9.3 读书笔记
（计算机原理） GPU 从一个 CPU 的硬件电路出发，去掉了对 GPU 没有什么用的分支预测和乱序执行电路，来进行瘦身。
渲染管线里面，整个指令流程是相同的，我们又引入了和 CPU 里的 SIMD 类似的 SIMT 架构。这个改动，进一步增加了 GPU 里面的 ALU 的数量。最后，为了能够让 GPU 不要遭遇流水线停顿，我们又在同一个 GPU 的计算核里面，加上了更多的执行上下文，让 GPU 始终保持繁忙。
GPU 里面的多核、多 ALU，加上多 Context，使得它的并行能力极强。同样架构的 GPU，如果光是做数值计算的话，算力在同样价格的 CPU 的十倍以上。而这个强大计算能力，以及“统一着色器架构”，使得 GPU 非常适合进行深度学习的计算模式，也就是海量计算，容易并行，并且没有太多的控制分支逻辑。

(算法) 工业级散列表，应对异常情况，分为：如何设计散列函数，如何根据装载因子动态扩容，选择散列冲突解决方法，
关于散列函数的设计，我们要尽可能让散列后的值随机且均匀分布，这样会尽可能地减少散列冲突，即便冲突之后，分配到每个槽内的数据也比较均匀。
关于散列冲突解决方法的选择，我对比了开放寻址法和链表法两种方法的优劣和适应的场景。大部分情况下，链表法更加普适。