内核功耗-idle
idleCPU是用来计算的，如果CPU没事可干的话，Linux Kernel中称cpu这种状态为idle，而内核中的cpuidle framework就是为了管理这种状态。
idle进程CPU任何时候都是要执行进程的，把idle做成进程就可以和内核中当前的任务调度系统很自然的链接起来。系统初始化之后
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io_uring, ebpf and kTLS
IO系统调用一个简单的read的流程如下图，其中会调用syscall read，这就是Linux Kernel的系统调用。
可以通过以下命令查看系统调用
sudo apt-get install -y auditd
ausyscall aarch64 --dump
也可以查看Linux Kern
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writing-is-magic
今天转载一篇非常喜欢的文章，也是为什么坚持写作的原因。原文出处：[译] 长文写作的魔力（2022）
—以下是译者序—
译者序本文翻译自 2022 年的一篇文章： Writing Is Magic。
作者 Marc Brooker 在 AWS，是 databases, serverless, EC2,
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Linux物理内存管理
物理内存管理涉及到物理内存的上报发现、物理内存到逻辑的映射、分配释放、反碎片、迁移等。Linux Kernel中相关的概念有node，pglist_data, zone, memblock，page，page frame，mem_section，，，等。
物理内存上报和发现一般内存物理部署结构如下图
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p2p dma技术分析总结
Google检索p2p dma能发现好多技术名词，什么p2pdma, dma-buf, GPUDirect, NVMEoF-P2P, SPIN, XDMA, Donard等等，自然而然就陷入了疑惑，为什么会有这么多解决类似问题的方案呢？它们之间又是什么关系呢?又有什么区别呢？哪种场景下该用哪个技术呢
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computational storage计算存储
感觉这年头干啥芯片的都想把计算绑定在一起，之前有网卡把计算绑一起，现在也有把存储和计算绑一起。
什么是计算存储其实这要从NVME说起，从NVME 1.2规范引入CMB(Controller Memory Buffer)这个概念起，就慢慢有了变革的火种。CMB是一段放在NVME卡上的内存，有点类似于独
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支持网络的文件系统底层技术
作为GPU Direct IO技术的延续，这篇讨论下基于网络的文件系统的底层技术。
综述借用一幅图，基本上把所有网络存储技术都包含了进来
解释下上面涉及到的名词：
ULP: upper layer protocol，上层协议栈
libfabric: open fabric（OFED的维护组织）定
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gpu-direct
先强调一点，到现在没有任何技术是完全旁路了CPU，控制面上只是尽量让CPU少参与，而不是完全不参与。
GPUDirectGPUDirect并不是一门很新的技术了，这个概念由Nvidia在2012年Kepler这一代GPU微架构率先提出来。结合RDMA技术，它允许单机或者网络中的GPU可以互相交换数据
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cuda分析
参考
CUDA API Remoting技术
DANKWIKI
Nvidia GPU细节图
James Demmel
nvidia opensource kernel driver
NVIDIA Hopper Architecture In-Depth
Design and Implementati
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nvidia-GPU-uvm-驱动分析
nvidia gpu内存管理架构演进先看个大图，回忆下nvida GPU架构演进过程中，内存管理相关的演进
借用下星辰变境界演进的说法。
星云期最早的时候很简单，只是为了让用户态可以访问GPU的显存，于是gpu驱动就在linux kernel中创建了一个设备，提供ioctl alloc和mmap操
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