主要观点：

• Blosc 和 Blosc2 的开发者专注于实现接近或超越内存带宽限制的压缩和解压缩速度，解决数据科学和高性能计算中的常见挑战。
• Blosc2 引入新计算引擎，遵循“压缩更好，计算更大”原则，可在超过 100 倍可用 RAM 的数据集上进行计算并保持高性能。
• 更好的压缩需在速度和压缩比间权衡，Blosc2 可通过多种编解码器和过滤器微调，利用现代 CPU 能力提升压缩性能，其 n 维容器支持灵活切片和高速数据访问。
• 利用压缩克服内存墙是重要挑战，Blosc2 集成计算引擎可在压缩容器中暂存解压数据块，减少内存访问。
• 对比 Blosc2 与 NumPy、Zarr、Dask 和 Numba 的性能，Blosc2 在压缩和计算集成方面具有优势，在大工作集和磁盘数据方面表现更好。
• Blosc2 可处理比其他解决方案大得多的工作集，实现内存和磁盘数据集的高性能，IronArray 支持 Blosc2 发展。
• Python-Blosc2 3.2.1 实现数组接口协议，使 Blosc2 容器可与 NumPy、Pandas 等无缝配合。

关键信息：

• Blosc2 可在不同场景下实现高效压缩和解压缩，如利用多种编解码器、利用 CPU 能力等。
• 新计算引擎可在超过 100 倍可用 RAM 的数据集上计算，通过暂存解压数据块减少内存访问。
• 对比实验显示 Blosc2 在压缩和计算集成方面优于其他解决方案，尤其在大工作集和磁盘数据方面。
• Python-Blosc2 3.2.1 实现数组接口协议，方便与其他库配合使用。

重要细节：

• 实验在 AMD Ryzen 9 9800X3D 处理器、Ubuntu Linux 24.10 系统、64GB RAM 和高速 SSD 上进行，使用特定软件栈。
• 对比 Blosc2 与 NumPy 时，展示了压缩和未压缩情况下的性能差异及原因。
• 对比 Blosc2 与 Zarr+Dask 时，说明压缩对性能的影响及两者的性能差异。
• 对比 Blosc2 与 Numba 时，指出 Numba 在大工作集规模下的性能问题。
• 扩展工作集大小至 8TB 的实验，展示不同编解码器下 Blosc2 的性能变化及磁盘数据的优势。
• 可在 Blosc2 仓库获取实验代码，运行实验需满足特定硬件和软件要求。