值得一提的是，并发虽好，如果能够简单粗暴实现，就不要搞太多投机取巧！ 现代计算机体系结构上，CPU执行指令的速度远远大于CPU访问内存的速度，于是引入Cache机制来加速内存访问速度。 除了Cache以外，分支预测和指令预取也在很大程度上提升了CPU的执行速度。 随着SMP的出现，多线程编程模型被广泛应用，在多线程模型下对共享变量的访问变成了一个复杂的问题。 于是我们有必要了解一下内存模型，这是多处理器架构下并发编程里必须掌握的一个基础概念。 2000年之后，依靠CPU频率提升加速软件运行速度的免费午餐结束了，随之而来的是多核处理器的发展风潮。
Seq_cst表示顺序一致性内存模型，在这个模型约束下不仅同一个线程内的执行结果是和程序顺序一致的， 每个线程间互相看到的执行结果和程序顺序也保持顺序一致。 显然，seq_cst的约束是最强的，这意味着要牺牲性能为代价。 第二行的变量c依赖于第一行的执行结果，因此这两行代码是”Carries dependency”关系。 显然，由于consume是针对有明确依赖关系的语句来限定其执行顺序的一种内存顺序， 而releaxed不提供任何顺序保证， 所以consume order要比releaxed order要更加地Strong。 Cnt是共享的全局变量，多个线程并发地对cnt执行RMW（Read Modify Write）原子操作。
再说了，现代战争条件下能让你蹲在原地安安稳稳射完40枚火箭弹然后再装填的可能性实在不大，大家都是打完了就跑路，跑到安全地方再装填，那么差点时间也就无所谓了，反正都得靠弹药运输车。 该火箭炮可以在发射后依靠弹药运输车利用吊臂将发射完的模块卸下，直接更换新的模块进行装填，省去了炮兵扛火箭弹之苦，也不需要机构复杂的液压推入式设计，据称装填时间在10分钟以内。 “就两个线程就共享了一个数据，需要承担互斥锁的管理负担？！
Diplomacy 是一种需要充分交流的复杂游戏，至少近五十年来一直被认为是人工智能面临的重要挑战。 要想获胜，参与者不仅要懂策略，还需要结盟、谈判、说服、威胁，偶尔还得学会欺骗。 因此，它给 AI 带来的挑战远远超出了下围棋、国际象棋等游戏的系统，或那些在不太复杂环境中进行对话的聊天机器人所面临的挑战。 Cicero 结合了类似于 AlphaGo 的战略推理能力，和类似于 GPT-3 的语言组织能力。
新标准将原子操作定义为atomic模板类的成员函数，囊括了绝大多数典型的操作——读、写、比较、交换等。 X86_64和Sparc是强顺序模型（Total Store Order），这是一种接近程序顺序的顺序模型。 所谓Total，就是说，内存（在写操作上）是有一个全局的顺序的（所有人看到的一样的顺序）， 就好像在内存上的每个Store动作必须有一个排队，一个弄完才轮到另一个，这个顺序和你的程序顺序直接相关。 所有的行为组合只会是所有CPU内存程序顺序的交织，不会发生和程序顺序不一致的地方。 TSO模型有利于多线程程序的编写，对程序员更加友好，但对芯片实现者不友好。
例如，它需要学习 「你想在比利时支援荷兰吗？」这一连串的话语意味着在游戏过程中标记为「NTH S BEL」的行动。 Cicero 在游戏中的架构可能不可避免地包含一系列高度复杂的交互算法。 我们不打算在这里对其进行全面描述，但我们看到了两个关键要点。
11模型: 深入理解Java内存模型（七）——总结
在C++11标准中，设计者给出的解决方式是让程序员为原子操作指定所谓的内存顺序：memory_order。 通常情况下，内存模型是一个硬件上的概念，表示的是机器指令（或者将其视为汇编指令也可以）是以什么样的顺序被处理器执行的。 Java 内存模型，许多人会错误地理解成 JVM 的内存模型。 Java 内存模型定义了 Java 语言如何与内存进行交互，具体… 在并发编程中，我们需要处理两个关键问题：线程之间如何通信及线程之间如何同步（这里的线程是指并发执行的活动实体）。
相应地，主流芯片厂商及编译器开发厂商都开始推广适用于多核处理器的多线程编程模型，编程语言逐渐也开始向并行化的编程方式发展。 但是缺乏统一的标准，缺乏线程感知的内存模型(thread-aware memory model), 意味着想要借助于处理器硬件知识极限压榨程序性能，和想要编写跨平台的多线程程序，都困难不小。 C++11中这些内存顺序相关的设计，主要还是为了从各种繁杂不同的平台上抽象出独立于硬件平台的并行操作。
11模型: 系统安全设计.doc
原子操作彻底宣告C++11来到了多线程和并行编程的时代。 相对于偏于底层的pthread库，C++通过定义原子类型的方式，轻松地化解了互斥访问共享数据的难题。 不过C++也延续了其易于学习难于精通的特性，虽然atomic/原子类型使用上较为简单，但其函数接口(原子操作)却可以有不用的内存顺序。
通过其外贸型的宣传资料可知，该火箭炮自动瞄准时间小于60秒，自动瞄准精度方位角高低角误差≤1.5mil，发射准备时间≤5分钟，撤离时间≤2分钟，再装填时间≤10分钟，性能已经非常强悍。 注意：Thread1中，b.store采用了memory_order_release内存顺序，保证了本线程中，本算子操作前的所有写操作都必须完成，也即a.store必须发生于b.store之前。 在Thread2中，b.load采用了memory_order__acquire内存顺序，保证了本线程中，本原子操作必须先完成，才能执行之后所有的读原子操作，即b.load必须先于a.load执行。 上述代码中，我们用memory_order_relaxed的初衷是不希望完全禁用原子类型的优化。 ”自旋等待“那行代码的真实用意是：先自旋等待b被赋值为2，随后再将a的值输出。
通过该攻击-11无人机的等比例模型展示，我们可以发现，其不仅有着非常不错的隐身外形，同时，它内置弹舱的容积还非常的巨大，能够同时携带多枚炸弹，具备较强的单机作战能力。 顺序一致性内存模型是一个理论参考模型，JMM 和处理器内存模型在设计时通常会把顺序一致性内存模型作为参照。 JMM 和处理器内存模型在设计时会对顺序一致性模型做一… Java 内存模型（JMM）是一种抽象的概念，并不真实存在，它描述了一组规则或规范，通过这组规范定义了程序中各个变量（包括实例字段、静态字段和构成数组对象的元素… 据我们所知，Cicero 只在单一任务上进行了测试，这正是它精心设计的任务：Diplomacy。 它不能立即应用于挑战，例如客户服务或指导家用机器人的行动，或者几乎任何其他事情。
11模型: 原子数据类型/atomic类型
但是现实的问题是：严格禁止”乱“，指令执行不够快；允许随便”乱“，又得不到正确结果。 上述代码，书1作者在Linux系统下开发，用g++编译器编译运行的。 代码不做任何改动，我在Windows系统下使用Visual Studio 2015编译运行也OK的。
C++11 标准中，相当大的一个变化就是引入了多线程的支持，这使得用C/C++进行线程编程时，不必依赖第三方库和标准。 同时，当前的攻击-11无人机的机腹下还拥有两个较大尺寸的内置弹舱。 比如，此前在国庆70周年大阅兵里第一次公开亮相的攻击-11无人机，便是当中一个十分有代表性的装备。 而在最近网络媒体平台披露的信息里，它的等比例模型，也得到了面世的机会。
蓝鲸TMT频道11月30日讯，今日，百度发布了飞桨产业级深度学习平台和文心大模型的生态成果和最新进展。 数据显示，截至2022年11月，飞桨平台已凝聚535万开发者，服务20万企事业单位，基于飞桨创建了67万个模型。 特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
據指，這間 7-11 便利店的店長本身就是模型愛好者，所以就「順手」在店内販賣自己的愛好。 无人机在近些年各场局部军事冲突或战争里的表现可以说是非常抢眼，其也因此在各国军队里都备受欢迎。 而经过了多年的研发，我国在无人机领域里，也有着许多不错的代表性产品。
通常情况下，如果编译器认定a、b的赋值语句的执行先后顺序对输出结果没有任何的影响的话，则可以依情况将指令重排序（reorder）以提高性能。 而如果a、b赋值语句的执行顺序必须是a先b后，则编译器则不会执行这样的优化。 本文重点在于梳理为什么需要引入原子类型和内存模型，以及由此带来的好处。 尽管volatile能够防止单个线程内对volatile变量进行reorder，但多个线程同时访问同一个volatile变量，线程间是完全不提供同步保证。 实际上A，B两种说法都是正确的，只不过是在尝试从不同的角度去说明memory model的概念。
坦率地说，Meta AI 团队的成功让我们印象深刻。 如果你在玩 Diplomacy，你下一步应该做什么显然取决于其他玩家将要做什么，同样他们将要做什么取决于他们认为你将要做什么。 更复杂的是，你可以（希望）通过他们所说的来衡量他们将要做什么，并且玩家之间还可以通过交流的来互相影响预判。
讲到这里就必须提到11式模块化火箭炮的两个经常被人诟病的地方，就是两种发射车都没安装装弹吊臂，和底盘空间过于浪费。 其实这车没安装吊臂，主要还是为了降低造价，适合大面积铺开装备。 外贸的SR-3和SR-5火箭炮早就实现了和美国M270一样的功能，技术不是问题。
线程Observer只是试图一窥线程ValueSet的执行情况，就看看而已，所以无论ValueSet的代码是顺序执行的还是乱序执行的，都无所谓，无非就是a，b输出值的顺序可能是,或者，或者,甚至，但是最终的输出结果都是。 在单线程程序中，我管你内存模型是强顺序的还是弱顺序的，管你是顺序执行还是乱序执行的，反正最终结果是a等于1，b等于2。 MY_UDT是用户自定义数据类型，上述代码中，5个ret值必须都为true。 也就是说对UDT的拷贝构造、赋值构造、移动赋值等各方面都提出了要求……“要求这么高！？ ”用了atomic模板类，既不劳烦你写加锁/解锁代码，又不用你考虑跨平台那档子事，多好！ 对于熟悉单线程开发的同学来说，互斥锁的管理无疑是个负担。
博弈论在 Cicero 如何选择其策略方面起到了关键作用。 Meta AI 早期一项在非语言简化版 Diplomacy 的工作中已经得到很好的验证和发展，令人印象深刻。 从最新的文心全景图可以看到，文心大模型已经形成“模型层+工具与平台层+产品与社区层”的整体布局。 此次全新发布11个大模型，包括5个基础大模型、1个任务大模型、5个行业大模型；全面升级文心大模型开发套件、文心API；新发布和升级基于文心大模型的2大产品，AI作画产品“文心一格”和产业级搜索系统“文心百中”。
但是按照松散内存顺序，a.store 和 b.store指令的先后顺序不能保证了，b.store可能先被执行，因此a的输出值可能是0，也可能是1。 这个系统很复杂，我们无法很有把握地预测这一点，但就目前的情况来看，我们认为通用化的前景有些有限。 这种工作方式在其他问题上可能很有用，但如果将该系统应用于其他问题，例如桥牌等游戏中的竞价，或者为一个项目的团队谈判工作计划，或者计划婚礼，那么该架构的具体内容可能不会有太大的用处。 百度集团副总裁、深度学习技术及应用国家工程研究中心副主任吴甜表示，产业级深度学习平台飞桨和产业级知识增强大模型文心，相互促进、共同发展，已然成为产业智能化的基础性平台。 文心大模型持续围绕“产业级”、“知识增强”两大特性，延续“降低应用门槛”的发展路线，进行创新突破。
- ”相较于单线程程序，虽然只多写了两行代码，但是程序员都是懒惰的——能不写的代码坚决不写，能少写的坚决不多写(在保证代码可读性的前提下)，这也是优秀程序员的标准做法。
- 其实这车没安装吊臂，主要还是为了降低造价，适合大面积铺开装备。
- TSO模型有利于多线程程序的编写，对程序员更加友好，但对芯片实现者不友好。
- ”自旋等待“那行代码的真实用意是：先自旋等待b被赋值为2，随后再将a的值输出。
- 那么问题来了：既然原子操作都是平台相关的，那么atomic数据类型又如何帮助我们“掩盖”这种平台相关性呢？
