Shader Warmup 策略：捕获 SKSL 并在首次启动时预编译的自动化管线 各位同学，大家好。今天我们来深入探讨一个优化图形应用启动性能的关键技术：Shader Warmup。具体来说，我们将构建一个自动化管线，用于捕获 Skia Shader Language (SKSL) 代码，并在应用首次启动时进行预编译，从而显著减少运行时编译的开销。 为什么需要 Shader Warmup？ 在现代图形应用中，Shader 扮演着至关重要的角色，负责处理光照、纹理、特效等视觉效果。然而，Shader 的编译是一个相对耗时的过程。如果 Shader 在运行时首次被使用时才进行编译，会导致明显的卡顿和掉帧，尤其是在应用启动阶段，严重影响用户体验。 Shader Warmup 的目的就是将 Shader 的编译过程提前到应用启动时，或者更早，从而避免运行时编译带来的性能问题。通过预编译 Shader，我们可以将编译后的二进制代码缓存起来，并在运行时直接加载使用，极大地缩短渲染准备时间。 Skia Shader Language (SKSL) 与 Shader Warmup Skia 是一个广 …
WSD（Warmup-Stable-Decay）学习率调度：相比余弦退火在持续预训练中的灾难性遗忘缓解
WSD（Warmup-Stable-Decay）学习率调度：相比余弦退火在持续预训练中的灾难性遗忘缓解 大家好！今天我们来深入探讨一个在持续预训练中至关重要的话题：学习率调度策略，特别是WSD（Warmup-Stable-Decay）学习率调度，以及它如何缓解在持续预训练过程中使用余弦退火可能出现的灾难性遗忘问题。 1. 持续预训练与灾难性遗忘 持续预训练（Continual Pre-training），也称为增量预训练（Incremental Pre-training），是指在一个已经预训练好的模型基础上，使用新的数据集进行进一步的训练，使其能够适应新的知识或任务。这种方法在实际应用中非常常见，例如，我们可能先用大规模通用文本数据集预训练一个语言模型，然后用特定领域的文本数据（例如医学文献、金融新闻）进行持续预训练，以提高其在该领域的表现。 然而，持续预训练面临一个严峻的挑战：灾难性遗忘（Catastrophic Forgetting）。灾难性遗忘是指模型在学习新知识的同时，会迅速忘记之前学习到的知识。这在神经网络中是一个普遍现象，尤其是在使用梯度下降法进行训练时。想象一下，我们已经 …
性能基准测试中的公平性与噪声消除：JMH的Warmup与Fork参数控制
性能基准测试中的公平性与噪声消除：JMH的Warmup与Fork参数控制 大家好，今天我们来深入探讨Java性能基准测试中一个至关重要的方面：公平性与噪声消除。具体来说，我们将重点讨论Java Microbenchmark Harness (JMH) 中两个关键的配置参数：Warmup 和 Fork，以及它们如何帮助我们获得更可靠、更准确的性能测试结果。 性能基准测试的挑战 在进行性能基准测试时，我们的目标是准确地衡量代码在生产环境中的表现。然而，这个过程充满了挑战。许多因素会引入噪声，干扰我们的测量，导致结果不准确，甚至具有误导性。这些因素包括： JVM 预热 (Warmup): JVM 在启动时需要进行一系列的初始化操作，例如类加载、JIT 编译等。这些操作会消耗大量的 CPU 资源，影响代码的初始执行速度。只有经过充分的预热，代码才能进入稳定状态，其性能才能更接近生产环境。 垃圾回收 (Garbage Collection): 垃圾回收器在运行时会不定期地暂停应用程序的执行，进行内存回收。这些暂停会引入延迟，影响性能测试结果。 操作系统干扰: 操作系统上的其他进程可能会占用 CP …