็มรูปแบบ
บั๊กทำให้เกิดการสร้างไฟล์ .DS_Store มากเกินไป แม้ไม่มีการปรับแต่งจากผู้ใช้ ทำให้เป็นปัญหาที่ต่อเนื่องสำหรับผู้ใช้ Mac
การอภิปรายเกี่ยวกับบริบททางประวัติศาสตร์และรายละเอียดทางเทคนิคของไฟล์ DS_store และแนวคิด "fork" ในระบบไฟล์ของ Mac ซึ่งรวมถึงทั้งส่วนทรัพยากรและข้อมูล
ฟอร์คทรัพยากรใน MacOS ยุคแรกเก็บข้อมูลแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น ไอคอน เมนู และโค้ดที่สามารถรันได้ ซึ่งทำให้เกิดความท้าทายเมื่อย้ายไฟล์ไปยังระบบที่ไม่ใช่ Mac
การเปลี่ยนจาก MacOS ไปเป็น MacOS X มีการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญหลายอย่าง รวมถึงการยกเลิกการใช้ resource forks ซึ่งได้รับการตอบรับที่หลากหลายจากชุมชนผู้ใช้
0x.tools เป็นชุดเครื่องมือโอเพนซอร์สที่ออกแบบมาเพื่อวิเคราะห์ประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันบน Linux โดยเน้นความเรียบง่ายและการพึ่งพาขั้นต่ำ
คุณสมบัติหลักประกอบด้วยการวัดกิจกรรมระดับเธรดแต่ละตัวและการให้เครื่องมือที่ใช้ eBPF สำหรับการวิเคราะห์กิจกรรมเธรดในระดับระบบและรายละเอียด
มันถูกออกแบบมาเพื่อการใช้งานที่ปลอดภัยในสภาพแวดล้อมการผลิตที่มีภาระงานต่ำมากและไม่ต้องการการอัปเกรดระบบปฏิบัติการหรือกร อบการตรวจสอบที่หนักหน่วง
Xcapture-BPF เป็นเครื่องมือใหม่ที่เปรียบเสมือนคำสั่ง top ของ Linux แต่มีความสามารถที่เพิ่มขึ้น มักถูกเรียกว่าเป็นการมี "วิสัยทัศน์ Xray" สำหรับการวินิจฉัยระบบ
ผู้ใช้ได้แบ่งปันประสบการณ์การใช้เครื่องมือ eBPF (extended Berkeley Packet Filter) และ BCC (BPF Compiler Collection) ในการดีบักปัญหาการผลิตที่ซับซ้อน โดยเน้นถึงประสิทธิภาพของเครื่องมือเหล่านี้ในการแก้ไขปัญหาคอขวดด้านประสิทธิภาพและการรั่วไหลของหน่วยความจำ
การอภิปรายรวมถึงตัวอย่างการแก้ไขปัญหาที่เป็นรูปธรรม เช่น การแก้ไขปัญหา iowait สูงและปัญหาหน่วยความจำแคชในสภาพแวดล้อมที่ใช้คอนเทนเนอร์โดยการเปิดใช้งาน IO โดยตรงและการจับคู่ขนาดเซกเตอร์บนอุปกรณ์ loopback
ช่องว่างรายได้ของ AI ได้ขยายจาก 200 พันล้านดอลลาร์เป็น 600 พันล้านดอลลาร์ ทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับความคาดหวังในการเติบโตของอุตสาหกรรม
การพัฒนาที่สำคัญรวมถึงการผ่อนคลายของการขาดแคลน GPU, รายได้จากศูนย์ข้อมูลที่เพิ่มขึ้นของ Nvidia, และการเติบโตของรายได้ที่สำคัญของ OpenAI ถึง $3.4 พันล้าน
ความท้าทายเช่นการขาดอำนาจในการกำหนดราคา ความเสี่ยงในการลงทุน และการเสื่อมราคาของชิปรุ่นเก่าอย่างรวดเร็ว ยังคงมีอยู่ แต่ต้นทุน GPU ที่ต่ำลงอาจเป็นประโยชน์ต่อสตาร์ทอัพ และนวัตกรรม
การฝึกอบรมโมเดล AI ขนาดใหญ่เช่น GPT-4 ต้องการทรัพยากรการคำนวณที่สำคัญ โดยมีการประมาณการว่าต้องใช้ GPU H100 จำนวน 8,000 ตัวทำงานเป็นเวลา 90 วัน
การลงทุนใน GPU อย่างมากของ Meta อาจทำให้พวกเขาสามารถฝึกอบรมโมเดลขนาด GPT-4 หลายตัวต่อปี ซึ่งอาจทำให้โมเดล AI หลักกลายเป็นสินค้าโภคภัณฑ์และส่งผลกระทบต่ออัตรากำไรของบริษัท AI
คุณค่าที่แท้จริงใน AI อาจเปลี่ยนไปสู่ข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์สำหรับการฝึกอบรม ซึ่งอาจก่อให้เกิดปัญหาทางกฎหมายและเน้นย้ำถึงความสำคัญของการเป็นเจ้าของข้อมูล
การใช้งานการคูณเมทริกซ์ประสิทธิภาพสูงในภาษา C ตามการออกแบบของ BLIS มีประสิทธิภาพเหนือกว่า NumPy (OpenBLAS) บน AMD Ryzen 7700 โดยสามารถทำได้มากกว่า 1 TFLOPS
โค้ดนี้เรียบง่าย, พกพาได้, และสามารถขยายขนาดได้ โดยใช้เพียง 3 บรรทัดของคำสั่ง OpenMP สำหรับการประมวลผลแบบขนาน และมุ่งเป้าไปที่ CPU ของ Intel Core และ AMD Zen ที่มีคำสั่ง FMA3 และ AVX
การดำเนินการแสดงให้เห็นว่าการคูณเมทริกซ์ที่มีประสิทธิภาพสามารถทำได้ในภาษา C โดยไม่ต้องใช้โค้ดแอสเซมบลีหรือโค้ด Fortran ที่ซับซ้อน และมีประสิทธิภาพเทียบเท่ากับไลบรารี BLAS ที่มีชื่อเสียงเมื่อปรับแต่งให้เหมาะสมกับฮาร์ดแวร์เฉพาะ
บล็อกโพสต์แสดงให้เห็นถึงการทำงานที่เหนือกว่าในการคูณเมทริกซ์ของ NumPy โดยใช้โค้ดภาษา C จำนวน 150 บรรทัด โดยเน้นที่การปรับปรุงประสิทธิภาพ
การปรับปรุงที่สำคัญรวมถึงการเลือกอัลกอริทึม การลดการเดินทางรอบของเคอร์เนล การเวกเตอร์ การใช้แคชอย่างมีประสิทธิภาพ และการปรับแต่งเฉพาะฮาร์ดแวร์
การอภิปรายในความคิดเห็นกล่าวถึงความยุติธรรมในการเปรียบเทียบโค้ด C กับ NumPy โดยแนะนำให้เปรียบเทียบกับไลบรารี BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms) อื่น ๆ และเน้นความจำเป็นในการทดสอบประสิทธิภาพอย่างละเอียดและการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์สำหรับ CPU เฉพาะ
บทความเน้นถึงความสุขและคุณค่าของการอ่านหนังสือที่ไม่เข้าใจทั้งหมด โดยแนะนำว่าไม่เป็นไรที่จะชื่นชมหนังสือโดยไม่ต้องเข้าใจมันอย่างถ่องแท้
ผู้เขียน มอลลี่ เทมเปิลตัน แบ่งปันประสบการณ์ส่วนตัวกับหนังสือที่ซับซ้อน เช่น Baroque Cycle ของนีล สตีเฟนสัน และหนังสือใหม่ ๆ เช่น The Library of Broken Worlds ของอลายา ดอว์น จอห์นสัน และ Jonathan Abernathy You Are Kind ของมอลลี่ แมคกี
Templeton โต้แย้งว่าการยอมรับความไม่แน่นอนในการอ่านสามารถเป็นการปลดปล่อยและเพิ่มพูนประสบการณ์การอ่าน ส่งเสริมให้ผู้อ่านสำรวจเรื่องราวที่ท้าทาย
โพสต์นี้กล่าวถึงคุณค่าของการอ่านหนังสือที่ท้าทายและกระตุ้นความคิดลึกซึ้ง โดยอ้างถึงความเชื่อของคาฟกาว่าหนังสือที่มีผลกระทบควร 'กัดและต่อย' แทนที่จะให้ความบันเทิงเพียงอย่างเดียว
มันเน้นมุมมองที่แตกต่างกันเกี่ยวกับการอ่านหนังสือที่ยากหรือซับซ้อน โดยมีผู้อ่านบางคนสนับสนุนการดื่มด่ำโดยไม่จดบันทึกเพื่อเพิ่มความเข้าใจและความเพลิดเพลิน
การสนทนารวมถึงเรื่องราวส่วนตัวและคำแนะนำเกี่ยวกับหนังสือที่ทิ้งความประทับใจยาวนาน โดยเน้นความสุขในการค้นพบมุมมองใหม่ๆ ผ่านการอ่านซ้ำและการมีส่วนร่วมกับเนื้อหาที่ท้าทาย