 Mari kita mulakan kemudian. Jadi mari kita mempunyai sebuah history dulu. Semua orang nak cepat CPU, kan? Jadi sebelum 2004, bagaimana CPU mempunyai pengalaman CPU yang meningkatkan? Pertama, perkara yang mereka pasti akan melakukannya adalah pengalaman transistri. Kemudian apabila kamu mengalami pengalaman transistri, kamu dapat konsumtion kecil-kecil. Apabila kamu dapat konsumtion kecil-kecil, kamu boleh meningkatkan pengalaman CPU dan kamu dapat lebih baik. Jadi pengalaman ini adalah sebuah pengalaman nart. Tapi dari 2005-2007, pengalaman nart sudah berubah. Sebab itu, bagaimana kamu boleh menghubungkan pengalaman transistri? Jadi, mereka bermula menghubungkan pengalaman nart. Jadi, sekarang pertanyaan ini adalah, pengalaman pengalaman nart mempunyai pengalaman ini. Jadi, sebab itu, kenapa ini mempunyai sebuah pengalaman nart? Sebuah pengalaman nart, sebab dari 2006 kemudian, ia lebih menggunakan pengalaman nart. Okey, jadi, saya akan masuk ke objektif untuk pengalaman nart. Jadi pengalaman nart sebenarnya mencuba membaikkan pengalaman nart dengan pengalaman nart. Jadi, kenapa ini bermakna bahawa beberapa pengalaman nart tak patut mempunyai lebih banyak pengalaman nart? Kemudian, juga tak patut mempunyai pengalaman nart. Baiklah, maksud saya, ia sangat menarik. Okey, jadi, dalam pengalaman ini, sebenarnya, mereka mempunyai pengalaman nart. Jadi, di sini, mereka menggunakan pengalaman nart AMD, ia ada 8 pengalaman nart dan 8 pengalaman nart. Okey, jadi pengalaman nart dapat diletakkan sebagai CPU. Jadi, dengan ini, ini masyarakat dapat mencuba pengalaman nart 64. Jadi, apa yang pengalaman nart? Jadi, pengalaman nart sebenarnya mencuba pengalaman nart pengalaman nart. Apa maksudnya? Pengalaman nart mempunyai pengalaman nart lebih cepat, lebih cepat. Jadi, kita dapat melihat gambar ini di sini. Di sini, gambar ini dari AMD. Jadi, dalam gambar ini, mereka ada 4 pengalaman nart. Dan kemudian, bagi ini, mempunyai pengalaman nart sepada petang. Jadi, setiap pengalaman nart mempunyai pengalaman nart yang dipenyantikan lagi. Paling kata, ini nart mempunyai pengalaman nart. Jadi, sebabnya, perjalanan nart semacam lebih cepat daripada pengalaman nart. Jadi, setiap pengalaman nart ada pengalaman nart. Jadi, di sini, total RAM 64GB perhatian dalam sistem ini mereka menggunakan Linux kernel 4.3 dan set-upnya adalah TPC Dash H sebenarnya ini adalah database benchmark jadi apabila mereka menggunakan database benchmark mereka sebenarnya menemukan masalah dengan scheduler Linux mari saya beritahu tentang perkara ini jadi setiap ini 1-8 mereka mengenai node individual Numa pada node ini, ada 8 kurs apabila anda lihat di sini, ada 8 kurs jadi perkara ini adalah pada beberapa kurs mereka mempunyai kurs idol pada kurs idol yang anda inginkan dan pada kurs yang lain mereka merupakan jadi ini menunjukkan bahwa bagaimana anda boleh mempunyai kurs idol dan kurs lain berlaku lebih banyak jadi di sini bagaimana mereka mencari bahan performa bahan performa yang mencari bahan ini jadi sekarang kita lihat bahan 4 jadi ini bahan 4 yang mereka menunjukkan bahan berlaku dalam perjalanan, perjalanan, perjalanan berlaku dalam perjalanan, berlaku dalam perjalanan dan berlaku dalam perjalanan tapi sebelum saya mencari bahan ini sebenarnya ada beberapa konsep yang saya perlu beritahu anda dulu jadi ini adalah konsep kurs jadi proses dengan proses yang lebih tinggi akan mempunyai proses yang lebih tinggi jadi Linux berlaku dengan proses yang lebih tinggi kemudian ada sebuah konsep kurs jadi CPU tidak mungkin mempunyai satu kurs terusnya ada banyak kurs berlaku pada masa yang sama jadi mereka perlu mempunyai kurs untuk mempunyai kurs jadi bagaimana mereka mempunyai mempunyai kurs jadi konsep lain adalah konsep kurs jadi ia bermaksud bagaimana kurs telah mempunyai kurs jadi semasa kurs telah mempunyai kurs kurs akan mempunyai kurs dan kemudian mempunyai kurs kemudian sebuah konsep lain kemudian sebuah konsep yang lebih tinggi jadi sebuah kurs mempunyai kurs yang berlaku menunggu dilakukan oleh kurs jadi di Linux sebenarnya ia mempunyai kurs tapi ini tidak penting jadi bagaimana mereka mempunyai sebuah algoritm yang sangat kencang jadi saya menunjukkan bagaimana kurs jadi ini adalah kurs CPU nampaknya ada 5 kurs setiap dengan kurs yang berlaku jadi bagaimana kurs ini berlaku adalah bahawa mereka akan mencari kurs total kemudian mereka menerima bahawa kurs 1s jadi dalam 1s, setiap kurs ini mempunyai kurs yang berlaku pada masa yang berlaku jadi ini ada kurs yang berlaku jadi semua kurs yang berlaku di belakang jadi kurs yang pertama kita membuat kurs A jadi setelah 0.05s ia mempunyai kurs 3 kembali ke belakang kurs B masuk jadi ini mempunyai 15 saya akan menunjukkan kurs A kurs C masuk jadi kurs C masuk setiap kurs 1s kurs D masuk kurs D masuk saya selesai jadi 1s selesai jadi semua kurs C mempunyai kurs C jadi sekarang pada masa ini kurs C masuk kurs F jadi mereka mempunyai kurs C jadi semua kurs C sekarang dilakukan jadi sekarang kurs C ini mempunyai kurs C kurs F dulu sebab kurs C ini mempunyai kurs C kembali ke kurs C kembali ke kurs C saya tidak patut mempunyai kurs C jadi saya tidak akan memunyai kurs C saya akan memunyai kurs C tapi kamu semua dapat idea jadi apa tentang kurs C jadi saya akan memunyai kurs C jadi mungkin kamu akan mempunyai kurs C sebab saya ada kurs C kembali ke kurs C saya akan memberikan kurs C pada masa yang mereka mahu tapi sebenarnya ini bukan kes kerana kontaks membutuhkan kurs C kembali ke kurs C dan apabila ini telah dilakukan kerana ini sebenarnya berlainan modifikasi. Jadi, sebuah kurs yang lain harus tawarkan untuk mendapat tukar baru. Jadi ini sebenarnya bukan cara yang baik. Jadi bagaimana Linuk melakukan itu adalah sekarang anda akan mempunyai tukar individual untuk sebuah kurs CPU. Jadi sekarang ada peran jalan yang berlainan. Setiap tukar tukar yang ini sebenarnya berlainan kerana tiada pilihan untuk mempunyai satu tukar yang lebih lebih daripada tukar lain. Okey, dan tiada tukar tukar yang mempunyai kurs yang tinggi daripada tukar yang tinggi kerana kalau semua tukar tinggi yang tinggi pada satu tukar Baiklah, kemudian anda akan membantu sementara yang lain akan membuat kelebihan yang lebih kecil, dan anda akan membuat begitu. Dan juga, kami tidak harus berbual setiap kali yang berubah. Hal yang penting adalah bahawa perubahan kelebihan yang keras, agar agar agar agar sehingga ia bisa mencari kelebihan dan melihat mana anda mahu menghiasi mereka. Dan apabila anda membuat kelebihan yang keras, untuk satu kelebihan kelebihan ke satu yang lain anda akan membuat kelebihan yang tidak. Jadi, kelebihan kelebihan sebenarnya membuat kelebihan semuanya lagi, yang kita mahu menguruskan. Jadi, motor ini sebenarnya untuk membuatnya lebih baik. Okey, tidak ada kelebihan yang sepatutnya membuat. Sebenarnya, ada satu kelebihan yang berlaku dengan kelebihan yang tidak. Linook akan membuat sesuatu yang dipanggil kelebihan kelebihan kelebihan. Anda akan membuatnya di luar atau di luar, sepanjang sekejap. Shadaling. Okey. Jadi mari kita lihat beberapa alamat kelebihan kelebihan kelebihan untuk melihat bagaimana mereka menerima kelebihan yang terakhir. Jadi mungkin perkara pertama yang kita dapat membawa adalah ia membalas kelebihan kelebihan dengan kelebihan yang sama. Tapi kemudian ia mengenai kes yang pasti sepatutnya lebih penting dan lainnya. Jadi kenapa tidak kita mencari, kita menghidupkan alamat kelebihan dengan kelebihan kelebihan. Tapi kes yang pasti ada kelebihan yang baik, pasti ada kelebihan yang baik dapat terlalu sedap. Jadi saya akan beri anda contoh di sini. Jadi di sini, untuk contohlah kelebihan A adalah kelebihan yang baik, kelebihan yang tinggi dari 80. Kemudian, 4 kelebihan lain akan memiliki kelebihan yang lebih terlalu sedap. Tapi perkara yang mengenai kelebihan A adalah ia sedap. Anda hanya menggunakan 25%. Apa yang lainnya sepatutnya kelebihan yang lebih terlalu sedap? sebenarnya menggunakan lebih banyak kekuatan CP. Jadi ia tidak membuat keputusan untuk sebenarnya memasukkan kekuatan A di sini, walaupun jika anda menggantikan dengan agar ini atau menjadikan kekuatan tersebut, ia harus menjadi cara ini, jadi ia adalah cara dari kekuatan CP. Jadi apa yang Linux melakukan adalah ia menggunakan sesuatu konsep yang dipanggil Load. Load adalah bergantikan oleh kekuatan tersebut, menggantikan oleh kekuatan Cp sejauh ini. Jadi apa yang mereka buat adalah mereka menggantikan kekuatan yang dilatih oleh Total Load. Saya akan memberikan contoh di sini. Jadi dalam contoh tersebut, anda dapat melihat bahawa kekuatan A dan kekuatan A di sini dan kekuatan yang lain di sini. Jadi dengan menggunakan agar ini, kekuatan ini, untuk menggantikan kekuatan ini, kita akan menggantikan kekuatan A untuk kekuatan A. Jadi sekarang kekuatan Load pada kekuatan Cp sejauh ini adalah sama. Jadi ini membuat penggantikan lebih efisien untuk kekuatan CP. Jadi ini sebenarnya sebuah kode suatu kekuatan Load menggantikan agar. Jadi ada konsep extra di sini. Sebuah kode suatu dan kode suatu. Kode suatu adalah sebahagian kode suatu. Jadi kode suatu menggantikan kekuatan CP. Jadi ini adalah sebuah kode sejauh yang saya ambil untuk pula. Jadi dari kode suatu untuk kekuatan yang tertinggi, kekuatan mengingatkan, saya akan bercakap tentang kekuatan CP dalam hidup nanti. Jadi kita memilih kode suatu untuk menerima agar. Jadi anda dapat lihat di sini, apa yang mereka akan buat adalah mereka menggantikan kekuatan CP pertama. Atau kalau tidak itu, mereka menggantikan kekuatan pertama. Jadi, mereka menghasilkan kebanyakan kebanyakan, di sini, dari semua group yang menghasilkan. Mereka menghasilkan satu dengan kebanyakan. Kemudian mereka akan menghasilkan kebanyakan dari kebanyakan ke bawah. Untuk menjelaskan perkaraan. Jika saya perlu berhenti, beritahu saya. Jadi, sekarang saya bercakap tentang hara kisah. Jadi, mereka sebenarnya mempunyai hara kisah kebanyakan kebanyakan ke sekitar 4. Yang pertama adalah sebuah kursus. Okey, di sini. Jadi di sini, mereka sebenarnya mempunyai kebanyakan kebanyakan 32. Mereka dapat melihat, kalau kita mempunyai hara kisah kebanyakan ke bawah, kita mempunyai satu. Jadi, esoknya, hara kisah ke bawah adalah satu ini, kita mempunyai hara kisah dengan satu ini. Jadi, semua satu ini dan satu yang red akan mempunyai ke bawah. Jadi, mereka mempunyai kebanyakan ke bawah. Di sini. Apa yang berlain dan green? Di sini, okey, hara kisah dengan green. Jadi, hara kisah itu sebenarnya yang mempunyai alguritun untuk mempunyai hara yang lain. Atau kebanyakan ke bawah. Jadi, dalam itu, mereka mempunyai hara yang terbaik, yang mempunyai alguritun untuk membuatnya. Jadi, red adalah yang mempunyai membalaskan hara kebanyakan ke bawah dalam hara itu. Okey. Jadi, itu adalah kelebihan pertama. Okey. Jadi, sekarang kita membalaskan hara. Okey, jadi, dua yang pertama di sini akan membalaskan dengan yang lain di sini. Jadi, ini adalah kelebihan kedua. Jadi, mereka mempunyai domain yang 8. Satu domain adalah satu hara. Kerana kita membalaskan hara, setiap hara sekarang membalaskan. Jadi, sekarang kita membalaskan semuanya dalam hara. Okey. Jadi, sekarang... Jadi, ini adalah kelebihan kedua. Untuk kelebihan ketiga, adalah kelebihan hara yang terbaik. Jadi, di sini, kita mengharapkan bahawa kita membuatnya sebelumnya bahawa hara itu... Okey, kita membalaskan. Jadi, sekarang kita cuba membalaskan apa-apa yang lain di sini. Jadi... Okey, seperti yang saya katakan. Okey, jadi di sini, hara 0 adalah satu yang membalaskan dengan apa-apa yang lain di sini. Jadi, anda dapat melihat bahagannya di sini. Jadi, hara 1 adalah yang sebenarnya membalaskan sehingga saya benar-benar membalaskan. Kerana ini adalah cara yang sistem penjualan yang dibelaskan. Jadi, saya menggunakan contohnya di sini. Jadi, hara 0 akan membalaskan yang lain. Okey, jadi sejak mereka ada 8 domen yang membalaskan, ini adalah hara yang lain. Jadi, hara 1 akan membalaskan dengan semua yang merah. Hara 2 akan membalaskan dengan semua ini. Dan sebagainya. Jadi, hara ini tidak... Jadi, anda katakan bahagannya bermaksud anda akan cuba membalaskan... ...sampai membalaskan hara. Jadi, di sini, di sini, anda akan membalaskan hara 0, 6, 2, 3, 5, dan 1. Dan anda akan cuba membalaskan hara. Ya, betul. Jadi, saya akan membalaskan semua ini. Jadi, hara 0, 6, 7, okey. Okey, saya minta maaf. Okey, jadi itu adalah hara 3. Jadi, sekarang hara 4, kita membalaskan semua ini. Jadi, bagaimana kita membalaskan itu? Jadi, hara 4, hara 0 adalah yang membalaskan, anda akan membuat perjalanan. Yang lain yang membalaskan membalaskan hara. Okey. Kemudian, di sini. Mereka membalaskan hara lain. Ini adalah cara yang berlainan. Jadi, di sini, hara 0, 1, 2, 4, 6, di dalam. Jadi, ini membalaskan hara 3, 5, 7. Jadi, bagaimana hara ini membalaskan hara? Anda membalaskan hara lain yang membalaskan hara. Kita membalaskan hara 3. Kerana hara 3 adalah yang terlebih-lebih dari hara 8. Ya. Dan mereka membalaskan hara yang membalaskan apa-apa pun yang terlebih-lebih daripada hara 3. Kemudian, mereka akan membalaskan antara ini. Berita dan berita. Jadi, ini adalah cara yang membalaskan hara 4. Okey. Tak ada pertanyaan? Jadi, hara ini bukan hara 3. Jadi, jika anda membalaskan hara 2 dan hara 3, anda boleh mempunyai beberapa perjalanan yang berlainan. Dan anda membalaskan hara yang terlebih daripada hara. Ya, okey. Untuk pangkat yang berlainan. Jadi, anda mempunyai hara yang terlebih daripada hara 3. Betul. Tapi dari hara 2-3, anda boleh membalaskan yang terlebih daripada hara 2 dan membalaskan hara yang terlebih daripada hara 3. Okey. Anda bercakap tentang keadaan mana? Saya membalaskan keadaan 2-3. Okey. Jadi, ini adalah hara 2. Okey. Jadi, dalam hara 2, mereka hanya membalaskan dalam hara yang sama. Kemudian, hara 3 adalah membalaskan dengan hara yang lain. Begitulah yang dengan hara 2 anda ingin membalaskan hara yang lain? Sangat bagus. Tetapi, apa yang kami bercakap tentang? Mereka membalaskan hara yang dan ia mencuba membalaskan hara yang lain dan anda boleh membanaskan perubahan. Jadi, anda tidak perlu mengadakan hara yang lain lagi. Ya, vectors yang itu ia membalaskan hara. Sebenarnya, anda akan kembali ke dalam hara yang besar. Jadi, anda akan kembali ke 1,2,3,4. Ya. Ini berkumpul. Perkara. Seperti yang saya nampak di kualiti semajanya, ...yang sebuah 3D. Sudah jadu, saya hanya akan mempunyai satu spanjara. Yaa. Berapa masalah yang anda mencari? Berapa masalah yang anda mencari? Berapa masalah yang anda mencari? Ya,民an-punyai 64 masalah yang anda mencari. Ya, awak tahu apakah masalah yang anda mencari? Ya... Mungkin ia akan dibuat pada satu masalah yang sama. Tapi dia boleh dibuat. Jadi, saya akan menghubungi keadaan di sini untuk memasukkan keadaan keadaan di kawasan saya dan menghubungi keadaan. Tetapi, saya ingat tentang software ini, jika anda mempunyai proses baru, proses baru mungkin dapat menggunakan memori yang terbaik untuk menggunakan proses baru. Okey, proses baru juga, tapi untuk perang, jika tidak salah, mereka akan mengawal perang dari perang yang sama. Kami juga mengawal perang yang sama. Okey, jadi kami menggunakan panggilan yang sama sekarang. Ya, tetapi akhirnya anda akan berbual. Dan kemudian... Untuk prosesnya, jika anda melakukan apa-apa yang mempunyai tempat tinggi, anda tidak akan mahu mempunyai semuanya. Kerana jika tidak, ia hampir menjadikan anda akan menjadikan tempat yang berbeda dan membunuh diri sendiri. Okey, jadi sebuah konsep yang dipanggil call pinning, saya akan datang ke sana. Ya, ia dipanggil call pinning. Ya, ada sesuatu yang menyebabkan prosesnya dalam perjalanan yang sama, dan kemudian ada sebuah buk seperti ini. Itu sebabnya sebuah buk. Jadi saya akan datang ke sana. Okey, mari kita pergi. Okey, jadi saya datang ke buk pertama sekarang. Untuk yang pertama, ia disebabkan buk berbalas. Jadi di sini, ini red. Sudoku apabila berbual, ia red. Jadi apabila panggil call pinning, ia menyebabkan perjalanan yang berbeda. Jadi apa adalah perjalanan yang berbeda sebenarnya? Okey, jadi di sini... Okey, saya akan berhenti dulu. Perjalanan ini hanya menyebabkan bahawa perjalanan yang berbalas adalah lebih besar daripada perjalanan yang sekarang. Dalam perjalanan yang berbalas. Perjalanan tidak akan berkumpul. Okey, jadi saya akan beri contohnya di sini. Jadi di sini, sebenarnya ada dua panggil. Kita akan menyebabkan dua panggil. Dan di sini, hanya ada dua panggil CPU. Jadi di sini, setiap panggil CPU ini ada panggil Orang. Kita akan melihat sebuah perjalanan yang berbalas. Jadi kita cuba menyebabkan perjalanan yang berbalas di level 1. Kita cuba menyebabkan dulu antara dua panggil ini. Jadi apabila kita cuba menyebabkan perjalanan yang berbalas, dan anda sebenarnya tidak dapat berbalas kerana... Ya, saya tidak memperkenalkan perjalanan yang berbalas atau yang berbalas. Jadi, mereka tidak dapat melakukan apa-apa pun. Kemudian di sini, perjalanan, perjalanan yang berbalas. Perjalanan yang berbalas adalah 500 di sini. Perjalanan yang berbalas adalah 500 di sini juga. Jadi di sini, perjalanan di sini, perjalanan yang berbalas tidak berbalas. Jangan beritahu cerita yang benar. Jadi anda boleh dapatkan idea. Apa yang dah berlaku? Okey, jadi solusi yang yang saya berpunyai adalah anda menyebabkan perjalanan yang minimal. Jadi perjalanan minimal di sini adalah 0. Perjalanan minimal di sini adalah 500, mereka berdua sama. Jadi di sini, kita boleh sebenarnya menghantar kemungkinan. Di sini. Jadi kita menghantar. Jadi kita berbalas lagi. Punggiran minimal adalah 250. Jangan beritahu apa-apa pun. Perjalanan minimal adalah 250 di sini. Sebenarnya, ia adalah di sini. 250 adalah di sini, kita boleh sebenarnya menghantar kemungkinan ini di sini. di sini. Jadi sekarang ini adalah pengalaman yang lebih balas di sini, ya. Okey, dalam senaranya yang mereka lakukan, yang mereka lakukan, mereka sebenarnya membuat proses dengan 64 thread, dua proses R proses yang 1 thread, jadi anda dapat lihat, ini adalah diagram di sini. Jadi kenapa, okey, mari kita lihat di sini, node 0, anda dapat lihat comparatifnya lebih rendah daripada yang lainnya. Jadi kenapa ini adalah kerana R thread yang terbaru berjalan pada node 0 dan 4. Jadi di sini, node R thread adalah proses yang lebih rendah, ia memperkenalkan, minta maaf? 0 dalam proses yang berlaku, ada yang lain dalam bagian atas, ada yang ada di setiap bahagian yang berlaku. Itu bermakna ada satu thread di dalam proses yang berlaku. Tapi di sini, ia sebenarnya lebih kecil daripada yang lainnya. Di sini, mereka berlaku lebih rendah daripada node 0 dan 4, ia bukan begitu baguslah. Okey, jadi node lain adalah berlaku, jadi ia sebenarnya tidak efisien. Okey, jadi apa yang mereka memperkenalkan solusi, dan kemudian anda dapat lihat di sini, ini adalah pengalaman terakhir di sini. Ini adalah pengalaman yang lebih bahagian menggunakan pengalaman CBU. Jadi proses berlaku membuat, memperkenalkan 13%, tidak ada perjalanan kepada R thread. Okey, jadi itu adalah satu-satunya, ada pertanyaan tentang ini? Apabila anda bercakap tentang pengalaman CBU, bagaulah anda menunggu R thread? Apakah itu mengenai pengalaman R thread? Apakah saya menunggu pengalaman R thread? Apakah saya masih menggunakan pengalaman itu? Apakah itu mengalami pengalaman saya dan pengalaman saya? Saya tidak pasti, saya rasa begitu. Tidak, saya tidak pasti tentang itu. Ya, jika saya menggunakan pengalaman ini, tidak. Ya, saya rasa ia adalah sebuah pengalaman CBU yang menggunakan pengalaman R thread. Jadi, saya rasa jika anda menunggu pengalaman R thread, itu sebenarnya tidak betul. Kerana jika anda menunggu pengalaman R thread, anda menggunakan pengalaman CBU yang tersebut. Mereka tersebut. Tetapi anda masih menggunakan pengalaman R thread. Ya. Okey, saya tidak pasti tentang ini. Sayaudah untuk kamu bergandung. Jadi, ada sahaja pentehagaan yang berbreaker? Tapi hanya pengalaman R thread. W Embur noisyφ. Kerana jika anda menggunakan pengalaman R thread,- sinusathre compris mau mulut standung bersama. Genangnya dalam cara pengalaman R thread, perhubungan MAupur R thread ainsi ahli berbeza. yang sangat berbeda untuk membuat perjalanan. Ia mengingatkan faktor yang mereka berbagi dengan ujian logis yang berlaku yang berlaku dengan kawasan yang baik di Intel SACA tetapi dengan AMD bulldozer yang mempunyai perkara yang benar-benar di mana FPU dan ALUs tidak diberikan. Jadi jika anda membuat komputasi yang berat, ia menghubung dan tidak tahu kenapa. Kerana tidak mempunyai idea apa yang berlaku. Di sini, mereka tidak dapat memperbaiki mesin yang berlaku kerana kerana perangkat makin adalah kelebihan kawasan. Kerana kerana pengkawasan, mereka tidak membuat banyak perangkat keadaan pada FPU. Sebentar saja, ia mengalami kelebihan. Tetapi di dalam, ia mengalami kelebihan kawasan. Jadi ia mengalami kelebihan. Apa adalah kelebihan ini? Saya mengatakan ada sesuatu yang saya lakukannya. Tapi ada kelebihan untuk menggunakan membeli? Membeli? Membeli, ia menggunakan membeli. Ia menggunakan kelebihan. Ia menggunakan kelebihan? Ya. Tapi hanya berlaku di sebuah kelebihan, di mana anda menggunakan kelebihan PCH yang mengubah satu kelebihan. Dan anda mempunyai kelebihan yang terlalu besar pada bus itu. Jadi keadaan yang anda perlukan? Keadaan yang anda perlukan, sebab ia adalah kelebihan yang lebih cepat daripada ini. Tapi kemudian anda patut menggunakan kelebihan itu? Itu yang anda patut menggunakan kelebihan itu? Mungkin ia hanya sesuatu yang harus dibuat dengan anda. Ya. Yang saya belajar juga. Man, shed, underscore, set, affinity, atau man, tasks etc. Jadi ini adalah kelebihan yang saya membeli. Jadi ini adalah kelebihan. Jadi untuk yang anda tahu apa kelebihan itu, maksud saya, saya beritahu kepada anda bahawa program ini hanya dapat menggunakan kelebihan yang pasti. Jangan menggunakan kelebihan yang pasti atau semua kelebihan yang pasti. Jadi program ini tidak membalaskan kelebihan. Saya akan jelaskan itu. Jadi ini seperti kelebihan sebenar. Jadi saya membalaskan aplikasi pada kelebihan yang satu dan dua di sini. Di sini dan di sini. Okey, jadi aplikasi yang kita mulakan pada satu kelebihan di kelebihan yang satu. Baiklah. Kemudian saya akan membalas di dalam kelebihan ini. Dan kelebihan ini dengan apa-apa yang ada di dalam kelebihan itu. Itu bermakna jika anda membalas kelebihan, anda perlu periksa kelebihan kelebihan. Sebenarnya, ya. Ya. Anda harus membalas kelebihan sebenarnya dalam kelebihan yang hanya satu kelebihan. Baiklah. Dengan contoh ini. Jadi saya akan beritahu anda. Apa masalahnya? Jadi di sini, kita membalas atau membalas kelebihan yang satu dan dua. Jadi sebenarnya kelebihan tidak dapat membalas kelebihan yang satu lagi kerana ada di luar perang. Jadi sekarang kelebihan ini sudah di level 4. Level 4 di sini sebenarnya di dalam kelebihan yang satu dan dua tidak membalas kelebihan yang satu dan dua. Di kelebihan kelebihan yang satu dan dua. Tidak mahu berbunuh kelebihan yang dua. Jadi di sini, mereka tidak dapat membalas kelebihan sebenarnya. Kerana mereka ada kelebihan yang sama. Jadi kelebihan tidak dapat membalas kelebihan. Jadi ini masalah, kerana anda mahu aplikasi memulangkan kelebihan ini. Sebelum saya hanya menggunakan satu kelebihan. Jadi ini sebenarnya sudah berbunuh. Jadi kelebihan yang mereka proposes adalah mereka sebenarnya cuba membalas kelebihan di perspektif kelebihan. Bukan sebab selalu membalas kelebihan atau kelebihan zero. Kerana mereka membuangkan kelebihan untuk selalu membalas kelebihan yang berbasis dengan kelebihan zero. Jadi paper berkata membalas kelebihan yang berbasis dengan kelebihan yang kelebihan. Di sini, ia kelebihan dua. Okey. Jadi di sini mereka membalas kelebihan yang lain jadi ia membalas. Sekarang, ada beberapa kumpulan kelebihan yang boleh dilapiskan. Jadi kami tidak boleh membalas kelebihan yang stil. untuk demi kumpulan kelebihan dua. Bapak boleh? Jadi bagaimana untuk membalas kelebihan yang berbasis sepanjang masa di miskin? Hanya hillsya. Kerana dalam bahasa SAV4-4, hanya ada satu kelebihan kelebihan yang berbasis. Jadi sebenarnya, kelebihan kelebihan yang berbasis adalah berbasis dengan kelebihan zero Dan terlebih dulu padan kelebihan yang dilapiskan. Maksudnya, kamu boleh membuat kemahiran ini dengan kemahiran ini. Mungkin kita tidak mempunyai 3 dan tidak mempunyai... Ya, jadi di sini, masalahnya sekarang akan membuat kemahiran H dan Link. Di level 4. Dan kemudian kamu akan membuat kemahiran mereka. Ya, membuat kemahiran mereka. Jadi akhirnya, ia akan menjadi kemahiran semasa mereka akan bergabung. Baiklah. Jadi di sini, kita mulai dengan kemahiran 0. Mereka membuang kemahiran pertama, kemahiran 3. Ini adalah kemahiran yang sebelumnya. Jadi sekarang ada kemahiran 1. Jadi setiap kemahiran dapat menjadi kemahiran yang sebelumnya. Jadi pasti ada kemahiran yang bergabung. Jadi ada 8 kemahiran sekarang. Saya akan tunjukkan saja. Jadi ini bukan kemahiran 2 dan tidak kemahiran 1. Tidak ada kemahiran 3 dan tidak ada kemahiran 0. Jadi akhirnya kita akan mempunyai semua kombinasi. Baiklah. Saya akan tunjukkan saja. 6, 1, dan 7, 0. Baiklah. Jadi... Adakah itu... Adakah ia mempunyai bahagian bahagian bahagian? Itulah bahagian bahagian bahagian bahagian bahagian bahagian bahagian bahagian bahagian bahagian undang... Bada sakit kemahiran di tempat kejauhan. Ia harus digunakan sebab jika anda membuang kemahiran 1, anda dapat menentu cabbage dari tenaga Saf, jadi akhirnya anda akan mewakili bahagian untuk buat menurut. Anda membuang kemahiran 3 dan kemahiran 1. Apa yang saya bermakna adalah... Ini adalah bahagian bahagian bahagian. Ia bukan bahagian yang dalam bahagian bahagian. D between 3 and 4, yes. Ok. Because you're in 3, you can still within your group. In 4, you can still outside your group. And you're forming groups on every single... Now there's I go through every combination already. So you basically get every combination of You being either in... With someone in your group Or every other... Being in your group Or you every other not being in the other person... So you can either still in 3 or in the other person. In other ways, the key... Dia adalah faktor yang berdiri di seluruh staj. Itu sebabnya ia hanya sebabnya ia dapat balas dalam cara yang sama. Sebenarnya, itu adalah perlukan yang berlaku. Baiklah. Perlukan yang berlaku. Dengan cara ini, apa keputusan mereka? Jadi keputusan yang boleh dikenali di sini. Saya hanya mahu berlaku dua kali lebih cepat. Saya tidak mengatakan banyak tentang ini. Okey, jadi kemudian, kemudian, kembali kembali dan kembali. Tapi saya akan menjelaskan yang ini lebih baik untuk mengambil senarai. Apabila kita mempunyai TRED-A yang berlaku pada node X. Jadi TRED berlaku di sebuah kawasan. Jadi ia datang ke sini. Jadi ia dapat berlaku di sebuah kawasan apabila ia berlaku. Sudah tentu node X mengambil banyak TRED-A. Jadi node X menjadi sangat sibuk. Apabila Linus mengalami TRED, ia mengalami TRED di mana ia berlaku sebelumnya. Jadi TRED-A akan kembali ke node X. Walaupun node X berlaku lebih tinggi dengan node lain. Jadi Shelley hanya mengalami. Kami akan mengambil kawasan TRED-A yang lebih tinggi. Kerana idea itu, jika TRED-A sedang berlaku di sini, jika anda ingin mengambil TRED-A yang lain, ia akan menyebabkan kembali. Bagaimana menjadikan semuanya untuk kebanyakan? Jadi ini adalah senarai yang mereka lakukan. Mereka adalah 64 kereta. Okey, jadi anda dapat melihat di sini. Yang tanah adalah TRED-A yang berlaku di sini. Jadi ia berlaku di TRED-A dan mereka menyebabkan TRED-A di sini. Jadi walaupun ada TRED-A yang berlaku di sini, mereka menyebabkan TRED yang berlaku. Jadi ini adalah kereta pertama. Kereta yang lain adalah tiga kereta Ida yang berlaku di sini. Dan Linux menyebabkan TRED-A yang berlaku di kawasan TRED-A yang lebih tinggi. Jadi ini tidak baik. Jadi masalah yang mereka berlaku adalah menyebabkan TRED-A yang berlaku di kereta Ida yang berlaku. Maksud saya, ia menyebabkan yang benar-benar, kan? Jadi ini adalah kawasan TRED-A yang berlaku di sini. Jadi ia berlaku di kawasan TRED-A yang berlaku. Jadi yang terakhir. Kereta yang mengalami domen. Ini sebenarnya pertukaran untuk proses rekaan. Jadi saya rasa ia diperkenalkan di tempat yang lain. Seperti Linux kernel 3.9. Sebagai developer Linux kernel mereka, saya rasa ia menyebabkan satu fungsi di dalam proses ini. Jadi masalahnya di sini, apabila kawasan terdi-dibu dan re-endibu, tidak berlaku berlaku. Jadi kenapa? Kerana keadaan ini terdapatkan apabila mereka berlaku di kawasan TRED-A tetapi tidak terdapat re-update apabila mereka re-endibu. Jadi apabila mereka berlaku berlaku, apabila mereka berlaku, apabila mereka berlaku, tidak berlaku berlaku. Jadi ini adalah kawasan TRED-A yang terdapat lebih awal daripada yang saya menunggu. Jadi di sini, tidak ada perjalanan yang berlaku, ia memandangkan perubahan dikawasan TRED-A. Jadi saya kata tawaran TRED-A, walaupun ia lebih kecil daripada perubahan, ia tidak menyebabkan kawasan TRED-A dari kawasan TRED-A. Ia tidak menyebabkan kawasan TRED-A dari kawasan TRED-A. Kerana kawasan TRED-A, mungkin anda menyebabkan kawasan TRED-A. Kawasan TRED-A hanya satu. Jadi ia hanya akan menyebabkan. Bagaimana anda dapat melihat apa yang berlaku? Bila menyebabkan kuasa. Satu contoh. Maaf. Jadi keputusan dan keputusan apabila mereka berlaku, ia tidak menyebabkan kemari, satu daripada itu ada 138 kawasan TRED-A. Kerana anda boleh memandangkan kami menyebabkan kawasan TRED-A. Bagaimana kawasan yang ada di dalam? Apa kawasan itu? Saya tidak pasti apa yang ia adalah LU. Saya akan menyebabkan di sini. Bersihkan kawasan TRED-A. Bersihkan kawasan TRED-A. Jadi apa yang mereka belajar? Jadi keputusan dan kemari adalah yang menyebabkan. Kerana ia tidak menyebabkan kemari lain. Apabila sesuatu berlaku, sistemnya hanya menyebabkan. Tapi untuk kemari kemari, kemari anda hanya menyebabkan. Jadi ia tidak terserang dengan kemari. Jadi kemari itu sudah lama. Sebelum beberapa tahun. Yang penting untuk kawasan TRED-A. Jadi anda dapat melihat. Di sini, mereka sebenarnya mempunyai kawasan yang menyebabkan kawasan TRED-A. Jadi ia sebenarnya lebih mudah untuk melihat kawasan TRED-A. Kemudian kawasan TRED-A dan sesungguhnya mesti menyebabkan kawasan TRED-A. Seperti mempunyai kawasan TRED-A. Mereka sebenarnya mempunyai kawasan TRED-A. Tapi masalahnya, mereka tidak dapat mempunyai semuanya. Kerana apabila mempunyai semuanya, anda mesti mempunyai kawasan TRED-A. Jadi apa yang kawasan TRED-A dalam termasuk yang lama Linuk sepatutnya cuba modulasi kawasan TRED-A. Hanya sebuah algoritm yang besar yang anda mahu. Bukan hanya mempunyai kawasan TRED-A untuk semuanya. Okey. Jadi ia di sini. Kita akhirnya kembali untuk mempunyai kawasan TRED-A untuk kawasan TRED-A. Jika anda melihat kawasan TRED-A mesti mempunyai kawasan TRED-A jika anda memperkenalkan kawasan TRED-A dengan 10-20% jika anda memperkenalkan kawasan TRED-A sebabnya, sebabnya, saya faham bahawa kawasan TRED-A adalah lebih banyak kawasan TRED-A kerana anda mencuba anda boleh memikirkan salah satu yang terdapat menggunakan kawasan TRED-A Okay. Kami mengenai cara mempertamakan kawasan TRED-A dan mempertamakan kawasan TRED-A sebabnya, tidak ada kawasan TRED-A jadi kawasan TRED-A itu sebabnya, untuk kawasan TRED-A saya rasa yang lebih membuat orang mempunyai ...sebaiknya untuk mempunyai hanya satu cadangan. Ios kecil itu mungkin. Jadi ada beberapa Ios kecil. Dan saya faham bahawa CFQ dan deadline mempunyai aplikasi yang sama... ...dan lainnya kembali ke DCU. Ios kecil ini telah mengubah dari keranel dengan 4.0. Saya rasa tidak ada yang menggunakan ia. Dan yang paling teruk adalah tidak membangunnya. Jika anda mahu menggunakan Ios kecil, kemungkinan adalah anda lebih suka menggunakan CFQ. Tapi CFQ adalah sebuah perkara yang benar. Ios adalah perkara yang menggunakan Ios kecil. Tapi mari kita melihatnya. Jika anda dalam dunia sebenar, di luar penggunaan, anda menggunakan deadline atau no-op. Bukan apa yang anda akan menggunakan. Jika anda menggunakan device penggunaan, anda menggunakan CFQ atau no-op. Bukan apa-apa yang lain. Bukan apa-apa yang anda boleh katakan. Dengan SSD-nya, saya tidak tahu. Ada sebuah pertanyaan? Apabila anda cuba menggunakan diagram dengan laluan, bagi yang lain? Kita boleh kembali dengan semua bagi kaki anda. Ada sebuah koneksi, ada 5 atau 6. Ada apa-apa yang anda cuba untuk koneksi anda? Ia adalah koneksi untuk kakak. Ketika ada satu node ini, bagi koneksi ini, ada kumpulan kecil. Mereka tidak memahami simetrik. Jika kakak membuat keadaan keadaan, maka untuk membuat keadaan keadaan keadaan keadaan lain, bukan itu menyebabkan keadaan penggunaan? dan ada sebuah alasan untuk membuatnya sama. Membuatnya sama. Ya, ini di sini. Ini di sini. Tapi mereka tahu bahawa sebenarnya, bahawa kalau... apabila mereka sebenarnya melakukan ini, mereka akan berkata bahawa ada alasan untuk aplikasi ini. Ya, mereka mengalami alasan. Ya, mereka mengalami alasan. Okey. Sebelumnya, ini bukan... ini sebenarnya alasan. Ya, ini alasan yang sebenarnya. Ini bukan sebenarnya alasan. Ini lebih berkembang dengan alasan. Tidak, tapi mereka sebenarnya dalam linnus, mereka sudah mengalami alasan. Jadi, selain alasan alasan, saya rasa ini sepatutnya alasan. Oh, tidak. Saya minta maaf. Tidak, saya minta maaf. Okey. Itu saja? Ken? Mereka tahu bagaimana mereka baik dan berkualiti? Bagaimana dengan sistem operasi? Saya tidak berkata-kata. Saya juga tahu tentang alasan-alasan lainnya. Bagaimana dengan alasan operasi? Bagaimana dengan sistem operasi yang perlu dibuat? Bagaimana dengan alasan kota? Bagaimana dengan alasan kota? Bagaimana dengan alasan kota? Bagaimana dengan alasan kota? Jadi, alasan numera yang lama. Microsoft adalah pengalaman yang sangat aktif. Mungkin, ada beberapa pengalaman? Bagaimana dengan pengalaman? Ia mungkin dengan pengalaman yang anda tahu? Anda tidak tahu sebenarnya apa yang mereka lakukan. Bagaimana dengan pengalaman yang sebenarnya? Bagaimana dengan melihat kota? Bukan sebab anda mahu beritahu di NDA? Bukan betul. Ya. Anda boleh beritahu ke orang lain, beritahu di NDA yang anda mahu beritahu. Di NDA, kami suka. Saya suka di NDA. Saya tidak akan beritahu di NDA. Kita harus beri kemahiran. Kita harus beri kemahiran. Semua pembentangan. Semua pembentangan. Okey, boleh saya beri kemahiran sebelum saya beri kemahiran? Okey.