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在我们公司，我们花费大量时间在GPU架构上优化内核。最近，我们进行了许多关于AMD MI300X的实验。与NVIDIA相比，其性价比非常吸引人，而且ROCm不断改进。
**问题**：我们对本地优先的GPU访问有持续的需求。没有本地的AMD硬件意味着需要不断进行SSH切换。上传代码、远程编译、运行rocprof、下载结果、重复这一过程。我们花在管理基础设施上的时间比优化内核的时间还要多。
**背景**：DigitalOcean的AMD GPU云主机预装了ROCm，MI300X的使用费用为每小时1.99美元。运行密集的并行工作流变得非常困难。
**解决方案**：我们开发了Chisel，使AMD GPU开发感觉像是在本地。只需一条命令即可启动一个云主机，同步你的代码，使用rocprof进行性能分析，并将结果拉回本地。它自动处理SSH、rsync和清理工作。
**主要功能**：
- `chisel up`在几秒钟内创建MI300X云主机
- `chisel sync`仅推送更改的文件
- `chisel profile kernel.cpp`编译、分析并下载跟踪信息
- `chisel pull`将工件拉回本地
- 自动清理防止僵尸云主机
性能分析集成是对我们来说最重要的功能。Rocprof生成的详细跟踪信息可以直接在本地打开。
该软件包可在PyPI上获取：[https://pypi.org/project/chisel-cli/0.1.2/](https://pypi.org/project/chisel-cli/0.1.2/)
使用命令安装：`pip install chisel-cli`
源代码：[https://github.com/anthropics/chisel](https://github.com/anthropics/chisel)
我们非常希望能收到从事GPU计算工作的人的反馈，特别是如果你正在探索AMD替代NVIDIA的方案。
如果你有兴趣贡献，我们非常欢迎你的帮助！
我们列表中的几个需求：
- 更好地支持并行工作流
- 与其他云服务提供商集成，并自动找到最便宜的选项
我在 C# 和 .NET 方面有很多工作经验，而在使用 Go 时，我非常想念的一个工具就是 AutoMapper。<p>因此，我开发了 go-mapper，这是一个轻量级的 Go 包，帮助在结构体之间进行映射——对于将 DTO 转换为领域模型等场景非常有用。<p>该工具使用 Go 泛型（1.18 及以上版本）
支持字段的浅拷贝
提供流畅的 API 进行自定义字段转换
可选的接口用于结构体级别的控制<p>示例：<p>type CreateUserDto struct {
Name string
Password string
}<p>type User struct {
Name string
PasswordHash string
}<p>mapper.CreateProfile(CreateUserDto{}, User{},
mapper.ForMember(func(u *User) any { return &u.PasswordHash },
mapper.MapFrom(func(dto CreateUserDto) (string, error) {
return bcrypt.GenerateFromPassword([]byte(dto.Password), bcrypt.DefaultCost)
}),
),
)<p>GitHub: <a href="https://github.com/davitostes/go-mapper">https://github.com/davitostes/go-mapper</a><p>我非常欢迎任何反馈、建议或贡献。谢谢！
嘿，HN！<p>我是一名NHS医生，也是Pia的创始人（<a href="https://www.piahealth.co" rel="nofollow">https://www.piahealth.co</a>），我们开发了Lungy（<a href="https://www.lungy.app" rel="nofollow">https://www.lungy.app</a>）。Lungy是一款iOS应用，能够实时响应呼吸，旨在让呼吸练习变得更加有趣和有益。自Lungy推出以来已经两年了（这是最初的ShowHN链接：<a href="https://news.ycombinator.com/item?id=34534615">https://news.ycombinator.com/item?id=34534615</a>），我们进行了重大更新和全面重新设计。我们重建了整个应用，并添加了一个实时的3D软体物理引擎，提供了一些非常酷的互动效果，比如在你呼吸时会膨胀的气泡/物体。我们还为Vision Pro制作了一个版本，叫做“Lungy Spaces”。<p>我的背景是外科实习生，我在2020年伦敦第一次COVID封锁期间开始构建Lungy。在COVID期间，有大量患者从呼吸机上脱离，患者通常会收到一份呼吸练习的工作表和一些一次性塑料设备，称为激励性肺活量计，以鼓励深呼吸。这是为了预防胸部感染，并增强因虚弱而减弱的呼吸肌肉。我注意到，激励性肺活量计常常放在床边，而患者却在玩手机——这成为了Lungy的灵感来源！<p>自从制作第一版以来，我们让练习完全可定制（你可以精确设置每个呼吸阶段的时间），增加了新的呼吸指示器、学习模块，例如自我护理以应对焦虑症状，以及许多新的视觉效果。免费版每天提供一个新的呼吸练习，而高级版则解锁完整的练习库、练习数据和视觉效果。<p>这些视觉效果主要是使用Metal构建的（有一些使用SpriteKit），种类繁多——鸟群、布料模拟、流体模拟、一个简陋的DLA实现、刚体和软体模拟——每个都能对呼吸和触摸做出反应。音频使用AudioKit，配有多音合成器，音序器从选定的音阶中播放生成的音符（你可以在设置/创建音乐中玩弄音序器和合成器）。视觉和音频的生成特性使得下载大小相对较小，无需其他下载。我们仍在努力改善呼吸检测，使用机器学习——目前，它使用麦克风输入，并可选用摄像头输入来指导定位。<p>我们也快要完成医疗设备版本——<a href="http://lungy.health" rel="nofollow">http://lungy.health</a>——旨在作为哮喘患者的肺康复平台，希望能在2026年在英国进行早期试验。<p>感谢阅读——期待听到任何反馈！<p><a href="https://www.lungy.app" rel="nofollow">https://www.lungy.app</a><p>Lungy版本2在这里：<a href="https://apps.apple.com/app/apple-store/id1545223887">https://apps.apple.com/app/apple-store/id1545223887</a>