TVM 自底向上（二）：TIR 的概念和编译原理

       在深入探讨TVM中的编译过程与中间表示（IR）时，特别是硬件源码硬件源码TIR（Tensor IR）的概念及其编译原理，本节将重点聚焦于如何将神经网络模型转化为硬件源代码，动态动态以帮助读者更深入地理解这一复杂过程，硬件源码硬件源码并找到学习TVM的动态动态乐趣。

       TIR是硬件源码硬件源码seafile源码分析TVM中最接近目标硬件的数据结构，无论前端模型（如pytorch、动态动态tensorflow或ONNX）经过了哪些转换，硬件源码硬件源码最终在被编译为目标后端代码前，动态动态都需要被转化为TIR。硬件源码硬件源码TVM的动态动态编译流程中，TIR起着核心作用，硬件源码硬件源码其位置如图所示。动态动态

       在TIR的硬件源码硬件源码实现中，抽象语法树（AST）扮演着关键角色。动态动态AST是一种通用的数据结构，用于表示任何编程语言的语法结构。它由节点组成，每个节点代表一种语言元素，如变量、函数调用或控制结构。在TIR中，AST为编译为不同硬件（如C++、CUDA、LLVM IR等）的代码提供了一个通用的结构。

       通过将AST转换为源代码（CodeGen过程），TIR能够解决神经网络推理计算中遇到的两个主要问题：首先，它能够表示深度学习算子（如卷积、池化、ReLU）和控制结构（如min、max、if-else），这些算子和控制结构都基于基本的数学运算。其次，TIR的通用性使得加速逻辑可以被抽象化并应用于各种硬件架构，从而实现跨平台的加速。

       TVM中的关键概念包括：IRModule、PrimFunc和CodeGen。IRModule是qq邮箱php源码TVM中最小的编译单元，用于封装待编译的TIR和其他中间表示。PrimFunc封装了完整的AST，作为IRModule的API，对应生成.so库的函数入口。CodeGen负责将AST转换为目标硬件的源代码，本质上是一个树遍历迭代器。

       TVMScript提供了一种简化TIR AST开发的方法，它利用Python AST（Python的语法树实现，如Cython使用），允许直接使用Python语法编写AST，从而简化了TIR的开发流程。TVMScript还支持双向转换，即可以从TIR AST生成TVMScript，也可以从TVMScript解析回TIR AST。

       通过调用tvm.build函数，可以将IRModule编译为目标代码并运行，该过程根据所选的目标（如CPU、GPU或LLVM IR）选择适当的CodeGen。对于不同的目标，CodeGen过程涉及将TIR AST转换为目标硬件的源代码，然后使用相应的编译器生成可执行文件。例如，对于C++目标，CodeGen过程包括TIR到C++源代码的转换，而CUDA目标则涉及TIR到CUDA源代码的转换。

       最后，本节概述了使用TVMScript编写TIR AST和调用适当CodeGen编译为源代码的完整流程，并强调了其他相关章节的内容。通过了解这些概念和原理，读者能够更深入地理解TVM编译过程的内在机制，从而为探索和应用TVM提供坚实的基础。

jitproduct.exe是什么文件

       jitproduct.exe是一个可执行文件，它可能是某个软件程序或应用程序的一部分。通常，由于文件命名的巧合或者特定系统相关性，我无法提供确切的信息。在一般情况下，为了确定jitproduct.exe文件的ads7824源码用途，你可以尝试以下步骤：1. 确认文件位置：找到jitproduct.exe文件的位置。默认情况下，它通常位于计算机的"Program Files"、"Program Files(x)"、"System"或"SysWOW"等文件夹中。确定文件位置后，可以提供更准确的线索。2. 检查文件属性：右键点击jitproduct.exe文件，选择“属性”选项。在属性窗口中，可以查看文件的描述、版本、发行商等详细信息。这些信息可以帮助你了解文件的来源和用途。3. 执行安全扫描：使用杀毒软件或系统安全工具对jitproduct.exe文件进行扫描，以确保该文件没有恶意代码或威胁。有时，恶意软件可能会伪装成合法的文件名。

源代码怎么写进硬件里的

       在探讨软件如何嵌入硬件之前，首先需要明确几个关键概念。软件环境是指软件运行所需的软件基础，包括操作系统、数据库和服务器等。例如，操作系统负责管理硬件资源并提供用户界面，数据库软件用于存储和管理数据，而服务器软件则负责处理网络请求。这些软件共同构成了软件环境，确保软件能够在特定的操作系统和环境下稳定运行。

       硬件环境指的是支持软件运行的硬件条件，包括CPU、内存、分辨率和硬盘等。例如，CPU是处理数据的核心部件，内存决定了软件运行时的数据处理能力，分辨率影响显示效果，而硬盘则用于存储程序和数据。ios源码分享网了解这些硬件的具体要求，有助于确保软件能够在特定的硬件配置下正常运行。

       编程语言是编写软件时所使用的语言，如C、Java等。不同的编程语言具有不同的特性和适用场景。例如，C语言以其高效和灵活著称，适用于系统级编程；而Java则以其跨平台特性而闻名，适用于构建大型企业级应用。选择合适的编程语言对于软件的性能和可维护性至关重要。

       最后，软件代码是整个开发过程的最终成果。代码的编写需要遵循特定的规范和标准，确保软件的稳定性和可靠性。通常，代码的结尾部分会包含一些必要的注释和说明，以便后续维护和升级。

游戏引擎随笔 0x：UE5 Nanite 源码解析之渲染篇：BVH 与 Cluster 的 Culling

       在UE5 Nanite的渲染深度中，一个关键组件是其独特的剔除策略，特别是通过高效的BVH（Bounded Volume Hierarchy）和Cluster Culling技术。Nanite的目标在于智能地控制GPU资源，避免不必要的三角形绘制，确保每一点计算都被最大化利用。

       首先，Nanite的渲染流程中，异步数据传输和GPU初始化完成后，进入CullRasterize阶段，其中的PersistentCulling pass至关重要。它分为两个步骤： BVH Node Culling 和 Cluster Culling，每个阶段都利用多线程并行处理，实现了GPU性能的极致发挥。

       在Node Culling中，每个线程处理8个节点，通过Packed Node数据结构，确保数据的一致性和同步性。每组个线程间通过MPMC Job Queue协同工作，保证了负载均衡，论坛 小程序源码避免了GPU资源的浪费。GroupNodeMask和NodeReadyMask等优化策略，确保了节点处理的高效性和准确性。

       核心部分是TGS GroupNodeData，它接收并处理来自候选节点的Packed Node，进行实例数据、动态数据和BVH节点数据的整合。通过Frustum Culling，仅保留可见的节点，非叶节点的计数更新和候选Cluster的生成，都在这个过程中完成。

       叶节点的Cluster Culling更为精细，通过计算Screen Rect，判断是否适合渲染。当遇到硬件光栅化需求时，Nanite会利用上一帧的LocalToClip矩阵进行HZB遮挡剔除，确保每个Cluster的可见性和正确性。

       在硬件光栅化中，VisibleClusterOffset的计算和Cluster的有序写入，体现了UE5团队对性能的精心调教。而软光栅化则采取相反的存储策略，确保了渲染的高效执行。

       尽管Nanite在百万面模型处理上展现出惊人的0.5ms速度，但它并非无懈可击，如不支持Forward Rendering。然而，随着UE5技术的不断迭代，Nanite的潜力和优化空间将继续扩展，推动着游戏开发的创新边界。

       总之，UE5 Nanite的渲染篇是技术与艺术的完美融合，通过深度剖析其渲染流程，我们不仅能领略到高效剔除策略的魅力，更能感受到Unreal团队在性能优化上的匠心独运。深入源码，解锁游戏引擎的内在魔力，让我们一起期待Nanite在未来的更多可能。

开源硬件是什么东西

       开源硬件，即OpenSource Hardware，是可以通过公开渠道获得的硬件设计，任何人可以对已有的设计进行学习，修改，发布，制作和销售。硬件设计的源代码的特定的格式可以为其他人获得，以方便对其进行修改。

源码输出和解码输出有什么区别

       区别：

       1、源码输出，是指播放器播放的音频以数字形式输出给功放或者解码器进行音频的解码，然后输出到音箱。

       2、解码输出，是指播放器本身先将音频进行解码，然后将解码后的音频输出给功放或者其他设备然后输出到音箱。

       3、相对来说，源码输出好，因为功放的解码硬件要好于播放设备的解码。

       4、没有功放或者解码设备的，都是播放器本身解码后输出。

       5、有功放或者解码设备，建议播放器设置源码输出，然后解码工作交给功放或者解码器来进行解码。

免杀动态对抗之syscall[源码分析]

       基础概念

       操作系统分为内核和应用层，从R0-R3，R0是内核，R3是用户层。Windows中日常调用的API都是R3抽象出来的接口，虽然Win API它也是R3接口，但由于Windows的设计思想就是高度封装，实际上的R3 API是ntdll.dll中的函数。

       我们调用的Win API都是kernel.dll/user.dll中的函数，最终都要经过ntdll.dll。

       逆向学习一个函数，选定CreateThread，ntdll中的对应函数是NtCreateThread。可以看到首先给eax赋值（系统调用号SSN），然后再执行syscall。

       EDR的工作原理是对Windows API进行hook。一般使用inline hook，即将函数的开头地址值改成jmp xxxxxxx(hook函数地址)。知道了syscall的调用模板，自己构造syscall（获取SSN，syscall），即可绕过EDR对API的hook。

       学习不同项目对应的手法，如HellsGate、TartarusGate、GetSSN、SysWhispers等。这些项目通过遍历解析ntdll.dll模块的导出表，定位函数地址，获取系统调用号SSN，实现动态获取SSN。

       使用直接系统调用或间接系统调用，如SysWhispers系列项目的直接系统调用（手搓syscall asm）和间接系统调用（使用用户态API，如kernel.dll中的API）。系统调用号SSN在不同版本的系统下是不一样的，可以参考相关技术博客整理的列表。

       SysWhispers2使用随机系统调用跳转（Random Syscall Jumps）避免“系统调用的标记”，通过SW__GetRandomSyscallAddress函数在ntdll.dll中搜索并选择一个干净的系统调用指令来使用。

       SysWhispers3引入了egg技术（动态字符替换，汇编指令层次的混淆）和支持直接跳转到syscalls，是spoof call的变体，绕过对用户态asm文件syscall的监控。

       HWSyscalls项目通过kernel gadget，跳到ntdll.dll中做间接syscall，更彻底地实现了间接系统调用。

       这些项目的实现涉及软件中自定义堆栈流程、硬件断点等技术，通过内核函数调用、动态字符替换、异常处理机制等，绕过EDR检测和系统调用监控，实现免杀动态对抗。

linux内核源码目录在哪linux内核源码

       一般在Linux系统中的/usr/src/linux*.*.*（*.*.*代表的是内核版本，如2.4.）目录下就是内核源代码（如果没有类似目录，是因为还没安装内核代码）。另外还可从互连网上免费下载。注意，不要总到目录里是核心的网络部分代码，其每个子目录对应于网络的一个方面。

       .lib目录包含了核心的库代码，不过与处理器结构相关的库代码被放在arch/*/lib/目录下。

       .scripts目录包含用于配置核心的脚本文件。

       .documentation目录下是一些文档，是对每个目录作用的具体说明。

       一般在每个目录下都有一个.depend文件和一个Makefile文件。这两个文件都是编译时使用的辅助文件。仔细阅读这两个文件对弄清各个文件之间的联系和依托关系很有帮助。另外有的目录下还有Readme文件，它是对该目录下文件的一些说明，同样有利于对内核源码的理解。

       在阅读方法或顺序上，有纵向与横向之分。所谓纵向就是顺着程序的执行顺序逐步进行；所谓横向，就是按模块进行。它们经常结合在一起进行。对于Linux启动的代码可顺着Linux的启动顺序一步步来阅读；对于像内存管理部分，可以单独拿出来进行阅读分析。实际上这是一个反复的过程，不可能读一遍就理解。

找到卡顿来源，BlockCanary源码精简分析

       通过屏幕渲染机制我们了解到，Android的屏幕渲染是通过vsync实现的。软件层将数据计算好后，放入缓冲区，硬件层从缓冲区读取数据绘制到屏幕上，渲染周期是ms，这让我们看到不断变化的画面。如果计算时间超过ms，就会出现卡顿现象，这通常发生在软件层，而不是硬件层。卡顿发生的原因在于软件层的计算时间需要小于ms，而计算的执行地点则在Handler中，具体来说是在UI的Handler中。Android进程间的交互通过Binder实现，线程间通信通过Handler。

       软件层在收到硬件层的vsync信号后，会在Java层向UI的Handler中投递一个消息，进行view数据的计算。这涉及到测量、布局和绘制，通常在`ViewRootImpl`的`performTraversals()`函数中实现。因此，view数据计算在UI的Handler中执行，如果有其他操作在此执行且耗时过长，则可能导致卡顿，我们需要找到并优化这些操作。

       要找到卡顿的原因，可以通过在消息处理前后记录时间，计算时间差，将这个差值与预设的卡顿阈值比较。如果大于阈值，表示发生了卡顿，此时可以dump主线程堆栈并显示给开发者。实现这一功能的关键在于在Looper中设置日志打印类。通过`Looper.loop()`函数中的日志打印，我们可以插入自定义的Printer，并在消息执行前后计算时间差。另一种方法是在日志中添加前缀和后缀，根据这些标志判断时间点。

       BlockCanary是一个用于检测Android应用卡顿的工具，通过源码分析，我们可以了解到它的实现逻辑。要使用BlockCanary，首先需要定义一个继承`BlockCanaryContext`的类，并重写其中的关键方法。在应用的`onCreate()`方法中调用BlockCanary的安装方法即可。当卡顿发生时，BlockCanary会通知开发者，并在日志中显示卡顿信息。

       BlockCanary的核心逻辑包括安装、事件监控、堆栈和CPU信息的采集等。在事件发生时，会创建LooperMonitor，同时启动堆栈采样和CPU采样。当消息将要执行时，开始记录开始时间，执行完毕后停止记录，并计算执行时间。如果时间差超过预设阈值，表示发生了卡顿，并通过回调传递卡顿信息给开发者。

       堆栈和CPU信息的获取通过`AbstractSampler`类实现，它通过`post`一个`Runnable`来触发采样过程，循环调用`doSample()`函数。StackSampler和CpuSampler分别负责堆栈和CPU信息的采集，核心逻辑包括获取当前线程的堆栈信息和CPU速率，并将其保存。获取堆栈信息时，通过在`StackSampler`类中查找指定时间范围内的堆栈信息；获取CPU信息时，从`CpuSampler`类中解析`/proc/stat`和`/proc/mpid/stat`文件的CPU数据，并保存。

       总结而言，BlockCanary通过在消息处理前后记录时间差，检测卡顿情况，并通过堆栈和CPU信息提供详细的卡顿分析，帮助开发者定位和优化性能问题。