## AI驱动的转型:gnata 节省年度 50 万美元 受 Cloudflare 利用 AI 驱动的 Next.js 重构启发,Reco Labs 成功创建了 **gnata**,一个使用 AI 辅助构建的、高性能的 JSONata 2.x Go 语言实现。该项目仅用时七小时,AI 代币成本 400 美元,极大地改善了他们的数据管道。 Reco 的策略引擎依赖 JSONata 来评估针对数十亿事件的规则,但 JavaScript 参考实现由于语言边界开销(约 30 万美元/年)造成了代价高昂的瓶颈。Gnata 通过在他们的 Go 服务中直接执行评估来消除这一问题。 Gnata 采用两层评估系统:一个用于简单表达式(如字段查找)的快速路径,直接在原始字节上运行;以及一个用于复杂逻辑的完整解析器/评估器。结合模式感知缓存和流式传输能力,gnata 在常见表达式上实现了 **1000 倍的速度提升**。 经过严格测试——包括影子模式部署和对原始 JSONata-js 的错误修复——gnata 替换了 JavaScript 实现,节省了 **30 万美元/年**。对规则引擎的进一步优化,得益于 gnata 的能力,又额外节省了 **20 万美元/年**。这展示了 AI 辅助开发在有针对性的重构和显著成本降低方面的强大力量。
Cloudflare 最近过渡到第 13 代服务器,由 AMD EPYC™ 第 5 代都灵处理器提供支持,这得益于其核心请求处理层 FL2 的完整重写,从而实现了显著的性能提升。虽然新的都灵处理器比上一代提供两倍的核心数量(最多 192 个核心),但其每核心缓存却有所减少。使用现有的 FL1 软件进行的初步测试显示,吞吐量有所增加,但由于内存访问增加,导致不可接受的延迟增加。
为了克服这个问题,Cloudflare 部署了 FL2,一个基于 Rust 的系统,旨在提高安全性、加快开发速度和改善性能。FL2 的架构最大限度地减少了对大缓存的依赖,从而使性能能够随核心数量线性扩展。
结果表明,与 FL1 相比,FL2 在第 13 代服务器上的延迟降低了 70%,吞吐量提高了 **62%**,每瓦性能提高了 **50%**。这使得 Cloudflare 能够在保持延迟 SLA 的同时,将吞吐量能力翻倍,并将机架吞吐量提高 60%。由 FL2 提供支持的第 13 代部署代表着边缘计算性能和效率方面的一大进步。
随着苹果在macOS中停止对FireWire的支持,需要一种解决方案来利用旧的FireWire设备,如DV摄像机和硬盘驱动器。作者转向了树莓派和Linux,尽管那里最终也会面临过时问题(大约在2029年)。
该设置涉及一个GeeekPi Mini PCIe HAT和一个StarTech Mini PCIe FireWire适配器,需要自定义Linux内核编译以启用FireWire支持。至关重要的是,由于旧FireWire控制器的限制,需要将Pi的PCIe总线配置为32位DMA。
配置完成后,Pi成功识别了FireWire控制器,并允许使用FireWire 400设备。作者使用了`dvgrab`软件从Canon GL1摄像机捕获视频,演示了成功的录制和交互控制。此设置为脚本编写和与Open MRU等项目的集成打开了可能性,通过r/tapeless subreddit发现,为旧的FireWire设备提供了持续的使用寿命。
仓库文件导航 一个基于笔刷的CSG编辑器和游戏引擎,拥有统一的渲染器,灵感来自Radiant和Worldcraft/Hammer(来自过去!)。自定义OpenGL/PyGame引擎支持即时“开箱即用”(如CryEngine Editor)。设计紧凑轻量(目标:Snapdragon 8CX,OpenGL 3.3)。实时光照,带有(开发中)模板阴影。体积雾,玻璃和水着色器,具有可配置的表面参数。实体I/O系统,灵感来自《半条命2》(逻辑,触发器,灯光,扬声器)。地形生成。OBJ模型支持。json关卡格式,带有魔术数字指纹。完全模块化和开源(MIT License)。PyQt5, numpy, Pillow, PyOpenGL, pygame, PyGLM。纪念David Lynch。关于Liminal 3D 世界编辑器和游戏引擎 - 灵感来自Radiant和Hammer。主题 资源 许可 星星 观察者 分叉 您现在无法执行此操作。