摘要：
领域特定架构已成为计算机发展的一种趋势。在提供更高效算力的同时，它也给底层硬件的开发带来了更大的挑战。传统的芯片设计和验证技术已越来越无法应对这些新的要求和挑战。在芯片设计上，本文将介绍如何使用SpinalHDL，一种基于Scala的新型硬件描述语言（HDL），或者更准确地说是硬件构造语言，提高硬件设计的效率和质量。对于SpinalHDL，本文还介绍了如何利用Scala的类型系统高效地进行复杂硬件的设计。对于验证，本文将介绍基于Python的验证环境Cocotb，以及如何利用Python简洁高效的语言特性及其繁荣的开源社区，提升芯片验证的效率。
表4：被测试矩阵乘法器的接口
4.3.1 构建参考模型
矩阵乘法器的参考模型可以基于numpy实现，它是一个广泛应用的Python包，提供了丰富的矩阵运算功能。利用numpy，可以直接使用方法“matmul”来实现矩阵乘法，无需使用循环语法。参考模型的具体Python实现如下：
-4.3.2 搭建验证平台
基于Cocotb构建的简单验证平台结构如下图所示。验证平台主要包括四个部分：1）驱动器；2）监控器；3）参考模型；4）缓冲区。驱动器使用Python包random生成随机的输入信号，包括“valid i”、“a i”和“b i”。当“valid i”为高电平时，生成的“a i”和“b i”被发送到参考模型，并获取相应的参考输出。参考输出通过Python包Queue实现的缓冲区存储，一旦输出信号“valid o”为高电平，监控器会抓取DUT的输出端口，并将其值与从缓冲区中取出的参考输出进行比较。驱动器和监控器的功能都是通过Python的协程实现的，类似于多线程，并且可以并行执行。
-图14：基于Cocotb的验证平台结构
基于Cocotb的验证代码可以通过Makefile在仿真器上启动，而无需直接与仿真器进行交互。此外，使用cocotb-test包中提供的“simulator.run”方法，可以直接在Python函数中启动验证过程。然后可以直接运行该函数，或者使用pytest，一个成熟的Python测试框架，来管理所有测试的执行。
-一些pytest命令来管理测试单元的执行：
-本文主要讨论了基于新兴的开源工具SpinalHDL和Cocotb的数字硬件设计和验证，我们相信这些工具可以改变传统芯片开发过程。硬件设计的需求越来越多样化，但设计语言和工具并未明显改进。SpinalHDL和Cocotb试图将一些先进和高效的软件设计概念和方法引入到硬件开发流程中。与基于System Verilog或VHDL的传统设计和验证方法相比，SpinalHDL和Cocotb可以显著提高硬件开发的效率和质量。
值得注意的是，SpinalHDL不是一种新的高级综合（HLS）工具，而是与Verilog或VHDL具有相同的描述层次。结合我们使用Spinal的开发经验，总结了它相对于Verilog和VHDL的三个主要优势，包括可靠性、表达性和可重用性。关于可靠性，Spinal可以提供更精确的基本电路元素抽象，在编译过程中提前检查一些设计规则，并分离设计和仿真元素。在表达性方面，SpinalHDL建立在Scala上，这是一种高级编程语言。基于Scala的特性，包括面向对象、函数式编程、递归和丰富的集合类型，更容易让硬件开发人员实现和参数化他们的设计。在可重用性方面，SpinalHDL本身提供了对常用电路元素的丰富封装来实现重用。对于设计师来说，使用Scala及其相关工具链更容易生成更具可重用性的代码和构建自己的代码库。
@@ -209,4 +209,4 @@ const l="/zh-cn/assets/cover-78ccac63.jpg",p="/zh-cn/assets/image1-bf7fa473.png" [4] B. J. Rosser, “Cocotb: a python-based digital logic verification framework,” 2018. [5] Cocotb, -“https://github.com/cocotb/cocotb.”`;export{u as assetURLs,F as default,A as metadata,T as toc}; +“https://github.com/cocotb/cocotb.”`;export{R as assetURLs,E as default,u as metadata,F as toc}; diff --git a/zh-cn/assets/index-28199dec.js b/zh-cn/assets/index-067c93db.js similarity index 94% rename from zh-cn/assets/index-28199dec.js rename to zh-cn/assets/index-067c93db.js index f78ee0d..1445393 100644 --- a/zh-cn/assets/index-28199dec.js +++ b/zh-cn/assets/index-067c93db.js @@ -1,4 +1,4 @@ -const l="/zh-cn/assets/cover-6865ae02.png",i=[l],e={label:"Xline v0.6.1： 一个用于元数据管理的分布式KV存储",description:"Xline是一个基于Curp协议的，用于管理元数据的分布式KV存储。现有的分布式KV存储大多采用Raft共识协议，需要两次RTT才能完成一次请求。当部署在单个数据中心时，节点之间的延迟较低，因此不会对性能产生大的影响。但是，当跨数据中心部署时，节点之间的延迟可能是几十或几百毫秒，此时 Raft 协议将成为性能瓶颈。Curp 协议就是为了解决这个问题而设计的。它可以在命令不冲突的情况下减少一个RTT，从而提高性能。因此，Xline旨在实现高性能的数据访问和跨数据中心场景下的强一致性。",cover:"./cover.png",location:"新疆",author:["准备开社区会议的"],tags:["Xline"],date:"2024-01-18",title:"Xline v0.6.1: a distributed KV store for metadata management"},t=[{label:"Xline是什么？我们为什么要做Xline？",level:2},{label:"V0.6.1版本有什么新功能？",level:2},{label:"社区会议",level:2}],n=`Xline是一个基于Curp协议的，用于管理元数据的分布式KV存储。 现有的分布式KV存储大多采用Raft共识协议，需要两次RTT才能完成一次请求。当部署在单个数据中心时，节点之间的延迟较低，因此不会对性能产生大的影响。
但是，当跨数据中心部署时，节点之间的延迟可能是几十或几百毫秒，此时 Raft 协议将成为性能瓶颈。Curp 协议就是为了解决这个问题而设计的。它可以在命令不冲突的情况下减少一个RTT，从而提高性能。因此，Xline旨在实现高性能的数据访问和跨数据中心场景下的强一致性。
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因此，2023 年 6 月 17-18 日 我们也将奔赴上海，支持 Rust 语言中文社区在疫情之后首次举办的大型线下 Rust 开发者大会。达坦科技的两位创始人将在 Rust China Conf 2023 上分别做主题演讲，在 6 月 17 日晚，达坦科技还将赞助举办一场干货满满的 workshop。
@@ -31,4 +31,4 @@ const t="/zh-cn/assets/cover-ae42e606.jpg",s="/zh-cn/assets/image1-4de20ee3.jpg"添加小助手微信，进入达坦科技 Rust 前沿技术交流群
更多关于 Rust China Conf 2023 官方信息，请查阅
--https://rustcc.cn/2023rustchinaconf/
这篇介绍Bluespec以及设计示例的文章，是在2021年ICCAD（International Conference On Computer-Aided Design）发布的论文。达坦科技的open-rdma项目和推广的MIT体系结构学习社区都用到Bluespec，因此将此论文翻译成中文，以便大家了解2020年Bluespec开源后相关的开源项目。
Science Technology
摘要： bsc编译器是一个商业可用的编译器，在过去的二十年中被广泛使用，于2020年1月作为免费开源工具发布。本文简要介绍了bsc及其流程，提供了可用的教程材料，并介绍了多个可重用的开源设计案例，其中许多设计聚焦在RISC-V上（覆盖了从嵌入式到支持Linux的CPU和系统），所有设计均可部署在FPGA上。
@@ -79,4 +79,4 @@ bsc编译器接受以高级硬件描述语言BSV和BH（如下所述）编写的原文链接： -https://woset-workshop.github.io/PDFs/2021/a02.pdf
`;export{l as assetURLs,s as default,i as metadata,t as toc}; +https://woset-workshop.github.io/PDFs/2021/a02.pdf`;export{i as assetURLs,s as default,l as metadata,t as toc}; diff --git a/zh-cn/assets/index-a2ebb372.js b/zh-cn/assets/index-1a975ae4.js similarity index 99% rename from zh-cn/assets/index-a2ebb372.js rename to zh-cn/assets/index-1a975ae4.js index 6d99e97..4cc7fc8 100644 --- a/zh-cn/assets/index-a2ebb372.js +++ b/zh-cn/assets/index-1a975ae4.js @@ -1,4 +1,4 @@ -const e="/zh-cn/assets/cover-c17c52cc.png",s="/zh-cn/assets/image1-0dff4570.png",c="/zh-cn/assets/image2-e09cfdc8.png",o="/zh-cn/assets/image3-2b589463.png",p="/zh-cn/assets/image4-5841c9d6.png",a="/zh-cn/assets/image5-92344f1d.png",d="/zh-cn/assets/image6-b429f851.png",i="/zh-cn/assets/image7-97920b5a.png",r="/zh-cn/assets/image8-ecf5c6f3.png",t="/zh-cn/assets/image9-f47bad66.png",n="/zh-cn/assets/image10-b50adc27.png",l="/zh-cn/assets/image11-99ec2a51.png",m=[e,s,c,o,p,a,d,i,r,t,n,l],g={label:"从数学角度思考程序与验证正确性",description:"本文旨在为没有接触过形式化方法的读者提供一种新的视角看待计算机系统与算法，而非形式化方法或 TLA+ 教程。因此本文的重点是如何从数学角度思考程序，不会使用大篇幅讲解 TLA+ 的语法。",cover:"./cover.png",location:"中国香港",author:["田野"],tags:["Xline"],date:"2023-03-02",title:"Thinking about programs mathematically and verifying correctness"},h=[{label:"我们该如何写出正确的程序？",level:2},{label:"程序中会有什么样错误？",level:3},{label:"经验",level:3},{label:"形式化方法",level:3},{label:"TLA+",level:2},{label:"简单的例子",level:3},{label:"Two-Phase Commit",level:2},{label:"总结",level:2},{label:"我们的项目：Xline",level:2}],T=`本文旨在为没有接触过形式化方法的读者提供一种新的视角看待计算机系统与算法，而非形式化方法或 TLA+ 教程。因此本文的重点是如何从数学角度思考程序，不会使用大篇幅讲解 TLA+ 的语法。
程序设计的目标永远是写出正确的程序。随着时间的推移，我们的程序越来越复杂，其中可能存在的错误也越来越多。想要写出正确的程序，首先应该了解程序中可能出现的错误有哪些。
@@ -149,4 +149,4 @@ Next 用于定义状态转换关系。TLA+被广泛用于分布式系统算法的研究和开发中。在我们的项目 Xline 中，TLA+被用来在设计阶段验证共识算法的正确性。
Xline 是一个用于元数据管理的分布式 KV 存储。我们在 Xline 中使用 CURP 协议（https://www.usenix.org/system/files/nsdi19-park.pdf)的修改版作为共识协议，TLA+将被用于其正确性验证中。
-如果你想了解更多关于 Xline 的信息，请参考我们的 Github：https://github.com/datenlord/Xline
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`;export{m as assetURLs,A as default,g as metadata,h as toc}; diff --git a/zh-cn/assets/index-494dac65.js b/zh-cn/assets/index-1e192479.js similarity index 97% rename from zh-cn/assets/index-494dac65.js rename to zh-cn/assets/index-1e192479.js index 803af9c..5bcdc80 100644 --- a/zh-cn/assets/index-494dac65.js +++ b/zh-cn/assets/index-1e192479.js @@ -1,4 +1,4 @@ -const l="/zh-cn/assets/cover-6865ae02.png",e=[l],i={label:"Xline v0.4.0:一个用于元数据管理的分布式KV存储",description:"Xline是一个基于Curp协议的，用于管理元数据的分布式KV存储。现有的分布式KV存储大多采用Raft共识协议，需要两次RTT才能完成一次请求。当部署在单个数据中心时，节点之间的延迟较低，因此不会对性能产生大的影响。",cover:"./cover.png",location:"中国香港",author:["期待你贡献的"],tags:["Xline"],date:"2023-05-11",title:"Xline v0.4.0: A distributed KV store for metadata management"},t=[{label:"Xline 是什么？我们为什么要做 Xline？",level:2},{label:"V0.4.0 版本有什么新功能？",level:3},{label:"欢迎参与到 Xline 项目中",level:2},{label:"相关链接",level:2}],n=`Xline 是一个基于 Curp 协议的，用于管理元数据的分布式 KV 存储。 现有的分布式 KV 存储大多采用 Raft 共识协议，需要两次 RTT 才能完成一次请求。当部署在单个数据中心时，节点之间的延迟较低，因此不会对性能产生大的影响。
但是，当跨数据中心部署时，节点之间的延迟可能是几十或几百毫秒，此时 Raft 协议将成为性能瓶颈。Curp 协议就是为了解决这个问题而设计的。它可以在命令不冲突的情况下减少一个 RTT，从而提高性能。因此，Xline 旨在实现高性能的数据访问和跨数据中心场景下的强一致性。
@@ -37,4 +37,4 @@ Xline 的建设需要每一位对此感兴趣且愿意付出的你们的参与Rust China Hackathon 2022 即将来袭！ 本届 Hackathon 的主题为「Rust For Fun」，分为「社区组」与「企业组」。
+const a="/zh-cn/assets/cover-12543354.png",s="/zh-cn/assets/image1-d12f17e8.jpg",n="/zh-cn/assets/image2-5cdbcaa2.png",t=[a,s,n],e={label:"Rust China Hackathon 2022 达坦科技组空中宣讲会来啦！",description:"Rust China Hackathon 2022 即将来袭！ 本届Hackathon的主题为「Rust For Fun」，分为「社区组」与「企业组」。",cover:"./cover.png",location:"中国香港",date:"2022-11-24",title:"The Rust China Hackathon 2022 Datan Technology Group Air Presentation is here"},l=[{label:"赛事日程表",level:2},{label:"空中宣讲会",level:2},{label:"达坦科技 DatenLord 赛题",level:2}],p=`Rust China Hackathon 2022 即将来袭！ 本届 Hackathon 的主题为「Rust For Fun」，分为「社区组」与「企业组」。
达坦科技作为本届 Hackathon 的协办方，赞助参与本次企业组赛道，将基于 Xline 这个开源项目，就 Concurrent Indexing，邀请你一起突破固有的思维限制。
本次挑战赛于 11 月 15 日 开放报名。赛事日程表已经新鲜出炉：
@@ -40,4 +40,4 @@ Xline 是达坦科技推出的分布式元数据 KV 存储器。在使用中， 你的实现应遵从上述 Trait 并满足上述要求。我们将使用一定基准测试来进行评估，并根据其结果评分。在基准测试中，我们将发送大量并发请求，因此你也可以创建自己的性能测试来帮助进行优化。欢迎预约报名 2022 年 12 月 4 日 16:00 的空中宣讲会！ 腾讯会议二维码如下：
-2022 年 12 月 16 日，达坦科技联合 SpinalHDL 社区，举办了 SpinalHDL Webinar 2022。在题为《SpinalHDL 应用前景探索》的线上研讨会上，九位分享人在三个讨论分主题下做了各自领域内应用 Spinal HDL 的实践、挑战和经验的分享。
+const 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l SpinalHDL应用前景探索线上研讨会",description:"2022年12月16日，达坦科技联合SpinalHDL社区，举办了SpinalHDL Webinar 2022。在题为《SpinalHDL应用前景探索》的线上研讨会上，九位分享人在三个讨论分主题下做了各自领域内应用Spinal HDL的实践、挑战和经验的分享。",location:"中国香港",date:"2022-12-12",title:"SpinalHDL Application Prospect Exploration Online Seminar"},C=[{label:"数据通路加速",level:2},{label:"复杂系统设计案例",level:2},{label:"硬件设计流程",level:2},{label:"推荐阅读",level:2}],h=`2022 年 12 月 16 日，达坦科技联合 SpinalHDL 社区，举办了 SpinalHDL Webinar 2022。在题为《SpinalHDL 应用前景探索》的线上研讨会上，九位分享人在三个讨论分主题下做了各自领域内应用 Spinal HDL 的实践、挑战和经验的分享。
分享人：Tianrui Li
@@ -21,23 +21,23 @@ const e="/zh-cn/assets/image1-b974e0d0.png",i="/zh-cn/assets/image2-599a44cc.jpg演讲主题: SpinalHDL in Computer Architecture Research. A) MicroRV32 Platform and B) FPGA-based Heterogeneous Real-Time Systems with RISC-V
演讲摘要: The presentation covers two topics in which SpinalHDL aided in the Research of Computer Architecture. MicroRV32 is a RISC-V SoC Platform built with SpinalHDL for research and education aligned along a RISC-V Virtual Prototype in SystemC TLM. The second topic covers a topic on Task Mapping and Scheduling in FPGA-based Heterogeneous Real-time Systems. There the VexRiscv-based Murax SoC was used on an FPGA as a Heterogeneous Real-time System for a Case-Study.
分享人：Distributed
演讲主题: Title: Coding a microprogrammed protocol receiver in SpinalHDL
演讲摘要: This presentation introduces a microcode-like approach to coding a communications protocol receiver used in flying, handheld and stationary 3D scanners. Decoding the protocol in random logic leads to unattractively high resource usage. Therefore, a microprogrammed approach was chosen where data out of preprogrammed memories controls the rather regularly organized data path. The talk highlights the construction of the microinstructions and their physical representation, showing how code evaluated at Scala runtime can be elegantly intertwined with Spinal code representing hardware.
分享人：Dolu1990
演讲主题: NaxRiscv : A Pipeline / Plugins / SpinalHDL / Scala mix
演讲摘要: This presentation / live demo shows how the NaxRiscv project (Out-of-order / superscalar RISC-V CPU) mix Scala and the SpinalHDL API to describe its hardware. By many aspect, it goes beyond the VexRiscv project, and should provide some usefull / interresting design patterns for the public.
分享人：Readon
演讲主题: Recent progress on formal verification support on SpinalHDL
演讲摘要: The formal verification is a technology to verify design, which helps to find the corner cases. SpinalHDL have provided an integration of this tech with SymbiYosys easily. The brief introduction on how to verify a design would be presented by example. Some new build blocks helping to simplify the verification process would be introduced. At last, a short overview of the verification of some facilities in SpinalHDL's lib would also be summarized.
分享人：Sebastien-riou
演讲主题: SpinalHDL for ASIC
演讲摘要: The presentation is a highlights of a ASIC done entirely in SpinalHDL, fabricated in GF22FDX. Focus on pads, RAMs and FPGA for ASIC verification.
diff --git a/zh-cn/assets/index-0b547be0.js b/zh-cn/assets/index-1f0dff83.js similarity index 92% rename from zh-cn/assets/index-0b547be0.js rename to zh-cn/assets/index-1f0dff83.js index 054bf5d..6d0e7ca 100644 --- a/zh-cn/assets/index-0b547be0.js +++ b/zh-cn/assets/index-1f0dff83.js @@ -1,4 +1,4 @@ -const n="/zh-cn/assets/cover-dcd7e2ce.jpeg",t="/zh-cn/assets/image1-3ae2277f.jpg",s="/zh-cn/assets/image1-0a18e154.png",o=[n,t,s],e={label:"分布式实验室直播 | 共识算法与跨数据中心一致性的元数据管理",description:"在 2021 年时，UC Berkeley 提出了天空计算（Sky Computing）的概念。所谓天空计算是云平台上的一层，其目标是打通彼此孤立的云，将分布式系统从数据中心范围扩展到全球范围。Xline 是一款开源分布式 kv 存储系统，基于 curp 共识算法实现，旨在提供跨云元数据管理功能。相比于传统共识协议 Raft 或 Paxos，curp 在天空计算的场景中有着更好的性能表现。",cover:"./cover.jpeg",location:"海南",date:"2023-02-01",title:"Consensus Algorithms and Metadata Management for Cross Data Center Consistency"},r=[],i=`在 2021 年时，UC Berkeley 提出了 天空计算（Sky Computing） 的概念。所谓天空计算是云平台上的一层，其目标是打通彼此孤立的云，将分布式系统从数据中心范围扩展到全球范围。 Xline 是一款开源分布式 kv 存储系统， 基于 curp 共识算法实现，旨在提供跨云元数据管理功能。相比于传统共识协议 Raft 或 Paxos，curp 在天空计算的场景中有着更好的性能表现
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本周四（2 月 2 日）晚上 8 点，达坦科技和分布式实验室合作，由达坦科技 Rust 分布式存储工程师赵佳炜讲述共识算法与跨数据中心一致性的元数据管理，并介绍 Xline 是如何实现高性能跨数据中心的数据一致性管理。
直播亮点：
@@ -11,4 +11,4 @@ const n="/zh-cn/assets/cover-dcd7e2ce.jpeg",t="/zh-cn/assets/image1-3ae2277f.jpg请添加分布式实验室小助手的微信，报名参与直播：
达坦科技（DatenLord）推出的开源分布式 KV 存储 Xline，针对多数据中心场景，实现数据的高性能跨云、跨数据中心共享访问，并保证数据的一致性，方便业务系统实现多地多中心多活部署。
-GitHub 链接：https://github.com/xline-kv/
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`;export{e as assetURLs,i as default,o as metadata,r as toc}; diff --git a/zh-cn/assets/index-5d075b3e.js b/zh-cn/assets/index-20f01f19.js similarity index 86% rename from zh-cn/assets/index-5d075b3e.js rename to zh-cn/assets/index-20f01f19.js index fb52669..73d9619 100644 --- a/zh-cn/assets/index-5d075b3e.js +++ b/zh-cn/assets/index-20f01f19.js @@ -1,4 +1,4 @@ -const t="/zh-cn/assets/cover-ccfdc2fa.jpg",e="/zh-cn/assets/image1-9be7272d.jpg",n="/zh-cn/assets/image2-20a7bcaa.jpg",a=[t,e,n],o={label:"DatenLord X Segmentfault直播预告 | CURP协议的工业化实践",description:"传统单数据中心解决方案无法满足跨数据中心的场景对性能和一致性的需求。DatenLord推出开源的分布式KV存储Xline，针对多数据中心场景，实现数据的高性能跨云、跨数据中心共享访问，并且保证数据的一致性，方便业务系统实现多地多中心多活部署。",cover:"./cover.jpg",location:"新加坡",date:"2023-08-15",title:"DatenLord X Segmentfault Live Stream Preview l CURP Protocol in Industrial Practice"},s=[{label:"CURP 协议",level:2}],c=`传统单数据中心解决方案无法满足跨数据中心的场景对性能和一致性的需求。DatenLord 推出开源的分布式 KV 存储 Xline，针对多数据中心场景，实现数据的高性能跨云、跨数据中心共享访问，并且保证数据的一致性，方便业务系统实现多地多中心多活部署。
Xline 中所使用的共识协议，即非 Paxos ，也非 Raft，而是一种新的名为 Curp 的共识协议，其全称为 “Consistent Unordered Replication Protocol”。CURP 协议发表于 2019 年，其协议主要论述的是主从备份的场景，共识场景仅仅在附录中有简单表述，缺乏严肃验证。
@@ -6,4 +6,4 @@ const t="/zh-cn/assets/cover-ccfdc2fa.jpg",e="/zh-cn/assets/image1-9be7272d.jpg"本次直播分享，达坦科技联合思否，邀请达坦科技的联合创始人兼 CTO 施继成做一个关于 CURP 协议的工业化实践的直播，分享将论述 CURP 协议的正确性，同时以 KV 存储软件 Xline 为例子讲述如何在工业产品中使用该共识算法。
会议号：474-6575-9473
-2023年8月23日至25日， 2023 RISC-V中国峰会将在北京香格里拉饭店举办。本届峰会采用“主会议+主题活动+展览展示+同期活动”的会议组织方式，将邀请RISC-V国际基金会、业界专家、企业代表及社区伙伴等共同探讨RISC-V发展趋势与机遇。作为本届RISC-V中国峰会的同期活动，8月25日下午，达坦科技将在线上举办第二届硬件敏捷开发与验证方法学研讨会。
随着数字芯片的设计规模和复杂度越来越大，加之芯片市场的竞争越来越激烈，如何提升数字芯片的开发和验证效率成为业界关注的焦点。虽然各种设计工具、验证方法学层出不穷，但是一直没有得到业界广泛认可。目前业界普遍采用的还是基于Verilog、SystemVerilog、VHDL和UVM的工具和方法。
@@ -16,4 +16,4 @@ const t="/zh-cn/assets/cover-cf0f8eeb.png",o="/zh-cn/assets/image1-6485c4dd.jpg"收看链接：
https://wx.vzan.com/live/tvchat-904511107?v=1691984417574
或欢迎点击下方链接预约公众号直播。
感兴趣的观众可以添加海报中的达坦科技小助手二维码加入讨论群，添加时请注明硬件敏捷开发和验证方法学研讨。
`;export{e as assetURLs,n as default,s as metadata,r as toc}; +感兴趣的观众可以添加海报中的达坦科技小助手二维码加入讨论群，添加时请注明硬件敏捷开发和验证方法学研讨。
`;export{e as assetURLs,r as default,s as metadata,n as toc}; diff --git a/zh-cn/assets/index-5309516a.js b/zh-cn/assets/index-24ff6ace.js similarity index 99% rename from zh-cn/assets/index-5309516a.js rename to zh-cn/assets/index-24ff6ace.js index e976e84..383e3c2 100644 --- a/zh-cn/assets/index-5309516a.js +++ b/zh-cn/assets/index-24ff6ace.js @@ -1,4 +1,4 @@ -const i="/zh-cn/assets/image1-9e1613a7.png",o="/zh-cn/assets/image2-7b7b20fc.png",e="/zh-cn/assets/image3-b15b4acb.png",n="/zh-cn/assets/image4-e5ed8af3.png",l="/zh-cn/assets/image5-74f0a1a0.png",t="/zh-cn/assets/image6-5ab2a1df.png",a="/zh-cn/assets/image7-bfc65522.png",p="/zh-cn/assets/image8-462cfa81.png",s="/zh-cn/assets/image9-ecae19a3.png",d="/zh-cn/assets/image10-1092617f.png",P="/zh-cn/assets/image11-2508217f.png",c="/zh-cn/assets/image12-69f6226d.png",r="/zh-cn/assets/image13-62fe53ff.png",h="/zh-cn/assets/image14-048f6e24.png",g="/zh-cn/assets/image15-c04accbc.png",m="/zh-cn/assets/image16-2de227b5.png",D="/zh-cn/assets/image17-ecbf7b1e.png",S="/zh-cn/assets/image18-88f5d1b8.png",F="/zh-cn/assets/image19-5df924ff.png",R="/zh-cn/assets/image20-5dfde1d6.png",T="/zh-cn/assets/image21-90c388d7.png",b=[i,o,e,n,l,t,a,p,s,d,P,c,r,h,g,m,D,S,F,R,T],A={label:"万字长文，详述TRIDENT：Poseidon 哈希算法的硬件加速与实现！",description:"本文主要介绍了DatenLord团队在今年的Xilinx全球自适应计算挑战赛上获得 Big Data Analytics赛道一等奖的作品——TRIDENT：Poseidon哈希算法的硬件实现与加速。该项目基于Xilinx Varium C1100 FPGA加速卡，为 Filecoin 区块链应用中的Poseidon哈希算法提供了一套完整的硬件加速方案。在硬件方面，TRIDENT基于 SpinalHDL 设计了Poseidon加速器 IP 并基于 Vivado中Block Design 工具搭建完整的FPGA硬件系统。在软件方面，我们为 Filecoin 软件实现 Lotus 提供了访问 FPGA 硬件加速器的接口。最终，TRIDENT 能够为Filecoin应用提供两倍于 AMD Ryzen 5900X 处理器的 Poseidon 计算加速效果。下文将主要从Poseidon哈希算法概述、基于SpinalHDL和Cocotb的硬件设计、总体方案设计、加速器 IP 设计和性能测试等方面对整个TRIDENT项目进行详细的介绍。",location:"中国香港",author:["翁万正"],tags:["硬件加速"],date:"2022-06-30",title:"Ten thousand words long article, detailing the hardware acceleration and implementation of TRIDENT: Poseidon hash algorithm!"},u=[{label:"引言",level:2},{label:"0.1 Poseidon 与零知识证明",level:3},{label:"0.2 Filecoin 分布式存储网络",level:3},{label:"Poseidon 哈希算法概述",level:2},{label:"1.1Poseidon 参数",level:3},{label:"1.2 Poseidon 详细计算流程",level:3},{label:"1.3Poseidon 算法特点",level:3},{label:"基于 SpinalHDL 和 Cocotb 的硬件设计与验证",level:2},{label:"2.1 SpinalHDL 和 Cocotb 概述",level:3},{label:"2.2 SpinalHDL 在硬件设计中的优势",level:3},{label:"2.3Cocotb 在验证中的优势",level:3},{label:"总体方案设计",level:2},{label:"3.1 开发平台",level:3},{label:"3.2 加速系统设计",level:3},{label:"加速器 IP 设计",level:2},{label:"4.1 模加电路的设计",level:3},{label:"4.2 模乘电路的设计",level:3},{label:"4.3 加速器架构设计",level:3},{label:"性能测试",level:2},{label:"5.1 Vivado Implementation 报告",level:3},{label:"总结",level:2}],L=`本文主要介绍了 DatenLord 团队在今年的 Xilinx 全球自适应计算挑战赛上获得 Big Data Analytics 赛道一等奖的作品——TRIDENT: Poseidon 哈希算法的硬件实现与加速。该项目基于 Xilinx Varium C1100 FPGA 加速卡，为 Filecoin 区块链应用中的 Poseidon 哈希算法提供了一套完整的硬件加速方案。在硬件方面，TRIDENT 基于 SpinalHDL 设计了 Poseidon 加速器 IP 并基于 Vivado 中 Block Design 工具搭建完整的 FPGA 硬件系统。在软件方面，我们为 Filecoin 软件实现 Lotus 提供了访问 FPGA 硬件加速器的接口。最终，TRIDENT 能够为 Filecoin 应用提供两倍于 AMD Ryzen 5900X 处理器的 Poseidon 计算加速效果。下文将主要从 Poseidon 哈希算法概述、基于 SpinalHDL 和 Cocotb 的硬件设计、总体方案设计、加速器 IP 设计和性能测试等方面对整个 TRIDENT 项目进行详细的介绍。
+const i="/zh-cn/assets/image1-9e1613a7.png",o="/zh-cn/assets/image2-7b7b20fc.png",e="/zh-cn/assets/image3-b15b4acb.png",n="/zh-cn/assets/image4-e5ed8af3.png",l="/zh-cn/assets/image5-74f0a1a0.png",t="/zh-cn/assets/image6-5ab2a1df.png",a="/zh-cn/assets/image7-bfc65522.png",p="/zh-cn/assets/image8-462cfa81.png",s="/zh-cn/assets/image9-ecae19a3.png",d="/zh-cn/assets/image10-1092617f.png",P="/zh-cn/assets/image11-2508217f.png",c="/zh-cn/assets/image12-69f6226d.png",r="/zh-cn/assets/image13-62fe53ff.png",h="/zh-cn/assets/image14-048f6e24.png",g="/zh-cn/assets/image15-c04accbc.png",m="/zh-cn/assets/image16-2de227b5.png",S="/zh-cn/assets/image17-ecbf7b1e.png",R="/zh-cn/assets/image18-88f5d1b8.png",F="/zh-cn/assets/image19-5df924ff.png",D="/zh-cn/assets/image20-5dfde1d6.png",T="/zh-cn/assets/image21-90c388d7.png",b=[i,o,e,n,l,t,a,p,s,d,P,c,r,h,g,m,S,R,F,D,T],A={label:"万字长文，详述TRIDENT：Poseidon 哈希算法的硬件加速与实现！",description:"本文主要介绍了DatenLord团队在今年的Xilinx全球自适应计算挑战赛上获得 Big Data Analytics赛道一等奖的作品——TRIDENT：Poseidon哈希算法的硬件实现与加速。该项目基于Xilinx Varium C1100 FPGA加速卡，为 Filecoin 区块链应用中的Poseidon哈希算法提供了一套完整的硬件加速方案。在硬件方面，TRIDENT基于 SpinalHDL 设计了Poseidon加速器 IP 并基于 Vivado中Block Design 工具搭建完整的FPGA硬件系统。在软件方面，我们为 Filecoin 软件实现 Lotus 提供了访问 FPGA 硬件加速器的接口。最终，TRIDENT 能够为Filecoin应用提供两倍于 AMD Ryzen 5900X 处理器的 Poseidon 计算加速效果。下文将主要从Poseidon哈希算法概述、基于SpinalHDL和Cocotb的硬件设计、总体方案设计、加速器 IP 设计和性能测试等方面对整个TRIDENT项目进行详细的介绍。",location:"中国香港",author:["翁万正"],tags:["硬件加速"],date:"2022-06-30",title:"Ten thousand words long article, detailing the hardware acceleration and implementation of TRIDENT: Poseidon hash algorithm!"},u=[{label:"引言",level:2},{label:"0.1 Poseidon 与零知识证明",level:3},{label:"0.2 Filecoin 分布式存储网络",level:3},{label:"Poseidon 哈希算法概述",level:2},{label:"1.1Poseidon 参数",level:3},{label:"1.2 Poseidon 详细计算流程",level:3},{label:"1.3Poseidon 算法特点",level:3},{label:"基于 SpinalHDL 和 Cocotb 的硬件设计与验证",level:2},{label:"2.1 SpinalHDL 和 Cocotb 概述",level:3},{label:"2.2 SpinalHDL 在硬件设计中的优势",level:3},{label:"2.3Cocotb 在验证中的优势",level:3},{label:"总体方案设计",level:2},{label:"3.1 开发平台",level:3},{label:"3.2 加速系统设计",level:3},{label:"加速器 IP 设计",level:2},{label:"4.1 模加电路的设计",level:3},{label:"4.2 模乘电路的设计",level:3},{label:"4.3 加速器架构设计",level:3},{label:"性能测试",level:2},{label:"5.1 Vivado Implementation 报告",level:3},{label:"总结",level:2}],C=`本文主要介绍了 DatenLord 团队在今年的 Xilinx 全球自适应计算挑战赛上获得 Big Data Analytics 赛道一等奖的作品——TRIDENT: Poseidon 哈希算法的硬件实现与加速。该项目基于 Xilinx Varium C1100 FPGA 加速卡，为 Filecoin 区块链应用中的 Poseidon 哈希算法提供了一套完整的硬件加速方案。在硬件方面，TRIDENT 基于 SpinalHDL 设计了 Poseidon 加速器 IP 并基于 Vivado 中 Block Design 工具搭建完整的 FPGA 硬件系统。在软件方面，我们为 Filecoin 软件实现 Lotus 提供了访问 FPGA 硬件加速器的接口。最终，TRIDENT 能够为 Filecoin 应用提供两倍于 AMD Ryzen 5900X 处理器的 Poseidon 计算加速效果。下文将主要从 Poseidon 哈希算法概述、基于 SpinalHDL 和 Cocotb 的硬件设计、总体方案设计、加速器 IP 设计和性能测试等方面对整个 TRIDENT 项目进行详细的介绍。
Poseidon 是一种全新的面向零知识证明(ZKP: Zero-Knowledge Proof)密码学协议设计的哈希算法。相比同类算法，包括经典的 SHA-256、SHA-3 以及 Pedersen 哈希函数，在零知识证明的应用场景下，Poseidon 能够显著地降低证明生成和验证的计算复杂度，极大地提升零知识证明系统整体的运行效率。基于上述优点，Poseidon 目前已被广泛应用在了各种区块链项目当中，包括去中心化存储系统 Filecoin、加密货币 Mina Protocol 和 Dusk Network 等，主要用于加速其中的零知识证明系统。
RF 次 Full Round 循环和 RP 次 Partial Round 循环组成。两种循环的计算流程基本相似，都依次包括 AddRoundConstant、SBox 和 MDSMixing 三个阶段，在这三个阶段分别完成常数模加、五次方模幂和向量—矩阵乘法，两者唯一的区别在于 Partial Round 在 Sbox 阶段只需要完成中间状态第一个元素的计算。Full Round 和 Partial Round 每次循环/迭代的计算流程如下图(a)和(b)所示。如果将 Poseidon 哈希函数的所有循环都依次展开，可以将其看成是一条单向的数据流，在该数据流上不断地进行模加、模幂和矩阵运算。
基于上述算法流程的定义，本次课题中实现的 Poseidon 加速器的具体硬件架构如下图所示。在 Poseidon 单次迭代的算法流程的基础上, 加速器的实现针对具体的 FPGA 架构特点和硬件资源限制做了如下几点优化：
-在上文中介绍的 FPGA 硬件系统和其中 Poseidon 加速器 IP 的基础上，我们通过 Vivado 集成开发环境将其实现在了 Varium C1100 FPGA 加速卡上，该板卡搭载了 Xilinx Virtex UltraScale+系列的 FPGA 芯片，具体芯片型号为具体型号为 XCU55N-FSVH2892-2L-E。整个硬件系统实现(Implementation)后的报告以及计算性能的测试结果如下：
整体硬件加速系统综合实现后逻辑资源消耗情况如下表所示：
-各项 FPGA 资源中 DSP Slices(70.01%)和 LUT(61.15%)的消耗最多, 主要用于 255-Bit Montgomery 模乘电路的实现上。这两项资源的不足也限制了在加速器中配置更多模乘器来提升计算并行度和整体的加速性能。
在时序上，实现(Implementation)后 Poseidon 加速器刚好能够满足 100MHz 工作频率的要求。关键路径上，建立(set up)时间的余量为 0.069ns，保持(hold)时间的余量为 0.01ns。
除了资源和时序外，FPGA 实现后的功耗信息如下图所示。由下图可见，在运行我们设计的加速器硬件时，FPGA 芯片的整体功耗在 24.7W 左右。而我们在性能测试中使用的 RTX 3070 GPU 加速卡的运行功耗在 120W 左右。
@@ -262,7 +262,7 @@ const i="/zh-cn/assets/image1-9e1613a7.png",o="/zh-cn/assets/image2-7b7b20fc.png优化加速器架构：由于需要适配 Filecoin Poseidon 计算实例中不同大小的输入数据，目前在输入较小的情况下加速器中存在一些冗余的运算单元。通过进一步优化加速器的整体架构，使得在不同长度的输入数据下，所有运算单元都能得到更好的利用，能够进一步提升整体的加速性能。
SpinalHDL 是一种开源的高级硬件描述语言，它可以作为 VHDL 或 Verilog 的替代，Charles Papon 在 2014 年创建后，伴随着数年来开源硬件设计的蓬勃发展，在多方面显露出优势，譬如：它专注于高效的硬件描述，而不是事件驱动；作为一种基于 Scala 的 DSL，能够借助现有的 Scala 语言特性和开发工具提供强大、易用、高效的硬件设计能力。
+const n="/zh-cn/assets/image1-b917417e.jpg",o="/zh-cn/assets/image1-50beaba8.png",a=[n,o],t={label:"倒计时5天：SpinalHDL应用前景探索线上研讨会",description:"SpinalHDL是一种开源的高级硬件描述语言，它可以作为VHDL或Verilog的替代，Charles Papon 在2014年创建后，伴随着数年来开源硬件设计的蓬勃发展，在多方面显露出优势，譬如：它专注于高效的硬件描述，而不是事件驱动；作为一种基于Scala的DSL，能够借助现有的Scala语言特性和开发工具提供强大、易用、高效的硬件设计能力。达坦科技采用硬件加速提升存储性能，目前采用FPGA实现存储相关场景的性能加速。SpinalHDL是达坦科技在产品中使用的硬件描述语言之一，因此，达坦科技也一直热心于推广SpinalHDL在业界的落地应用。在2023年12月10日，我们将联合SpinalHDL社区及该语言的创建者 Charles Papon 举办 《2023 SpinalHDL应用前景探索》的线上研讨会，分为两个Track。",location:"中国香港",date:"2023-12-05",title:"Countdown to 5 days: SpinalHDL application prospect exploration online seminar"},p=[{label:"Tooling and flow:",level:2},{label:"Projects :",level:2}],s=`SpinalHDL 是一种开源的高级硬件描述语言，它可以作为 VHDL 或 Verilog 的替代，Charles Papon 在 2014 年创建后，伴随着数年来开源硬件设计的蓬勃发展，在多方面显露出优势，譬如：它专注于高效的硬件描述，而不是事件驱动；作为一种基于 Scala 的 DSL，能够借助现有的 Scala 语言特性和开发工具提供强大、易用、高效的硬件设计能力。
达坦科技采用硬件加速提升存储性能，目前采用 FPGA 实现存储相关场景的性能加速。SpinalHDL 是达坦科技在产品中使用的硬件描述语言之一，因此，达坦科技也一直热心于推广 SpinalHDL 在业界的落地应用。
在 2023 年 12 月 10 日，我们将联合 SpinalHDL 社区及该语言的创建者 Charles Papon 举办 《2023 SpinalHDL 应用前景探索》 的线上研讨会，分为两个 Track。
会议链接：
https://zoom.us/j/82302372789?pwd=OYsFCbiW06KqC4U83ZKsZwefM75gJr.1
对开源硬件和敏捷开发感兴趣的朋友，可以添加达坦科技小助手的微信，加入达坦科技硬件群。
-达坦科技自成立以来积极探索软硬件深度融合，专注于打造新一代的开源跨云存储平台，以满足不同行业客户对数据跨云、跨数据中心高性能访问的需求。
今年以来陆续发声，将达坦科技开源项目 async-rdma 的技术实践和案例对外输出，坚定地做 Rust 语言的布道，也将达坦科技探索的新一代硬件敏捷开发的研究成果在各硬件技术大会上做分享（本周的次条为达坦科技的团队在南京参加中国计算机学会芯片大会的回顾）。
目前，我们将整个库放在了 Github.com/datenlord/async-rdma 上，并且也在持续迭代中，欢迎感兴趣用 Rust 语言实现高性能编程的你前来讨论。
有意加入 Rust 前沿交流讨论群，请添加小助手微信：
-DatenLord Hackathon 2023 正式启动！ 达坦科技基于其跨云分布式文件系统 DatenLord 项目，结合 AI 大模型时代背景，搭建了擂台，在此正式向您发出邀约！
本次大赛赛题深刻有趣，奖品丰厚多样，借此机会您不仅可以尽情施展才华、与来自全国各地优秀的青年才俊们同台 PK，更将有机会与优秀的评委教师对话交流。Clock is Ticking！无需犹豫，行动起来，抓住机遇，创造奇迹！
如有任何问题欢迎联系达坦科技微信小助手：DatenLord_Tech 或发送邮件至
info@datenlord.com
让我们一起在 Hackathon2023 的舞台上尽情释放创意的火花，期待与优秀的你碰撞出新的想法！
`;export{n as assetURLs,l as default,e as metadata,s as toc}; +让我们一起在 Hackathon2023 的舞台上尽情释放创意的火花，期待与优秀的你碰撞出新的想法！
`;export{n as assetURLs,s as default,e as metadata,l as toc}; diff --git a/zh-cn/assets/index-b1ba4736.js b/zh-cn/assets/index-29c0b7ce.js similarity index 98% rename from zh-cn/assets/index-b1ba4736.js rename to zh-cn/assets/index-29c0b7ce.js index 17ef944..1b821d3 100644 --- a/zh-cn/assets/index-b1ba4736.js +++ b/zh-cn/assets/index-29c0b7ce.js @@ -1,4 +1,4 @@ -const e="/zh-cn/assets/cover-1329fc54.png",a="/zh-cn/assets/image1-b7df4899.png",s="/zh-cn/assets/image2-a77c94e1.jpg",t=[e,a,s],r={label:"计算机体系结构 | MIT Training Q&A及小贴士",description:"在2023年初，达坦科技发起成立硬件设计学习社区，邀请所有有志于从事数字芯片设计的同学加入我们的学习互助自学小组，以理解数字芯片设计的精髓，强化理论知识的同时提升实操技能，继而整体提升设计能力。6.175和6.375的课程和Lab学习都有一定的难度，要求采用Bluespec语言实现RISC-V处理器，并支持多级流水、分支预测、缓存、异常处理、缓存一致性等功能。此外，Lab环节还涉及软硬件联合开发，要求基于所实现的RISC-V处理器运行真实的RISC-V程序，并给出性能评估。",cover:"./cover.png",location:"中国香港",author:["达坦科技"],tags:["硬件加速"],date:"2022-06-11",title:"Computer Architecture l MIT Training Q&A and Tips"},c=[{label:"MIT Training Q & A",level:2},{label:"MIT Training 小贴士",level:2},{label:"Related Resources",level:2}],i=`在 2023 年初，达坦科技发起成立硬件设计学习社区，邀请所有有志于从事数字芯片设计的同学加入我们的学习互助自学小组，以理解数字芯片设计的精髓，强化理论知识的同时提升实操技能，继而整体提升设计能力。6.175 和 6.375 的课程和 Lab 学习都有一定的难度，要求采用 Bluespec 语言实现 RISC-V 处理器，并支持多级流水、分支预测、缓存、异常处理、缓存一致性等功能。此外，Lab 环节还涉及软硬件联合开发，要求基于所实现的 RISC-V 处理器运行真实的 RISC-V 程序，并给出性能评估。
继 MIT6.175 和 MIT6.375 学习笔记之后，我们又整理了到目前为止，硬件设计学习社区里大家碰到的一些共同问题，希望我们的回复以及学习贴士对于想啃下这两门高难度课程，并想从事数字芯片设计的工程师或同学有所帮助。
计算机体系结构｜ MIT6.175 和 MIT6.375 学习笔记
达坦科技硬件设计学习社区持续开放，若想询问加入细节，请添加下方小助手微信号或邮件info@datenlord.com
-blue-ethernet 项目使用 Bluespec SystemVerilog(BSV)硬件描述语言实现了一系列在 FPGA 上加速网络数据包处理的硬件模块。具体来说，其提供了用于生成和解析 Ethernet/IP/UDP 网络报文的硬件模块。此外，还提供了一个具有非阻塞高速缓存的 APR 报文处理单元，用于自动解析设备的物理 MAC 地址。
除了构建标准的 UDP/IP/Ethernet 协议栈，blue-ethernet 还增加了对 RoCE(RDMA over Converged Ethernet)协议的支持，具体包括：
@@ -201,7 +201,7 @@ module mkMacMetaDataAndUdpIpStream#(mkArpProcessor 集成了 MAC 地址信息缓存单元 mkArpCache 以及对 ARP 报文的解析和生成模块。在处理 ARP 请求和响应时，mkArpProcessor 既可作为请求端，在 Cache Miss 时发出 ARP 请求报文并接收从目标设备返回的 ARP 响应报文。同时也可作为被请求端，接收其他设备发出的 ARP 请求报文并将自己的 MAC 地址信息通过 ARP 响应返回给请求端。
-interface ArpProcessor;
interface PipeOut#(DataStream) arpStreamOut;
interface PipeOut#(MacMetaData) macMetaDataOut;
@@ -231,7 +231,7 @@ endinterface
module mkGenericUdpIpEthRx#(Bool isSupportRdma)(UdpIpEthRx)
关于项目更多的详细信息可关注链接:
-https://github.com/wengwz/blue-ethernet
`;export{I as assetURLs,C as default,P as metadata,D as toc}; +https://github.com/wengwz/blue-ethernet
`;export{I as assetURLs,b as default,P as metadata,D as toc}; diff --git a/zh-cn/assets/index-35dfbee0.js b/zh-cn/assets/index-355b86cd.js similarity index 83% rename from zh-cn/assets/index-35dfbee0.js rename to zh-cn/assets/index-355b86cd.js index 28c9d38..13e5767 100644 --- a/zh-cn/assets/index-35dfbee0.js +++ b/zh-cn/assets/index-355b86cd.js @@ -1,4 +1,4 @@ -const p="/zh-cn/assets/cover-39643179.png",e="/zh-cn/assets/image1-a93ba076.jpg",t="/zh-cn/assets/image2-4624885a.gif",s="/zh-cn/assets/image3-ea54df7e.jpg",a=[p,e,t,s],c={label:"直播预告 | RDMA软件接口高层封装",description:"RDMA 作为高速通信协议被数据中心广泛使用，但是因为底层接口设计得过于繁复，对使用者造成了很大的不便，因此我们使用 Rust 语言对 RDMA 进行了一层高层封装。这次分享将介绍这层封装的做法和原理。",cover:"./cover.png",location:"香港",date:"2022-05-17",title:"RDMA Software Interface High Level Package"},l=[{label:"嘉宾介绍",level:2},{label:"讨论内容",level:2},{label:"观看方式",level:2},{label:"特别鸣谢",level:2}],n=`施继成
达坦科技联合创始人兼 CTO，复旦大学软件工程本硕，师从华为基础软件首席科学家、鸿蒙实验室主任陈海波教授。擅长操作系统内核开发、分布式系统、嵌入式系统，对分布式数据一致性有钻深的研究，发表多篇操作系统内核相关论文，累计数百次引用。毕业后曾在谷歌中国、微软亚太和阿里巴巴等公司从事分布式计算和存储等相关工作。入选 2022 年度 6 氪 S 级创业者名册，荣获中国“企业工具与底层软件”领域 “36 位 36 岁以下创业者“称号。
本次直播我们将在【腾讯会议】进行，欢迎大家观看，没时间观看直播的同学可以关注回放，会议结束后回放在阅码场官网上传，年卡阅码场会员和其他阅码场训练营专业群资深用户免费点播。
转发本文，文末留言提问、加群提问、或者现场提问，我们将赠送 1 本书，数量有限，送完为止。
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`;export{a as assetURLs,o as default,l as metadata,c as toc}; diff --git a/zh-cn/assets/index-a325ad17.js b/zh-cn/assets/index-45cca745.js similarity index 99% rename from zh-cn/assets/index-a325ad17.js rename to zh-cn/assets/index-45cca745.js index 2cf7596..83c789f 100644 --- a/zh-cn/assets/index-a325ad17.js +++ b/zh-cn/assets/index-45cca745.js @@ -1,4 +1,4 @@ -const e="/zh-cn/assets/cover-1329fc54.png",l="/zh-cn/assets/image1-03c3323d.png",s="/zh-cn/assets/image2-19f32eff.png",i="/zh-cn/assets/image3-7a5e2db9.png",a="/zh-cn/assets/image4-a055bd84.png",t="/zh-cn/assets/image5-b8622f96.png",p="/zh-cn/assets/image6-5093ee75.png",n="/zh-cn/assets/image7-9fa09d91.png",o="/zh-cn/assets/image8-84dd6aec.png",c="/zh-cn/assets/image9-2f762488.png",r="/zh-cn/assets/image10-f2b55246.png",d="/zh-cn/assets/image11-c5d501bb.png",h="/zh-cn/assets/image12-56434254.png",m="/zh-cn/assets/image13-1c12a6c5.png",u="/zh-cn/assets/image14-69943dbe.png",b="/zh-cn/assets/image15-45a7b638.png",g="/zh-cn/assets/image16-5b765721.jpg",f="/zh-cn/assets/image17-8fb19d7c.jpg",R="/zh-cn/assets/image18-c8c4d5a1.jpg",y="/zh-cn/assets/image19-fb1e5167.png",S="/zh-cn/assets/image20-a391e7d8.jpg",_=[e,l,s,i,a,t,p,n,o,c,r,d,h,m,u,b,g,f,R,y,S],v={label:"计算机体系结构｜MIT6.175和MIT6.375学习笔记",description:"在2023年初，达坦科技发起成立硬件设计学习社区，邀请所有有志于从事数字芯片设计的同学加入我们的学习互助自学小组，以理解数字芯片设计的精髓，强化理论知识的同时提升实操技能，继而整体提升设计能力。现在，完成第一期学习的同学整理了MIT6.175和MIT6.375的关键内容以及Lab实践的学习笔记。",cover:"./cover.png",location:"中国香港",author:["kazutoiris"],tags:["硬件加速"],date:"2023-05-17",title:"Computer Architecture｜MIT6.175 and MIT6.375 Study Notes"},M=[{label:"MIT 6.175",level:2},{label:"环境搭建",level:3},{label:"四种 FIFO (Lab 4)",level:3},{label:"Ready 和 Valid 握手",level:3},{label:"EHR 寄存器 (Lab4)",level:3},{label:"RISC-V (Lab5)",level:3},{label:"Branch Prediction (Lab6)",level:3},{label:"DDR3 Memory (Lab7)",level:3},{label:"Cache Coherence (Project)",level:3},{label:"MIT 6.375",level:2},{label:"Bluespec 中的一些特性",level:3},{label:"CORDIC 算法",level:3},{label:"一些常用的概念",level:2},{label:"Setup Time 、Hold Time 和 Clock-to-Q Time",level:3},{label:"SRAM",level:3},{label:"DRAM",level:3},{label:"References",level:2}],C=`在 2023 年初，达坦科技发起成立硬件设计学习社区，邀请所有有志于从事数字芯片设计的同学加入我们的学习互助自学小组，以理解数字芯片设计的精髓，强化理论知识的同时提升实操技能，继而整体提升设计能力。现在，完成第一期学习的同学整理了 MIT6.175 和 MIT6.375 的关键内容以及 Lab 实践的学习笔记。
6.175 和 6.375 的课程和 Lab 学习都有一定的难度，要求采用 Bluespec 语言实现 RISC-V 处理器，并支持多级流水、分支预测、缓存、异常处理、缓存一致性等功能。此外，Lab 环节还涉及软硬件联合开发，要求基于所实现的 RISC-V 处理器运行真实的 RISC-V 程序，并给出性能评估。希望第一期学员（GitHub:kazutoiris ）的学习笔记对想从事数字芯片设计的工程师有所帮助。
因为 Valid 快于 Ready，所以当 Ready 由有效变为无效时，线路上多发了一拍数据。这一拍数据就要新增一个 buffer 去进行缓存。
因为第一拍数据送入之前为满，而之后都是处于空的状态，所以可以当成 Depth-1 Bypass FIFO ，在空时可同时进行 deq 和 enq 操作。
（这里可以考虑一下传给 master 的 Ready 信号。如果 buffer 为空，那么必然是 Ready 的；如果 buffer 为满，那么必然不是 Ready 的。这样就可以省掉一个寄存器去为 slave 的 Ready 打一拍。）
@@ -92,7 +92,7 @@ case class Delay2() extends CReady 从有效变为无效的时候，Ready 到达晚一拍，Valid 有一拍有效数据已经送出去了。等 Ready 到达 master，已经多送出了两拍有效数据。所以这两拍数据必须被缓存起来
在数据传输刚开始的时候，第一拍数据是从 FIFO 中直出的。第二拍的时候，slave 的 Ready 送至 master。在之后的数据传输过程中，其中停滞的只有一个数据。
显而易见，可以使用 Depth-2 Conflict-Free FIFO，在非满非空的时候可以同时 deq 和 enq。master 的 Ready 信号就是 notFull，slave 的 Valid 信号就是 notEmpty。可见，所有输出均为寄存器输出。
diff --git a/zh-cn/assets/index-30613c55.js b/zh-cn/assets/index-4b85dcd8.js similarity index 98% rename from zh-cn/assets/index-30613c55.js rename to zh-cn/assets/index-4b85dcd8.js index 10dedc0..40f8708 100644 --- a/zh-cn/assets/index-30613c55.js +++ b/zh-cn/assets/index-4b85dcd8.js @@ -1,4 +1,4 @@ -const p="/zh-cn/assets/cover-266fa864.png",t=[p],o={label:"从云计算到天空计算（一）",description:"2021年，UC Berkeley的Ion Stoica和Scott Shenker，在运行系统热点话题的研讨会上，发布了“从云计算到天空计算”的论文。不同于我们都熟知的Cloud Computing(“云计算”)，Sky Computing (“天空计算”)，是云计算的未来，是指天空中有很多的云，如何解决跨云的问题，打破不同云之间的隔阂，最大化地利用跨云数据。",cover:"./cover.png",location:"海南",author:["达坦科技"],tags:["Xline"],date:"2023-01-19",title:"From Cloud Computing to Sky Computing (1)"},e=[{label:"简介",level:2},{label:"历史的回顾",level:2},{label:"从因特网获得的启示",level:2},{label:"兼容层",level:2},{label:"未完待续……",level:2}],n=`2021 年，UC Berkeley 的 Ion Stoica 和 Scott Shenker，在运行系统热点话题的研讨会上，发布了“从云计算到天空计算”的论文。不同于我们都熟知的 Cloud Computing(“云计算”)，Sky Computing (“天空计算”)，是云计算的未来，是指天空中有很多的云，如何解决跨云的问题，打破不同云之间的隔阂，最大化地利用跨云数据。
达坦科技的使命正如同论文中描述的“天空计算”的愿景：打造下一代云计算平台，让云之间没有隔阂。为此，新年伊始，我们翻译了这篇论文，将分两期发布。如下是“从云计算到天空计算”的第一部分。
虽然开源软件解决了天空计算中的绝大多数问题, 但是还有一个问题没有解决, 那就是存储问题, 因为每一家云厂商都会提供自己的存储接口。幸运的是已经有一个方案提供 S3 兼容的接口, 甚至一些云厂商自己也会提供 S3 兼容的接口。更进一步, 云平台之间的数据访问应该是可行的, 不会受到阻碍。
达坦科技（DatenLord）推出的开源分布式 KV 存储 Xline，就是针对多数据中心场景，实现数据的高性能跨云、跨数据中心共享访问，并保证数据的一致性，方便业务系统实现多地多中心多活部署。
-GitHub 链接：Https://github.com/datenlord/Xline
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`;export{p as assetURLs,n as default,o as metadata,e as toc}; diff --git a/zh-cn/assets/index-817e2d04.js b/zh-cn/assets/index-4c405f89.js similarity index 98% rename from zh-cn/assets/index-817e2d04.js rename to zh-cn/assets/index-4c405f89.js index b771b2c..08f6deb 100644 --- a/zh-cn/assets/index-817e2d04.js +++ b/zh-cn/assets/index-4c405f89.js @@ -1,4 +1,4 @@ -const v="/zh-cn/assets/cover-92745c95.jpg",e="/zh-cn/assets/image1-638abd39.png",s="/zh-cn/assets/image2-2a8f796e.gif",p="/zh-cn/assets/image3-ae1841b7.png",a="/zh-cn/assets/image4-5bf432ec.png",n="/zh-cn/assets/image5-81eb5b8d.png",l="/zh-cn/assets/image6-537c8738.png",o="/zh-cn/assets/image7-b58de99e.png",i="/zh-cn/assets/image8-c6334c83.png",t="/zh-cn/assets/image9-6340ddaa.png",c="/zh-cn/assets/image10-ac1b70de.png",r="/zh-cn/assets/image11-1f1870d2.png",_="/zh-cn/assets/image12-01c249ea.png",m="/zh-cn/assets/image13-a48112ad.png",u="/zh-cn/assets/image14-d780d4f2.png",d="/zh-cn/assets/image15-f58a4d86.png",h="/zh-cn/assets/image16-79c3985b.png",k="/zh-cn/assets/image17-863e7adb.png",f="/zh-cn/assets/image18-931263d9.png",g="/zh-cn/assets/image19-8f35c101.png",b="/zh-cn/assets/image20-ef5a452f.png",P="/zh-cn/assets/image21-ebff1568.png",j="/zh-cn/assets/image22-b3b3dbaa.png",F="/zh-cn/assets/image23-12fff2c5.png",w=[v,e,s,p,a,n,l,o,i,t,c,r,_,m,u,d,h,k,f,g,b,P,j,F],T={label:"数据流式编程在硬件设计中的应用",description:"数据流式编程（Dataflow Programming）是一种存在已久的程序设计范式，可以追溯到19世纪60年代，由MIT的Jack Dennis教授开创。",cover:"./cover.jpg",location:"中国香港",author:["米明恒"],tags:["硬件加速"],date:"2023-10-26",title:"Application of data flow programming in hardware design"},S=[{label:"数据流式编程的思想",level:2},{label:"数据流式编程思想简介",level:3},{label:"软件开发中的数据流式编程思想",level:3},{label:"软件数据流 vs 硬件数据流",level:3},{label:"数据流思想与状态机思想的对比",level:3},{label:"Bluespec 语言及其流式编程框架 PAClib",level:2},{label:"Bluespec SystemVerilog(BSV)和 PAClib 简介",level:3},{label:"PAClib 中的基础开发组件",level:3},{label:"IFFT 应用实例",level:2},{label:"需求背景",level:3},{label:"代码实现",level:3},{label:"写在最后",level:2}],y=`数据流式编程（Dataflow Programming）是一种存在已久的程序设计范式，可以追溯到 19 世纪 60 年代，由 MIT 的 Jack Dennis 教授开创。
图 14 mkIfThenElse 节点示意图
mkIfThenElse 可以实现分支逻辑。输入数据是一个 Tuple2#(a, Bool)类型，该节点会根据 Bool 类型的取值将数据包路由到 pipeT 或者 pipeF 子节点。其内部具有一个 FIFO 结构用于存储 Token，从而实现在 pipeT 和 pipeF 两个节点所需处理周期不一致时起到保序的作用。
此外，PAClib 中还提供了 mkIfThenElse_unordered 变种实现，当对输入和输出之间的数据没有严格的顺序要求时，可以使用这个变种来简化设计。For 循环 使用 mkForLoop 可以创建条件分支，其定义及示意图如下：
图 15 mkForLoop 节点示意图
mkForLoop 需要通过 n_iters 参数传入循环次数。在实现逻辑上，Loop Control Logic 内部有一个共享队列，外部进入的新数据和经过循环体执行过一次处理的数据，都会被放到这个队列中。每个新进入的数据都会被打上一个 Tag，Tag 的值为循环次数，这个 Tag 伴随着数据在循环中流动，每流动一次，Tag 减一，Loop Control Logic 在从共享队列中取出数据时，会根据 Tag 的计数值决定将其送入 mkLoopBody 节点还是 mkFinal 节点。内部有两条 Rule，分别独立负责把新数据和正在循环的数据放入 FIFO 中，为循环提供了内在动力（图中 Pump 标注路径）。
注意，由于 mkLoopBody 也可能是一个需要多拍才能完成的节点，因此可以有多个数据包同时在流水线中进行循环。
如上述代码片段和图 20 所示，通过 mkMap_fn_with_funnel_indexed 函数的第一个参数来决定实例化多少个 f_radix4 计算单元，从而改变计算的并行度。
let permuter = mkFn_to_Pipe_Buffered (False, f_permute,
param_buf_permuter_output);
图 21 在不同位置插入流水线寄存器
如上述代码片段和图 21 所示，通过 mkFn_to_Pipe_Buffered 函数的两个输入参数来控制是否加入 FIFO，从而实现在流水线或组合逻辑之间的切换，使得程序可以在时序上做出简单的调整。
return mkCompose (grouper,
@@ -286,4 +286,4 @@ endfunction
参考资料：
[1] https://en.wikipedia.org/wiki/Dataflow_programming
[2] Rishiyur S. Nikhil. Two uses of FP techniques in HW design[EB/OL]. 2010[].
-http://www.cs.ox.ac.uk/ralf.hinze/WG2.8/27/slides/rishiyur2.pdf.
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+http://www.cs.ox.ac.uk/ralf.hinze/WG2.8/27/slides/rishiyur2.pdf.
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2022 年 8 月 5 日-6 日，**一年一度的中国开源基础设施活动日（OpenInfra Days China）**即将在线上举行。本次会议没有限定一个统一的主题，主要聚焦云计算基础设施、云原生技术与应用实践、开源治理、5G、算力网络与边缘计算五大主题方向。
云计算基础设施分论坛主要聚焦云计算基础设施领域的前沿技术和优秀实践，围绕多硬件架构和多操作系统支持、人工智能技术应用、网络与存储，数据处理 DPU 及其他加速硬件、硬件自动化和智能运维等方面展开技术分享和探讨。达坦科技联合创始人施继成将在这一分论坛做题为当 RDMA 遇到 Rust 的专题分享。
@@ -10,4 +10,4 @@ const s="/zh-cn/assets/cover-48216986.png",t="/zh-cn/assets/image1-02771bf0.jpg"
参会方式
想要了解更多达坦科技为什么选择 Rust 做 RDMA 库，以及开发设计背后的理念、逻辑、和实践经验，欢迎扫描海报二维码，免费注册报名。
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在上一篇源码解读的文章（
Xline 源码解读（三） —— CURP Server 的实现
）中，我们简单阐述了 Xline 的 Curp Server 是如何实现的。接下来，就让我们话接上回，继续深入地来了解 Curp Server 中的一些核心的数据结构，特别是 conflict_checked_channel 和 command worker，它们相互协作，共同推动着 CURP Server 内部状态机状态转换。
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针对第一个问题，我们可以将所有的命令都看成是一张有向无环图中的顶点，而将冲突关系视为图中顶点之间的有向边。假设命令 A 和命令 B 之间存在冲突（命令的抵达顺序为先 A 后 B），我们便可将冲突关系看成是 A 和 B 之间的一条弧<A, B>，其中弧头总是指向后进来的顶点（这一顺序性就保证了图中不会出现环形冲突）。
一旦我们将冲突关系定义为一个有向无环的非连通图中的一条边，那么执行某个命令时所需要计算的冲突顺序问题，就转换成了一个求有向无环图中，该命令所在的连通分量的拓扑排序问题。针对每个命令，successors（也就是后继） 保存了哪些 cmd 与当前 cmd 冲突，successors 的长度就是该 顶点的出度。而 predecessor_cnt （前驱数）则代表了这个 cmd 与之前的多少个 cmd 存在冲突，也就是该顶点元素的入度。
同样回到我们前面所提到的 A、B、C 的例子当中，当我们使用 DAG 来描述命令的冲突关系，其情况如下图所示。
-
+
当 cmd_worker 从 channel 当中接收命令时，channel 只需要遍历这个有向无环图中的每一个连通分量，并找到第一个入度为 0 的顶点即可。只有当 command 执行完毕后，channel 才会更新 B 的 predecessor_cnt，以解决 A 与 B 之间的冲突关系。
状态机引擎的架构
正如我们在文章开头所说的那样，冲突检测队列和 command worker 共同组成了 Curp Server 的状态机引擎。冲突检测队列向 command worker 提供无冲突的命令，而 command worker 则负责执行这些命令，并根据结果推动更新冲突检测队列当中的冲突关系。
从结构上来看，Curp Server 状态机引擎是由三对 channel 和一个 filter 构成，其中这三对 channel 分别为：(send_tx，filter_rx)、(filter_tx, recv_rx) 以及 （done_tx, done_rx）具体的结构可以参考下图。
-
+
其数据流方向为：send_tx -> filter_rx -> filter -> filter_tx -> recv_rx -> done_tx -> done_rx
其中，send_tx 为 RawCurp 对象所拥有，负责在 propose（对应了 curp 的 fast path）、以及应用日志 apply（对应了 curp 的 slow path） 时向冲突检测队列投递对应的 CEEvent。冲突检测队列则会在计算出冲突顺序后，将 CEEvent 转换成为 Task 并通过 (filter_tx, recv_rx) 投递到 command worker 当中执行。command worker 在执行完 Task 后将结果通过 (done_tx, done_rx) 反馈到冲突检测队列中，并更新队列中依赖图中的顶点信息。
状态是如何转换的
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Xline 是什么？我们为什么要做 Xline？
Xline 是一个基于 Curp 协议的，用于管理元数据的分布式 KV 存储。 现有的分布式 KV 存储大多采用 Raft 共识协议，需要两次 RTT 才能完成一次请求。当部署在单个数据中心时，节点之间的延迟较低，因此不会对性能产生大的影响。
但是，当跨数据中心部署时，节点之间的延迟可能是几十或几百毫秒，此时 Raft 协议将成为性能瓶颈。Curp 协议就是为了解决这个问题而设计的。它可以在命令不冲突的情况下减少一个 RTT，从而提高性能。因此，Xline 旨在实现高性能的数据访问和跨数据中心场景下的强一致性。
@@ -36,4 +36,4 @@ const e="/zh-cn/assets/cover-eeda38bf.png",l=[e],i={label:"Xline v0.2.0：一个
Curp 相关文章:
https://medium.com/@datenlord/curp-revisit-the-consensus-protocol-384464be1600
Xline 官网：www.xline.cloud
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内容简介
随着互联网和云计算的业务规模越来越大，单个数据中心已经无法满足业务的需求，业务系统从单数据中心向多数据中心发展，多地多中心多活部署的需求也越来越普遍。多数据中心架构最大的挑战是，如何保证数据跨数据中心访问的一致性和性能。比如索引、权限、配置等这类需要跨数据中心共享访问的元数据，如何在多中心竞争修改的场景下，仍然能保持一致性，并且保证访问性能。
传统单数据中心解决方案无法满足跨数据中心的场景对性能和一致性的需求。DatenLord 推出开源的分布式 KV 存储 Xline，就是针对多数据中心场景，实现数据的高性能跨云、跨数据中心共享访问，并且保证数据的一致性，方便业务系统实现多地多中心多活部署。
本周六（10 月 15 日）下午 3 点，达坦科技和 Rust 语言中文社区合作，由达坦科技的联合创始人施继成在 Rust 唠嗑室做开源分布式存储技术的分享，介绍 Xline 是如何实现高性能跨数据中心的数据一致性管理。欢迎大家预约收看！
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循环冗余校验码，即 Cyclic Redundancy Check (CRC), 是一种在各种通信系统中广泛应用的检错机制。CRC 算法的工作原理和哈希函数类似，具体来说，其对任意长度的数据计算出一段唯一的标识（校验和）, 然后根据这个标识来判断该数据在传输过程中是否发生变化。CRC 检错码在实际生活中有着广泛的应用，诸如网络通信，存储系统等场景下都需要 CRC 来保证数据传输的正确性。而不同的应用场景往往需要采用不同的 CRC 配置参数，同时对计算的性能也有不同的需求。例如，在基于 Ethernet 协议的网络传输中需要采用 IEEE802-3 协议所规定的 CRC 参数，同时需要高吞吐率的 CRC 实现以和网络带宽相匹配。
对于一个具体的通信系统，CRC 既可以通过软件编程也可以硬件电路的形态来实现。相较于网络上丰富的软件库，开源的 CRC 硬件实现却相对落后，尤其是面向高性能的应用场景。例如，下述链接都提供了参数可配置的 CRC 硬件电路生成器，但这些实现方式都是直接将 CRC 算法映射到组合逻辑电路上，这往往会导致较长的组合逻辑延时进而降低电路的整体工作频率，无法满足高吞吐率的需求。
@@ -172,7 +172,7 @@ const s="/zh-cn/assets/image1-85650830.png",a="/zh-cn/assets/image2-d3ac686f.png
);
发起 CRC 计算时原始数据需要按照大端字节序进行传输，即高位字节需要优先传输。假设 CRC 电路输入 AXI-Stream 总线数据位宽为 32-bit (4-byte), 若要传输 80-bit (10-byte)的数据，那么每一帧需要传输的内容如下图所示:
-blue-crc 项目基于 Bluespec SystemVerilog 硬件描述语言实现，因此对于使用 BSV 的设计者，可以直接通过实例化的方式使用 CRC 模块。详细的使用步骤如下:
[1] Y. Sun and M. S. Kim, "A Table-Based Algorithm for Pipelined CRC Calculation," 2010 IEEE International Conference on Communications, Cape Town, South Africa, 2010, pp. 1-5, doi: 10.1109/ICC.2010.5501903.
-[2] Sun Y, Kim M S. A pipelined CRC calculation using lookup tables[C]//2010 7th IEEE Consumer Communications and Networking Conference. IEEE, 2010: 1-2.
`;export{y as assetURLs,F as default,E as metadata,x as toc}; +[2] Sun Y, Kim M S. A pipelined CRC calculation using lookup tables[C]//2010 7th IEEE Consumer Communications and Networking Conference. IEEE, 2010: 1-2.
`;export{f as assetURLs,v as default,y as metadata,x as toc}; diff --git a/zh-cn/assets/index-04adf0e9.js b/zh-cn/assets/index-7df3558a.js similarity index 93% rename from zh-cn/assets/index-04adf0e9.js rename to zh-cn/assets/index-7df3558a.js index 7971ebf..faf9950 100644 --- a/zh-cn/assets/index-04adf0e9.js +++ b/zh-cn/assets/index-7df3558a.js @@ -1,4 +1,4 @@ -const t="/zh-cn/assets/cover-9c53ea5f.png",n="/zh-cn/assets/image1-52cf1c3c.jpg",s="/zh-cn/assets/image1-0a18e154.png",o=[t,n,s],a={label:"SpinalHDL应用前景探索线上研讨会",description:"新一代硬件描述语言SpinalHDL的发明人Charles Papon说，SpinalHDL始于2014年，最初是作为VHDL/Verilog的替代而做的创新尝试，伴随着数年来开源硬件设计的蓬勃发展，基于开源技术的硬件设计方法和范式逐渐受到业界的关注，那么SpinalHDL有哪些最新的进展和落地实践呢？",cover:"./cover.png",location:"中国香港",date:"2022-12-08",title:"SpinalHDL Application Prospect Exploration Online Seminar"},p=[{label:"线上研讨会",level:2}],r=`新一代硬件描述语言 SpinalHDL 的发明人 Charles Papon 说，SpinalHDL 始于 2014 年，最初是作为 VHDL/Verilog 的替代而做的创新尝试，伴随着数年来开源硬件设计的蓬勃发展，基于开源技术的硬件设计方法和范式逐渐受到业界的关注，那么 SpinalHDL 有哪些最新的进展和落地实践呢？
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达坦科技（DatenLord） 致力于打造高性能跨云存储，其通过软硬件深度融合的方式打破云之间的壁垒，实现高性能跨云数据访问，提供海量异地、异构数据的统一存储访问机制，为云上应用提供高性能安全存储支持。达坦科技采用硬件加速提升存储性能，目前采用 FPGA、ASIC 实现存储相关场景的性能加速。SpinalHDL 是达坦科技在产品中使用的硬件描述语言之一，达坦科技也一直热心于推广 SpinalHDL 在业界的落地应用。
为了让对开源硬件感兴趣的朋友进一步了解 SpinalHDL，在北京时间 2022 年 12 月 16 日下午 17:00-21:00，达坦科技联合 SpinalHDL 社区举办一场题为《SpinalHDL 应用前景探索》的线上研讨会（Webinar），本研讨会分三个讨论分主题，分别为：数据通路加速（Datapath/Accelerations）、复杂系统设计案例（Design）、硬件设计流程 （Flow）。
@@ -11,4 +11,4 @@ const t="/zh-cn/assets/cover-9c53ea5f.png",n="/zh-cn/assets/image1-52cf1c3c.jpg" 会议号：830 6630 7799对开源硬件感兴趣的朋友，可以添加小助手微信，加入达坦科技硬件群。
-在 Xline 早期的原型阶段，我们采用了基于内存的存储来实现数据的持久化。这虽然简化了 Xline 原型设计的复杂度，提高了项目的开发和迭代速度，但带来的影响也是显著的：由于数据都存储在内存当中，因此一旦当进程 crash 后，节点的数据恢复需要依赖于从其他正常节点上拉取全量数据，这就需要较长的恢复时间。
基于此方面的考虑，Xline 在最新发布的版本 v0.3.0 中引入了一个 Persistent Storage Layer，来将数据持久化到磁盘当中，同时向上层调用方屏蔽掉无关的底层细节。
## 存储引擎选型
@@ -476,4 +476,4 @@ StorageEngine Trait 定义（engine/src/engine_api.rs）：在 v0.3.0 的新版本中，我们除了引入了 Persistent Storage Layer 以外，还对 CURP 的部分内容做了一些大型的重构。在重构完毕，添加新功能后，前不久通过了 validation test 和 Integration test。性能部分的测试信息，已经在 Xlinev0.4.0 中释放出来。
性能报告请参考链接：
-https://github.com/datenlord/Xline/blob/master/img/xline-key-perf.png
`;export{m as assetURLs,k as default,y as metadata,f as toc}; +https://github.com/datenlord/Xline/blob/master/img/xline-key-perf.png
`;export{m as assetURLs,f as default,y as metadata,k as toc}; diff --git a/zh-cn/assets/index-982981c3.js b/zh-cn/assets/index-982981c3.js deleted file mode 100644 index ad62cf6..0000000 --- a/zh-cn/assets/index-982981c3.js +++ /dev/null @@ -1,2974 +0,0 @@ -var GE=(e,t)=>()=>(t||e((t={exports:{}}).exports,t),t.exports);var kK=GE((DK,Gc)=>{(function(){const t=document.createElement("link").relList;if(t&&t.supports&&t.supports("modulepreload"))return;for(const i of document.querySelectorAll('link[rel="modulepreload"]'))n(i);new MutationObserver(i=>{for(const o of i)if(o.type==="childList")for(const a of o.addedNodes)a.tagName==="LINK"&&a.rel==="modulepreload"&&n(a)}).observe(document,{childList:!0,subtree:!0});function r(i){const o={};return i.integrity&&(o.integrity=i.integrity),i.referrerPolicy&&(o.referrerPolicy=i.referrerPolicy),i.crossOrigin==="use-credentials"?o.credentials="include":i.crossOrigin==="anonymous"?o.credentials="omit":o.credentials="same-origin",o}function n(i){if(i.ep)return;i.ep=!0;const o=r(i);fetch(i.href,o)}})();var Vo=typeof globalThis<"u"?globalThis:typeof window<"u"?window:typeof global<"u"?global:typeof self<"u"?self:{};function Uw(e){return e&&e.__esModule&&Object.prototype.hasOwnProperty.call(e,"default")?e.default:e}function XE(e){if(e.__esModule)return e;var t=e.default;if(typeof t=="function"){var r=function n(){if(this instanceof n){var i=[null];i.push.apply(i,arguments);var o=Function.bind.apply(t,i);return new o}return t.apply(this,arguments)};r.prototype=t.prototype}else r={};return Object.defineProperty(r,"__esModule",{value:!0}),Object.keys(e).forEach(function(n){var i=Object.getOwnPropertyDescriptor(e,n);Object.defineProperty(r,n,i.get?i:{enumerable:!0,get:function(){return e[n]}})}),r}var l={},KE={get exports(){return l},set exports(e){l=e}},Uu={},N={},QE={get exports(){return N},set exports(e){N=e}},ke={};/** - * @license React - * react.production.min.js - * - * Copyright (c) Facebook, Inc. and its affiliates. - * - * This source code is licensed under the MIT license found in the - * LICENSE file in the root directory of this source tree. - */var hl=Symbol.for("react.element"),qE=Symbol.for("react.portal"),ZE=Symbol.for("react.fragment"),JE=Symbol.for("react.strict_mode"),eT=Symbol.for("react.profiler"),tT=Symbol.for("react.provider"),rT=Symbol.for("react.context"),nT=Symbol.for("react.forward_ref"),iT=Symbol.for("react.suspense"),oT=Symbol.for("react.memo"),sT=Symbol.for("react.lazy"),jv=Symbol.iterator;function aT(e){return e===null||typeof e!="object"?null:(e=jv&&e[jv]||e["@@iterator"],typeof e=="function"?e:null)}var Bw={isMounted:function(){return!1},enqueueForceUpdate:function(){},enqueueReplaceState:function(){},enqueueSetState:function(){}},Gw=Object.assign,Xw={};function Ms(e,t,r){this.props=e,this.context=t,this.refs=Xw,this.updater=r||Bw}Ms.prototype.isReactComponent={};Ms.prototype.setState=function(e,t){if(typeof e!="object"&&typeof e!="function"&&e!=null)throw Error("setState(...): takes an object of state variables to update or a function which returns an object of state variables.");this.updater.enqueueSetState(this,e,t,"setState")};Ms.prototype.forceUpdate=function(e){this.updater.enqueueForceUpdate(this,e,"forceUpdate")};function Kw(){}Kw.prototype=Ms.prototype;function Bp(e,t,r){this.props=e,this.context=t,this.refs=Xw,this.updater=r||Bw}var Gp=Bp.prototype=new Kw;Gp.constructor=Bp;Gw(Gp,Ms.prototype);Gp.isPureReactComponent=!0;var Ov=Array.isArray,Qw=Object.prototype.hasOwnProperty,Xp={current:null},qw={key:!0,ref:!0,__self:!0,__source:!0};function Zw(e,t,r){var n,i={},o=null,a=null;if(t!=null)for(n in t.ref!==void 0&&(a=t.ref),t.key!==void 0&&(o=""+t.key),t)Qw.call(t,n)&&!qw.hasOwnProperty(n)&&(i[n]=t[n]);var c=arguments.length-2;if(c===1)i.children=r;else if(1生成式 AI 作为人工智能的重要分支，在语言模型、图像生成、音乐创作等领域都取得了突破性地进展。技术的发展，也伴随着机遇、挑战与难题。本周日（8 月 6 日）在北京，将由亚马逊云科技和真格基金主办，达坦科技和 INP 协办举行一场关于生成式 AI 的闭门沙龙，主题为“机遇与挑战——生成式 AI 的发展趋势和落地应用”。
+const o="/zh-cn/assets/image1-fe10a0d4.jpg",t="/zh-cn/assets/image2-86112638.jpg",n=[o,t],e={label:"倒计时6天 | 机遇与挑战-生成式AI的发展趋势和落地应用",description:"生成式AI作为人工智能的重要分支，在语言模型、图像生成、音乐创作等领域都取得了突破性地进展。技术的发展，也伴随着机遇、挑战与难题。本周日（8月6日）在北京，将由亚马逊云科技和真格基金主办，达坦科技和INP协办举行一场关于生成式AI的闭门沙龙，主题为“机遇与挑战——生成式AI的发展趋势和落地应用”。",location:"新疆",date:"2023-08-01",title:"Countdown to 6 days l Opportunities and Challenges The Development Trend of Generative AI and its Application on the Ground"},r=[],s=`生成式 AI 作为人工智能的重要分支，在语言模型、图像生成、音乐创作等领域都取得了突破性地进展。技术的发展，也伴随着机遇、挑战与难题。本周日（8 月 6 日）在北京，将由亚马逊云科技和真格基金主办，达坦科技和 INP 协办举行一场关于生成式 AI 的闭门沙龙，主题为“机遇与挑战——生成式 AI 的发展趋势和落地应用”。
我们邀请了国内外知名的 AI Infra/应用创业者、硬核 NLP/LLM 专家、咨询大咖，分享在生成式 AI 研究和实践中的经验，通过具体的案例，探讨生成式 AI 在不同领域的落地应用和挑战，揭示其对产业升级和创新的重要作用。
本次闭门沙龙邀请到的 AI Infra/应用创业者、硬核 NLP/LLM 专家、咨询大咖有（以下介绍按照姓氏字母排序）：
@@ -50,4 +50,4 @@ At Stochastic, he focus on developing Enterprise-ready LLM system that trains lo 通用工具与行业客户需求不匹配怎么办？正如大家所熟知的，无锁数据结构在并发访问中往往具有更好的访问效率和并发度。无锁数据结构的性能优势主要来自于以下两点：
第一行和前面的例子类似，第二行的语义为从 map 中寻找 key 对应的 value，获取 value 的引用，其生命周期不超过 guard 的生命周期。通过生命周期的方法，我们限定了 value 引用的使用范围为 guard 的存活范围。
本文简单介绍了 Epoch-Based Reclamation 内存管理方法，并且从接口层面介绍了 Rust 的实现和使用。同时本文也分析了 EBR 在性能上的优越性，以及 Rust 语言从语言实现的优势。之后我们还会从 crossbeam epoch 的实现细节给大家带来深入的 Rust EBR 实现的分析。
`;export{o as assetURLs,p as default,a as metadata,s as toc}; +本文简单介绍了 Epoch-Based Reclamation 内存管理方法，并且从接口层面介绍了 Rust 的实现和使用。同时本文也分析了 EBR 在性能上的优越性，以及 Rust 语言从语言实现的优势。之后我们还会从 crossbeam epoch 的实现细节给大家带来深入的 Rust EBR 实现的分析。
`;export{a as assetURLs,p as default,o as metadata,s as toc}; diff --git a/zh-cn/assets/index-5d88950d.js b/zh-cn/assets/index-a179aa93.js similarity index 88% rename from zh-cn/assets/index-5d88950d.js rename to zh-cn/assets/index-a179aa93.js index ce7568b..27dfe53 100644 --- a/zh-cn/assets/index-5d88950d.js +++ b/zh-cn/assets/index-a179aa93.js @@ -1,6 +1,6 @@ -const s="/zh-cn/assets/cover-3674aa81.jpg",t="/zh-cn/assets/image1-b73fb0ee.jpg",n=[s,t],e={label:"Rust唠嗑室：Xline-跨数据中心一致性管理",description:"随着互联网和云计算的业务规模越来越大，单个数据中心已经无法满足业务的需求，业务系统从单数据中心向多数据中心发展，多地多中心多活部署的需求也越来越普遍。多数据中心架构最大的挑战是，如何保证数据跨数据中心访问的一致性和性能。比如索引、权限、配置等这类需要跨数据中心共享访问的元数据，如何在多中心竞争修改的场景下，仍然能保持一致性，并且保证访问性能。",cover:"./cover.jpg",location:"香港",date:"2022-10-11",title:"Xline Cross Data Center Consistency Management"},o=[],a=`内容简介:
随着互联网和云计算的业务规模越来越大，单个数据中心已经无法满足业务的需求，业务系统从单数据中心向多数据中心发展，多地多中心多活部署的需求也越来越普遍。多数据中心架构最大的挑战是，如何保证数据跨数据中心访问的一致性和性能。比如索引、权限、配置等这类需要跨数据中心共享访问的元数据，如何在多中心竞争修改的场景下，仍然能保持一致性，并且保证访问性能。
传统单数据中心解决方案无法满足跨数据中心的场景对性能和一致性的需求。DatenLord 推出开源的分布式 KV 存储 Xline，就是针对多数据中心场景，实现数据的高性能跨云、跨数据中心共享访问，并且保证数据的一致性，方便业务系统实现多地多中心多活部署。
本周六（10 月 15 日）下午 3 点，达坦科技和 Rust 语言中文社区合作，由达坦科技的联合创始人施继成在 Rust 唠嗑室做开源分布式存储技术的分享，介绍 Xline 是如何实现高性能跨数据中心的数据一致性管理。欢迎大家预约收看！
-SpinalHDL 始于 2014 年，最初是作为 VHDL/Verilog 的替代而做的创新尝试，伴随着数年来开源硬件设计的蓬勃发展，基于开源技术的硬件设计方法和范式逐渐受到业界的关注。
+const p="/zh-cn/assets/cover-9e502538.png",n="/zh-cn/assets/image1-09ca1c97.jpg",s="/zh-cn/assets/image2-f93efd4a.jpg",t="/zh-cn/assets/image1-50beaba8.png",o=[p,n,s,t],r={label:"SpinalHDL的使用和开发经验研讨会",description:"SpinalHDL始于2014年，最初是作为VHDL/Verilog的替代而做的创新尝试，伴随着数年来开源硬件设计的蓬勃发展，基于开源技术的硬件设计方法和范式逐渐受到业界的关注。",cover:"./cover.png",location:"中国香港",date:"2023-07-03",title:"SpinalHDL usage and development experience workshop"},a=[],g=`SpinalHDL 始于 2014 年，最初是作为 VHDL/Verilog 的替代而做的创新尝试，伴随着数年来开源硬件设计的蓬勃发展，基于开源技术的硬件设计方法和范式逐渐受到业界的关注。
达坦科技（DatenLord） 致力于打造高性能跨云存储，其通过软硬件深度融合的方式打破云之间的壁垒，实现高性能跨云数据访问，提供海量异地、异构数据的统一存储访问机制，为云上应用提供高性能安全存储支持。
达坦科技采用硬件加速提升存储性能，目前采用 FPGA、ASIC 实现存储相关场景的性能加速。SpinalHDL 是达坦科技在产品中使用的硬件描述语言之一，达坦科技也一直热心于推广 SpinalHDL 在业界的落地应用。在 2022 年 12 月，达坦科技曾联合 SpinalHDL 社区举办一场题为《SpinalHDL 应用前景探索》的线上研讨会，收获海内外 SpinalHDL 爱好者的欢迎。
而在北京时间 2023 年 7 月 7 日下午 14:00-17:00，达坦科技将联合 SpinalHDL 社区，以及四川芯测电子技术有限公司举办一场题为 SpinalHDL 的使用和开发经验研讨会，旨在和大家分享 SpinalHDL 最新的实践、挑战和经验的分享。
@@ -13,4 +13,4 @@ const a="/zh-cn/assets/cover-9e502538.png",n="/zh-cn/assets/image1-09ca1c97.jpg" 474-6575-9473对开源硬件感兴趣的朋友，可以添加小助手微信，加入达坦科技硬件群。
-8 月 27 日，作为 2022 年第二届 RISC-V 中国峰会的同期活动，达坦科技成功举办硬件敏捷开发与验证方法学研讨。虽然是线上分享活动，但大家热情依旧，会后在“硬件敏捷开发和验证方法学讨论群”中积极互动提问。长达四小时的就新一代 HDL 在数字芯片设计方面的实践经验分享，究竟碰撞出了什么新的火花呢？下面我们一起来回顾研讨会的精彩内容。
华南理工大学计算机科学与工程学院赖晓铮副教授首先分享了 “让硬件设计像软件设计一样简单”的愿景，即开发人员编写的代码只占工作量的 10%，剩下 90%由开源芯片生态系统提供。
@@ -23,4 +23,4 @@ const n="/zh-cn/assets/cover-99998007.jpg",s="/zh-cn/assets/image1-6f9cec09.jpg"请点击如下链接：
https://t.elecfans.com/live/2113.html收看本次研讨会的回放。
也欢迎添加小助手微信，加入“硬件敏捷开发和验证方法学讨论群”，进行延伸讨论与互动，并第一时间获得后续相关活动的讯息。
无论用哪一种语言，Bluespec、Chisel、SpinalHDL 来进行硬件设计，背后扎实的硬件设计基础知识都是必不可少的，特别是体系结构，因为体系结构的主要研究对象是指令集架构、处理器架构、存储器层次结构、总线和 IO 等，而 CPU 作为当今最复杂的数字芯片之一，非常适合作为学习实践相关知识的一只“麻雀”。
虽然国内大专院校计算机科学和电子工程专业都有开设体系结构或组成原理等相关课程，但是在实操环节缺失很多内容，特别是 CPU 缓存、内存管理、异常处理相关的部分，基本上都不涉及。当达坦科技做校招或招募在校实习生的时候，看到了潜在求职者在理论和实践之间的脱节。
@@ -22,4 +22,4 @@ const l="/zh-cn/assets/cover-f142cd17.jpg",e="/zh-cn/assets/image1-9d5b5029.jpg"欢迎您预约直播，或者登陆腾讯会议观看直播：
会议号：474-6575-9473
Xline 是一款开源的分布式 KV 存储引擎，其核心目的是实现高性能的跨数据中心强一致性，提供跨数据中心的 meatdata 管理。那么 Xline 是怎么实现这种高性能的跨数据中心强一致性的呢？这篇文章就将带领大家一起来一探究竟。
那为什么 Xline 要使用 CURP 这样一种新的协议，而非 Raft 或者 Multi-Paxos 来作为底层的共识协议呢？为了说明这个问题，我们不妨先来看看 Raft 以及 Multi-Paxos 都存在什么样的问题？
下图是 Raft 协议达成共识的一个时序流程：
-在这个时序图中，我们可以了解到 Raft 协议达成共识的流程：
下图是 Multi-Paxos 协议达成共识的一个时序流程：
-在这个时序图中，我们可以了解到 Multi-Paxos 协议达成共识的流程：
Xline 是一款提供跨数据中心强一致性的分布式 KV 存储，其核心问题之一便是如何在跨数据中心这种高延迟的广域网环境中提供高性能的强一致性保证。传统的分布式共识算法，如 Raft 和 Multi-Paxos，通过让所有操作都满足持久化存储和有序性前提来保证状态机一致性。而 CURP 协议则是对达成共识的场景做了更细粒度的划分，将协议分割成了前端（fast path）和后端（slow path），前端只保证了提案会被持久化到集群当中，而后端不仅保证了持久化，也保证了所有保存了该提案的节点会按照相同的顺序执行命令，保证了状态机的一致性。
关于 CURP 协议的简介就到这里，更多的细节欢迎参考我们的其他文章和分享，如下：
Curp 共识协议的重新思考
DatenLord | Xline Geo-distributed KV Storage
`;export{s as assetURLs,o as default,p as metadata,n as toc}; +DatenLord | Xline Geo-distributed KV Storage
`;export{s as assetURLs,r as default,p as metadata,n as toc}; diff --git a/zh-cn/assets/index-427d1522.js b/zh-cn/assets/index-c44b51c6.js similarity index 93% rename from zh-cn/assets/index-427d1522.js rename to zh-cn/assets/index-c44b51c6.js index 4673d14..a61dfda 100644 --- a/zh-cn/assets/index-427d1522.js +++ b/zh-cn/assets/index-c44b51c6.js @@ -1,4 +1,4 @@ -const e="/zh-cn/assets/cover-2326b9d3.jpg",t="/zh-cn/assets/image1-62ba36d5.png",i="/zh-cn/assets/image2-238eb6f5.jpg",s="/zh-cn/assets/image3-9644e0b1.png",l=[e,t,i,s],n={label:"MIT体系结构公开课学习社区2.0版正式上线啦～",description:"随着芯片技术自主可控成为国家重要的战略发展规划，对芯片设计相关领域的人才需求也在快速增长。体系结构课程相对于硬件设计的重要性可以类比于设计模式相对于软件设计的重要性，扎实的体系结构基础是设计复杂硬件的基石。然而现实情况是，虽然国内大专院校计算机学科、电子工程学科、微电子等都有开设体系结构或组成原理等相关课程，但由于前些年对相关教学重视度不够，导致教学实践环节存在诸多缺失，毕业生掌握的技能与工业界的期望之间存在较大差距。由此，在2023年伊始，达坦科技发起成立了MIT体系结构公开课学习社区，邀请所有对硬件敏捷开发设计感兴趣的同学加入我们，组成拥有共同学习目标的互助自学小组，一起系统地学习计算机体系结构相关知识，并且通过动手项目来验证学习的成果。",cover:"./cover.jpg",location:"中国香港",date:"2023-12-14",title:"MIT Architecture Open Course Learning Community Version 2.0 is officially launched~"},a=[{label:"为什么要发起设立 MIT 体系结构公开课学习社区？",level:2},{label:"学习社区运营十个月有什么成果？",level:2},{label:"为什么要升级 MIT 体系结构公开课学习社区 2.0 版？",level:2},{label:"MIT 体系结构公开课学习社区 2.0 版有什么改进？",level:2},{label:"欢迎报名",level:2}],c=`随着芯片技术自主可控成为国家重要的战略发展规划，对芯片设计相关领域的人才需求也在快速增长。体系结构课程相对于硬件设计的重要性可以类比于设计模式相对于软件设计的重要性，扎实的体系结构基础是设计复杂硬件的基石。然而现实情况是，虽然国内大专院校计算机学科、电子工程学科、微电子等都有开设体系结构或组成原理等相关课程，但由于前些年对相关教学重视度不够，导致教学实践环节存在诸多缺失，毕业生掌握的技能与工业界的期望之间存在较大差距。
由此，在 2023 年伊始，达坦科技发起成立了 MIT 体系结构公开课学习社区，邀请所有对硬件敏捷开发设计感兴趣的同学加入我们，组成拥有共同学习目标的互助自学小组，一起系统地学习计算机体系结构相关知识，并且通过动手项目来验证学习的成果。
@@ -20,7 +20,7 @@ const e="/zh-cn/assets/cover-2326b9d3.jpg",t="/zh-cn/assets/image1-62ba36d5.png"请扫描二维码， 填写报名表，加入 MIT 体系结构公开课学习社区项目。
报名成功后，将收到邮件确认及学号。
-关于 MIT 体系结构公开课学习社区项目有任何问题或疑问，可以邮件：ta@datenlord.com或添加DatenLord 小助手微信咨询。
-2023 年 4 月 8 日，达坦科技联合南京大学、CloudWeGo、华为等技术专家成功举办了题为 Rust 💡X 的 meetup。开发者们不仅线下积极报名参与，更在线上直播中踊跃参与互动，一起探讨 Rust 作为一种强调性能、安全和并发性的编程语言的各种应用和实践。演讲者与观众间灵感与想法的不断碰撞正印证着本次的主题：用 Rust 编程语言“点亮”的任何应用、实践，和探索 Rust 的无限可能性。接下来让我们一起来回顾本次活动的精彩瞬间。
本次 meetup 首先由 《Rust 编程之道》作者、Rust 中文社区布道者张汉东老师开场，Rust 语言以安全性著称，但他演讲的主题却为 《理解 Unsafe Rust》 。张老师从为什么需要 unsafe、unsafe 能做什么，到 unsafe 安全哲学、Unsafe 编程准则，循序渐进，由浅入深地一步步讲解。最后更是引用 reddit 热帖，将 Unsafe Rust 与 Zig 进行安全性对比：Unsafe Rust 的安全哲学让开发者可以充分地思考裸指针的安全问题，对开发者有更高的要求，系统的安全性可能更好，Reddit 热帖的作者虽然推崇 Zig 策略，但 Zig 的安全策略并非百分百安全，同样需要开发者考虑一些安全因素，因此，并没有什么谁比谁更安全一说。
@@ -11,4 +11,4 @@ const t="/zh-cn/assets/cover-720e6468.jpg",e=[t],s={label:"精彩回顾｜4.8 Be《Rust for Linux 要来了，这对我们意味着什么》
-`;export{e as assetURLs,i as default,s as metadata,u as toc}; +`;export{e as assetURLs,n as default,s as metadata,u as toc}; diff --git a/zh-cn/assets/index-07db2d14.js b/zh-cn/assets/index-d735fd77.js similarity index 95% rename from zh-cn/assets/index-07db2d14.js rename to zh-cn/assets/index-d735fd77.js index 61b1fc6..7ea28fa 100644 --- a/zh-cn/assets/index-07db2d14.js +++ b/zh-cn/assets/index-d735fd77.js @@ -1,4 +1,4 @@ -const i="/zh-cn/assets/cover-964a3e23.png",e="/zh-cn/assets/image1-c300ce2e.png",n="/zh-cn/assets/image2-b3df764b.png",l="/zh-cn/assets/image3-6b1d2584.png",s="/zh-cn/assets/image4-034a33e9.png",t="/zh-cn/assets/image5-6a5e807d.png",o=[i,e,n,l,s,t],p={label:"达坦科技2023开源毕业设计实习招募中",description:"自1984年Richard Stallman发起GMU和Free Software Foundation，开源作为一种全新的软件开发和使用模式正式诞生。One for All, All for One的理念传播开后，之后的40年里在开源软件社区被无数开发者实践和传承。开源软件因其节省费用（不需要购买许可证，大大降低了IT投入成本）、安全稳定（安全漏洞少）、技术成熟、个性化定制、自主知识产权等优势获得喜人的发展，由此我们也见证了无数开源软件项目的成长和成熟",cover:"./cover.png",location:"海南",date:"2023-01-06",title:"Datan Technology 2023 Open Source Graduation Design Internship Recruitment"},a=[{label:"毕设项目的背景",level:2},{label:"细分方向",level:2},{label:"开源毕设导师组",level:2},{label:"开源毕设项目的流程",level:2},{label:"申请流程",level:2}],r=`自 1984 年 Richard Stallman 发起 GMU 和 Free Software Foundation，开源作为一种全新的软件开发和使用模式正式诞生。One for All, All for One 的理念传播开后，之后的 40 年里在开源软件社区被无数开发者实践和传承。开源软件因其节省费用（不需要购买许可证，大大降低了 IT 投入成本）、安全稳定（安全漏洞少）、技术成熟、个性化定制、自主知识产权等优势获得喜人的发展，由此我们也见证了无数开源软件项目的成长和成熟
+const o="/zh-cn/assets/cover-964a3e23.png",e="/zh-cn/assets/image1-c300ce2e.png",n="/zh-cn/assets/image2-b3df764b.png",l="/zh-cn/assets/image3-6b1d2584.png",s="/zh-cn/assets/image4-034a33e9.png",t="/zh-cn/assets/image5-6a5e807d.png",i=[o,e,n,l,s,t],p={label:"达坦科技2023开源毕业设计实习招募中",description:"自1984年Richard Stallman发起GMU和Free Software Foundation，开源作为一种全新的软件开发和使用模式正式诞生。One for All, All for One的理念传播开后，之后的40年里在开源软件社区被无数开发者实践和传承。开源软件因其节省费用（不需要购买许可证，大大降低了IT投入成本）、安全稳定（安全漏洞少）、技术成熟、个性化定制、自主知识产权等优势获得喜人的发展，由此我们也见证了无数开源软件项目的成长和成熟",cover:"./cover.png",location:"海南",date:"2023-01-06",title:"Datan Technology 2023 Open Source Graduation Design Internship Recruitment"},r=[{label:"毕设项目的背景",level:2},{label:"细分方向",level:2},{label:"开源毕设导师组",level:2},{label:"开源毕设项目的流程",level:2},{label:"申请流程",level:2}],a=`自 1984 年 Richard Stallman 发起 GMU 和 Free Software Foundation，开源作为一种全新的软件开发和使用模式正式诞生。One for All, All for One 的理念传播开后，之后的 40 年里在开源软件社区被无数开发者实践和传承。开源软件因其节省费用（不需要购买许可证，大大降低了 IT 投入成本）、安全稳定（安全漏洞少）、技术成熟、个性化定制、自主知识产权等优势获得喜人的发展，由此我们也见证了无数开源软件项目的成长和成熟
相比而言，硬件开源之路更为崎岖。因为对物理器件的依赖度更高，复杂度更高，修改难度大，硬件开源之路走得比较缓慢。虽然是一条少有人走的路，但其正确性毋庸置疑。开源芯片生态（Open Source Chip Ecosystem-OSCE）的优势,包括可以节约市场化时间，以及知识产权的成本，EDA 工具、设施和劳动力。硬件开发者也期盼硬件设计可以像软件设计一样简单。
欢迎您预约直播，或者登陆腾讯会议观看直播：
对开源毕设感兴趣的朋友，欢迎添加小助手微信，加入达坦科技开源毕设群。
-2022 年 7 月 29 日至 7 月 30 日，由中国计算机学会（CCF）集成电路设计专业委员会、容错计算专业委员会、体系结构专业委员会和信息存储技术专业委员会联合举办的学术大会中国计算机学会芯片大会在江苏南京如期圆满举行。
2022 年 CCF 芯片大会由中科院计算所孙凝晖院士、中科院微电子所刘明院士担任大会主席，集结国内外知名专家学者，围绕智能化时代的芯片技术主题，论述芯片领域国际最前沿、权威和新颖的学术观点，包括芯片设计与 EDA、新型体系架构、前沿存储技术、容错计算应用等方面的关键技术和应用前景。
达坦科技致力于软硬件深度融合的跨云存储平台，其硬件负责人吴迪带领研发团队在今年的Xilinx 全球自适应计算挑战赛上刚获得Big Data Analytics 赛道一等奖。此次，达坦科技提交的论文“基于 SpinalHDL 和 Cocotb 的 Poseidon 哈希算法硬件加速器的敏捷开发”也成功入选，并受邀在大会做分享。达坦科技的翁万正在 30 日下午领域专用架构与敏捷设计论文分组，向与会者介绍了研究背景、方法技术和实验结果。
@@ -6,4 +6,4 @@ const t="/zh-cn/assets/cover-0645adbc.jpg",o="/zh-cn/assets/image1-4a25d469.jpg"Poseidon 是一种全新的面向零知识证明的(ZKP:Zero-Knowledge Proof)密码学协议设计的哈希算法。相比经典的 SHA-256 和 Keccak 哈希函数, 在零知识证明的应用场景下, Poseidon 能够显著地减少哈希函数的约束条件进而降低证明的计算复杂度, 极大提升零知识证明系统的运行效率。Poseidon 哈希函数的计算涉及高位宽模乘和矩阵乘法运算, 需要消耗大量计算资源。为了提升哈希计算的效率, 达坦基于流水线和折叠技术提出了一种面向 FPGA 平台的 Poseidon 硬件加速器架构。
在该整体架构下, 针对高位宽模乘, 达坦科技基于 Karatsuba 乘法拆分算法实现了一种高性能蒙哥马利模乘器。针对函数中的向量—矩阵乘法计算, 达坦科技基于脉动矩阵结构提出了一种高吞吐率的硬件实现。最终, 在搭载有 Xilinx Virtex Ultrascale+ FPGA 芯片的 Varium C1100 加速卡上, 硬件加速器每秒最高能完成 0.99M 次哈希计算, 达到 AMD Ryzen 5900X 处理器 Poseidon 计算速度的两倍。
除了打造全新的广域网共识算法，达坦科技专注于自研面向存储网络的硬件加速，以期软硬件的深度融合能提升存储的性能。目前达坦科技的硬件项目 TRIDENT，已经在 Github 上开源，欢迎参与讨论：https://github.com/datenlord/TRIDENT。
`;export{a as assetURLs,i as default,n as metadata,s as toc}; +除了打造全新的广域网共识算法，达坦科技专注于自研面向存储网络的硬件加速，以期软硬件的深度融合能提升存储的性能。目前达坦科技的硬件项目 TRIDENT，已经在 Github 上开源，欢迎参与讨论：https://github.com/datenlord/TRIDENT。
`;export{a as assetURLs,c as default,s as metadata,n as toc}; diff --git a/zh-cn/assets/index-8c16a843.js b/zh-cn/assets/index-d8c5f733.js similarity index 96% rename from zh-cn/assets/index-8c16a843.js rename to zh-cn/assets/index-d8c5f733.js index 529f710..ac49b2a 100644 --- a/zh-cn/assets/index-8c16a843.js +++ b/zh-cn/assets/index-d8c5f733.js @@ -1,4 +1,4 @@ -const e="/zh-cn/assets/image1-145af1bc.png",a="/zh-cn/assets/image2-b5b0ee19.png",l="/zh-cn/assets/image3-204919ac.png",p="/zh-cn/assets/image4-e50f112d.png",t="/zh-cn/assets/image5-cdb8d1de.png",i=[e,a,l,p,t],o={label:"数据库隔离级别及MVCC",description:"数据库在同时处理多个事务时需要决定事务之间能否看到对方的修改，能看到多少等等。根据隔离的严格程度，从严到松可以分为 Serializable, Repeatable reads, Read committed, Read uncommitted。我们用下面这个 KV 存储的例子来解释这四个隔离级别。KV 存储的初始状态如下：",location:"中国香港",tags:["Xline"],date:"2023-02-16",title:"Database isolation level and MVCC"},n=[{label:"数据库隔离级别介绍",level:2},{label:"Read uncommitted",level:3},{label:"Repeatable read",level:3},{label:"Serializable",level:3},{label:"Snapshot 隔离级别及 MVCC",level:2},{label:"一点联想",level:2},{label:"总结",level:2}],s=`数据库在同时处理多个事务时需要决定事务之间能否看到对方的修改，能看到多少等等。根据隔离的严格程度，从严到松可以分为 Serializable, Repeatable reads, Read committed, Read uncommitted。我们用下面这个 KV 存储的例子来解释这四个隔离级别。KV 存储的初始状态如下：
Table 1:
如果在 Table 3 中的事务 1 两次连续读操作，用户想要保证读到相同的值，那就需要使用 repeatable read 隔离级别。在这个隔离级别中，在同一个事务中对同一条数据的多次读取保证会得到相同的值，即使这个过程中该数据被其他已经提交的事务修改掉。当然该隔离级别也有一些情况无法保证隔离性，比如下列情况：
Table 4:
-在 repeatable read 的隔离级别下，Operation 2 的返回结果是 ["CC"] —— 只有 Key 3 的值被返回了，但是 Operation 5 的返回值是 ["CC", "DD"]。总结一下，repeatable read 的隔离级别仍然无法很好处理涉及多条数据的情况，特别是当有新的数据插入或者删除的情况。
最严格的隔离级别叫做 Serializable，这个级别的定义也是最清晰明了的，在这种隔离级别下的执行结果，就“仿佛”是将所有事务串行起来一条一条执行的结果。上面这句话中值得强调的是 “仿佛” 二字，为了提高性能，几乎没有数据库是采用真正物理意义上的串行执行来保证 Serializable 的，仅仅达到类似效果即可，实现的方法是可以多种多样的。在 Serializable 级别下还有一个细致的分类，叫做 Snapshot，该分类与 Serializable 类似但约束能力上稍弱。正是因为 Snapshot 在约束上的放松，使得其实现起来具有更好的性能，也是绝大多数数据库默认支持的隔离级别。下面我们就来说说 Snapshot，以及引申出来的 MVCC 实现方法。
想要区分最严格的 Serializable 和 Snapshot，我们还是从例子来看，看下列两个事务的操作：
Table 5:
-如果按照严格的 Serializable 的隔离级别，无论 Transaction 1 和 2 哪个先执行，最终 Key 1 和 2 的值都是相同的，有可能是 “AA”， 也有可能是 “BB”。但是在 Snapshot 的级别下执行，执行结果则是 Key 1 和 2 的值进行互换。很明显在这种情况下 Snapshot 的隔离能力明显更弱。Isolation 对于存在读写交集的事务的先后顺序无能为力，只能保证存在写冲突的事务间的先后顺序。
上述例子中，我们虽然具体地看了 Snapshot 隔离级别和 Serializable 之间的差异，但是我们还没有完整介绍过 Snapshot 的特性：
本文为大家介绍了数据库的四种隔离级别，分别用例子介绍了不同隔离级别之间的区别。然后详细介绍了 Snapshot 这个使用最广泛的隔离级别，并且说明了其最长用的实现方式 MVCC。最后结合了 MVCC 和 无锁数据结构的内存管理机制进行了对比和探讨。
达坦科技 Xline 项目专注于跨云元数据管理 KV 存储，并且目前正在实践应用 MVCC 做数据库隔离。如果您想了解更多相关信息，请参考 Xline GitHub 链接：
https://github.com/datenlord/Xline
本周次条是 Xline 最新版本的发布，请阅读《Xline v.0.2.0：一个用于元数据管理的分布式 KV 存储》。
`;export{i as assetURLs,s as default,o as metadata,n as toc}; +本周次条是 Xline 最新版本的发布，请阅读《Xline v.0.2.0：一个用于元数据管理的分布式 KV 存储》。
`;export{i as assetURLs,s as default,n as metadata,o as toc}; diff --git a/zh-cn/assets/index-2530d06d.js b/zh-cn/assets/index-dfd283a0.js similarity index 95% rename from zh-cn/assets/index-2530d06d.js rename to zh-cn/assets/index-dfd283a0.js index 6fe7046..3bca56e 100644 --- a/zh-cn/assets/index-2530d06d.js +++ b/zh-cn/assets/index-dfd283a0.js @@ -1,4 +1,4 @@ -const l="/zh-cn/assets/image1-50beaba8.png",n=[l],a={label:"2023年SpinalHDL应用前景探索线上研讨会----征集演讲嘉宾",description:"SpinalHDL是一种开源的高级硬件描述语言，它可以作为VHDL或Verilog的替代，Charles Papon 在2014年创建后，伴随着数年来开源硬件设计的蓬勃发展，在多方面显露出优势，譬如：它专注于高效的硬件描述，而不是事件驱动；作为一种基于Scala的DSL，能够借助现有的Scala语言特性和开发工具提供强大、易用、高效的硬件设计能力。",location:"中国香港",date:"2023-11-09",title:"Exploring the Future of SpinalHDL Applications in 2023 Online Workshop"},p=[{label:"SpinalHDL 是什么？",level:2},{label:"达坦科技是谁？",level:2},{label:"为什么达坦科技要推广 SpinalHDL?",level:2},{label:"Call For Presenter",level:2}],i=`SpinalHDL 是一种开源的高级硬件描述语言，它可以作为 VHDL 或 Verilog 的替代，Charles Papon 在 2014 年创建后，伴随着数年来开源硬件设计的蓬勃发展，在多方面显露出优势，譬如：它专注于高效的硬件描述，而不是事件驱动；作为一种基于 Scala 的 DSL，能够借助现有的 Scala 语言特性和开发工具提供强大、易用、高效的硬件设计能力。
达坦科技（DatenLord）致力于打造高性能跨云存储，其通过软硬件深度融合的方式打破云之间的壁垒，实现高性能跨云数据访问，提供海量异地、异构数据的统一存储访问机制，为云上应用提供高性能安全存储支持。
@@ -18,4 +18,4 @@ const l="/zh-cn/assets/image1-50beaba8.png",n=[l],a={label:"2023年SpinalHDL应如您有意向社区，以及 SpinalHDL 的爱好者做分享，请于 2023 年 11 月 30 日之前，直接将姓名（或 GitHub 昵称）+ 议题摘要提交至以下 GitHub 链接：
https://github.com/SpinalHDL/SpinalHDL/discussions/1235
对开源硬件感兴趣的朋友可以添加达坦科技小助手微信加入达坦科技硬件群。
`;export{n as assetURLs,i as default,a as metadata,p as toc}; +对开源硬件感兴趣的朋友可以添加达坦科技小助手微信加入达坦科技硬件群。
`;export{a as assetURLs,i as default,n as metadata,p as toc}; diff --git a/zh-cn/assets/index-500d1a02.js b/zh-cn/assets/index-e14b3733.js similarity index 84% rename from zh-cn/assets/index-500d1a02.js rename to zh-cn/assets/index-e14b3733.js index 27ea28e..b373289 100644 --- a/zh-cn/assets/index-500d1a02.js +++ b/zh-cn/assets/index-e14b3733.js @@ -1,4 +1,4 @@ -const n="/zh-cn/assets/cover-bc86e95c.jpg",t="/zh-cn/assets/image1-d4391053.jpg",e=[n,t],o={label:"DatenLord开源产品技术分享 | Xline源码解读",description:"传统单数据中心解决方案无法满足跨数据中心的场景对性能和一致性的需求。DatenLord推出开源分布式KV存储Xline，针对多数据中心场景，可以实现数据的高性能跨云、跨数据中心共享访问，并且保证数据的一致性。本期源码解读将聚焦Xline的Curp共识协议，DatenLord分布式存储工程师赵佳炜将与大家分享在Xline中应用的Curp共识协议的设计与代码实现。",cover:"./cover.jpg",location:"中国香港",author:["赵佳炜"],tags:["Xline"],date:"2023-04-24",title:"DatenLord open source product technology sharing l Xline source code interpretation"},r=[{label:"【源码解读】Xline Curp 共识协议的设计与实现",level:2}],l=`传统单数据中心解决方案无法满足跨数据中心的场景对性能和一致性的需求。DatenLord 推出开源分布式 KV 存储 Xline，针对多数据中心场景，可以实现数据的高性能跨云、跨数据中心共享访问，并且保证数据的一致性。
本期源码解读将聚焦 Xline 的 Curp 共识协议，DatenLord 分布式存储工程师赵佳炜将与大家分享在 Xline 中应用的 Curp 共识协议的设计与代码实现。
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12 月 4 日下午，DatenLord 就 2022Rust China Hackathon 大赛活动企业组（达坦科技组）的赛题进行了空中宣讲会。不仅对赛事流程进行了全面的讲解，同时对赛题背景以及完赛标准和要点进行了深入的剖析。会后更是设置问答环节，细致、详尽地解答了大家所提的各种问题，以便大家对赛题有更加充分的理解。
+const t="/zh-cn/assets/cover-12543354.png",s="/zh-cn/assets/image1-0a18e154.png",n="/zh-cn/assets/image2-e7e1943c.png",a="/zh-cn/assets/image3-5eef7eef.jpg",e=[t,s,n,a],l={label:"欢迎报名Rust China Hackathon 2022 达坦科技组",description:"12月4日下午，DatenLord就2022Rust China Hackathon大赛活动企业组（达坦科技组）的赛题进行了空中宣讲会。不仅对赛事流程进行了全面的讲解，同时对赛题背景以及完赛标准和要点进行了深入的剖析。会后更是设置问答环节，细致、详尽地解答了大家所提的各种问题，以便大家对赛题有更加充分的理解。",cover:"./cover.png",location:"中国香港",date:"2022-12-08",title:"Welcome to sign up for the Rust China Hackathon 2022 Datan Technology Group"},o=[{label:"赛事日程表",level:2},{label:"参赛福利",level:2},{label:"赛题评审",level:2},{label:"参赛及代码提交",level:2},{label:"赛题剖析",level:2},{label:"达坦科技 DatenLord 赛题",level:2}],p=`12 月 4 日下午，DatenLord 就 2022Rust China Hackathon 大赛活动企业组（达坦科技组）的赛题进行了空中宣讲会。不仅对赛事流程进行了全面的讲解，同时对赛题背景以及完赛标准和要点进行了深入的剖析。会后更是设置问答环节，细致、详尽地解答了大家所提的各种问题，以便大家对赛题有更加充分的理解。
本届 Hackathon 为 Rust 中文社区举办的第一届的线上黑客马拉松，大赛主题为「RustForFun」，分为「社区组」与「企业组」。达坦科技作为本届 Hackathon 的协办方，赞助参与本次企业组赛道。希望借此机会激发大家对 Rust 语言的学习热情，提高应用 Rust 的能力，同时结识志趣相投的好友，一起进行思维的碰撞。
评估标准
-你的实现应遵从上述 Trait 并满足上述要求。我们将使用一定基准测试来进行评估，并根据其结果评分。在基准测试中，我们将发送大量并发请求，因此你也可以创建自己的性能测试来帮助进行优化。
2022 年 10 月 15 日，达坦科技和 Rust 语言中文社区合作，在 Rust 唠嗑室活动中，由达坦科技（DatenLord）联合创始人施继成做了关于开源分布式存储技术的分享，着重介绍了达坦科技新的开源项目 Xline，这一跨云的 metadata(元数据)KV 存储的产品是如何实现高性能跨数据中心的数据一致性管理的。
施继成首先介绍了做Xline这个产品的动机。最初2021年UCBerkeley 提出了Sky Computing（“天空计算”）的概念。与我们都熟知的cloud computing（“云计算”）不同的是，sky computing，如其表面意义所讲，是天空中有很多的云，是解决跨云的问题。如何打破不同云之间的隔阂，或者打通和最大化利用跨云数据是当前面临的一个难题，也是我们的目标所在。如今谈论云计算时，我们不需要考虑云资源的部署，可扩展性等问题，因为云厂商已经都帮忙做了。但是，一旦跨云，则无论算力的迁移，或数据的迁移，都是摆在我们眼前要攻克的难题。达坦科技在做的就是解决“如何做跨云数据交互”的问题，我们致力于将分布式系统从数据中心范围扩散至全球范围，这样即使单个数据中心宕机，却仍不影响用户使用数据。
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首先来看 classic paxos 协议，如下图所示。Paxos 分为两个阶段（Phase)，第一个阶段是 Prepare，主要任务是在 Log 上占一个 Slot，第二个阶段为 Accept，主要是确定这个 Slot 已经明确被占用了，且在两个阶段间没有被其他人抢占。当 Client 收到绝大多数人的 Accept Ok 回复之后，说明该条记录已经被提交，在整个系统达成了共识。这里 Client 和 Proposer 可以视为一个整体，整个过程在两个阶段分别有一次消息传递，总共发生两次消息传递。
通过上一个章节的论述，我们不难发现 Curp 协议和 Raft 协议非常像，其中的不同点就在于“等待池子”，这个池子的目的在于给冲突的请求排序，多个冲突请求一定不能被所有节点的“池子”同时接受，此时最多只有一个请求被 commit，也有可能所有请求都需要等待 master 的同步。也就是这个改动，让协议在某些情况下有更优秀的性能表现。
所以总结一下， Curp 协议在乐观情况下一个消息传递就能达到共识，悲观情况下会退化成 Raft 协议，需要两个消息传递才能达成共识。
-关于 Curp 协议的更多细节请参考原始论文：https://www.usenix.org/system/files/nsdi19-park.pdf
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