初学者如何迅速学习web前端开发?，加州大学团队开发异构编程新模型，开辟提升处理器性能新路径

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一、初学者如何迅速学习web前端开发?

学习web前端不怕没哟基础，就怕没有方向，推荐给你web前端学习的路线图：

阶段1.前端核心基础

HTML+_CSS核心、JavaScript基础语法、JavaScript面向对象、JavaScriptDOM和

BOM编程、jQuery框架

阶段2.HTML5+CSS3+移动端核心

HTML5新特性、Canvas专列、CSS3新特性、CSS3进阶、CSS3实例演练

阶段3.移动端

移动端核心、移动端适配、移动端特效

阶段4.服务器端

服务器端开发、数据库操作、前后端交互核心、微信公众号开发

阶段5.JavaScript高级

JavaScript基础深入剖析、JavaScript面向对象深入讲解、JavaScript异步编程、

JavaScript函数式编程JavaScript设计模式

阶段6.前端必备

性能优化、版本控制工具、模块化、项目构建工具

阶段7.高级框架

React框架基本使用、React框架进阶、Vue框架基本使用、Vue框架进阶、Vue源码分析

阶段8.小程序

原生小程序入门、原生小程序API使用、小程序框架Mpvue

二、软件开发初学者如何学习编程

现如今的软件开发在市场上是相当的受欢迎的，软件开发工程师更是各企业公司争抢招聘的人才，不仅仅是在薪资待遇上面的高报酬，有着几年项目开发经验的，那薪资待遇还会是更高，沙河电脑培训认为这也吸引着越来越多的人们来学习软件开发，然而对于新手朋友们来说，很是好奇软件开发要怎么学呢。
?????学习编程语言
我们这些初学者只是来学习软件编程技能，学习其中的一门编程语言来负责其中的编程编写这一功能，我们来学习其中的编程语言，其实可以选择时下热门的JAVA语言，也可以选择一门自已感兴趣的编程语言来学习。
??自学或培训
至于学习编程语言是自学还是培训这也是看你个人的选择。
??软件开发步骤
软件开发其实是包括设计软件的功能和实现的算法和方法、软件的总体结构设计和模块设计、编程和调试、程序联调和测试以及编写、提交程序等等这些步骤的，也就是说软件开发其实是根据用户的要求制造出软件系统或者系统中的软件部分的过程。

加州大学团队开发异构编程新模型，开辟提升处理器性能新路径

然而，人工智能应用领域的热潮似乎又重新点燃了许多人对于算力的需求。与此同时，在图形处理与渲染、高性能计算等领域，人们对提升处理器性能的追求从未停歇。

不过，在摩尔定律与登纳德缩放定律都面临危机的今天，除了依赖制程的发展和核心数的增加，我们还能找到其他可行的路径来提升计算机性能吗？

近期，由美国加州大学河滨分校的副教授曾宏伟（Hung-WeiTseng）领导的研究团队，提出了一种以新的软件框架提高现有计算机处理速度的方法，为我们提供了一种新的性能提升思路。

为了处理不同类型的数据，现代计算机大都集成了多种处理器，并引入异构计算模型以提升性能。

然而，由于传统的编程框架，包括领域特定语言（domain-specificlanguages），只能将代码区域（coderegion）分配给一种处理器，使得其他计算资源闲置而无法用于当前函数的运算，因此现有编程模型并不能充分发挥异构模型的潜力。

而这项名为“同步异构多线程”（simultaneousandheterogenousmultithreading，SHMT）的编程和执行模型，旨在克服现有编程模型未能充分利用异构计算系统潜力的限制。

与传统模型不同，SHMT可以充分利用异构的并行类型。通过结合多种处理单元（如CPU、GPU、TPU等）的优势，这种模型能有效提升计算效率和能效。

此前的研究已经证明，使用了不同处理模型与设计理念的协处理器和硬件加速器，都能以出色的性能执行相同的函数，这为SHMT的实现提供了可能。

不过，要将同一函数的计算分解到不同类型的计算资源中，系统面临以下三个挑战：

第一，SHMT需要某种机制来描述和划分在不同的计算分区上的等效操作和数据；

第二，SHMT必须能够高效地协调异构硬件上的执行；

第三，由于不同的硬件单元会提供不同质量水平的结果，SHMT必须在不产生大量额外开销的情况下确保结果。

为了解决这些困难，研究人员开发了一个由三个主要部分组成的系统架构：

首先，SHMT引入了一种虚拟硬件的概念，允许开发者将计算任务借助一系列虚拟操作（VirtualOperations，VOPs）的形式从CPU“卸载”。

VOPs定义了SHMT底层硬件可支持的可用操作，进而使整个SHMT子系统抽象为一个单一且强大的加速器。

其次，SHMT有一套至关重要的运行时系统。它不仅作为虚拟硬件的“驱动程序”，在程序执行期间动态解析VOPs，还负责评估硬件资源的能力，并据此做出智能的调度决策。

它将VOPs进一步分解为高级操作（High-LevelOperations，HLOPs），这些HLOP作为SHMT中的基本调度单位，每个HLOP负责执行VOP运算的特定部分，且均具有硬件无关性，确保了运行时系统能够根据实际情况灵活调整任务分配。

更进一步地，SHMT采用了一种质量感知的工作窃取（Quality-AwareWork-Stealing，QAWS）调度策略，以优化资源利用率和提升系统性能。

这种策略通过动态调整工作负载分配来平衡各种硬件资源的使用，减少空闲时间，避免性能瓶颈，同时保证了任务执行的质量。

为了检验这一模型，该课题组使用NVIDIAJetsonNano模块定制了一个嵌入式系统平台，以模拟移动设备、数据中心服务器等常见使用场景进行验证。

该系统原型由下图所示部分构成：

在基准应用程序上的检测结果显示，相较于基准方法，采用性能最佳策略的QAWS的SHMT速度提高了1.95倍。

实验表明，所有QAWS策略均能有效地提高结果质量，MAPE（平均绝对百分比误差）平均值低于2%，接近于手动优化的Oracle场景。且无论采样率如何变化，QAWS-TS策略的性能都名列前茅。

更为重要的是，由于SHMT减少了执行时间，并将计算任务转移到耗电更低的EdgeTPU上，因此它在节约能耗方面展现出了巨大潜力。

实验结果显示，与基线GPU相比，SHMT在QAWS-TS策略下平均减少了51%的能耗和78%的能量延迟积。

同时，得益于EdgeTPU专用逻辑提供的加速功能，以及SHMT并行编程模型使用的低数据交换算法，这一模型也不会导致显著的内存和通信开销。

近日，相关论文以《同步异构多线程》（SimultaneousandHeterogenousMultithreading）为题，在加拿大多伦多举行的第56届IEEE/ACM国际微架构研讨会上发表[1]。

加州大学河滨分校的博士研究生徐冠杰（Kuan-ChiehHsu）为第一作者，曾宏伟副教授担任通讯作者。

曾宏伟对媒体表示，“你不必增加新的处理器，因为现有的就足够了。”因此，仅需使用现有的处理组件，就相当于降低了计算机硬件成本，同时减少了服务器等设备运行时的能源消耗，也减少了碳排放与水消耗。

但这一模型也面临一些挑战与局限性。例如，如何有效管理和调度多种类型的计算资源以实现最优能效、如何降低编程模型的复杂性、如何降低通信开销以及如何扩展应用平台与场景等问题，而这些也正是曾宏伟团队未来的研究方向。

参考文献：

1.Kuan-ChiehHsuandHung-WeiTseng.2023.SimultaneousandHeterogenousMultithreading.InProceedingsofthe56thAnnualIEEE/ACMInternationalSymposiumonMicroarchitecture(MICRO'23).AssociationforComputingMachinery，NewYork，NY，USA，137–152.https://doi.org/10.1145/3613424.3614285

2.https://news.ucr.edu/articles/2024/02/21/method-identified-double-computer-processing-speeds

支持：Ren

排版：刘雅坤

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