华为云开源多沙箱容器运行时 Kuasar，代码上线

华为云开源多沙箱容器运行时 Kuasar，代码上线 Kuasar 是一个高效的容器运行时，通过支持多种沙盒技术，提供云原生、全场景的容器解决方案。它用 Rust 编写，提供基于沙箱 API 的标准沙箱抽象。此外，Kuasar 提供了优化的框架来加速容器启动并减少不必要的开销。 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot

运行时超轻量，高效，移植简单的深度学习模型

运行时超轻量，高效，移植简单的深度学习模型 MegCC 是一个面向推理的深度学习模型编译器，具有如下特点： 极其轻量的运行时库 ：只编译 mobilenetv1 模型进行推理情况下，strip 符号后，整个运行时二进制大小只有 81KB 。 高性能 ：Arm 上的每一个 Kernel 都是经过人工精心调优的，同样的模型，性能比 MegEngine 好 。 方便移植：运行时所有 Code 都是纯 C 代码，可以方便在 Arm，X86，裸板中进行移植。 低内存使用，快启动：模型编译期间会进行内存规划，尽可能的复用内存，并进行静态绑定，减少运行时开销。 MegCC 主要由两部分组成： 编译器：负责将模型进行编译，优化，最终生成新模型和对应的 Kernels runtime 运行时：运行时需要和生成的 Kernels 结合在一起进行编译，编译完成之后可以加载编译器生成的模型，并计算输出结果 MegCC 模型编译器是基于 MLIR 框架构建起来的，使用 MLIR 的 IR 进行图优化，内存规划以及 Kernel 生成，目前 MegCC 生成的 Kernel 大多数都是 基于人工优化之后写好的模板生成的。MegCC 支持多种场景的模型编译，不仅仅包含静态 shape 编译，而且还支持动态 shape 的编译，多个模型同时编译，以及同一个模型多种 shape 同时编译，另外为了获得极致的最小运行时库，还提供必要的纯 C 形式的 CV 算子生成。 模型编译完成之后，MegCC 会生成两个产物，分别是： 优化之后的新模型： 这个模型里面包含整个计算图的信息，以及每一个 Operator 运行时的内存规划信息，输入输出信息，计算 Kernel 的信息 运行这些模型对应的 Kernel：上面模型运行时候需要的所有高性能 Kernel 的集合。 MegCC runtime 会在运行时会加载生成的模型，并调用生成的高性能 Kernel 进行计算，并输出计算结果，目前测试一个可以高效运行 mobilenetv1 的可执行文件大小仅仅只需要 81KB。 MegCC 现在支持的平台处理器平台有 Arm64/ArmV7/X86/risc-v/单片机, 所有支持的 Operator 列表见：.

世界最大物理实验室将缩短运行时间，因为缺电！

世界最大物理实验室将缩短运行时间，因为缺电！ 坐落在法国和瑞士边境的 欧洲核子研究组织（CERN） 建造成本达到 92 亿美元（约合人民币 665 亿元），年耗电量堪比小型城市。官网称其一年可消耗 1.3 太瓦时（TWH）的电，相当于瑞士日内瓦年耗电量的三分之一，可以支持 30 万个英国家庭的生活。根据 ，这个世界上最大的物理实验室在收到主要供电公司减轻电网负担的请求后，决定缩短 2022 年和 2023 年的运行时间。今年，CERN 的大对撞机和加速器将提前 2 周，在 11 月 28 日进入技术性关停，次年 2 月恢复；明年，运行时间将再削减 20%，这意味着 2023 年 CERN 的粒子对撞实验在 11 月中旬就要结束了。 大型科学设施如果彻底关停，重新启动会是一件很有难度的事情。真空抽吸装置关闭后可能会损坏脆弱精密的系统，冷却系统的循环停止后其中的积水可能会导致复试，而那些老旧的电子器件一旦关闭甚至可能再也打不开了。 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot

【CZ：去年币安现货匹配引擎正常运行时间达100%】

【CZ：去年币安现货匹配引擎正常运行时间达100%】 1月1日消息，Binance创始人CZ表示，2022年Binance现货匹配引擎实现了100%的正常运行时间和可用性，有6次实时升级，没有发生P0或P1故障事件，这在Binance的历史上是第一次。