OS与硬件的交互：TLB

我： 我已经知道了 OS 里的物理地址和虚拟地址。那难道每次我进行内存访问，都要进行一次转换吗？ GPT： 是的，从概念上说，每次内存访问都需要把虚拟地址翻译成物理地址。但这不是每次都由操作系统慢慢查表完成，而主要由硬件完成。CPU 里有一个叫 TLB 的缓存，它保存最近用过的地址翻译结果。如果 TLB 命中，虚拟地址可以很快转换成物理地址；如果 TLB miss，硬件才会去查 page tabl

ISCA25 Neoscope: How Resilient Is My SoC to Workload Churn?

未来的硬件怎么应对不断演变的软件？ https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3695053.3731014 这篇文章是 ISCA 2025 的论文 《Neoscope: How Resilient Is My SoC to Workload Churn?》，核心在回答一个非常系统/架构导向的问题： 当软件和工作负载不断演进（churn）时，一个 SoC 设计在整个生命

STOC81 I/O Complexity: The Red-Blue Pebble Game

STOC81 I/O Complexity: The Red-Blue Pebble Game 这是一篇理论计算机科学文章，但是描述了一个非常有趣的问题：就像时间复杂度一样，我们能不能做一个I/O复杂度，衡量一个程序最少要进行多少次I/O? 文章链接： https://www.eecs.harvard.edu/~htk/publication/1981-stoc-hong-kung.pdf Com

In-depth analysis: RetroInfer: A Vector-Storage Approach for Scalable Long-Context LLM Inference

之前用LLM看文章，后来发现同样20分钟时间，学到的东西其实不如自己认真读读+关键问题请教。 KVCache可以用上 RAG 技术吗？ 这篇文章的idea是：能不能 "build KVCache as a Vector Storage System." 在长上下文情况中，KVCache经常超出显存，那么我们只能把多余的KVCache存进CPU内存里。而这样就很慢（CPU-GPU

DnCC3: Introduction to Spark

In this assignment, we need to use Spark to analyze the Parking dataset. Preparing Install pysark and java pip install pyspark sudo apt-get update sudo apt-get install openjdk-17-jdk export JAVA_HOME=

怎么用AI写2000行的大作业

2026年3月16日更新： 看看这篇文章： 从 FAST26 SPECFS 看新时代 infra 开发者工作范式 - SPtuan的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/2015537008425055371 人类已经丛底层编码走向编排者角色。我们需要编排agent去建立完善的控制体系。 最近分布式课程有一个作业。作业内容是要写一个商城的后端。商城消费者通过网页

AI Compiler Group Meeting

109 pages PPT，from TVM to Mirage. Introducing AI Compiler 101. Cost 90 minutes. PPT and videos： https://drive.google.com/drive/folders/1eKcHZKMpix31EcioiNCf16AzLIHkvGyy?usp=sharing

Can Tensor Cores Benefit Memory-Bound Kernels? (NO!)

本文学习自 Can Tensor Cores Benefit Memory-Bound Kernels? (NO!) https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3725798.3725803 这篇文章提出了一个有点惊人的观点：Tensorcore在面对 memory bound 的kernel/算子时效果并不是很好！文章用优秀的理论公式分析+实验验证了这点。读懂这篇文章

Distributed System 5: Bayou Algorithm

分布式一致性 怎么在弱网情况下保证事件一致性，弱网指的是，只能时不时连接一下。 Bayou （1995） Bayou是一篇神奇的论文，在1995年这个互联网还没有普及的时代，就开始讨论分布式系统中弱一致性的问题。Bayou考虑的应用场景是移动设备不具备稳定的网络连接，如何保证这些不具备稳定网络连接的设备组成集群，处理读写操作时，用户看到的数据是合理的。Dynamo

Distributed System 4: Chandy-Lamport Algorithm

Snapshots: save the data 我们想要捕捉系统在某一时刻 TTT 的一致全局状态，包括： 每个进程的本地状态； 每条通道上的消息状态（即“正在飞”的消息）。 常见应用场景： 检查点恢复（Checkpoint / Rollback Recovery） 检测全局死锁 检测全局不变式（如是否所有账户加和为常数） 调试 / 稳定状态检测（如终止检测） 问题是： 在分布式系统中没有全局时