小红花·文摘
  • 首页
  • 广场
  • 排行榜🏆
  • 直播
  • FAQ
Dify.AI

RCU(读-复制-更新)是一种高效的并发控制机制,旨在解决Linux内核中的性能瓶颈。它允许读者在不阻塞的情况下访问共享数据,写者通过复制和发布新数据来更新状态。RCU的宽限期机制确保在释放旧数据前,所有读者都已完成访问,适用于读操作频繁的场景,如路由表查找等高并发应用。

RCU:Linux 内核的读侧零开销并发

土法炼钢兴趣小组的博客
土法炼钢兴趣小组的博客 · 2026-04-15T00:00:00Z

Linux 7.0 内核于 4 月 13 日发布,新增对英特尔和 AMD 新平台的支持、XFS 文件系统自修复能力及性能优化。同时,高通与网易游戏合作,适配多款游戏于骁龙 X 系列平台。微信表情助手小程序允许用户上传表情包,Meta 开发 AI 虚拟扎克伯格。中央网信办发布通知加强网络直播打赏管理。

派早报:稳定版 Linux 7.0 内核发布等

少数派
少数派 · 2026-04-14T00:35:58Z

Termua是一款跨平台终端工具,支持Linux、macOS和Windows,具备SSH、串口会话、SFTP文件操作等功能,允许终端共享和录制回放。用户可自定义主题和设置,支持Lua脚本和工作流,并提供AI助手ZeroClaw。

一款使用 GPUI 构建,基于 Alacritty / Wezterm 内核的开源跨平台终端应用

Rust.cc
Rust.cc · 2026-04-13T06:52:30Z

bpftrace 是一种基于 eBPF 技术的高级追踪工具,能够在不修改代码的情况下监控内核和应用行为。它支持快速诊断系统调用、磁盘 I/O 和网络连接等问题,并生成延迟直方图以识别性能瓶颈。bpftrace 安装简单,适合用于生产环境中的一次性调查和快速分析,但使用时需注意性能开销和内核版本要求,以确保系统稳定。

eBPF 追踪实战:用 bpftrace 在生产环境找到那个慢请求

土法炼钢兴趣小组的博客
土法炼钢兴趣小组的博客 · 2026-04-10T00:00:00Z

macOS 系统存在 TCP 协议栈溢出漏洞,影响 Catalina 10.15 及后续版本,导致长时间运行后无法建立新连接,用户难以察觉。Apple 更新可能在漏洞触发时进行,受影响设备需长时间不重启。

派早报:macOS 内核 TCP 协议栈存在溢出漏洞、Google Pixel 10a 推出独占版本等

少数派
少数派 · 2026-04-08T00:16:50Z

macOS 存在时间炸弹问题,连续运行超过 49 天后,因 XNU 内核中 TCP 实现缺陷,可能导致 TCP 连接瘫痪。此问题影响 macOS 10.15 及后续版本,用户可通过定期重启系统来避免。

macOS也存在时间炸弹 连续运行49.7天后网络会失效 原因是内核级缺陷

蓝点网
蓝点网 · 2026-04-07T05:00:46Z
Linux内核维护者崩溃了!AI每天狂塞10份漏洞报告,想摸会鱼都难

Linux内核维护者面临AI生成漏洞报告激增,工作量显著增加。尽管被视为“幸福的烦恼”,但开发者们承受着巨大的压力,需适应AI快速发展以提升软件质量。

Linux内核维护者崩溃了!AI每天狂塞10份漏洞报告,想摸会鱼都难

量子位
量子位 · 2026-04-05T02:24:23Z
京东缓存中间件架构与缓存内核优化

京东开发了统一缓存中间件DongKV,以应对高并发系统中的缓存管理问题。该中间件提供标准化的部署架构和容灾策略,确保数据一致性。通过主备和互备模式,DongKV实现高可用性和数据同步,优化了缓存与持久化存储的结合,提升了系统性能和可用性。

京东缓存中间件架构与缓存内核优化

京东科技开发者
京东科技开发者 · 2026-04-03T07:48:26Z
Modular:结构化Mojo内核第4部分 - 可移植性与未来之路

Modular推出的Structured Mojo Kernels旨在提升GPU编程的可维护性和性能。该架构通过组件化设计,实现了在不同硬件上高效运行的能力。与传统方法相比,Structured Mojo Kernels显著减少了代码量,同时保持与CUTLASS相同的性能,展现了可重用性和资源管理的优势。

Modular:结构化Mojo内核第4部分 - 可移植性与未来之路

Modular Blog
Modular Blog · 2026-04-03T00:00:00Z

文章讨论了在ARM64架构下,内核模块中的环形缓冲区因缺乏内存屏障而导致的数据竞争问题。调试发现,更新索引和写数据的顺序可能在ARM上被重排,导致消费者读取到过时数据。通过添加适当的内存屏障(smp_wmb和smp_rmb),成功解决了这一问题。文章强调了理解编译器与CPU重排的区别,以及在并发编程中正确使用屏障的重要性。

Linux 内核的内存屏障:一个让我调了三天的 bug

土法炼钢兴趣小组的博客
土法炼钢兴趣小组的博客 · 2026-03-31T00:00:00Z

Linux内核维护者克罗阿-哈特曼指出,人工智能在代码审查中能有效发现问题并提供解决方案,但最终仍需人类进行审阅和整合,以避免错误提交。尽管AI存在不足,但它是人类维护者的重要补充。

Linux内核维护者称赞AI审阅代码非常好用 虽然有错误但也找到大量问题

蓝点网
蓝点网 · 2026-03-30T04:43:58Z
模块化:GPU内核的软件流水线:第一部分 - 流水线问题

Flash Attention 4是一种高效的GPU算法,通过数据流管道优化矩阵乘法,利用在线softmax和循环融合降低计算复杂度。该算法在处理大规模数据时有效利用硬件,尽管实现复杂且难以调试。未来将探讨如何简化和提高设计的可组合性。

模块化:GPU内核的软件流水线:第一部分 - 流水线问题

Modular Blog
Modular Blog · 2026-03-30T00:00:00Z

微软将于4月起停止信任旧版驱动程序,仅允许WHCP签名的驱动,以提升Windows 11的稳定性和安全性。这一政策可能导致老旧硬件无法使用,但微软将提供豁免政策以维持兼容性。

微软调整Windows NT内核使用超过20年的签名信任政策 可能会产生兼容性问题

蓝点网
蓝点网 · 2026-03-27T05:00:07Z
模块化:结构化Mojo内核第三部分 - 实践中的组合

本文讨论了结构化Mojo内核的设计,强调模块化编程的优势。通过示例展示了如何灵活替换和参数化内核组件,以适应不同的数据访问模式和数据类型,从而提高内核的维护和扩展效率,减少代码冗余和错误传播。

模块化:结构化Mojo内核第三部分 - 实践中的组合

Modular Blog
Modular Blog · 2026-03-26T00:00:00Z
AutoKernel揭秘:PyTorch模型GPU内核全自动加速器

AutoKernel是一个自动化工具,旨在优化PyTorch模型的GPU性能。它通过分析瓶颈、提取内核并自动修改代码,显著提高实验效率,减轻开发者负担。该工具结合了Karpathy的autoresearch理念,实现了持续的性能提升,展示了智能体在科研中的潜力。

AutoKernel揭秘:PyTorch模型GPU内核全自动加速器

极道
极道 · 2026-03-21T23:14:00Z
Linux内核规模淹没了已经存在缺陷的CVE系统

Linux内核社区在成为CVE编号机构后,面临漏洞数量激增的问题。到2025年,Linux内核成为报告漏洞最多的技术,导致安全团队难以识别真正威胁系统的漏洞。尽管内核的稳定性和安全性受到赞誉,但信息泛滥可能导致重要漏洞被忽视。安全讨论应关注内核层面的失败,而非仅仅是漏洞数量和合规性。

Linux内核规模淹没了已经存在缺陷的CVE系统

The New Stack
The New Stack · 2026-03-20T11:30:00Z

在CUDA程序调试中,设置CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1比在每个内核后使用cudaDeviceSynchronize()更有效。前者确保内核执行不重叠,有助于准确定位复杂错误,如竞争条件,而后者可能无法精确定位问题。

CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1

Lei Mao's Log Book
Lei Mao's Log Book · 2026-03-20T07:00:00Z
模块化:2026年NVIDIA GTC上的模块化:基于Blackwell的MAX、Mojo内核移植以及B200上的DeepSeek V3

在NVIDIA GTC展会上,我们展示了基于MAX框架的FLUX图像生成和Mojo编程的CUTLASS内核移植。DeepSeek V3在云端运行,提供实时指标,欢迎到3004号展位交流。

模块化:2026年NVIDIA GTC上的模块化:基于Blackwell的MAX、Mojo内核移植以及B200上的DeepSeek V3

Modular Blog
Modular Blog · 2026-03-16T00:00:00Z
谷歌将AutoFDO部署到安卓内核 可以缩短冷启动应用和开机时间

谷歌将自动反馈导向优化(AutoFDO)应用于安卓内核,提升系统性能,缩短冷启动和开机时间,应用切换更快,几何平均性能提升10.5%。目前支持Android 16-6.12和Android 15-6.6,未来将扩展至更多版本。

谷歌将AutoFDO部署到安卓内核 可以缩短冷启动应用和开机时间

蓝点网
蓝点网 · 2026-03-14T02:30:53Z
Netflix在现代CPU上扩展容器时发现内核级瓶颈

Netflix工程师发现容器扩展的性能瓶颈源于CPU架构和Linux内核,而非仅是Kubernetes或containerd。在高并发情况下,容器创建会因内核的全局挂载锁而冻结。不同CPU架构在负载下表现不同,新型单插槽实例表现更佳。Netflix通过优化挂载操作和硬件调度,提升了容器启动性能,强调了硬件与软件协同设计的重要性。

Netflix在现代CPU上扩展容器时发现内核级瓶颈

InfoQ
InfoQ · 2026-03-13T12:00:00Z
  • <<
  • <
  • 1 (current)
  • 2
  • 3
  • >
  • >>
👤 个人中心
在公众号发送验证码完成验证
登录验证
在本设备完成一次验证即可继续使用

完成下面两步后,将自动完成登录并继续当前操作。

1 关注公众号
小红花技术领袖公众号二维码
小红花技术领袖
如果当前 App 无法识别二维码,请在微信搜索并关注该公众号
2 发送验证码
在公众号对话中发送下面 4 位验证码
友情链接: MOGE.AI 九胧科技 模力方舟 Gitee AI 菜鸟教程 Remio.AI DeekSeek连连 53AI 神龙海外代理IP IPIPGO全球代理IP 东波哥的博客 匡优考试在线考试系统 开源服务指南 蓝莺IM Solo 独立开发者社区 AI酷站导航 极客Fun 我爱水煮鱼 周报生成器 He3.app 简单简历 白鲸出海 T沙龙 职友集 TechParty 蟒周刊 Best AI Music Generator

小红花技术领袖俱乐部
小红花·文摘:汇聚分发优质内容
小红花技术领袖俱乐部
Copyright © 2021-
粤ICP备2022094092号-1
公众号 小红花技术领袖俱乐部公众号二维码
视频号 小红花技术领袖俱乐部视频号二维码