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从内存墙到全局池化：AICS灵衢智算集群的互联架构重构
传统AI算力集群面临一个反直觉的困境：集群规模越大，单卡算力利用率反而越低。十万卡集群的实际模型算力利用率仅约20%，大量算力处于等待通信完成的状态。这个问题的根源不在芯片本身的算力，而在互联架构——当集群扩展到万卡级别时，节点间通信延迟和内存访问瓶颈成为决定系统性能的关键因素。华为在2026年全联接大会上发布的AICS灵衢智算集群，正是围绕这一瓶颈对计算架构进行的一次系统性重构。传统架构的...
TCP/IP
作者小头像 Snowplow5180 2026-10-12 23:11:31
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从日志即数据到存储抽象层：TaurusDB存算分离架构的数据持久化路径重构
传统MySQL数据库的扩展瓶颈根植于一个结构性设计：计算与存储紧密耦合，数据文件的读写与SQL执行共享同一台服务器的资源。添加只读节点需要复制全量数据，数据量达到TB级别时扩容周期以天计。存算分离架构的核心思路是将数据存储与计算能力解耦，让计算层和存储层可以独立扩展，但随之而来的是一个更深层的工程挑战——日志的持久化路径需要被完全重新设计。华为云TaurusDB的解法是将“日志即数据”（Lo...
作者小头像 Snowplow5180 2026-10-10 21:37:25
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从KV Cache池化到NPU直通ASU：华为云CMS记忆存储的工程实现
Agent的长程任务对基础设施提出了一个传统推理架构从未正视过的要求：记忆必须持久、完整、可追溯。但现实是，KV Cache被困在单卡显存里，上下文越长，显存占用越大，系统被迫在某个阈值上截断历史，Agent的“记忆”始终是碎片化的。多轮对话中早期轮次的内容被丢弃，多Agent协作时上下文无法共享，天级长程任务在传统架构下几乎无法保持完整状态。2026年9月，华为云在全联接大会上首次实物展示...
分布式 数据库
作者小头像 Snowplow5180 2026-10-09 00:09:16
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从静态分区到共享一切：GaussDB透明多写架构的分布式缓存一致性解法
传统分布式数据库长期面临一个根本性的架构矛盾。Shared-Nothing架构通过将数据静态分区到各个节点，获得了近线性的扩展能力，但代价是业务必须进行分布式改造——分片键的选择决定了查询的路由，跨分片的JOIN和事务变得异常昂贵。Shared-Disk架构允许所有节点访问同一份存储，但分布式缓存一致性的开销让多写场景几乎不可实现，通常只能退化为“一写多读”的单主模式。GaussDB的池化透...
分布式
作者小头像 Snowplow5180 2026-10-08 23:28:40
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从零实现Bitcask存储引擎：日志结构哈希表、Hint文件与崩溃恢复
在上一篇文章中，我们从零实现了一个HNSW向量索引，覆盖了分层图结构、贪婪搜索与启发式邻居选择。那篇文章聚焦的是高维空间的近似最近邻检索。这一次我们回到存储引擎的领域，目标是一个完整的Bitcask存储模型。LSM-Tree和B-Tree是存储引擎领域最常被讨论的两种结构。LSM-Tree通过将随机写转化为顺序写来优化写入吞吐，B-Tree通过原地更新和平衡树结构优化读取延迟。但还有一种结构...
作者小头像 Snowplow5180 2026-10-07 20:15:16
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从零实现HNSW向量索引：分层图结构、贪婪搜索与启发式邻居选择
在上一篇文章中，我们从零实现了一个Raft共识算法，覆盖了领导者选举、日志复制与安全性约束。那篇文章聚焦的是分布式系统的一致性。这一次我们回到AI基础设施的核心数据结构，目标是一个完整的HNSW（Hierarchical Navigable Small World）向量索引。向量检索正在成为AI应用的基础能力。RAG系统需要从百万级文档中检索与查询语义最相关的片段，推荐系统需要从千万级物品中...
数据结构
作者小头像 Snowplow5180 2026-10-06 22:29:38
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从零实现Raft共识算法：领导者选举、日志复制与安全性约束
在上一篇文章中，我们从零实现了一个MVCC事务引擎，覆盖了版本链、快照隔离与写冲突检测。那篇文章聚焦的是单机数据库的并发控制。这一次我们把视角转向分布式系统，目标是一个完整的Raft共识算法实现。分布式系统中最难的问题是一致性。多个节点如何就某个值达成一致？如何保证在部分节点故障时系统仍然可用？如何保证在任意时刻最多只有一个领导者？Paxos在理论上解决了这些问题，但它的工程实现极其困难，以...
分布式 网络
作者小头像 Snowplow5180 2026-10-05 14:45:05
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从零实现一个MVCC事务引擎：版本链、快照隔离与写冲突检测
在上一篇文章中，我们从零实现了一个协程调度器，覆盖了栈式协程、无栈协程与M:N调度。那篇文章聚焦的是并发执行模型。这一次我们把视角转向数据库的并发控制，目标是一个完整的MVCC事务引擎。数据库的并发控制经历了三个阶段。第一阶段是锁，读写互斥，性能极差。第二阶段是读写锁，读读并发，但读写仍然互斥，写操作会阻塞所有读操作。第三阶段是MVCC（多版本并发控制），读不阻塞写，写不阻塞读，读写完全并发...
作者小头像 Snowplow5180 2026-10-03 16:56:25
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从零实现协程调度器：栈式协程、无栈协程与M:N调度的工程实现
在上一篇文章中，我们从零实现了一个向量化SQL查询引擎，覆盖了词法分析、查询规划和批式执行。那篇文章聚焦的是数据的读取和计算。这一次我们回到并发模型这个更底层的领域，目标是一个完整的协程调度器。并发编程的历史中有一个反复出现的矛盾：操作系统线程提供了简洁的阻塞语义，但上下文切换成本高昂（微秒级），且数量受限于内核资源；回调式异步IO避免了线程切换开销，但把代码变成嵌套的回调金字塔，可读性和错...
Generator Promise
作者小头像 Snowplow5180 2026-10-02 13:12:49
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从零实现一个向量化SQL查询引擎：解析、查询规划与批式执行
在上一篇文章中，我们从零实现了一个浏览器端的LSM-Tree存储引擎，覆盖了MemTable、SSTable和IndexedDB持久化。那篇文章聚焦的是数据如何被高效地写入和持久化。这一次我们把视角转向数据的读取和计算，目标是一个完整的SQL查询引擎。数据库领域有一个容易被忽视的事实：大多数开发者对SQL的认知停留在“写查询语句”层面，对语句如何被解析、优化、执行几乎没有概念。一个SELEC...
SQL
作者小头像 Snowplow5180 2026-10-01 12:40:18
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