为了解决多云多集群下的成本难题,Karmada 率先提出并实现了支持多指标,多策略的全新跨集群HPA(即 FederatedHPA),实现业务跨集群弹性伸缩,为多云架构提供了新的玩法。
某次遇到一个从0到1的大型项目,该项目涉及两个端,除了鉴权和部分业务逻辑不同外,页面UI和其余逻辑几乎一致,遇到这种项目,该如何架构?既能保证项目顺利开发完成,又能保证后期的迭代、维护、可扩展?
在CUDA程序中, 访存优化个人认为是最重要的优化项. 往往kernel会卡在数据传输而不是计算上, 为了最大限度利用GPU的计算能力, 我们需要根据GPU硬件架构对kernel访存进行合理的编写.