ক্লিফ ক্লিক — ক্র্যাটাসের CTO (প্রক্রিয়া উন্নতির জন্য IoT সেন্সর), বেশ কয়েকটি সফল প্রস্থান সহ বিভিন্ন স্টার্টআপের (রকেট রিয়েলটাইম স্কুল, নিউরেন্সিক এবং H2O.ai সহ) প্রতিষ্ঠাতা এবং সহ-প্রতিষ্ঠাতা। ক্লিফ তার প্রথম কম্পাইলার লিখেছিলেন 15 বছর বয়সে (TRS Z-80 এর জন্য প্যাসকেল)! তিনি জাভা (নোডস আইআরের সমুদ্র) এর C2-তে তার কাজের জন্য সর্বাধিক পরিচিত। এই কম্পাইলারটি বিশ্বকে দেখিয়েছিল যে JIT উচ্চ-মানের কোড তৈরি করতে পারে, যা জাভা প্রধান আধুনিক সফ্টওয়্যার প্ল্যাটফর্মগুলির একটি হিসাবে উত্থানের অন্যতম কারণ ছিল। তারপর Cliff Azul Systems কে খাঁটি Java সফ্টওয়্যার সহ একটি 864-কোর মেইনফ্রেম তৈরি করতে সাহায্য করে যা 500 মিলিসেকেন্ডের মধ্যে 10-গিগাবাইট হিপে GC পজ সমর্থন করে। সাধারণভাবে, ক্লিফ JVM-এর সমস্ত দিক নিয়ে কাজ করতে পেরেছিল।

 
এই habrapost ক্লিফ সঙ্গে একটি মহান সাক্ষাৎকার. আমরা নিম্নলিখিত বিষয়গুলিতে কথা বলব:

• নিম্ন-স্তরের অপ্টিমাইজেশানে রূপান্তর
• কিভাবে একটি বড় রিফ্যাক্টরিং করতে হয়
• খরচ মডেল
• নিম্ন-স্তরের অপ্টিমাইজেশান প্রশিক্ষণ
• কর্মক্ষমতা উন্নতির ব্যবহারিক উদাহরণ
• কেন আপনার নিজস্ব প্রোগ্রামিং ভাষা তৈরি করুন
• পারফরম্যান্স ইঞ্জিনিয়ার ক্যারিয়ার
• প্রযুক্তিগত চ্যালেঞ্জ
• রেজিস্টার বরাদ্দ এবং মাল্টি-কোর সম্পর্কে একটু
• জীবনের সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জ

সাক্ষাত্কারগুলি দ্বারা পরিচালিত হয়:

• আন্দ্রে সাতারিন আমাজন ওয়েব সার্ভিসেস থেকে। তার কর্মজীবনে, তিনি সম্পূর্ণ ভিন্ন প্রকল্পে কাজ করতে পেরেছিলেন: তিনি ইয়ানডেক্সে নিউএসকিউএল বিতরণকৃত ডাটাবেস, ক্যাসপারস্কি ল্যাবে একটি ক্লাউড সনাক্তকরণ সিস্টেম, Mail.ru-তে একটি মাল্টিপ্লেয়ার গেম এবং ডয়েচে ব্যাংকে বৈদেশিক মুদ্রার মূল্য গণনা করার জন্য একটি পরিষেবা পরীক্ষা করেছেন। বড় আকারের ব্যাকএন্ড এবং বিতরণ করা সিস্টেম পরীক্ষা করতে আগ্রহী।
• ভ্লাদিমির সিটনিকভ Netcracker থেকে। NetCracker OS এর কার্যকারিতা এবং মাপযোগ্যতার উপর দশ বছরের কাজ, টেলিকম অপারেটরদের দ্বারা নেটওয়ার্ক এবং নেটওয়ার্ক সরঞ্জাম পরিচালনা প্রক্রিয়াগুলি স্বয়ংক্রিয় করতে ব্যবহৃত সফ্টওয়্যার। জাভা এবং ওরাকল ডাটাবেস কর্মক্ষমতা সমস্যায় আগ্রহী। অফিসিয়াল PostgreSQL JDBC ড্রাইভারে এক ডজনেরও বেশি কর্মক্ষমতা উন্নতির লেখক।

নিম্ন-স্তরের অপ্টিমাইজেশানে রূপান্তর

অ্যান্ড্রু: আপনি JIT সংকলন, জাভা এবং সাধারণভাবে পারফরম্যান্স কাজের জগতে একটি বড় নাম, তাই না? 

ক্লিফ: এটা যে মত!

অ্যান্ড্রু: পারফরম্যান্সের কাজ সম্পর্কে কিছু সাধারণ প্রশ্ন দিয়ে শুরু করা যাক। সিপিইউ লেভেলে কাজ করার মতো উচ্চ-স্তরের এবং নিম্ন-স্তরের অপ্টিমাইজেশনগুলির মধ্যে পছন্দ সম্পর্কে আপনি কী মনে করেন?

ক্লিফ: হ্যাঁ, এখানে সবকিছু সহজ। দ্রুততম কোড হল এমন যেটি কখনই চলে না। অতএব, আপনাকে সর্বদা একটি উচ্চ স্তর থেকে শুরু করতে হবে, অ্যালগরিদমগুলিতে কাজ করতে হবে। একটি ভাল O স্বরলিপি একটি খারাপ O স্বরলিপিকে পরাজিত করবে, যদি না কিছু যথেষ্ট বড় ধ্রুবক হস্তক্ষেপ করে। নিম্ন স্তরের জিনিস শেষ হয়. সাধারণত, আপনি যদি আপনার স্ট্যাকের বাকি অংশটি যথেষ্ট ভালভাবে অপ্টিমাইজ করে থাকেন এবং এখনও কিছু আকর্ষণীয় জিনিস বাকি থাকে, তবে এটি একটি নিম্ন স্তরের। কিন্তু কিভাবে একটি উচ্চ স্তর থেকে শুরু? আপনি কিভাবে জানেন যে যথেষ্ট উচ্চ-স্তরের কাজ করা হয়েছে? আচ্ছা... কোন উপায় নেই। কোন রেডিমেড রেসিপি আছে. আপনাকে সমস্যাটি বুঝতে হবে, আপনি কী করতে যাচ্ছেন তা স্থির করুন (যাতে ভবিষ্যতে অপ্রয়োজনীয় পদক্ষেপ না নেওয়া হয়) এবং তারপরে আপনি প্রোফাইলারটি উন্মোচন করতে পারেন, যা দরকারী কিছু বলতে পারে। কিছু সময়ে, আপনি নিজেই বুঝতে পারেন যে আপনি অপ্রয়োজনীয় জিনিসগুলি থেকে মুক্তি পেয়েছেন এবং কিছু নিম্ন-স্তরের সূক্ষ্ম টিউনিং করার সময় এসেছে। এটি অবশ্যই একটি বিশেষ ধরনের শিল্প। অনেক লোক আছে যারা অপ্রয়োজনীয় কাজ করে, কিন্তু এত দ্রুত চলে যে তাদের উৎপাদনশীলতা নিয়ে চিন্তা করার সময় নেই। কিন্তু এই প্রশ্নটি অস্পষ্টভাবে উত্থাপিত হওয়া পর্যন্ত। সাধারনত 99% সময় কেউ চিন্তা করে না যে আমি কি করি, সেই মুহূর্ত পর্যন্ত যখন একটি গুরুত্বপূর্ণ জিনিস সমালোচনামূলক পথে আসে যা কেউ চিন্তা করে না। এবং এখানে সবাই আপনাকে "কেন এটি প্রথম থেকেই পুরোপুরি কাজ করেনি" সম্পর্কে বকাঝকা শুরু করে। সাধারণভাবে, কর্মক্ষমতা উন্নত করার জন্য সবসময় কিছু থাকে। কিন্তু 99% সময় আপনার কোন লিড নেই! আপনি শুধু কিছু কাজ করার চেষ্টা করছেন এবং এই প্রক্রিয়ার মধ্যে আপনি বুঝতে পারবেন কি গুরুত্বপূর্ণ। আপনি কখনই আগাম জানতে পারবেন না যে এই অংশটি নিখুঁত হওয়া দরকার, তাই, আসলে, আপনাকে সবকিছুতে নিখুঁত হতে হবে। কিন্তু এটি অসম্ভব এবং আপনি এটি করবেন না। ঠিক করার জন্য সবসময় অনেক কিছু আছে - এবং এটি সম্পূর্ণ স্বাভাবিক।

কিভাবে একটি বড় রিফ্যাক্টরিং করতে হয়

অ্যান্ড্রু: আপনি কিভাবে একটি পারফরম্যান্সে কাজ করেন? এটি একটি ক্রস-কাটিং সমস্যা। উদাহরণস্বরূপ, আপনাকে কি কখনও এমন সমস্যা নিয়ে কাজ করতে হয়েছে যা প্রচুর বিদ্যমান কার্যকারিতার ছেদ থেকে উদ্ভূত হয়?

ক্লিফ: আমি এটা এড়াতে চেষ্টা করি। যদি আমি জানি কর্মক্ষমতা একটি সমস্যা হবে, আমি কোডিং শুরু করার আগে এটি সম্পর্কে চিন্তা করি, বিশেষ করে ডেটা স্ট্রাকচারের সাথে। কিন্তু প্রায়ই আপনি এই সব খুব পরে আবিষ্কার করেন। এবং তারপরে আপনাকে চরম পদক্ষেপে যেতে হবে এবং আমি যা বলি "পুনরায় লিখুন এবং জয় করুন" তা করতে হবে: আপনাকে যথেষ্ট বড় টুকরোটি ধরতে হবে। কার্যকারিতা সমস্যা বা অন্য কিছুর কারণে কিছু কোড এখনও পুনরায় লিখতে হবে। কোড পুনর্লিখনের কারণ যাই হোক না কেন, একটি ছোট টুকরো থেকে একটি বড় টুকরা পুনর্লিখন করা প্রায় সবসময়ই ভাল। এই মুহুর্তে, সবাই ভয়ে কাঁপতে শুরু করে: "হে ঈশ্বর, আপনি এত কোড স্পর্শ করতে পারবেন না!" কিন্তু আসলে, এই পদ্ধতি প্রায় সবসময় অনেক ভাল কাজ করে। আপনাকে অবিলম্বে একটি বড় সমস্যা নিতে হবে, এটির চারপাশে একটি বড় বৃত্ত আঁকতে হবে এবং বলুন: আমি বৃত্তের ভিতরে সবকিছু আবার লিখব। সীমানাটি এর ভিতরে থাকা সামগ্রীর তুলনায় অনেক ছোট যা প্রতিস্থাপন করা দরকার। এবং যদি এই ধরনের সীমারেখা আপনাকে ভিতরে কাজটি পুরোপুরি করতে দেয়, আপনার হাত বিনামূল্যে, আপনি যা চান তা করুন। একবার আপনি সমস্যাটি বুঝতে পারলে, পুনর্লিখন প্রক্রিয়াটি অনেক সহজ, তাই একটি বড় কামড় নিন!
একই সময়ে, যখন আপনি একটি বড় পুনঃলিখন করেন এবং বুঝতে পারেন যে কর্মক্ষমতা একটি সমস্যা হতে চলেছে, আপনি অবিলম্বে এটি সম্পর্কে উদ্বেগ শুরু করতে পারেন। এটি সাধারণত সাধারণ জিনিসগুলিতে পরিণত হয় যেমন "ডেটা কপি করবেন না, যতটা সম্ভব সহজভাবে ডেটা পরিচালনা করুন, এটি ছোট করুন।" বড় পুনর্লিখনে, কর্মক্ষমতা উন্নত করার মানক উপায় আছে। এবং তারা প্রায় সবসময় ডেটার চারপাশে ঘোরে।

খরচ মডেল

অ্যান্ড্রু: পডকাস্টগুলির একটিতে আপনি উত্পাদনশীলতার প্রসঙ্গে ব্যয়ের মডেল সম্পর্কে কথা বলেছেন। আপনি এই দ্বারা আপনি কি বোঝাতে চেয়েছেন ব্যাখ্যা করতে পারেন?

ক্লিফ: অবশ্যই. আমি এমন এক যুগে জন্মগ্রহণ করেছি যখন প্রসেসরের কর্মক্ষমতা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ ছিল। এবং এই যুগ আবার ফিরে আসে - ভাগ্য বিড়ম্বনা ছাড়া হয় না। আমি আট-বিট মেশিনের দিনগুলিতে বসবাস শুরু করেছি; আমার প্রথম কম্পিউটার 256 বাইট দিয়ে কাজ করেছিল। ঠিক বাইট. সবকিছু খুব ছোট ছিল. নির্দেশাবলী গণনা করতে হয়েছিল, এবং আমরা যখন প্রোগ্রামিং ভাষার স্ট্যাকটি এগিয়ে নিয়েছি, ভাষাগুলি আরও বেশি করে নিয়েছিল। সেখানে অ্যাসেম্বলার ছিল, তারপর বেসিক, তারপর সি, এবং সি রেজিস্টার বরাদ্দ এবং নির্দেশ নির্বাচনের মতো অনেক বিবরণের যত্ন নিয়েছে। কিন্তু সবকিছু সেখানে বেশ পরিষ্কার ছিল, এবং যদি আমি একটি পরিবর্তনশীল একটি উদাহরণ একটি পয়েন্টার তৈরি, তারপর আমি লোড পেতে হবে, এবং এই নির্দেশের খরচ জানা যায়. হার্ডওয়্যারটি একটি নির্দিষ্ট সংখ্যক মেশিন চক্র তৈরি করে, তাই আপনি যে সমস্ত নির্দেশাবলী চালাতে যাচ্ছেন তা যোগ করে বিভিন্ন জিনিসের সম্পাদনের গতি গণনা করা যেতে পারে। প্রতিটি তুলনা/পরীক্ষা/শাখা/কল/লোড/স্টোর যোগ করে বলা যেতে পারে: এটাই আপনার জন্য কার্যকর করার সময়। কর্মক্ষমতা উন্নত করার জন্য কাজ করার সময়, আপনি স্পষ্টভাবে মনোযোগ দিতে হবে যে সংখ্যাগুলি ছোট গরম চক্রের সাথে মিলে যায়। 
কিন্তু যত তাড়াতাড়ি আপনি জাভা, পাইথন এবং অনুরূপ জিনিসগুলিতে স্যুইচ করেন, আপনি খুব দ্রুত নিম্ন-স্তরের হার্ডওয়্যার থেকে দূরে চলে যান। জাভাতে একজন গেটারকে কল করার খরচ কত? যদি হটস্পটে জেআইটি সঠিক হয় ইনলাইন, এটি লোড হবে, কিন্তু যদি এটি না করে তবে এটি একটি ফাংশন কল হবে। যেহেতু কলটি একটি হট লুপে রয়েছে, তাই এটি সেই লুপের অন্যান্য সমস্ত অপ্টিমাইজেশনকে ওভাররাইড করবে৷ অতএব, প্রকৃত খরচ অনেক বেশি হবে। এবং আপনি অবিলম্বে কোডের একটি অংশ দেখার ক্ষমতা হারাবেন এবং বুঝতে পারবেন যে প্রসেসরের ঘড়ির গতি, মেমরি এবং ব্যবহৃত ক্যাশের পরিপ্রেক্ষিতে আমাদের এটি কার্যকর করা উচিত। আপনি যদি সত্যিই পারফরম্যান্সে প্রবেশ করেন তবেই এই সমস্ত আকর্ষণীয় হয়ে ওঠে।
এখন আমরা নিজেদেরকে এমন একটি পরিস্থিতিতে খুঁজে পেয়েছি যেখানে এক দশক ধরে প্রসেসরের গতি খুব কমই বেড়েছে। পুরোনো দিন ফিরে এসেছে! আপনি আর ভাল একক-থ্রেডেড পারফরম্যান্সের উপর নির্ভর করতে পারবেন না। কিন্তু আপনি যদি হঠাৎ করে সমান্তরাল কম্পিউটিংয়ে চলে যান, এটা অবিশ্বাস্যভাবে কঠিন, সবাই আপনাকে জেমস বন্ডের মতো দেখে। এখানে দশগুণ ত্বরণ সাধারণত এমন জায়গায় ঘটে যেখানে কেউ কিছু গোলমাল করেছে। কনকারেন্সির জন্য অনেক কাজ প্রয়োজন। সেই XNUMXx গতি পেতে, আপনাকে খরচ মডেল বুঝতে হবে। কি এবং কত খরচ এটা? এবং এটি করার জন্য, আপনাকে বুঝতে হবে কিভাবে জিহ্বা অন্তর্নিহিত হার্ডওয়্যারে ফিট করে।
মার্টিন থম্পসন তার ব্লগের জন্য একটি দুর্দান্ত শব্দ বেছে নিয়েছেন যান্ত্রিক সহানুভূতি! আপনাকে বুঝতে হবে হার্ডওয়্যারটি কী করতে চলেছে, এটি ঠিক কীভাবে এটি করবে এবং কেন এটি প্রথমে যা করে তা করে। এটি ব্যবহার করে, নির্দেশাবলী গণনা শুরু করা এবং কার্যকর করার সময় কোথায় যাচ্ছে তা নির্ধারণ করা মোটামুটি সহজ। আপনার উপযুক্ত প্রশিক্ষণ না থাকলে, আপনি শুধু একটি অন্ধকার ঘরে একটি কালো বিড়াল খুঁজছেন। আমি দেখছি যে লোকেদের সর্বদা পারফরম্যান্স অপ্টিমাইজ করছে যাদের কোন ধারণা নেই তারা কী করছে। তারা অনেক কষ্ট করে এবং খুব একটা অগ্রগতি করে না। এবং যখন আমি একই কোডের টুকরোটি নিই, কয়েকটি ছোট হ্যাক করে স্লিপ করি এবং পাঁচ- বা দশ-গুণ গতি অর্জন করি, তারা এরকম: ভাল, এটা ঠিক নয়, আমরা ইতিমধ্যেই জানতাম যে আপনি ভাল ছিলেন। আশ্চর্যজনক। আমি কি সম্পর্কে কথা বলছি... খরচের মডেল হল আপনি কোন ধরনের কোড লেখেন এবং এটি বড় ছবিতে গড়ে কত দ্রুত চলে।

অ্যান্ড্রু: আর এমন ভলিউম কিভাবে মাথায় রাখা যায়? এটি কি আরও অভিজ্ঞতা দিয়ে অর্জন করা যায়, নাকি? এই ধরনের অভিজ্ঞতা কোথা থেকে আসে?

ক্লিফ: আচ্ছা, আমি আমার অভিজ্ঞতা সবচেয়ে সহজ উপায়ে পাইনি। আমি সেই দিনগুলিতে অ্যাসেম্বলিতে প্রোগ্রাম করেছি যখন আপনি প্রতিটি একক নির্দেশ বুঝতে পারেন। এটা বোকা শোনাচ্ছে, কিন্তু তারপর থেকে Z80 নির্দেশনা সেট সবসময় আমার মাথায়, আমার স্মৃতিতে রয়ে গেছে। কথা বলার এক মিনিটের মধ্যে আমি মানুষের নাম মনে রাখি না, কিন্তু 40 বছর আগে লেখা কোড মনে আছে। এটি মজার, এটি একটি সিনড্রোমের মতো দেখাচ্ছে "বোকা বিজ্ঞানী».

নিম্ন-স্তরের অপ্টিমাইজেশান প্রশিক্ষণ

অ্যান্ড্রু: প্রবেশ করার একটি সহজ উপায় আছে?

ক্লিফ: হ্যা এবং না. আমরা সবাই যে হার্ডওয়্যার ব্যবহার করি তা সময়ের সাথে সাথে এতটা পরিবর্তিত হয়নি। আর্ম স্মার্টফোন বাদে সবাই x86 ব্যবহার করে। আপনি যদি কিছু হার্ডকোর এম্বেডিং না করছেন, আপনি একই জিনিস করছেন। ঠিক আছে, পরবর্তী. নির্দেশাবলীও শতাব্দী ধরে পরিবর্তিত হয়নি। এসেম্বলিতে গিয়ে কিছু লিখতে হবে। অনেক কিছু না, কিন্তু বুঝতে শুরু করার জন্য যথেষ্ট। আপনি হাসছেন, কিন্তু আমি সম্পূর্ণ সিরিয়াসলি বলছি। আপনাকে ভাষা এবং হার্ডওয়্যারের মধ্যে চিঠিপত্র বুঝতে হবে। এর পরে আপনাকে যেতে হবে এবং একটু লিখতে হবে এবং একটি ছোট খেলনা ভাষার জন্য একটি ছোট খেলনা কম্পাইলার তৈরি করতে হবে। খেলনার মতো মানে এটি একটি যুক্তিসঙ্গত পরিমাণে তৈরি করা প্রয়োজন। এটি খুব সহজ হতে পারে, তবে এটি অবশ্যই নির্দেশাবলী তৈরি করতে হবে। একটি নির্দেশ তৈরি করার কাজটি আপনাকে উচ্চ-স্তরের কোড এবং হার্ডওয়্যারে চালানো মেশিন কোডের মধ্যে সেতুর জন্য খরচ মডেল বুঝতে সাহায্য করবে। কম্পাইলার লেখার সময় এই চিঠিপত্রটি মস্তিষ্কে পুড়ে যাবে। এমনকি সহজ কম্পাইলার। এর পরে, আপনি জাভা দেখতে শুরু করতে পারেন এবং এটির শব্দার্থিক খাদটি আরও গভীর এবং এটির উপর সেতু তৈরি করা আরও বেশি কঠিন। জাভাতে, আমাদের সেতুটি ভাল না খারাপ, কী কারণে এটি ভেঙে পড়বে এবং কী হবে না তা বোঝা অনেক বেশি কঠিন। কিন্তু আপনার এমন কিছু সূচনা পয়েন্ট দরকার যেখানে আপনি কোডটি দেখেন এবং বুঝতে পারেন: "হ্যাঁ, এই গেটারটি প্রতিবার ইনলাইন করা উচিত।" এবং তারপর দেখা যাচ্ছে যে কখনও কখনও এটি ঘটে, সেই পরিস্থিতি ব্যতীত যখন পদ্ধতিটি খুব বড় হয়ে যায় এবং JIT সবকিছু ইনলাইন করা শুরু করে। এই ধরনের জায়গার পারফরম্যান্স তাৎক্ষণিকভাবে অনুমান করা যায়। সাধারণত গেটাররা ভাল কাজ করে, কিন্তু তারপরে আপনি বড় হট লুপগুলি দেখেন এবং বুঝতে পারেন যে সেখানে কিছু ফাংশন কল ভেসে চলেছে যেগুলি তারা কী করছে তা জানে না। এটি গেটারদের ব্যাপক ব্যবহার নিয়ে সমস্যা, তাদের ইনলাইন না হওয়ার কারণ হল তারা গেটার কিনা তা পরিষ্কার নয়। আপনার যদি একটি অতি ছোট কোড বেস থাকে, তাহলে আপনি কেবল এটি মনে রাখতে পারেন এবং তারপর বলতে পারেন: এটি একটি গেটার, এবং এটি একটি সেটার৷ একটি বৃহৎ কোড বেসে, প্রতিটি ফাংশন তার নিজস্ব ইতিহাস বাস করে, যা, সাধারণভাবে, কেউ জানে না। প্রোফাইলার বলেছেন যে আমরা কিছু লুপে 24% সময় হারিয়েছি এবং এই লুপটি কী করছে তা বোঝার জন্য আমাদের প্রতিটি ফাংশনের ভিতরের দিকে তাকাতে হবে। ফাংশনটি অধ্যয়ন না করে এটি বোঝা অসম্ভব এবং এটি বোঝার প্রক্রিয়াটিকে গুরুতরভাবে ধীর করে দেয়। তাই আমি গেটার এবং সেটার্স ব্যবহার করি না, আমি একটি নতুন স্তরে পৌঁছেছি!
খরচ মডেল কোথায় পেতে? ঠিক আছে, আপনি অবশ্যই কিছু পড়তে পারেন... কিন্তু আমি মনে করি সেরা উপায় হল অভিনয় করা। একটি ছোট কম্পাইলার তৈরি করা হবে খরচের মডেলটি বোঝার এবং এটি আপনার নিজের মাথায় ফিট করার সর্বোত্তম উপায়। একটি ছোট কম্পাইলার যা একটি মাইক্রোওয়েভ প্রোগ্রামিংয়ের জন্য উপযুক্ত হবে একজন শিক্ষানবিশের জন্য একটি কাজ। ঠিক আছে, আমি বলতে চাচ্ছি, আপনার যদি ইতিমধ্যেই প্রোগ্রামিং দক্ষতা থাকে, তবে এটি যথেষ্ট হওয়া উচিত। এই সমস্ত জিনিসগুলি যেমন একটি স্ট্রিং পার্স করা যা আপনার কাছে বীজগাণিতিক অভিব্যক্তি হিসাবে রয়েছে, সেখান থেকে সঠিক ক্রমে গাণিতিক ক্রিয়াকলাপের জন্য নির্দেশাবলী বের করা, রেজিস্টার থেকে সঠিক মান নেওয়া - এই সমস্তই একবারে করা হয়। এবং যখন আপনি এটি করবেন, এটি আপনার মস্তিষ্কে অঙ্কিত হবে। আমি মনে করি সবাই জানে কম্পাইলার কি করে। এবং এটি খরচ মডেল একটি বোঝার দেবে.

কর্মক্ষমতা উন্নতির ব্যবহারিক উদাহরণ

অ্যান্ড্রু: উত্পাদনশীলতা নিয়ে কাজ করার সময় আপনার আর কী মনোযোগ দেওয়া উচিত?

ক্লিফ: উপাত্ত কাঠামো. যাইহোক, হ্যাঁ, আমি দীর্ঘদিন ধরে এই ক্লাসগুলি শেখাইনি... রকেট স্কুল. এটা মজা ছিল, কিন্তু এটা অনেক প্রচেষ্টা প্রয়োজন, এবং আমি একটি জীবন আছে! ঠিক আছে. সুতরাং, একটি বড় এবং আকর্ষণীয় ক্লাসে, "আপনার কর্মক্ষমতা কোথায় যায়," আমি শিক্ষার্থীদের একটি উদাহরণ দিয়েছিলাম: একটি CSV ফাইল থেকে আড়াই গিগাবাইট ফিনটেক ডেটা পড়া হয়েছিল এবং তারপরে তাদের বিক্রি হওয়া পণ্যের সংখ্যা গণনা করতে হয়েছিল . নিয়মিত টিক বাজার তথ্য. UDP প্যাকেটগুলি 70 এর দশক থেকে পাঠ্য বিন্যাসে রূপান্তরিত হয়েছে৷ শিকাগো মার্কেন্টাইল এক্সচেঞ্জ - সব ধরণের জিনিস যেমন মাখন, ভুট্টা, সয়াবিন, এই জাতীয় জিনিস। এই পণ্যগুলি, লেনদেনের সংখ্যা, তহবিল এবং পণ্যগুলির চলাচলের গড় পরিমাণ ইত্যাদি গণনা করা প্রয়োজন ছিল। এটি বেশ সহজ ট্রেডিং গণিত: পণ্য কোড খুঁজুন (হ্যাশ টেবিলে এটি 1-2 অক্ষর), পরিমাণ পান, এটি ট্রেড সেটগুলির একটিতে যোগ করুন, ভলিউম যোগ করুন, মান যোগ করুন এবং আরও কয়েকটি জিনিস। খুব সহজ গণিত। খেলনা বাস্তবায়নটি খুব সহজ ছিল: সবকিছু একটি ফাইলে রয়েছে, আমি ফাইলটি পড়ি এবং এটির মধ্য দিয়ে চলে যাই, পৃথক রেকর্ডগুলিকে জাভা স্ট্রিংগুলিতে ভাগ করে, তাদের মধ্যে প্রয়োজনীয় জিনিসগুলি সন্ধান করি এবং উপরে বর্ণিত গণিত অনুসারে সেগুলি যোগ করি। এবং এটি কিছু কম গতিতে কাজ করে।

এই পদ্ধতির সাথে, এটা স্পষ্ট যে কি ঘটছে, এবং সমান্তরাল কম্পিউটিং সাহায্য করবে না, তাই না? দেখা যাচ্ছে যে সঠিক ডেটা স্ট্রাকচার বেছে নেওয়ার মাধ্যমে কর্মক্ষমতা পাঁচগুণ বৃদ্ধি করা সম্ভব। এবং এই বিস্মিত এমনকি অভিজ্ঞ প্রোগ্রামার! আমার বিশেষ ক্ষেত্রে, কৌশলটি ছিল যে আপনার একটি গরম লুপে মেমরি বরাদ্দ করা উচিত নয়। ঠিক আছে, এটি সম্পূর্ণ সত্য নয়, তবে সাধারণভাবে - X যথেষ্ট বড় হলে আপনার "এক্সে একবার" হাইলাইট করা উচিত নয়। যখন X আড়াই গিগাবাইট হয়, তখন আপনার "প্রতি অক্ষরে একবার", বা "প্রতি লাইনে একবার", বা "ক্ষেত্র প্রতি একবার", এরকম কিছু বরাদ্দ করা উচিত নয়। এখানেই সময় কাটে। কিভাবে এই এমনকি কাজ করে? আমাকে একটি কল করার কল্পনা করুন String.split() বা BufferedReader.readLine(). Readline নেটওয়ার্কে আসা বাইটের সেট থেকে একটি স্ট্রিং তৈরি করে, প্রতিটি লাইনের জন্য একবার, কয়েক মিলিয়ন লাইনের প্রতিটির জন্য। আমি এই লাইনটি গ্রহণ করি, এটি পার্স করি এবং এটি ফেলে দিই। আমি কেন এটি ফেলে দিচ্ছি - ভাল, আমি ইতিমধ্যে এটি প্রক্রিয়া করেছি, এটাই সব। সুতরাং, এই 2.7G থেকে পড়া প্রতিটি বাইটের জন্য, লাইনে দুটি অক্ষর লেখা হবে, অর্থাৎ ইতিমধ্যে 5.4G, এবং আমার আর কিছুর জন্য তাদের প্রয়োজন নেই, তাই সেগুলি ফেলে দেওয়া হয়েছে। আপনি যদি মেমরি ব্যান্ডউইথের দিকে তাকান, আমরা 2.7G লোড করি যা প্রসেসরের মেমরি এবং মেমরি বাসের মধ্য দিয়ে যায় এবং তারপরে মেমরিতে থাকা লাইনে দ্বিগুণ পরিমাণ পাঠানো হয় এবং প্রতিটি নতুন লাইন তৈরি হওয়ার সময় এই সমস্তই বিভ্রান্ত হয়। কিন্তু আমার এটি পড়তে হবে, হার্ডওয়্যারটি এটি পড়ে, এমনকি যদি পরে সবকিছুই নষ্ট হয়ে যায়। এবং আমাকে এটি লিখতে হবে কারণ আমি একটি লাইন তৈরি করেছি এবং ক্যাশে পূর্ণ - ক্যাশে 2.7G মিটমাট করতে পারে না। সুতরাং, আমি পড়ি প্রতিটি বাইটের জন্য, আমি আরও দুটি বাইট পড়ি এবং আরও দুটি বাইট লিখি, এবং শেষ পর্যন্ত তাদের একটি 4:1 অনুপাত রয়েছে - এই অনুপাতে আমরা মেমরি ব্যান্ডউইথ নষ্ট করছি। এবং তারপর এটা সক্রিয় যে আমি যদি String.split() - এটা শেষবার নয়, ভিতরে আরও 6-7 ক্ষেত্র থাকতে পারে। সুতরাং CSV পড়ার ক্লাসিক কোড এবং তারপরে স্ট্রিংগুলি পার্স করার ফলে আপনি আসলে যা পেতে চান তার তুলনায় প্রায় 14:1 মেমরি ব্যান্ডউইথ নষ্ট হয়। আপনি যদি এই নির্বাচনগুলি ফেলে দেন তবে আপনি পাঁচগুণ গতি পেতে পারেন।

এবং এটা যে কঠিন না. আপনি যদি সঠিক কোণ থেকে কোডটি দেখেন, আপনি সমস্যাটি উপলব্ধি করার পরে এটি সব বেশ সহজ হয়ে যায়। আপনার মেমরি বরাদ্দ করা পুরোপুরি বন্ধ করা উচিত নয়: একমাত্র সমস্যা হল আপনি কিছু বরাদ্দ করেন এবং এটি অবিলম্বে মারা যায় এবং সেই সাথে এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ সংস্থান বার্ন করে, যা এই ক্ষেত্রে মেমরি ব্যান্ডউইথ। এবং এই সব ফল উত্পাদনশীলতা হ্রাস. x86-এ আপনাকে সাধারণত সক্রিয়ভাবে প্রসেসর চক্র বার্ন করতে হবে, কিন্তু এখানে আপনি অনেক আগেই সমস্ত মেমরি পুড়িয়ে ফেলেছেন। সমাধান হল স্রাবের পরিমাণ কমানো। 
সমস্যার অন্য অংশটি হল যে আপনি প্রোফাইলারটি চালান যখন মেমরি স্ট্রাইপ ফুরিয়ে যায়, ঠিক যখন এটি ঘটে, আপনি সাধারণত ক্যাশে ফিরে আসার জন্য অপেক্ষা করছেন কারণ এটি আবর্জনা পূর্ণ যা আপনি এইমাত্র উত্পাদিত, সেই সমস্ত লাইনগুলি। অতএব, প্রতিটি লোড বা স্টোর অপারেশন ধীর হয়ে যায়, কারণ তারা ক্যাশে মিস করে - পুরো ক্যাশে ধীর হয়ে গেছে, আবর্জনা ছেড়ে যাওয়ার জন্য অপেক্ষা করছে। অতএব, প্রোফাইলারটি পুরো লুপ জুড়ে শুধু উষ্ণ এলোমেলো শব্দ দেখাবে - কোডে আলাদা গরম নির্দেশ বা স্থান থাকবে না। শুধু কোলাহল। এবং আপনি যদি GC চক্রের দিকে তাকান, সেগুলি সবই ইয়ং জেনারেশন এবং সুপার ফাস্ট - মাইক্রোসেকেন্ড বা মিলিসেকেন্ড সর্বাধিক। সর্বোপরি, এই সমস্ত স্মৃতি তাত্ক্ষণিকভাবে মারা যায়। আপনি বিলিয়ন বিলিয়ন গিগাবাইট বরাদ্দ করেন, এবং সে সেগুলি কাটে, এবং সেগুলি কাটে, এবং আবার সেগুলি কাটে। এই সব খুব দ্রুত ঘটে। দেখা যাচ্ছে যে এখানে সস্তা GC চক্র আছে, পুরো চক্র জুড়ে উষ্ণ শব্দ আছে, কিন্তু আমরা একটি 5x গতি পেতে চাই। এই মুহুর্তে, আপনার মাথায় কিছু বন্ধ হওয়া উচিত এবং শব্দ করা উচিত: "এটি কেন?!" মেমরি স্ট্রিপ ওভারফ্লো ক্লাসিক ডিবাগারে প্রদর্শিত হয় না; আপনাকে হার্ডওয়্যার পারফরম্যান্স কাউন্টার ডিবাগার চালাতে হবে এবং এটি নিজে এবং সরাসরি দেখতে হবে। কিন্তু এই তিনটি লক্ষণ থেকে সরাসরি সন্দেহ করা যায় না। তৃতীয় উপসর্গটি হল আপনি যখন হাইলাইট করেছেন তা দেখেন, প্রোফাইলারকে জিজ্ঞাসা করুন এবং তিনি উত্তর দেন: "আপনি এক বিলিয়ন সারি করেছেন, কিন্তু GC বিনামূল্যে কাজ করেছে।" এটি হওয়ার সাথে সাথে আপনি বুঝতে পারবেন যে আপনি অনেকগুলি বস্তু তৈরি করেছেন এবং পুরো মেমরি লেনটি পুড়িয়ে ফেলেছেন। এটি বের করার একটি উপায় আছে, কিন্তু এটি সুস্পষ্ট নয়। 

সমস্যাটি ডেটা স্ট্রাকচারে: বেয়ার স্ট্রাকচারের অন্তর্নিহিত সবকিছু যা ঘটে, এটি খুব বড়, এটি ডিস্কে 2.7G, তাই এই জিনিসটির একটি অনুলিপি তৈরি করা খুবই অবাঞ্ছিত - আপনি অবিলম্বে নেটওয়ার্ক বাইট বাফার থেকে এটি লোড করতে চান রেজিস্টারে, যাতে পাঁচবার সামনে পিছনে লাইন পড়তে না হয়। দুর্ভাগ্যবশত, জাভা আপনাকে ডিফল্টরূপে JDK-এর অংশ হিসাবে এমন একটি লাইব্রেরি দেয় না। কিন্তু এটা তুচ্ছ, তাই না? মূলত, এগুলি হল কোডের 5-10 লাইন যা আপনার নিজের বাফার করা স্ট্রিং লোডার বাস্তবায়ন করতে ব্যবহার করা হবে, যা স্ট্রিং ক্লাসের আচরণের পুনরাবৃত্তি করে, যখন অন্তর্নিহিত বাইট বাফারের চারপাশে একটি মোড়ক হয়। ফলস্বরূপ, এটি দেখা যাচ্ছে যে আপনি প্রায় স্ট্রিংগুলির সাথে কাজ করছেন, কিন্তু প্রকৃতপক্ষে বাফারের নির্দেশকগুলি সেখানে সরে যাচ্ছে, এবং কাঁচা বাইটগুলি কোথাও অনুলিপি করা হয় না, এবং এইভাবে একই বাফারগুলি বারবার পুনরায় ব্যবহার করা হয়, এবং অপারেটিং সিস্টেম এই বাইট বাফারগুলির লুকানো ডাবল-বাফারিংয়ের মতো জিনিসগুলির জন্য ডিজাইন করা জিনিসগুলি নিজের উপর নিতে পেরে খুশি এবং আপনি আর অপ্রয়োজনীয় ডেটার অন্তহীন স্রোতের মধ্য দিয়ে গ্রাইন্ড করছেন না। যাইহোক, আপনি কি বোঝেন যে GC এর সাথে কাজ করার সময়, এটি নিশ্চিত যে প্রতিটি মেমরি বরাদ্দ শেষ GC চক্রের পরে প্রসেসরের কাছে দৃশ্যমান হবে না? অতএব, এই সমস্ত সম্ভবত ক্যাশে থাকতে পারে না, এবং তারপরে একটি 100% গ্যারান্টিযুক্ত মিস ঘটে। একটি পয়েন্টার নিয়ে কাজ করার সময়, x86-এ, মেমরি থেকে একটি রেজিস্টার বিয়োগ করতে 1-2 ঘড়ির চক্র লাগে এবং এটি হওয়ার সাথে সাথে আপনি অর্থ প্রদান করেন, অর্থ প্রদান করেন, অর্থ প্রদান করেন, কারণ মেমরি সব চালু থাকে নয়টি ক্যাশে - এবং এটি মেমরি বরাদ্দের খরচ। প্রকৃত মূল্য.

অন্য কথায়, ডেটা স্ট্রাকচার পরিবর্তন করা সবচেয়ে কঠিন জিনিস। এবং একবার আপনি বুঝতে পারলেন যে আপনি ভুল ডেটা স্ট্রাকচার বেছে নিয়েছেন যা পরবর্তীতে কর্মক্ষমতা নষ্ট করে দেবে, সাধারণত অনেক কাজ করতে হবে, কিন্তু যদি আপনি তা না করেন তবে জিনিসগুলি আরও খারাপ হবে। প্রথমত, আপনাকে ডেটা স্ট্রাকচার সম্পর্কে চিন্তা করতে হবে, এটি গুরুত্বপূর্ণ। এখানে প্রধান খরচ ফ্যাট ডেটা স্ট্রাকচারের উপর পড়ে, যেগুলি "আমি ডাটা স্ট্রাকচার X ডাটা স্ট্রাকচার Y-এ কপি করেছি কারণ আমি Y-এর আকৃতি ভালো পছন্দ করি।" কিন্তু কপি অপারেশন (যা সস্তা বলে মনে হয়) আসলে মেমরি ব্যান্ডউইথ নষ্ট করে এবং সেখানেই সমস্ত নষ্ট এক্সিকিউশন সময় সমাহিত হয়। যদি আমার কাছে JSON এর একটি বিশাল স্ট্রিং থাকে এবং আমি এটিকে POJO বা অন্য কিছুর একটি কাঠামোগত DOM ট্রিতে পরিণত করতে চাই, তাহলে সেই স্ট্রিংটি পার্স করার এবং POJO তৈরি করার অপারেশন, এবং তারপরে আবার POJO অ্যাক্সেস করার ফলে অপ্রয়োজনীয় খরচ হবে - এটি সস্তা না. আপনি যদি একটি স্ট্রিং এর চারপাশে দৌড়ানোর চেয়ে অনেক বেশি ঘন ঘন POJO এর চারপাশে দৌড়ান। অফহ্যান্ড, আপনি পরিবর্তে স্ট্রিংটিকে ডিক্রিপ্ট করার চেষ্টা করতে পারেন এবং সেখান থেকে আপনার যা প্রয়োজন তা বের করতে পারেন, এটিকে কোনো POJO তে পরিণত না করে। যদি এই সব এমন একটি পথে ঘটে যেখান থেকে সর্বাধিক পারফরম্যান্সের প্রয়োজন হয়, আপনার জন্য কোনও POJO নেই, আপনাকে কোনওভাবে সরাসরি লাইনে খনন করতে হবে।

কেন আপনার নিজস্ব প্রোগ্রামিং ভাষা তৈরি করুন

অ্যান্ড্রু: আপনি বলেছেন যে খরচ মডেল বোঝার জন্য, আপনাকে আপনার নিজের ছোট ভাষা লিখতে হবে...

ক্লিফ: ভাষা নয়, কম্পাইলার। একটি ভাষা এবং একটি কম্পাইলার দুটি ভিন্ন জিনিস। সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ পার্থক্য আপনার মাথায়. 

অ্যান্ড্রু: যাইহোক, আমি যতদূর জানি, আপনি আপনার নিজস্ব ভাষা তৈরির পরীক্ষা করছেন। কি জন্য?

ক্লিফ: কারণ আমি পারি! আমি আধা-অবসরপ্রাপ্ত, তাই এটি আমার শখ। আমার সারা জীবন আমি অন্য মানুষের ভাষা বাস্তবায়ন করেছি। আমি আমার কোডিং স্টাইলে অনেক কাজ করেছি। এবং কারণ আমি অন্যান্য ভাষায় সমস্যা দেখতে পাই। আমি দেখতে পাচ্ছি যে পরিচিত জিনিসগুলি করার আরও ভাল উপায় রয়েছে। এবং আমি তাদের ব্যবহার করবে. আমি জাভা, পাইথনে, অন্য কোনো ভাষায় সমস্যা দেখতে দেখতে ক্লান্ত। আমি এখন রিঅ্যাক্ট নেটিভ, জাভাস্ক্রিপ্ট এবং এলমে একটি শখ হিসাবে লিখি যা অবসর সম্পর্কে নয়, কিন্তু সক্রিয় কাজ সম্পর্কে। আমি পাইথনেও লিখি এবং সম্ভবত, জাভা ব্যাকএন্ডের জন্য মেশিন লার্নিংয়ে কাজ চালিয়ে যাব। অনেক জনপ্রিয় ভাষা আছে এবং তাদের সবগুলোরই আকর্ষণীয় বৈশিষ্ট্য রয়েছে। প্রত্যেকে তাদের নিজস্ব উপায়ে ভাল এবং আপনি এই সমস্ত বৈশিষ্ট্য একসাথে আনার চেষ্টা করতে পারেন। সুতরাং, আমি আমার আগ্রহের বিষয়গুলি অধ্যয়ন করছি, ভাষার আচরণ, যুক্তিসঙ্গত শব্দার্থবিদ্যা নিয়ে আসার চেষ্টা করছি। এবং এখন পর্যন্ত আমি সফল! এই মুহুর্তে আমি মেমরির শব্দার্থবিদ্যার সাথে লড়াই করছি, কারণ আমি এটিকে সি এবং জাভাতে রাখতে চাই এবং লোড এবং স্টোরের জন্য একটি শক্তিশালী মেমরি মডেল এবং মেমরি শব্দার্থবিদ্যা পেতে চাই। একই সময়ে, হাসকেলের মতো স্বয়ংক্রিয় টাইপ অনুমান করুন। এখানে, আমি সি এবং জাভা উভয়ের মেমরি কাজের সাথে হাসকেলের মতো টাইপ ইনফারেন্স মিশ্রিত করার চেষ্টা করছি। উদাহরণস্বরূপ, আমি গত 2-3 মাস ধরে এটি করছি।

অ্যান্ড্রু: আপনি যদি এমন একটি ভাষা তৈরি করেন যা অন্যান্য ভাষা থেকে আরও ভাল দিকগুলি নেয়, আপনি কি মনে করেন যে কেউ বিপরীতটি করবে: আপনার ধারণাগুলি নিন এবং সেগুলি ব্যবহার করবেন?

ক্লিফ: নতুন ভাষা ঠিক এভাবেই দেখা দেয়! কেন জাভা সি এর অনুরূপ? কারণ C এর একটি ভাল সিনট্যাক্স ছিল যা সবাই বুঝতে পেরেছিল এবং জাভা এই সিনট্যাক্স দ্বারা অনুপ্রাণিত হয়েছিল, টাইপ সেফটি, অ্যারে বাউন্ড চেকিং, জিসি যোগ করে এবং তারা সি থেকে কিছু জিনিস উন্নত করেছে। তারা তাদের নিজস্ব যোগ করেছে। কিন্তু তারা বেশ অনুপ্রাণিত হয়েছিল, তাই না? আপনার আগে আসা দৈত্যদের কাঁধে সবাই দাঁড়িয়ে আছে - এভাবেই উন্নতি হয়।

অ্যান্ড্রু: আমি এটা বুঝতে পেরেছি, আপনার ভাষা মেমরি নিরাপদ হবে. আপনি কি মরিচা থেকে ধার পরীক্ষকের মতো কিছু বাস্তবায়নের কথা ভেবেছেন? আপনি কি তার দিকে তাকিয়ে দেখেছেন, আপনি তাকে কি মনে করেন?

ক্লিফ: ওয়েল, আমি যুগ যুগ ধরে সি লিখছি, এই সমস্ত malloc এবং বিনামূল্যের সাথে, এবং ম্যানুয়ালি জীবনকাল পরিচালনা করছি। আপনি জানেন, ম্যানুয়ালি নিয়ন্ত্রিত জীবনকালের 90-95% একই কাঠামো রয়েছে। এবং এটি ম্যানুয়ালি করা খুব, খুব বেদনাদায়ক। আমি কম্পাইলার আপনাকে সহজভাবে বলতে চাই সেখানে কী ঘটছে এবং আপনি আপনার কর্মের মাধ্যমে কী অর্জন করেছেন। কিছু জিনিসের জন্য, ধার চেকার বাক্সের বাইরে এটি করে। এবং এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে তথ্য প্রদর্শন করা উচিত, সবকিছু বুঝতে হবে, এবং এমনকি এই বোঝাপড়া উপস্থাপনের জন্য আমার উপর বোঝাও হবে না। এটি অবশ্যই অন্তত স্থানীয় পালানোর বিশ্লেষণ করতে হবে, এবং শুধুমাত্র যদি এটি ব্যর্থ হয়, তবে এটিকে টাইপ টীকা যোগ করতে হবে যা জীবনকাল বর্ণনা করবে - এবং এই ধরনের একটি স্কিম একটি ধার পরীক্ষক, বা প্রকৃতপক্ষে বিদ্যমান কোনো মেমরি চেকারের চেয়ে অনেক বেশি জটিল। "সবকিছু ঠিক আছে" এবং "আমি কিছু বুঝতে পারছি না" এর মধ্যে পছন্দ - না, আরও ভাল কিছু হতে হবে। 
সুতরাং, যে কেউ সি-তে প্রচুর কোড লিখেছেন, আমি মনে করি যে স্বয়ংক্রিয় জীবনকাল নিয়ন্ত্রণের জন্য সমর্থন থাকা সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয়। আমি কতটা জাভা মেমরি ব্যবহার করে তা নিয়েও বিরক্ত হয়েছি এবং প্রধান অভিযোগ হল জিসি। আপনি যখন জাভাতে মেমরি বরাদ্দ করেন, আপনি শেষ জিসি চক্রের স্থানীয় মেমরিটি ফিরে পাবেন না। এটি আরও সুনির্দিষ্ট মেমরি পরিচালনার ভাষাগুলির ক্ষেত্রে নয়। যদি আপনি malloc কল করেন, আপনি অবিলম্বে মেমরি পাবেন যা সাধারণত শুধু ব্যবহৃত হয়। সাধারণত আপনি মেমরির সাথে কিছু অস্থায়ী কাজ করেন এবং অবিলম্বে তা ফিরিয়ে দেন। এবং এটি অবিলম্বে malloc পুলে ফিরে আসে, এবং পরবর্তী malloc চক্র আবার এটি বের করে। অতএব, প্রকৃত মেমরি ব্যবহার একটি নির্দিষ্ট সময়ে জীবন্ত বস্তুর সেটে হ্রাস করা হয়, প্লাস লিক। এবং যদি সবকিছু সম্পূর্ণ অশালীন উপায়ে ফাঁস না হয়, তবে বেশিরভাগ মেমরি ক্যাশে এবং প্রসেসরে শেষ হয় এবং এটি দ্রুত কাজ করে। কিন্তু malloc সহ প্রচুর ম্যানুয়াল মেমরি ম্যানেজমেন্ট প্রয়োজন এবং সঠিক ক্রমে, সঠিক জায়গায় বিনামূল্যে কল করা হয়। মরিচা নিজেই এটিকে সঠিকভাবে পরিচালনা করতে পারে, এবং অনেক ক্ষেত্রে আরও ভাল কার্যকারিতা দেয়, যেহেতু মেমরির ব্যবহার শুধুমাত্র বর্তমান গণনার মধ্যে সংকুচিত হয় - মেমরি খালি করার জন্য পরবর্তী GC চক্রের জন্য অপেক্ষা করার বিপরীতে। ফলস্বরূপ, আমরা কর্মক্ষমতা উন্নত করার জন্য একটি খুব আকর্ষণীয় উপায় পেয়েছি। এবং বেশ শক্তিশালী - আমি বলতে চাচ্ছি, ফিনটেকের জন্য ডেটা প্রক্রিয়া করার সময় আমি এই জাতীয় জিনিসগুলি করেছি এবং এটি আমাকে প্রায় পাঁচ গুণ গতি পেতে দেয়। এটি একটি চমত্কার বড় উত্সাহ, বিশেষ করে এমন একটি বিশ্বে যেখানে প্রসেসরগুলি দ্রুততর হচ্ছে না এবং আমরা এখনও উন্নতির জন্য অপেক্ষা করছি৷

পারফরম্যান্স ইঞ্জিনিয়ার ক্যারিয়ার

অ্যান্ড্রু: আমি সাধারণভাবে ক্যারিয়ার সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করতে চাই। আপনি HotSpot-এ আপনার JIT-এর কাজের মাধ্যমে সুনাম অর্জন করেছেন এবং তারপর Azul-এ চলে গেছেন, যেটি একটি JVM কোম্পানিও। কিন্তু আমরা ইতিমধ্যেই সফটওয়্যারের চেয়ে হার্ডওয়্যার নিয়ে বেশি কাজ করছিলাম। এবং তারপরে তারা হঠাৎ বিগ ডেটা এবং মেশিন লার্নিং এবং তারপর জালিয়াতি সনাক্তকরণে স্যুইচ করে। এটা কিভাবে ঘটলো? এগুলো উন্নয়নের বিভিন্ন ক্ষেত্র।

ক্লিফ: আমি অনেক দিন ধরে প্রোগ্রামিং করছি এবং অনেকগুলো ক্লাস নিতে পেরেছি। এবং যখন লোকেরা বলে: "ওহ, আপনিই সেই ব্যক্তি যিনি জাভার জন্য জেআইটি করেছেন!", এটি সর্বদা মজার। কিন্তু তার আগে, আমি পোস্টস্ক্রিপ্টের একটি ক্লোন নিয়ে কাজ করছিলাম - যে ভাষাটি অ্যাপল একবার তার লেজার প্রিন্টারের জন্য ব্যবহার করেছিল। এবং তার আগে আমি ফোর্থ ভাষার একটি বাস্তবায়ন করেছি। আমি মনে করি আমার জন্য সাধারণ থিম হল টুল ডেভেলপমেন্ট। আমার সারা জীবন আমি এমন সরঞ্জাম তৈরি করে চলেছি যা দিয়ে অন্য লোকেরা তাদের দুর্দান্ত প্রোগ্রামগুলি লেখে। তবে আমি অপারেটিং সিস্টেম, ড্রাইভার, কার্নেল-লেভেল ডিবাগার, ওএস ডেভেলপমেন্টের জন্য ভাষাগুলির বিকাশের সাথে জড়িত ছিলাম, যা তুচ্ছ শুরু হয়েছিল, কিন্তু সময়ের সাথে সাথে আরও জটিল হয়ে উঠেছে। তবে মূল বিষয় এখনও সরঞ্জামগুলির বিকাশ। আমার জীবনের একটি বড় অংশ আজুল এবং সূর্যের মধ্যে কেটেছে এবং এটি জাভা সম্পর্কে ছিল। কিন্তু যখন আমি বিগ ডেটা এবং মেশিন লার্নিং-এ ঢুকলাম, তখন আমি আমার অভিনব টুপি আবার রাখলাম এবং বললাম, "ওহ, এখন আমাদের একটি অ-তুচ্ছ সমস্যা আছে, এবং সেখানে অনেক আকর্ষণীয় জিনিস চলছে এবং লোকেরা কাজ করছে।" এটি একটি মহান উন্নয়ন পথ নিতে.

হ্যাঁ, আমি সত্যিই বিতরণ করা কম্পিউটিং পছন্দ করি। আমার প্রথম কাজ ছিল সি-তে ছাত্র হিসেবে, একটি বিজ্ঞাপন প্রকল্পে। এটি Zilog Z80 চিপগুলিতে কম্পিউটিং বিতরণ করা হয়েছিল যা একটি বাস্তব এনালগ বিশ্লেষক দ্বারা উত্পাদিত এনালগ OCR-এর জন্য ডেটা সংগ্রহ করে। এটি একটি শান্ত এবং সম্পূর্ণ পাগল বিষয় ছিল. কিন্তু কিছু সমস্যা ছিল, কিছু অংশ সঠিকভাবে স্বীকৃত হয়নি, তাই আপনাকে একটি ছবি তুলতে হবে এবং এমন একজনকে দেখাতে হবে যিনি ইতিমধ্যেই তাদের চোখ দিয়ে পড়তে পারেন এবং এটি যা বলে তা রিপোর্ট করতে পারেন, এবং সেইজন্য ডেটা সহ চাকরি ছিল এবং এই কাজগুলি তাদের নিজস্ব ভাষা ছিল। একটি ব্যাকএন্ড ছিল যা এই সমস্ত প্রক্রিয়া করেছিল - Z80s চলমান vt100 টার্মিনালগুলির সাথে সমান্তরালভাবে চলছিল - জনপ্রতি একটি, এবং Z80 এ একটি সমান্তরাল প্রোগ্রামিং মডেল ছিল। একটি তারকা কনফিগারেশনের মধ্যে সমস্ত Z80s দ্বারা শেয়ার করা মেমরির কিছু সাধারণ অংশ; ব্যাকপ্লেনটিও ভাগ করা হয়েছিল, এবং অর্ধেক RAM নেটওয়ার্কের মধ্যে ভাগ করা হয়েছিল, এবং অন্য অর্ধেকটি ব্যক্তিগত ছিল বা অন্য কিছুতে গিয়েছিল৷ ভাগ করা... আধা-ভাগ করা মেমরি সহ একটি অর্থপূর্ণ জটিল সমান্তরাল বিতরণ ব্যবস্থা। এটা কখন... আমি মনে করতে পারছি না, ৮০-এর দশকের মাঝামাঝি কোথাও। বেশ অনেকদিন আগের কথা। 
হ্যাঁ, ধরে নেওয়া যাক 30 বছর অনেক আগে। বিতরণ করা কম্পিউটিং সম্পর্কিত সমস্যাগুলি বেশ দীর্ঘকাল ধরে বিদ্যমান ছিল; লোকেরা দীর্ঘদিন ধরে যুদ্ধে লিপ্ত ছিল Beowulf- ক্লাস্টার এই ধরনের ক্লাস্টারগুলি দেখতে যেমন... যেমন: এখানে ইথারনেট আছে এবং আপনার দ্রুত x86 এই ইথারনেটের সাথে সংযুক্ত, এবং এখন আপনি জাল শেয়ার করা মেমরি পেতে চান, কারণ তখন কেউ ডিস্ট্রিবিউটেড কম্পিউটিং কোডিং করতে পারেনি, এটি খুব কঠিন ছিল এবং তাই সেখানে x86-এ সুরক্ষা মেমরি পৃষ্ঠাগুলির সাথে নকল শেয়ার করা মেমরি ছিল, এবং আপনি যদি এই পৃষ্ঠায় লিখেছিলেন, তাহলে আমরা অন্যান্য প্রসেসরকে বলেছিলাম যে তারা যদি একই ভাগ করা মেমরি অ্যাক্সেস করে তবে এটি আপনার কাছ থেকে লোড করা দরকার এবং এইভাবে সমর্থন করার জন্য একটি প্রোটোকলের মতো কিছু ক্যাশে সমন্বয় উপস্থিত হয়েছে এবং এই জন্য সফ্টওয়্যার. আকর্ষণীয় ধারণা। প্রকৃত সমস্যা, অবশ্যই, অন্য কিছু ছিল। এই সব কাজ করেছে, কিন্তু আপনি দ্রুত পারফরম্যান্সের সমস্যা পেয়েছেন, কারণ কেউই যথেষ্ট ভালো স্তরে পারফরম্যান্স মডেলগুলি বুঝতে পারেনি - সেখানে কী মেমরি অ্যাক্সেস প্যাটার্ন ছিল, কীভাবে নিশ্চিত করা যায় যে নোডগুলি একে অপরকে অবিরামভাবে পিং করে না ইত্যাদি।

H2O তে আমি যা নিয়ে এসেছি তা হল এটি ডেভেলপাররা নিজেরাই যারা সমান্তরালতা কোথায় লুকিয়ে আছে এবং কোথায় নেই তা নির্ধারণের জন্য দায়ী। আমি একটি কোডিং মডেল নিয়ে এসেছি যা উচ্চ-পারফরম্যান্স কোড লেখা সহজ এবং সহজ করে তুলেছে। কিন্তু ধীর গতির কোড লেখা কঠিন, খারাপ দেখাবে। আপনাকে ধীর কোড লেখার জন্য গুরুত্ব সহকারে চেষ্টা করতে হবে, আপনাকে অ-মানক পদ্ধতি ব্যবহার করতে হবে। ব্রেকিং কোডটি প্রথম নজরে দৃশ্যমান। ফলস্বরূপ, আপনি সাধারণত কোড লিখেন যা দ্রুত চলে, তবে ভাগ করা মেমরির ক্ষেত্রে আপনাকে কী করতে হবে তা খুঁজে বের করতে হবে। এই সবগুলি বড় অ্যারের সাথে আবদ্ধ এবং সেখানে আচরণটি সমান্তরাল জাভাতে অ-উদ্বায়ী বৃহৎ অ্যারের মতো। আমি বলতে চাচ্ছি, কল্পনা করুন যে দুটি থ্রেড একটি সমান্তরাল অ্যারেতে লিখছে, তাদের মধ্যে একটি জিতেছে, এবং অন্যটি, সেই অনুযায়ী, হেরেছে, এবং আপনি জানেন না কোনটি কোনটি। যদি তারা অস্থির না হয়, তাহলে অর্ডারটি আপনি যা চান তা হতে পারে - এবং এটি সত্যিই ভাল কাজ করে। লোকেরা সত্যিই ক্রিয়াকলাপের ক্রম সম্পর্কে যত্নশীল, তারা সঠিক জায়গায় অস্থির রাখে এবং তারা সঠিক জায়গায় স্মৃতি-সম্পর্কিত কর্মক্ষমতা সমস্যা আশা করে। অন্যথায়, তারা কেবল 1 থেকে N থেকে লুপ আকারে কোড লিখবে, যেখানে N কিছু ট্রিলিয়ন, এই আশায় যে সমস্ত জটিল কেস স্বয়ংক্রিয়ভাবে সমান্তরাল হয়ে যাবে - এবং এটি সেখানে কাজ করে না। কিন্তু H2O তে এটি জাভা বা স্কালা নয়; আপনি চাইলে এটিকে "জাভা মাইনাস মাইনাস" বিবেচনা করতে পারেন। এটি একটি খুব স্পষ্ট প্রোগ্রামিং শৈলী এবং এটি লুপ এবং অ্যারে সহ সাধারণ সি বা জাভা কোড লেখার অনুরূপ। কিন্তু একই সময়ে, মেমরি টেরাবাইটে প্রক্রিয়া করা যেতে পারে। আমি এখনও H2O ব্যবহার করি। আমি বিভিন্ন প্রকল্পে সময়ে সময়ে এটি ব্যবহার করি - এবং এটি এখনও দ্রুততম জিনিস, এর প্রতিযোগীদের তুলনায় কয়েক ডজন গুণ দ্রুত। আপনি যদি কলামার ডেটা দিয়ে বিগ ডেটা করছেন তবে H2O কে হারানো খুব কঠিন।

প্রযুক্তিগত চ্যালেঞ্জ

অ্যান্ড্রু: আপনার পুরো ক্যারিয়ারে আপনার সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জ কী ছিল?

ক্লিফ: আমরা ইস্যুটির প্রযুক্তিগত বা অ-প্রযুক্তিগত অংশ নিয়ে আলোচনা করছি? আমি বলব সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জগুলো প্রযুক্তিগত নয়। 
প্রযুক্তিগত চ্যালেঞ্জ হিসাবে. আমি কেবল তাদের পরাজিত করেছি। আমি এমনকি সবচেয়ে বড় কি ছিল জানি না, কিন্তু কিছু চমত্কার আকর্ষণীয় বিষয় ছিল যেগুলি বেশ কিছুটা সময় নিয়েছে, মানসিক সংগ্রাম। আমি যখন সনে গিয়েছিলাম, আমি নিশ্চিত ছিলাম যে আমি একটি দ্রুত কম্পাইলার তৈরি করব, এবং একদল সিনিয়র প্রতিক্রিয়ায় বলেছিলেন যে আমি কখনই সফল হতে পারব না। কিন্তু আমি এই পথটি অনুসরণ করেছি, রেজিস্টার বরাদ্দকারীর কাছে একটি কম্পাইলার লিখেছি এবং এটি বেশ দ্রুত ছিল। এটি আধুনিক C1 এর মতো দ্রুত ছিল, কিন্তু বরাদ্দকারীটি তখন অনেক ধীর ছিল এবং অদূরদর্শীতে এটি একটি বড় ডেটা স্ট্রাকচার সমস্যা ছিল। একটি গ্রাফিক্যাল রেজিস্টার বরাদ্দকারী লেখার জন্য আমার এটির প্রয়োজন ছিল এবং আমি কোড এক্সপ্রেসিভনেস এবং গতির মধ্যে দ্বিধা বুঝতে পারিনি, যা সেই যুগে বিদ্যমান ছিল এবং খুবই গুরুত্বপূর্ণ ছিল। দেখা গেল যে ডেটা স্ট্রাকচার সাধারণত সেই সময়ের x86s-এ ক্যাশের আকারকে ছাড়িয়ে যায়, এবং সেইজন্য, যদি আমি প্রাথমিকভাবে ধরে নিতাম যে রেজিস্টার বরাদ্দকারী মোট জিটার সময়ের 5-10 শতাংশ কাজ করবে, তবে বাস্তবে এটি পরিণত হয়েছিল 50 শতাংশ.

সময়ের সাথে সাথে, কম্পাইলারটি আরও পরিষ্কার এবং আরও দক্ষ হয়ে ওঠে, আরও ক্ষেত্রে ভয়ানক কোড তৈরি করা বন্ধ করে দেয়, এবং কার্যক্ষমতা ক্রমবর্ধমানভাবে একটি C কম্পাইলার যা তৈরি করে তার অনুরূপ হতে শুরু করে। যদি না, অবশ্যই, আপনি এমন কিছু বাজে কথা লেখেন যা এমনকি C এর গতি বাড়ে না। . আপনি যদি C এর মত কোড লেখেন, আপনি আরো ক্ষেত্রে C এর মত কর্মক্ষমতা পাবেন। এবং আপনি যতই এগিয়ে যান, ততবারই আপনি কোড পেয়েছেন যা লক্ষণীয়ভাবে সি লেভেলের সাথে মিলে যায়, রেজিস্টার বরাদ্দকারীটি সম্পূর্ণ কিছুর মতো দেখতে শুরু করে... আপনার কোড দ্রুত বা ধীর গতিতে চলে তা নির্বিশেষে। আমি বরাদ্দকারীর উপর কাজ চালিয়ে যাচ্ছি যাতে এটি আরও ভাল নির্বাচন করতে পারে। তিনি ধীর এবং ধীর হয়ে উঠলেন, তবে তিনি এমন ক্ষেত্রে আরও ভাল এবং আরও ভাল পারফরম্যান্স দিয়েছেন যেখানে অন্য কেউ মানিয়ে নিতে পারেনি। আমি একটি রেজিস্টার বরাদ্দকারীতে ডুব দিতে পারি, সেখানে এক মাসের কাজ সমাহিত করতে পারি এবং হঠাৎ পুরো কোডটি 5% দ্রুত কার্যকর করা শুরু করবে। এটি সময়ের পরে ঘটেছিল এবং রেজিস্টার বরাদ্দকারী শিল্পের কিছু কাজ হয়ে উঠেছে - সবাই এটি পছন্দ করেছে বা ঘৃণা করেছে এবং একাডেমির লোকেরা "কেন সবকিছু এইভাবে করা হয়" এই বিষয়ে প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করেছিল, কেন নয় লাইন স্ক্যান, এবং পার্থক্য কি. উত্তরটি এখনও একই: গ্রাফ রঙের উপর ভিত্তি করে একটি বরাদ্দকারী এবং বাফার কোডের সাথে খুব সতর্কতার সাথে কাজ করা বিজয়ের একটি অস্ত্রের সমান, সেরা সমন্বয় যা কেউ পরাজিত করতে পারে না। এবং এটি একটি বরং অ-স্পষ্ট জিনিস. কম্পাইলার সেখানে যা কিছু করে সেগুলি মোটামুটি ভালভাবে অধ্যয়ন করা জিনিস, যদিও সেগুলিকে শিল্পের স্তরে আনা হয়েছে। আমি সবসময় এমন কিছু করেছি যা কম্পাইলারটিকে শিল্পের কাজে পরিণত করার কথা ছিল। কিন্তু রেজিস্টার বরাদ্দকারী ছাড়া এর কিছুই অসাধারণ কিছু ছিল না। কৌশলটি হল সাবধান হওয়া কেটে ফেলা আন্ডার লোড এবং, যদি এটি ঘটে থাকে (আগ্রহী হলে আমি আরও বিস্তারিতভাবে ব্যাখ্যা করতে পারি), এর মানে হল যে আপনি পারফরম্যান্সের সময়সূচীতে একটি খটকা পড়ার ঝুঁকি ছাড়াই আরও আক্রমণাত্মকভাবে ইনলাইন করতে পারেন। সেই দিনগুলিতে, একগুচ্ছ পূর্ণ-স্কেল কম্পাইলার ছিল, বাউবল এবং শিস দিয়ে ঝুলানো ছিল, যেগুলিতে রেজিস্টার বরাদ্দকারী ছিল, কিন্তু অন্য কেউ তা করতে পারেনি।

সমস্যাটি হল যে আপনি যদি ইনলাইনিং, বৃদ্ধি এবং ইনলাইনিং এরিয়া বাড়ানোর সাপেক্ষে এমন পদ্ধতিগুলি যোগ করেন, ব্যবহৃত মানগুলির সেট তাত্ক্ষণিকভাবে রেজিস্টারের সংখ্যা ছাড়িয়ে যায় এবং আপনাকে সেগুলি কাটতে হবে। সমালোচনামূলক স্তর সাধারণত আসে যখন বরাদ্দকারী হাল ছেড়ে দেয়, এবং একটি ছিটানোর জন্য একজন ভাল প্রার্থীর মূল্য অন্য, আপনি কিছু সাধারণভাবে বন্য জিনিস বিক্রি করবেন। এখানে ইনলাইন করার মান হল যে আপনি কলিং এবং সেভ করার জন্য ওভারহেড, ওভারহেডের অংশ হারান, আপনি ভিতরের মানগুলি দেখতে পারেন এবং সেগুলিকে আরও অপ্টিমাইজ করতে পারেন। ইনলাইন করার খরচ হল যে প্রচুর সংখ্যক লাইভ মান তৈরি হয় এবং যদি আপনার রেজিস্টার বরাদ্দকারী প্রয়োজনের চেয়ে বেশি পুড়ে যায়, আপনি অবিলম্বে হারান। অতএব, বেশিরভাগ বরাদ্দকারীদের একটি সমস্যা রয়েছে: যখন ইনলাইনিং একটি নির্দিষ্ট রেখা অতিক্রম করে, তখন বিশ্বের সমস্ত কিছু কাটা শুরু হয় এবং উত্পাদনশীলতা টয়লেটে ফ্লাশ করা যেতে পারে। যারা কম্পাইলার বাস্তবায়ন করে তারা কিছু হিউরিস্টিক যোগ করে: উদাহরণস্বরূপ, ইনলাইন করা বন্ধ করার জন্য, কিছু যথেষ্ট বড় আকার দিয়ে শুরু করা, যেহেতু বরাদ্দ সবকিছু নষ্ট করে দেবে। এইভাবে পারফরম্যান্স গ্রাফে একটি খিঁচুনি তৈরি হয় - আপনি ইনলাইন, ইনলাইন, কর্মক্ষমতা ধীরে ধীরে বৃদ্ধি পায় - এবং তারপরে বুম! - এটি একটি সুইফ্ট জ্যাকের মতো নিচে পড়ে কারণ আপনি খুব বেশি সারিবদ্ধ। জাভা আসার আগে সবকিছু এভাবেই কাজ করত। জাভা-এর জন্য অনেক বেশি ইনলাইনিং প্রয়োজন, তাই আমাকে আমার বরাদ্দকারীকে আরও বেশি আক্রমণাত্মক করতে হয়েছিল যাতে এটি ক্র্যাশ হওয়ার পরিবর্তে লেভেল আউট হয়ে যায়, এবং আপনি যদি খুব বেশি ইনলাইন করেন, এটি ছিটকে যেতে শুরু করে, কিন্তু তারপরও "আর ছিটকে না" মুহূর্ত আসে। এটি একটি আকর্ষণীয় পর্যবেক্ষণ এবং এটি আমার কাছে কোথাও থেকে এসেছে, স্পষ্ট নয়, তবে এটি ভাল অর্থ প্রদান করেছে। আমি আক্রমণাত্মক ইনলাইনিং গ্রহণ করেছি এবং এটি আমাকে এমন জায়গায় নিয়ে গেছে যেখানে জাভা এবং সি পারফরম্যান্স পাশাপাশি কাজ করে। তারা সত্যিই কাছাকাছি - আমি জাভা কোড লিখতে পারি যা সি কোড এবং এই জাতীয় জিনিসগুলির চেয়ে উল্লেখযোগ্যভাবে দ্রুত, কিন্তু গড়, জিনিসগুলির বড় ছবিতে, তারা মোটামুটি তুলনীয়। আমি মনে করি এই যোগ্যতার অংশ হল রেজিস্টার বরাদ্দকারী, যা আমাকে যতটা সম্ভব নির্বোধভাবে ইনলাইন করতে দেয়। আমি যা দেখি সবই ইনলাইন করি। এখানে প্রশ্ন হল বরাদ্দকারী ভাল কাজ করে কিনা, ফলাফলটি বুদ্ধিমানভাবে কাজ করে কোড কিনা। এটি একটি বড় চ্যালেঞ্জ ছিল: এই সমস্ত বোঝা এবং এটি কার্যকর করা।

রেজিস্টার বরাদ্দ এবং মাল্টি-কোর সম্পর্কে একটু

Владимир: রেজিস্টার বরাদ্দের মতো সমস্যাগুলি এক ধরণের চিরন্তন, অন্তহীন বিষয় বলে মনে হয়। আমি আশ্চর্য হই যে কখনো এমন একটি ধারণা আছে যা প্রতিশ্রুতিশীল বলে মনে হয়েছিল এবং তারপর অনুশীলনে ব্যর্থ হয়েছে?

ক্লিফ: অবশ্যই! নিবন্ধন বরাদ্দ হল এমন একটি এলাকা যেখানে আপনি একটি NP-সম্পূর্ণ সমস্যা সমাধানের জন্য কিছু হিউরিস্টিক খুঁজে বের করার চেষ্টা করেন। এবং আপনি কখনই একটি নিখুঁত সমাধান অর্জন করতে পারবেন না, তাই না? এটি কেবল অসম্ভব। দেখুন, সময়ের সংকলনের এগিয়ে - এটি খারাপভাবে কাজ করে। এখানে কথোপকথন কিছু গড় ঘটনা সম্পর্কে. সাধারণ পারফরম্যান্স সম্পর্কে, তাই আপনি যেতে পারেন এবং এমন কিছু পরিমাপ করতে পারেন যা আপনার মনে হয় ভাল সাধারণ কর্মক্ষমতা - সর্বোপরি, আপনি এটিকে উন্নত করার জন্য কাজ করছেন! নিবন্ধন বরাদ্দ সব কর্মক্ষমতা সম্পর্কে একটি বিষয়. একবার আপনার প্রথম প্রোটোটাইপ হয়ে গেলে, এটি কাজ করে এবং যা প্রয়োজন তা পেইন্ট করে, কর্মক্ষমতা কাজ শুরু হয়। আপনাকে ভালভাবে পরিমাপ করা শিখতে হবে। এটা কেন গুরুত্বপূর্ণ? যদি আপনার কাছে পরিষ্কার ডেটা থাকে, আপনি বিভিন্ন এলাকায় দেখতে পারেন এবং দেখতে পারেন: হ্যাঁ, এটি এখানে সাহায্য করেছে, কিন্তু সেখানেই সবকিছু ভেঙে গেছে! কিছু ভাল ধারনা আসে, আপনি নতুন হিউরিস্টিক যোগ করেন এবং হঠাৎ করে সবকিছু গড়ে একটু ভালোভাবে কাজ করতে শুরু করে। অথবা এটি শুরু হয় না। আমার কাছে অনেকগুলি মামলা ছিল যেখানে আমরা পাঁচ শতাংশ পারফরম্যান্সের জন্য লড়াই করছিলাম যা আমাদের উন্নয়নকে আগের বরাদ্দকারী থেকে আলাদা করেছে। এবং প্রতিবার এটির মতো দেখায়: কোথাও আপনি জিতেছেন, কোথাও আপনি হেরে যাচ্ছেন। আপনার যদি ভাল পারফরম্যান্স বিশ্লেষণের সরঞ্জাম থাকে তবে আপনি হারানো ধারণাগুলি খুঁজে পেতে পারেন এবং বুঝতে পারেন কেন তারা ব্যর্থ হয়। হতে পারে সবকিছু যেমন আছে তেমন রেখে দেওয়া, বা ফাইন-টিউনিংয়ের জন্য আরও গুরুতর পদ্ধতি গ্রহণ করা বা বাইরে গিয়ে অন্য কিছু ঠিক করা মূল্যবান। এটা জিনিস একটি সম্পূর্ণ গুচ্ছ! আমি এই দুর্দান্ত হ্যাকটি তৈরি করেছি, তবে আমার এটিরও প্রয়োজন, এবং এটি একটি, এবং এটি একটি - এবং তাদের মোট সমন্বয় কিছু উন্নতি দেয়। এবং একাকী ব্যর্থ হতে পারে. এটি এনপি-সম্পূর্ণ সমস্যাগুলির কর্মক্ষমতা কাজের প্রকৃতি।

Владимир: কেউ অনুভব করে যে বরাদ্দকারীতে পেইন্টিংয়ের মতো জিনিসগুলি এমন একটি সমস্যা যা ইতিমধ্যে সমাধান করা হয়েছে। ঠিক আছে, আপনি যা বলছেন তা বিচার করে এটি আপনার জন্য সিদ্ধান্ত নেওয়া হয়েছে, তাহলে এটি কি মূল্যবান...

ক্লিফ: এটা যেমন সমাধান করা হয় না. এটা আপনি যারা এটি "সমাধান" মধ্যে পরিণত করা আবশ্যক. কঠিন সমস্যা আছে এবং সেগুলো সমাধান করা দরকার। একবার এটি হয়ে গেলে, এটি উত্পাদনশীলতার উপর কাজ করার সময়। আপনাকে সেই অনুযায়ী এই কাজের সাথে যোগাযোগ করতে হবে - বেঞ্চমার্ক করুন, মেট্রিক্স সংগ্রহ করুন, পরিস্থিতি ব্যাখ্যা করুন যখন, আপনি যখন পূর্ববর্তী সংস্করণে ফিরে আসেন, তখন আপনার পুরানো হ্যাক আবার কাজ শুরু করে (বা বিপরীতভাবে, বন্ধ হয়ে যায়)। এবং আপনি কিছু অর্জন না করা পর্যন্ত হাল ছেড়ে দেবেন না। আমি ইতিমধ্যেই বলেছি, যদি এমন দুর্দান্ত ধারণা থাকে যা কাজ করেনি, তবে ধারণাগুলির রেজিস্টার বরাদ্দের ক্ষেত্রে এটি প্রায় অন্তহীন। আপনি, উদাহরণস্বরূপ, বৈজ্ঞানিক প্রকাশনা পড়তে পারেন। যদিও এখন এই অঞ্চলটি অনেক বেশি ধীরে ধীরে চলতে শুরু করেছে এবং তার যৌবনের তুলনায় আরও স্পষ্ট হয়ে উঠেছে। যাইহোক, এই ক্ষেত্রে অসংখ্য মানুষ কাজ করছেন এবং তাদের সমস্ত ধারণা চেষ্টা করার মতো, তারা সবাই ডানা মেলে অপেক্ষা করছে। এবং আপনি তাদের চেষ্টা না করা পর্যন্ত তারা কতটা ভাল বলতে পারবেন না। তারা আপনার বরাদ্দকারীর সমস্ত কিছুর সাথে কতটা ভালভাবে একত্রিত হয়, কারণ একজন বরাদ্দকারী অনেক কিছু করে এবং আপনার নির্দিষ্ট বরাদ্দকারীর কিছু ধারণা কাজ করবে না, তবে অন্য বরাদ্দকারীতে তারা সহজেই কাজ করবে। বরাদ্দকারীর জন্য জয়ের প্রধান উপায় হল ধীরগতির জিনিসগুলিকে মূল পথের বাইরে টেনে আনা এবং ধীর পথের সীমানা বরাবর বিভক্ত করতে বাধ্য করা। সুতরাং আপনি যদি একটি GC চালাতে চান, ধীর পথ নিন, অপ্টিমাইজ করুন, একটি ব্যতিক্রম নিক্ষেপ করুন, এই সমস্ত জিনিস - আপনি জানেন যে এই জিনিসগুলি তুলনামূলকভাবে বিরল। এবং তারা সত্যিই বিরল, আমি চেক. আপনি অতিরিক্ত কাজ করেন এবং এটি এই ধীর পথের অনেক বিধিনিষেধকে সরিয়ে দেয়, তবে এটি সত্যিই গুরুত্বপূর্ণ নয় কারণ তারা ধীর এবং খুব কমই ভ্রমণ করে। উদাহরণস্বরূপ, একটি নাল পয়েন্টার - এটি কখনই ঘটে না, তাই না? আপনার কাছে বিভিন্ন জিনিসের জন্য বেশ কয়েকটি পাথ থাকা দরকার, তবে সেগুলি প্রধানটির সাথে হস্তক্ষেপ করা উচিত নয়। 

Владимир: মাল্টি-কোর সম্পর্কে আপনি কী মনে করেন, যখন একসাথে হাজার হাজার কোর থাকে? এই একটি দরকারী জিনিস?

ক্লিফ: জিপিইউ-এর সাফল্য দেখায় যে এটি বেশ উপযোগী!

Владимир: তারা বেশ বিশেষায়িত। সাধারণ উদ্দেশ্য প্রসেসর সম্পর্কে কি?

ক্লিফ: আচ্ছা, ওটা ছিল আজুলের বিজনেস মডেল। উত্তরটি এমন এক যুগে ফিরে এসেছিল যখন লোকেরা সত্যিই অনুমানযোগ্য পারফরম্যান্স পছন্দ করেছিল। তখন সমান্তরাল কোড লেখা কঠিন ছিল। H2O কোডিং মডেলটি অত্যন্ত স্কেলযোগ্য, তবে এটি একটি সাধারণ উদ্দেশ্য মডেল নয়। সম্ভবত একটি GPU ব্যবহার করার তুলনায় একটু বেশি সাধারণ। আমরা কি এই জাতীয় জিনিস তৈরির জটিলতা বা এটি ব্যবহারের জটিলতার কথা বলছি? উদাহরণস্বরূপ, আজুল আমাকে একটি আকর্ষণীয় পাঠ শিখিয়েছে, একটি বরং অস্পষ্ট একটি: ছোট ক্যাশে স্বাভাবিক। 

জীবনের সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জ

Владимир: অ-প্রযুক্তিগত চ্যালেঞ্জ সম্পর্কে কি?

ক্লিফ: সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জ ছিল না... মানুষের প্রতি সদয় এবং সুন্দর হওয়া। এবং ফলস্বরূপ, আমি ক্রমাগত নিজেকে অত্যন্ত সংঘাতময় পরিস্থিতিতে খুঁজে পেয়েছি। যেখানে আমি জানতাম যে জিনিসগুলি ভুল হচ্ছে, কিন্তু সেই সমস্যাগুলির সাথে কীভাবে এগিয়ে যেতে হবে তা জানতাম না এবং সেগুলি পরিচালনা করতে পারিনি। বহু দীর্ঘমেয়াদী সমস্যা, কয়েক দশক ধরে চলে, এইভাবে দেখা দেয়। জাভাতে C1 এবং C2 কম্পাইলার রয়েছে এটি এর একটি সরাসরি পরিণতি। একটানা দশ বছর জাভাতে কোনো মাল্টি-লেভেল কম্পাইলেশন না থাকার বিষয়টিও একটি প্রত্যক্ষ পরিণতি। এটা স্পষ্ট যে আমাদের এই ধরনের একটি সিস্টেমের প্রয়োজন ছিল, কিন্তু কেন এটি বিদ্যমান ছিল না তা স্পষ্ট নয়। একজন প্রকৌশলী... বা একদল প্রকৌশলীর সাথে আমার সমস্যা ছিল। একবার, যখন আমি সান-এ কাজ শুরু করি, তখন আমি... ঠিক আছে, শুধু তখনই নয়, সাধারণত সব বিষয়েই আমার নিজস্ব মতামত থাকে। এবং আমি ভেবেছিলাম এটি সত্য যে আপনি কেবল আপনার এই সত্যটি গ্রহণ করতে পারেন এবং এটিকে মাথায় রেখে বলতে পারেন। বিশেষ করে যেহেতু আমি বেশিরভাগ সময় হতবাকভাবে সঠিক ছিলাম। এবং যদি আপনি এই পদ্ধতিটি পছন্দ না করেন... বিশেষ করে যদি আপনি স্পষ্টতই ভুল হন এবং আজেবাজে কাজ করেন... সাধারণভাবে, খুব কম লোকই এই ধরনের যোগাযোগ সহ্য করতে পারে। যদিও আমার মতো কেউ কেউ পারে। আমি আমার পুরো জীবনকে মেধাতান্ত্রিক নীতির উপর গড়ে তুলেছি। আপনি যদি আমাকে কিছু ভুল দেখান তবে আমি সাথে সাথে ঘুরিয়ে বলব: আপনি বাজে কথা বলেছেন। একই সময়ে, অবশ্যই, আমি ক্ষমাপ্রার্থী এবং সব কিছু, আমি যোগ্যতাগুলি নোট করব, যদি থাকে, এবং অন্যান্য সঠিক পদক্ষেপ নেব। অন্য দিকে, আমি মোট সময়ের একটি হতবাকভাবে বড় শতাংশ সম্পর্কে আশ্চর্যজনকভাবে সঠিক। এবং এটি মানুষের সাথে সম্পর্কের ক্ষেত্রে খুব ভাল কাজ করে না। আমি সুন্দর হওয়ার চেষ্টা করছি না, তবে আমি প্রশ্নটি নির্দ্বিধায় জিজ্ঞাসা করছি। "এটি কখনই কাজ করবে না, কারণ এক, দুই এবং তিন।" এবং তারা ছিল, "ওহ!" আরও কিছু পরিণতি ছিল যা সম্ভবত উপেক্ষা করা ভাল ছিল: উদাহরণস্বরূপ, যেগুলি আমার স্ত্রীর থেকে বিবাহবিচ্ছেদ এবং তার পরে দশ বছরের বিষণ্নতার দিকে পরিচালিত করেছিল।

চ্যালেঞ্জ হল মানুষের সাথে একটি লড়াই, আপনি কী করতে পারেন বা কী করতে পারেন না, কী গুরুত্বপূর্ণ এবং কী নয় সে সম্পর্কে তাদের উপলব্ধি নিয়ে। কোডিং শৈলী সম্পর্কে অনেক চ্যালেঞ্জ ছিল। আমি এখনও অনেকগুলি কোড লিখি, এবং সেই দিনগুলিতে আমাকে এমনকি ধীর গতিতে করতে হয়েছিল কারণ আমি অনেকগুলি সমান্তরাল কাজ করছিলাম এবং একটিতে ফোকাস করার পরিবর্তে সেগুলি খারাপভাবে করছিলাম। পিছনে তাকিয়ে, আমি জাভা JIT কমান্ড, C2 কমান্ডের জন্য অর্ধেক কোড লিখেছি। পরবর্তী দ্রুততম কোডারটি অর্ধেকটি ধীর, পরের অর্ধেকটি ধীর হিসাবে লিখেছিল এবং এটি একটি সূচকীয় হ্রাস ছিল। এই সারির সপ্তম ব্যক্তিটি খুব, খুব ধীর ছিল - এটি সবসময় ঘটে! আমি অনেক কোড স্পর্শ. আমি কে কী লিখেছে তা দেখলাম, ব্যতিক্রম ছাড়াই, আমি তাদের কোডের দিকে তাকালাম, তাদের প্রত্যেকের পর্যালোচনা করেছি এবং এখনও তাদের কারও চেয়ে নিজেকে আরও বেশি লিখতে থাকলাম। এই পদ্ধতি মানুষের সাথে খুব ভাল কাজ করে না. কিছু মানুষ এটা পছন্দ করে না। এবং যখন তারা এটি পরিচালনা করতে পারে না, তখন সমস্ত ধরণের অভিযোগ শুরু হয়। উদাহরণস্বরূপ, আমাকে একবার কোডিং বন্ধ করতে বলা হয়েছিল কারণ আমি খুব বেশি কোড লিখছিলাম এবং এটি দলকে বিপদে ফেলছিল, এবং এটি আমার কাছে একটি রসিকতার মতো শোনাল: বন্ধু, যদি বাকি দল অদৃশ্য হয়ে যায় এবং আমি কোড লিখতে থাকি, আপনি হারাবে মাত্র অর্ধেক দল। অন্যদিকে, যদি আমি কোড লিখতে থাকি এবং আপনি অর্ধেক দল হারান, এটি খুব খারাপ ব্যবস্থাপনার মতো শোনাচ্ছে। আমি সত্যিই এটি সম্পর্কে কখনও ভাবিনি, কখনও এটি সম্পর্কে কথা বলিনি, তবে এটি এখনও আমার মাথায় ছিল। চিন্তাটা আমার মনের মধ্যে ঘুরপাক খাচ্ছিল: "তুমি কি আমার সাথে মজা করছ?" সুতরাং, সবচেয়ে বড় সমস্যা ছিল আমি এবং মানুষের সাথে আমার সম্পর্ক। এখন আমি নিজেকে অনেক ভালোভাবে বুঝতে পারি, আমি দীর্ঘদিন ধরে প্রোগ্রামারদের দলের নেতৃত্বে ছিলাম, এবং এখন আমি সরাসরি লোকেদের বলি: আপনি জানেন, আমি যে আমি, এবং আপনাকে আমার সাথে মোকাবিলা করতে হবে - আমি দাঁড়ালে কি ঠিক আছে? এখানে? এবং যখন তারা এটি মোকাবেলা করতে শুরু করে, সবকিছু কাজ করে। আসলে, আমি খারাপ বা ভাল নই, আমার কোনও খারাপ উদ্দেশ্য বা স্বার্থপর আকাঙ্খা নেই, এটি কেবল আমার সারাংশ, এবং আমাকে এটির সাথে কোনওভাবে বাঁচতে হবে।

অ্যান্ড্রু: সম্প্রতি সবাই অন্তর্মুখীদের জন্য আত্ম-সচেতনতা এবং সাধারণভাবে নরম দক্ষতা সম্পর্কে কথা বলতে শুরু করেছে। আপনি এই সম্পর্কে কি বলতে পারেন?

ক্লিফ: হ্যাঁ, আমার স্ত্রীর কাছ থেকে বিবাহ বিচ্ছেদ থেকে আমি এটাই অন্তর্দৃষ্টি এবং শিক্ষা পেয়েছি। ডিভোর্স থেকে যা শিখেছি তা নিজেই বুঝতে পেরেছি। এভাবেই আমি অন্যদের বুঝতে শুরু করলাম। এই মিথস্ক্রিয়া কিভাবে কাজ করে তা বুঝুন। এর ফলে একের পর এক আবিষ্কার হতে থাকে। আমি কে এবং আমি কি প্রতিনিধিত্ব করছি সে সম্পর্কে একটি সচেতনতা ছিল। আমি কি করছি: হয় আমি কাজ নিয়ে ব্যস্ত, অথবা আমি দ্বন্দ্ব এড়িয়ে যাচ্ছি, বা অন্য কিছু - এবং এই আত্ম-সচেতনতা সত্যিই নিজেকে নিয়ন্ত্রণে রাখতে সাহায্য করে। এর পরে সবকিছু অনেক সহজ হয়ে যায়। একটি জিনিস যা আমি কেবল নিজের মধ্যেই নয়, অন্যান্য প্রোগ্রামারদের মধ্যেও আবিষ্কার করেছি তা হল আপনি যখন মানসিক চাপে থাকেন তখন চিন্তাভাবনাগুলিকে মৌখিকভাবে প্রকাশ করতে অক্ষমতা। উদাহরণস্বরূপ, আপনি সেখানে কোডিং করছেন, প্রবাহিত অবস্থায়, এবং তারপরে তারা আপনার কাছে ছুটে আসে এবং হিস্টিরিক্সে চিৎকার করতে শুরু করে যে কিছু ভেঙে গেছে এবং এখন আপনার বিরুদ্ধে চরম ব্যবস্থা নেওয়া হবে। এবং আপনি একটি শব্দ বলতে পারবেন না কারণ আপনি মানসিক চাপের অবস্থায় আছেন। অর্জিত জ্ঞান আপনাকে এই মুহুর্তের জন্য প্রস্তুত করতে, এটি থেকে বেঁচে থাকতে এবং একটি পশ্চাদপসরণ পরিকল্পনায় যেতে দেয়, যার পরে আপনি কিছু করতে পারেন। তাই হ্যাঁ, যখন আপনি বুঝতে শুরু করেন যে এটি কীভাবে কাজ করে, এটি একটি বিশাল জীবন পরিবর্তনকারী ঘটনা। 
আমি নিজেই সঠিক শব্দ খুঁজে পাইনি, কিন্তু আমি কর্মের ক্রম মনে রেখেছিলাম। মোদ্দা কথা হল এই প্রতিক্রিয়া যতটা শারিরীক ততটাই মৌখিক, এবং আপনার জায়গা দরকার। এই ধরনের স্থান, জেন অর্থে। এটি ঠিক যা ব্যাখ্যা করা দরকার, এবং তারপরে অবিলম্বে একপাশে সরে যান - সম্পূর্ণরূপে শারীরিকভাবে দূরে সরে যান। যখন আমি মৌখিকভাবে নীরব থাকি, তখন আমি মানসিকভাবে পরিস্থিতি প্রক্রিয়া করতে পারি। অ্যাড্রেনালাইন আপনার মস্তিষ্কে পৌঁছে, আপনাকে যুদ্ধ বা ফ্লাইট মোডে পরিবর্তন করে, আপনি আর কিছু বলতে পারবেন না, না - এখন আপনি একজন বোকা, একজন চাবুক প্রকৌশলী, একটি শালীন প্রতিক্রিয়া বা এমনকি আক্রমণ থামাতে অক্ষম, এবং আক্রমণকারী মুক্ত বারবার আক্রমণ করতে। আপনাকে প্রথমে নিজেকে আবার হতে হবে, নিয়ন্ত্রণ ফিরে পেতে হবে, "ফাইট বা ফ্লাইট" মোড থেকে বেরিয়ে আসতে হবে।

এবং এই জন্য আমরা মৌখিক স্থান প্রয়োজন. শুধু ফাঁকা জায়গা। আপনি যদি একেবারেই কিছু বলেন, তাহলে আপনি ঠিক সেটাই বলতে পারেন, এবং তারপরে যান এবং সত্যিই নিজের জন্য "স্পেস" খুঁজুন: পার্কে বেড়াতে যান, ঝরনায় নিজেকে আটকে রাখুন - এটা কোন ব্যাপার না। প্রধান জিনিসটি সেই পরিস্থিতি থেকে সাময়িকভাবে সংযোগ বিচ্ছিন্ন করা। যত তাড়াতাড়ি আপনি অন্তত কয়েক সেকেন্ডের জন্য সুইচ বন্ধ, নিয়ন্ত্রণ রিটার্ন, আপনি শান্তভাবে চিন্তা শুরু. "ঠিক আছে, আমি কোন ধরণের বোকা নই, আমি বোকা কাজ করি না, আমি খুব দরকারী মানুষ।" একবার আপনি নিজেকে সন্তুষ্ট করতে সক্ষম হলে, এটি পরবর্তী পর্যায়ে যাওয়ার সময়: কী ঘটেছে তা বোঝা। আপনাকে আক্রমণ করা হয়েছিল, আক্রমণটি এমন জায়গা থেকে এসেছে যেখান থেকে আপনি এটি আশা করেননি, এটি একটি অসাধু, জঘন্য অ্যামবুশ ছিল। এইটা খারাপ. পরবর্তী পদক্ষেপ হল আক্রমণকারীর কেন এটি প্রয়োজন তা বোঝা। সত্যিই কেন? হয়তো সে নিজেই ক্ষিপ্ত বলে? সে পাগল কেন? উদাহরণস্বরূপ, কারণ তিনি নিজেকে প্যাঁচানো এবং দায়িত্ব গ্রহণ করতে পারেন না? এইভাবে সাবধানে পুরো পরিস্থিতি সামাল দেওয়া যায়। কিন্তু এর জন্য কৌশল, মৌখিক স্থান প্রয়োজন। প্রথম পদক্ষেপটি হল মৌখিক যোগাযোগ বন্ধ করা। কথায় কথায় আলোচনা এড়িয়ে চলুন। এটি বাতিল করুন, যত তাড়াতাড়ি সম্ভব চলে যান। যদি এটি একটি টেলিফোন কথোপকথন হয়, শুধু থামুন - এটি একটি দক্ষতা যা আমি আমার প্রাক্তন স্ত্রীর সাথে যোগাযোগ করার থেকে শিখেছি। যদি কথোপকথনটি ভাল কোথাও না যায় তবে কেবল "বিদায়" বলুন এবং থামুন। ফোনের অপর দিক থেকে: "ব্লা ব্লা ব্লা", আপনি উত্তর দেন: "হ্যাঁ, বাই!" এবং হ্যাং আপ. আপনি শুধু কথোপকথন শেষ. পাঁচ মিনিট পরে, যখন সংবেদনশীলভাবে চিন্তা করার ক্ষমতা আপনার মধ্যে ফিরে আসে, আপনি কিছুটা ঠান্ডা হয়ে গেছেন, কী ঘটেছে এবং এর পরে কী ঘটবে সে সম্পর্কে চিন্তা করা সম্ভব হয়। এবং শুধুমাত্র আবেগ থেকে প্রতিক্রিয়া না করে একটি চিন্তাশীল প্রতিক্রিয়া তৈরি করা শুরু করুন। আমার জন্য, আত্ম-সচেতনতার অগ্রগতি হল অবিকল সত্য যে মানসিক চাপের ক্ষেত্রে আমি কথা বলতে পারি না। এই অবস্থা থেকে বেরিয়ে আসা, কীভাবে প্রতিক্রিয়া জানাতে হবে এবং সমস্যার জন্য ক্ষতিপূরণ দিতে হবে তা চিন্তা করা এবং পরিকল্পনা করা - আপনি যখন কথা বলতে পারবেন না তখন এইগুলি সঠিক পদক্ষেপ। সবচেয়ে সহজ উপায় হল এমন পরিস্থিতি থেকে পালিয়ে যাওয়া যেখানে মানসিক চাপ নিজেকে প্রকাশ করে এবং এই চাপে অংশগ্রহণ করা বন্ধ করে দেওয়া। এর পরে আপনি চিন্তা করতে সক্ষম হন, যখন আপনি চিন্তা করতে পারেন, আপনি কথা বলতে সক্ষম হন, ইত্যাদি।

যাইহোক, আদালতে, বিরোধী আইনজীবী আপনার সাথে এটি করার চেষ্টা করেন - কেন এটি এখন স্পষ্ট। কারণ তিনি আপনাকে এমন অবস্থায় দমন করার ক্ষমতা রাখেন যে আপনি এমনকি আপনার নামও উচ্চারণ করতে পারবেন না, উদাহরণস্বরূপ। খুব বাস্তব অর্থে, আপনি কথা বলতে সক্ষম হবেন না। যদি আপনার সাথে এটি ঘটে থাকে, এবং আপনি যদি জানেন যে আপনি আদালতের মতো জায়গায় মৌখিক লড়াইয়ের জায়গায় নিজেকে খুঁজে পাবেন, তবে আপনি আপনার আইনজীবীকে নিয়ে আসতে পারেন। আইনজীবী আপনার পক্ষে দাঁড়াবেন এবং মৌখিক আক্রমণ বন্ধ করবেন, এবং এটি সম্পূর্ণ আইনি উপায়ে করবেন এবং হারানো জেন স্থান আপনার কাছে ফিরে আসবে। উদাহরণস্বরূপ, আমাকে আমার পরিবারকে কয়েকবার কল করতে হয়েছিল, বিচারক এই বিষয়ে বেশ বন্ধুত্বপূর্ণ ছিলেন, কিন্তু বিরোধী আইনজীবী আমাকে চিৎকার করে চিৎকার করে বলেছিল, আমি প্রান্তের দিকে একটি শব্দও পেতে পারিনি। এই ক্ষেত্রে, একটি মধ্যস্থতা ব্যবহার করা আমার জন্য সবচেয়ে ভাল কাজ করে। মধ্যস্থতাকারী এই সমস্ত চাপকে থামিয়ে দেয় যা একটি অবিচ্ছিন্ন স্রোতে আপনার উপর ঢেলে দেয়, আপনি প্রয়োজনীয় জেন স্থান খুঁজে পান এবং এর সাথে কথা বলার ক্ষমতা ফিরে আসে। এটি জ্ঞানের একটি সম্পূর্ণ ক্ষেত্র যেখানে অধ্যয়ন করার জন্য অনেক কিছু আছে, নিজের মধ্যে আবিষ্কার করার জন্য অনেক কিছু আছে এবং এই সমস্তই উচ্চ-স্তরের কৌশলগত সিদ্ধান্তে পরিণত হয় যা বিভিন্ন ব্যক্তির জন্য আলাদা। কিছু লোকের উপরে বর্ণিত সমস্যা নেই; সাধারণত, যারা পেশাদার সেলস মানুষ তাদের সমস্যা নেই। এই সমস্ত মানুষ যারা শব্দ দিয়ে তাদের জীবিকা নির্বাহ করেন - বিখ্যাত গায়ক, কবি, ধর্মীয় নেতা এবং রাজনীতিবিদ, তাদের সবসময় কিছু বলার থাকে। তাদের এই ধরনের সমস্যা নেই, কিন্তু আমি করি।

অ্যান্ড্রু: এটা ছিল... অপ্রত্যাশিত। দুর্দান্ত, আমরা ইতিমধ্যে অনেক কথা বলেছি এবং এই সাক্ষাৎকারটি শেষ করার সময় এসেছে। আমরা অবশ্যই সম্মেলনে মিলিত হব এবং এই সংলাপ চালিয়ে যেতে সক্ষম হব। হাইড্রায় দেখা হবে!

আপনি Hydra 2019 কনফারেন্সে Cliff এর সাথে আপনার কথোপকথন চালিয়ে যেতে পারেন, যা 11-12 জুলাই, 2019 এ সেন্ট পিটার্সবার্গে অনুষ্ঠিত হবে। তিনি রিপোর্ট নিয়ে আসবেন "আজুল হার্ডওয়্যার লেনদেন মেমরি অভিজ্ঞতা". টিকিট কেনা যাবে অফিসিয়াল ওয়েবসাইটে.

উত্স: www.habr.com