oneAPI背景介绍
〖壹〗、oneAPI是英特尔推出的统一和简化跨多架构（如CPU、GPU、FPGA、加速器）开发过程的编程模型，旨在减轻开发者工作量，实现异构编程的灵活性与高效性。oneAPI是啥？发布背景：在2019年超级计算大会上，英特尔发布了oneAPI beta产品。
〖贰〗、oneAPI背景介绍 随着计算技术的飞速发展，多架构编程成为了现代软件开发领域的一大挑战。不同硬件架构的专用工作负载日益增多，而传统的编程语言和API往往难以提供跨平台的统一支持。这一现状催生了对新型编程模型的需求，旨在简化多架构开发流程，提高开发效率，并降低软件投资成本。
〖叁〗、OneAPI是英特尔当前最具有战略意义的生态布局之一。它旨在提供一个统一的编程模型和应用程序接口，降低开发者使用不同硬件架构的复杂性。随着异构计算的不断发展，OneAPI有望在未来的计算领域中发挥重要作用。让我们拭目以待OneAPI未来的表现。
一整套程序员最新开发体系,你能做到多少
〖壹〗、我能基于提供的信息，梳理出一套较为完整的程序员最新开发体系，涵盖从架构设计到实战应用的多个关键环节：分布式架构体系架构设计核心：分布式架构通过垂直或水平拆分业务系统，消除单点故障，提升系统可用性。例如电商系统将用户、订单、支付模块拆分为独立服务，避免单模块故障导致全站崩溃。
〖贰〗、提升专业技能 深入学习iOS开发技术：持续跟进iOS系统的更新和技术发展，掌握最新的开发工具和框架，如SwiftUI、ARKit等。通过实践项目，加深对新技术的理解和应用。拓宽技术视野：除了iOS开发，还可以关注其他相关领域的技术，如后端开发、数据库管理、云计算等。这些技能将使你成为团队中不可或缺的多面手。
〖叁〗、先进行实验成为本能反应 编译器和运行环境通常能比人更快地解释一个问题。一个优秀的程序员在拿着问题去向别人寻求帮助之前，会自己试试看并判断方法是否有用，而不是直接找一个高级程序员问“我这么做有用吗？”。对待代码和设计不情绪化 代码就像纸巾：它有用你就用，没用了就扔掉。
〖肆〗、程序员将来能走到什么程度，这要看你选择哪条路了，选择的路不通，能达到的终点也会不同。如 ：你选择一直做开发，将来随着经验的积累和视野的拓宽，成为软件工程师，成为项目经理，你可能最终会成为一个系统架构师。百度的系统架构师年薪最低得好几百万，甚至上千万。
CUDA编程入门(二)GPU硬件基础
〖壹〗、软硬件组织结构对比：下面这幅图分别从逻辑视图和硬件视图描述了CUDA编程对应的组件。左侧是逻辑视图，自上而下，从线程构成线程块再构成线程网络。对应右侧的硬件就是CUDA core、SM、GPU。一个线程块只能在一个SM上被调度，而且一旦线程块在一个SM上被调度，就会保存在该SM上直到执行完成。
〖贰〗、CUDA编程基础：CUDA编程涉及CPU与GPU的协同工作，形成并行计算的模型。即使没有实际显卡，也可以通过Numba库在Python中定义和模拟CUDA核函数。配置并行执行：在CUDA编程中，执行配置[gridDim， blockDim]对性能至关重要。尽管没有实际显卡，理解这些概念对于学习CUDA编程模型仍然非常重要。
〖叁〗、在CUDA编程中，kernel函数被组织成grid和block进行执行。一个grid包含多个block，一个block包含多个线程。SM负责管理block的执行，并为每个block分配必要的硬件资源，如寄存器和共享内存。资源限制：每个SM能够同时驻留的block数量是有限的，这取决于SM的硬件资源和GPU型号。
〖肆〗、硬件基础 主板上，AMD Socket A主板和显卡硬件如NVIDIA GPU架构有所区别，如AMD的GP104架构图和NVIDIA的Ampere架构系列如A100和GA102。GPU架构发展历经GTX Pascal和Ampere，如RTX 3090拥有强大的10496 CUDA核心和24GB GDDR6X内存，用于8K游戏等高性能应用。
〖伍〗、GPU硬件基础： GPU是专为图像和图形运算设计的处理器，其计算特点主要体现在高速并行处理和低速数据读取上。 与CPU相比，GPU更适合处理数据并行的计算密集任务，而CPU则更适合控制密集任务。 不同厂商的GPU架构有所区别，如AMD的GP104架构和NVIDIA的Ampere架构。
〖陆〗、本教程将深入探讨CUDA编程模型，从硬件到软件层面剖析GPU并行计算原理。首先，理解GPU的异构并行计算至关重要，它起源于早期CPU无法满足图形处理需求，GPU因其众多轻量级线程，适合大规模并行计算。异构架构包括CPU和GPU，通过PCIe总线相连，应用由CPU初始化，管理GPU环境和代码数据。
像数字芯片一样可扩展、编程!印度科学家开发出用于AI应用的下一代模拟...
〖壹〗、印度科学研究所（IISc）研究人员开发了一种用于构建下一代模拟计算芯片组的设计框架，并构建了名为ARYABHAT-1的模拟芯片组原型，其特点及优势如下：ARYABHAT-1芯片组的核心特性 可扩展与可编程性：该团队设计的框架允许开发像数字处理器一样可扩展的模拟处理器。
〖贰〗、印度陆开发了AI聊天机器人，通过模拟“美人计诱惑”场景，识别易受诱惑的士兵，评估其在线行为模式和情绪触发因素，以提前防范网络间谍风险。开发背景与目的背景：近年来，印度国防工领域多次发生因“网络美女间谍”诱骗导致的泄密事件。
〖叁〗、推出轻量级AI大模型英伟达针对印度市场推出了一款名为Nemotron-4-Mini-Hindi-4B的小型语言模型，具有40亿个参数，旨在供企业开发自己的AI模型。这一举措体现了英伟达对印度本地语言需求的重视，并有助于推动印地语AI应用的发展。
〖肆〗、印度在人工智能领域取得了显著进展，建造了多个大型语言模型（LLM）和AI工具，以下是其中6个重要的LLM及其特点：OpenHathi开发公司：由Sarvam AI开发。模型特点：7B参数模型，是OpenHathi系列的第一个版本，也是第一个公开的印地语大型语言模型。
PLC模块、结构化编程到底强在哪里?
〖壹〗、PLC模块化编程的“强”处主从架构清晰：OB1作为主程序循环扫描，FC/FB作为子程序处理特定任务（如液位监视、电机启停），形成“主循环+功能模块”的分层结构。实例1：液位监视：通过OB1定时调用FC模块，仅在需要时执行液位检测，减少无效扫描，提升效率。
〖贰〗、模块化编程和结构化编程都是PLC编程中重要的方法。模块化编程通过将程序划分为多个独立模块来提高程序的可读性和可维护性；而结构化编程则通过将复杂任务分解为多个小任务来提高编程效率和代码质量。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的编程方法或结合使用两种方法来实现更高效的PLC编程。
〖叁〗、在PLC结构化编程中，主要元素与模块化编程类似，但更强调程序块之间的调用关系和参数传递。 优点 结构化编程的优点包括：各单个任务块的创建和测试可以相互独立地进行，提高了开发效率。通过使用参数，可将块设计得十分灵活，适应不同的应用场景。
异构计算进行到底
〖壹〗、未来50年，计算底座将呈现以异构计算为核心、多架构共存的长期演进格局，涵盖指令集、加速器、编程框架及底层架构的全面异构化发展。
〖贰〗、异构计算：结合不同类型的处理器，如CPU、GPU、FPGA等，以提高整体计算效率。异构计算可以根据不同的计算任务选择合适的处理器进行运算，从而充分发挥各种处理器的优势。量子计算：量子计算机的商用化将大大提升算力，解决传统计算机难以处理的问题。
〖叁〗、异构计算使用CPU、GPGPU、GPDSP、ASIC、FPGA和其它类型的众核处理器来处理不同类型的计算任务。采用异构计算架构的超算会使用至少2种类型的处理器，其中异构计算架构中通用CPU负责逻辑复杂的调度和串行任务，加速器负责并行度高的任务，实现计算加速。