ℹ如何在 Mac 上清理 CPU 使用率并修复高 CPU 活动？#

ℹ如何在 Mac 上清理 CPU 使用率并修复高 CPU 活动？# CPU 是 Mac 运行所有进程、处理各种工作的核心，因此当你在 Mac 上同时运行的指令与任务数量越多， CPU 使用率也越高。尽管 M...

Golang 编译器代码浅析

Golang 编译器代码浅析 本书主要目的是让读者在源码层面熟悉 Go 编译器的实现，因此会以代码讲解为主。但编译器的实现涉及到非常多的细节处理，本文会尽量避免大段的贴代码来对其进行分析（实际上也是不可行的），而是建议读者将文章当着一个参考，自己动手去源码中进行探索。因此每个主题的文章基本会按照如下结构进行组织： 1. 该模块的简介，需要涉及到的理论知识复习。例如词法、语法分析中涉及到很多形式语言与自动机的知识，文章都会先尽可能少地温习一下相关知识 2. 核心数据结构介绍，意在搭建该模块的骨架 3. 核心逻辑介绍，意在了解该模块实现的主体算法思路 4. 特殊案例分析，详细分析典型案例的处理流程 另外作者还开了两个坑《Linux核心概念详解》和《极简计算机结构介绍》，也写了一些内容不过还不太完整。

ℹ总觉得电脑跑不顺吗？教你限制 Windows Defender CPU 使用率，不再占用大量资源#

ℹ总觉得电脑跑不顺吗？教你限制 Windows Defender CPU 使用率，不再占用大量资源# 使用电脑时，你是否常常觉得电脑卡卡跑不顺，发现 Microsoft Defender Antivirus Service 的 CPU 使用...

Swan Chain：GPU 利用率突破 90%，CPU 使用率稳定在 50% 以上

Swan Chain：GPU 利用率突破 90%，CPU 使用率稳定在 50% 以上 币安领投的 AI 计算链 Swan Chain 今日发布最新网络数据，显示其计算资源需求大幅增长。Swan Chain 的 GPU 利用率已突破 90%，CPU 使用率也稳定在 50% 以上，凸显了平台上应用与交互的活跃度。Swan Chain 主网已于 7 月 1 日上线，主网激励活动预计将于 7 月中旬上线。

Steam在Linux上的使用率持续增加：接近 2% AMD CPU使用率达到72%

Steam在Linux上的使用率持续增加：接近 2% AMD CPU使用率达到72% 2024 年 1 月，Steam Linux 的使用率为1.95%，而此前几个月一直在 1.9% 左右。但在 2 月份，Steam Linux 的使用率下降了 0.19%，市场份额为 1.76%。不过，简体中文的使用率飙升了 7.6%，这与之前的 Steam 调查结果相吻合。今天晚上，三月份的数据已经出炉，Linux 的使用率为 1.94%，比二月份提高了 0.19%，与一月份的 1.95% 相差无几。Windows 为 96.67%，macOS 为 1.38%。3 月份的结果显示，中文使用率没有下降，反而上升了 0.59%，而英文使用率则比上月上升了 0.42%：简体中文用户占 33.43%，英文用户占 32.54%，俄语玩家占 8.36%。在 Linux 用户中，Steam Deck 使用的 Valve SteamOS Holo 平台占 44.22%，比前一个月增加了 0.67%。在 Linux 游戏玩家中，AMD CPU 的使用又增长了 0.61%，市场份额达到 72.10%，而英特尔则为 27.9%。Steam Deck 使用的是定制的 AMD APU，这在一定程度上提高了 AMD Linux CPU 的使用率。对于 Steam 上的 Windows 玩家，英特尔 3 月份的市场份额为 68.74%。由于 Steam Deck 使用集成的 Radeon 显卡，而且 AMD Radeon 显卡因其良好的开源和上游驱动程序支持而广受欢迎，因此 AMD GPU 在 Linux 玩家的 Steam 平台上继续占据主导地位。在 Windows 下，GeForce RTX 3060 仍然是最常用的显卡。如果您想全面了解 2024 年 3 月的 Steam上找到所有新数据。 ... PC版： 手机版：

Meta发布LLM编译器 称将改变我们的编程方式

Meta发布LLM编译器 称将改变我们的编程方式 在将大型语言模型应用于代码和编译器优化方面，LLM 编译器背后的研究人员解决了一个尚未充分探索的重大空白。通过在包含 5460 亿条LLVM-IR和汇编代码的海量语料库上训练模型，他们使模型能够理解编译器中间表示、汇编语言和优化技术。研究人员在论文中解释说："LLM 编译器增强了对编译器中间表征（IR）、汇编语言和优化技术的理解。这种增强的理解能力使该模型能够执行以前由人类专家或专用工具完成的任务。"LLM 编译器在代码大小优化方面取得了显著成果。在测试中，该模型的优化潜力达到了自动调整搜索的 77%，这一结果可以显著缩短编译时间，提高各种应用的代码效率。事实证明，该模型的反汇编能力更令人印象深刻。在将 x86_64 和 ARM 汇编转换回 LLVM-IR 时，LLM 编译器显示了 45% 的往返反汇编成功率（14% 精确匹配）。这种能力对于逆向工程任务和遗留代码维护来说非常宝贵。了解更多： Cummins）强调了这项技术的潜在影响：他说："通过提供两种规模（70 亿个参数和 130 亿个参数）的预训练模型，并通过微调版本展示其有效性，LLM 编译器为探索 LLM 在代码和编译器优化领域尚未开发的潜力铺平了道路。"这项技术的影响深远而广泛。软件开发人员可以受益于更快的编译时间、更高效的代码以及用于理解和优化复杂系统的新工具。研究人员获得了探索人工智能驱动的编译器优化的新途径，有可能在软件开发方法上实现突破。特别值得一提的是，Meta 决定以许可商业授权的方式发布 LLM 编译器。此举使学术研究人员和行业从业人员都能利用和改造这项技术，从而有可能加速该领域的创新。然而，如此强大的人工智能模型的发布也引发了人们对软件开发不断变化的格局的质疑。随着人工智能处理复杂编程任务的能力越来越强，它可能会重塑未来软件工程师和编译器设计师所需的技能。LLM 编译器代表的不仅仅是一种渐进式改进，而是我们在处理编译器技术和代码优化方面的根本性转变。通过这一版本，Meta 向学术界和工业界提出了挑战，以推动人工智能辅助编程的发展。随着人工智能驱动的代码优化领域的不断发展，全球开发人员和研究人员如何采用、调整和改进这一开创性技术，将是一个引人入胜的话题。 ... PC版： 手机版：