#процессоры — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #процессоры, aggregated by home.social.
-
Зачем ОС нужен Root-of-Trust и как KasperskyOS работает с разными реализациями
Привет, Хабр! Когда мы говорим о доверенной операционной системе, быстро выясняется: одного защищенного кода недостаточно. ОС нужна точка опоры еще до того, как начнет работать она сама, — компонент или механизм, с которого начинается доверие ко всей системе. Его называют Root-of-Trust, или корнем доверия. Для KasperskyOS это практическая инженерная задача. Мы строим ОС на принципах конструктивной безопасности, а значит, доверие должно быть заложено в архитектуру с самого начала, в том числе на уровне взаимодействия с аппаратной платформой. И здесь начинается самое интересное: у разных платформ корень доверия может быть устроен по-разному. Меня зовут Антон Рыбаков, я руковожу разработкой функций безопасности KasperskyOS в «Лаборатории Касперского». В этой статье разберем, какими бывают корни доверия, как мы работаем с разными реализациями в KasperskyOS и почему для индустрии все острее становится вопрос унификации: единых требований, общего языка описания и понятных правил оценки Root-of-Trust.
https://habr.com/ru/companies/kaspersky/articles/1035708/
#kasperskyos #ос #информационная_безопасность #процессоры #лаборатория_касперского #roots #инфраструктура
-
Зачем ОС нужен Root-of-Trust и как KasperskyOS работает с разными реализациями
Привет, Хабр! Когда мы говорим о доверенной операционной системе, быстро выясняется: одного защищенного кода недостаточно. ОС нужна точка опоры еще до того, как начнет работать она сама, — компонент или механизм, с которого начинается доверие ко всей системе. Его называют Root-of-Trust, или корнем доверия. Для KasperskyOS это практическая инженерная задача. Мы строим ОС на принципах конструктивной безопасности, а значит, доверие должно быть заложено в архитектуру с самого начала, в том числе на уровне взаимодействия с аппаратной платформой. И здесь начинается самое интересное: у разных платформ корень доверия может быть устроен по-разному. Меня зовут Антон Рыбаков, я руковожу разработкой функций безопасности KasperskyOS в «Лаборатории Касперского». В этой статье разберем, какими бывают корни доверия, как мы работаем с разными реализациями в KasperskyOS и почему для индустрии все острее становится вопрос унификации: единых требований, общего языка описания и понятных правил оценки Root-of-Trust.
https://habr.com/ru/companies/kaspersky/articles/1035708/
#kasperskyos #ос #информационная_безопасность #процессоры #лаборатория_касперского #roots #инфраструктура
-
Зачем ОС нужен Root-of-Trust и как KasperskyOS работает с разными реализациями
Привет, Хабр! Когда мы говорим о доверенной операционной системе, быстро выясняется: одного защищенного кода недостаточно. ОС нужна точка опоры еще до того, как начнет работать она сама, — компонент или механизм, с которого начинается доверие ко всей системе. Его называют Root-of-Trust, или корнем доверия. Для KasperskyOS это практическая инженерная задача. Мы строим ОС на принципах конструктивной безопасности, а значит, доверие должно быть заложено в архитектуру с самого начала, в том числе на уровне взаимодействия с аппаратной платформой. И здесь начинается самое интересное: у разных платформ корень доверия может быть устроен по-разному. Меня зовут Антон Рыбаков, я руковожу разработкой функций безопасности KasperskyOS в «Лаборатории Касперского». В этой статье разберем, какими бывают корни доверия, как мы работаем с разными реализациями в KasperskyOS и почему для индустрии все острее становится вопрос унификации: единых требований, общего языка описания и понятных правил оценки Root-of-Trust.
https://habr.com/ru/companies/kaspersky/articles/1035708/
#kasperskyos #ос #информационная_безопасность #процессоры #лаборатория_касперского #roots #инфраструктура
-
Зачем ОС нужен Root-of-Trust и как KasperskyOS работает с разными реализациями
Привет, Хабр! Когда мы говорим о доверенной операционной системе, быстро выясняется: одного защищенного кода недостаточно. ОС нужна точка опоры еще до того, как начнет работать она сама, — компонент или механизм, с которого начинается доверие ко всей системе. Его называют Root-of-Trust, или корнем доверия. Для KasperskyOS это практическая инженерная задача. Мы строим ОС на принципах конструктивной безопасности, а значит, доверие должно быть заложено в архитектуру с самого начала, в том числе на уровне взаимодействия с аппаратной платформой. И здесь начинается самое интересное: у разных платформ корень доверия может быть устроен по-разному. Меня зовут Антон Рыбаков, я руковожу разработкой функций безопасности KasperskyOS в «Лаборатории Касперского». В этой статье разберем, какими бывают корни доверия, как мы работаем с разными реализациями в KasperskyOS и почему для индустрии все острее становится вопрос унификации: единых требований, общего языка описания и понятных правил оценки Root-of-Trust.
https://habr.com/ru/companies/kaspersky/articles/1035708/
#kasperskyos #ос #информационная_безопасность #процессоры #лаборатория_касперского #roots #инфраструктура
-
HPSC: процессоры NASA, которые сделают космические аппараты по-настоящему умными
Космические аппараты всегда зависели от надежности бортовых компьютеров. Они отвечают буквально за все: от ориентации в пространстве до сбора научных данных и их передачи на Землю. Но есть одна особенность: пока на Земле процессоры развиваются с огромной скоростью, в космосе используется гораздо более скромная электроника. И дело вовсе не в том, что инженеры NASA не умеют делать современные чипы — просто за пределами Земли техника работает в настолько жестких условиях, что надежность важнее всего остального. Сегодня ситуация начинает меняться. NASA совместно с компанией Microchip Technology запустили проект High-Performance Spaceflight Computing (HPSC), в рамках которого создается новое поколение радиационно-стойких процессоров. Эти чипы обещают дать более чем стократный прирост производительности по сравнению с тем, что летает сейчас. Это открывает новые возможности: обрабатывать данные, запускать алгоритмы искусственного интеллекта и принимать автономные решения прямо на борту, без постоянной подсказки с Земли.
-
Как произведенные за рубежом процессоры становятся российскими?
Мы часто участвуем в дискуссиях, почему процессоры, произведенные за рубежом, могут считаться российскими. Эти дискуссии порой носят весьма обывательский и оторванный от действительности характер, что может мешать формированию верных выводов. Мы же в этом вопросе придерживаемся строго формального подхода, соответствующего требованиям российского законодательства. Так почему произведенные за границей процессоры могут быть признаны российскими? Попробуем в этом разобраться на примере процессоров семейства Baikal.
https://habr.com/ru/companies/baikalelectron/articles/1035710/
-
Время в чипах
Добрый день, дорогой читатель. Эта статья, а скорее эссе, посвящена времени в чипостроении. Если вам лень читать, то вот краткое содержание: «9 матерей не родят ребенка за месяц». Всё дальнейшее будет лишь раскрытием этой мудрости на примере нашей любимой отрасли. А для тех, кому не лень – продолжим. Недавно у нас с около-полупроводниковыми коллегами состоялась дискуссия вокруг роудмапа одной компании, имеющей претензии на создание отечественных чипов. В том числе звучали такие фразы: «Да в такие сроки это сделать невозможно…», «Да может они нагнали 1000 инженеров и сделали?», «Да они заплатили и им всё сделали быстро…» и т.д. По результатам разговора возникла мысль, что отрасль-то наша вон каким внимание пользуется, а как она на самом деле живёт – мало кто понимает. И хорошо бы раскрыть хотя бы эту часть – время в жизни чипостроителя. Или как родить ребенка за месяц. Сразу ограничу область дискуссии: мы будем говорить исключительно о тех процессах, время которых определяется объективно и не зависит от внутренних процессов разработчика. В нашей условной задаче разработчик будет бесконечно эффективен и выполняет свою работу за эпсилон времени.
https://habr.com/ru/companies/baikalelectron/articles/1034694/
#процессоры #разработка_процессоров #производство_процессоров
-
NPU в ноутбуках: что меняется для тех, кто закупает корпоративную технику
Привет, Хабр! Меня зовут Артем, я дата-инженер. В работе часто приходится выбирать: гонять вычисления в облаке или делать их ближе к данным, и у каждого варианта свои больные места. Но недавно ИИ-нагрузки начали переезжать с облачных GPU на обычные ноутбуки — Microsoft вписала нейропроцессор в требования к Copilot+ PC, AMD и Intel встраивают NPU прямо в SoC. Мне стало любопытно: что там на самом деле происходит? За маркетинговой шумихой скрывается сдвиг к гибридной архитектуре: тяжёлое остаётся в облаке, массовые задачи разъезжаются по устройствам сотрудников. Это меняет работу тех, кто такой парк закупает и обслуживает — добавляются требования к памяти и поддержке конкретных ИИ-фреймворков, появляется новая задача доставки и обновления моделей на устройствах, а горизонт планирования у ИТ-отделов оказывается короче, чем кажется. Я заинтересовался темой после одного бенчмарка : NPU в ноутбуке AMD Ryzen AI 300 генерировал изображение 70 секунд, а встроенный GPU того же чипа справлялся за 30 — специализированный нейропроцессор проиграл универсальному вдвое на задаче, под которую его затачивали. Через эту аномалию хорошо видно, как устроены три процессора в одном SoC. Разберём: чем NPU отличается от соседей по чипу, почему всё упирается в память, как LLM удаётся уместить на ноутбуке и что из этого реально работает в корпоративной среде уже сейчас.
https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/1033588/
#NPU #Искусственный_интеллект #LLM #Железо #Процессоры #Ноутбуки #Машинное_обучение #Инференс #Copilot+_PC #Корпоративные_технологии
-
NPU в ноутбуках: что меняется для тех, кто закупает корпоративную технику
Привет, Хабр! Меня зовут Артем, я дата-инженер. В работе часто приходится выбирать: гонять вычисления в облаке или делать их ближе к данным, и у каждого варианта свои больные места. Но недавно ИИ-нагрузки начали переезжать с облачных GPU на обычные ноутбуки — Microsoft вписала нейропроцессор в требования к Copilot+ PC, AMD и Intel встраивают NPU прямо в SoC. Мне стало любопытно: что там на самом деле происходит? За маркетинговой шумихой скрывается сдвиг к гибридной архитектуре: тяжёлое остаётся в облаке, массовые задачи разъезжаются по устройствам сотрудников. Это меняет работу тех, кто такой парк закупает и обслуживает — добавляются требования к памяти и поддержке конкретных ИИ-фреймворков, появляется новая задача доставки и обновления моделей на устройствах, а горизонт планирования у ИТ-отделов оказывается короче, чем кажется. Я заинтересовался темой после одного бенчмарка : NPU в ноутбуке AMD Ryzen AI 300 генерировал изображение 70 секунд, а встроенный GPU того же чипа справлялся за 30 — специализированный нейропроцессор проиграл универсальному вдвое на задаче, под которую его затачивали. Через эту аномалию хорошо видно, как устроены три процессора в одном SoC. Разберём: чем NPU отличается от соседей по чипу, почему всё упирается в память, как LLM удаётся уместить на ноутбуке и что из этого реально работает в корпоративной среде уже сейчас.
https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/1033588/
#NPU #Искусственный_интеллект #LLM #Железо #Процессоры #Ноутбуки #Машинное_обучение #Инференс #Copilot+_PC #Корпоративные_технологии
-
NPU в ноутбуках: что меняется для тех, кто закупает корпоративную технику
Привет, Хабр! Меня зовут Артем, я дата-инженер. В работе часто приходится выбирать: гонять вычисления в облаке или делать их ближе к данным, и у каждого варианта свои больные места. Но недавно ИИ-нагрузки начали переезжать с облачных GPU на обычные ноутбуки — Microsoft вписала нейропроцессор в требования к Copilot+ PC, AMD и Intel встраивают NPU прямо в SoC. Мне стало любопытно: что там на самом деле происходит? За маркетинговой шумихой скрывается сдвиг к гибридной архитектуре: тяжёлое остаётся в облаке, массовые задачи разъезжаются по устройствам сотрудников. Это меняет работу тех, кто такой парк закупает и обслуживает — добавляются требования к памяти и поддержке конкретных ИИ-фреймворков, появляется новая задача доставки и обновления моделей на устройствах, а горизонт планирования у ИТ-отделов оказывается короче, чем кажется. Я заинтересовался темой после одного бенчмарка : NPU в ноутбуке AMD Ryzen AI 300 генерировал изображение 70 секунд, а встроенный GPU того же чипа справлялся за 30 — специализированный нейропроцессор проиграл универсальному вдвое на задаче, под которую его затачивали. Через эту аномалию хорошо видно, как устроены три процессора в одном SoC. Разберём: чем NPU отличается от соседей по чипу, почему всё упирается в память, как LLM удаётся уместить на ноутбуке и что из этого реально работает в корпоративной среде уже сейчас.
https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/1033588/
#NPU #Искусственный_интеллект #LLM #Железо #Процессоры #Ноутбуки #Машинное_обучение #Инференс #Copilot+_PC #Корпоративные_технологии
-
NPU в ноутбуках: что меняется для тех, кто закупает корпоративную технику
Привет, Хабр! Меня зовут Артем, я дата-инженер. В работе часто приходится выбирать: гонять вычисления в облаке или делать их ближе к данным, и у каждого варианта свои больные места. Но недавно ИИ-нагрузки начали переезжать с облачных GPU на обычные ноутбуки — Microsoft вписала нейропроцессор в требования к Copilot+ PC, AMD и Intel встраивают NPU прямо в SoC. Мне стало любопытно: что там на самом деле происходит? За маркетинговой шумихой скрывается сдвиг к гибридной архитектуре: тяжёлое остаётся в облаке, массовые задачи разъезжаются по устройствам сотрудников. Это меняет работу тех, кто такой парк закупает и обслуживает — добавляются требования к памяти и поддержке конкретных ИИ-фреймворков, появляется новая задача доставки и обновления моделей на устройствах, а горизонт планирования у ИТ-отделов оказывается короче, чем кажется. Я заинтересовался темой после одного бенчмарка : NPU в ноутбуке AMD Ryzen AI 300 генерировал изображение 70 секунд, а встроенный GPU того же чипа справлялся за 30 — специализированный нейропроцессор проиграл универсальному вдвое на задаче, под которую его затачивали. Через эту аномалию хорошо видно, как устроены три процессора в одном SoC. Разберём: чем NPU отличается от соседей по чипу, почему всё упирается в память, как LLM удаётся уместить на ноутбуке и что из этого реально работает в корпоративной среде уже сейчас.
https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/1033588/
#NPU #Искусственный_интеллект #LLM #Железо #Процессоры #Ноутбуки #Машинное_обучение #Инференс #Copilot+_PC #Корпоративные_технологии
-
Как Сетунь обогнала время и проиграла кремнию
Есть крайне занимательный факт. Двоичная логика, которую использует каждый современный процессор - математически не оптимальна и проигрывает тернарной по плотности представления данных. Но как так-то? Аж в 1956 году Николай Брусенцов из Вычислительного центра МГУ взял этот факт всерьез и убедил академика Соболева дать ему лабораторию. Через три года машина работала. Ее назвали Сетунь - по реке рядом с университетом. По итогу произвели около 50 штук (но тут, кстати, источники расходятся между цифрами 46 и 50). И к сожалению, больше ни одна серийная ЭВМ в мире на троичной логике не выходила. Вот и разберемся - в архитектуре, цифрах и в том, куда это все делось.
-
Cпециальное предложение для разработчиков нейросетей:
ПО для ПК дорого уже потому, что нужен ПК, да еще и с такой же дорогой видеокартой(ами). ПК проигрывает и в надежности, и в обслуживании, в тысячи раз проигрывает в работе без электропитания. Спецлаб предоставляет разработчикам Non-PC-based устройство по цене оборудования с возможностью имплантации собственных нейронных сетей – поддерживается семейство ONNX. FPGA продвинутого типа является универсальным устройством для большого круга задач. В нем есть место и распознаванию объектов, и контролю физических величин, и управлению устройствами, и промтовой логике, и архивам хранения, и аппаратным кодерам с декодерами в рамках разрешения 8К, и всем компьютерным интерфейсам. В отличие от других, видеоблейзер имеет климатику с уровнем защищенности IP66, что делает его применимым в сложных погодных условиях. Получить предложение...
https://habr.com/ru/companies/speclab/articles/1032612/
#устройство_для_нейросетей #FPDA #контроллер #процессоры #для_разработчиков
-
Cпециальное предложение для разработчиков нейросетей:
ПО для ПК дорого уже потому, что нужен ПК, да еще и с такой же дорогой видеокартой(ами). ПК проигрывает и в надежности, и в обслуживании, в тысячи раз проигрывает в работе без электропитания. Спецлаб предоставляет разработчикам Non-PC-based устройство по цене оборудования с возможностью имплантации собственных нейронных сетей – поддерживается семейство ONNX. FPGA продвинутого типа является универсальным устройством для большого круга задач. В нем есть место и распознаванию объектов, и контролю физических величин, и управлению устройствами, и промтовой логике, и архивам хранения, и аппаратным кодерам с декодерами в рамках разрешения 8К, и всем компьютерным интерфейсам. В отличие от других, видеоблейзер имеет климатику с уровнем защищенности IP66, что делает его применимым в сложных погодных условиях. Получить предложение...
https://habr.com/ru/companies/speclab/articles/1032612/
#устройство_для_нейросетей #FPDA #контроллер #процессоры #для_разработчиков
-
Cпециальное предложение для разработчиков нейросетей:
ПО для ПК дорого уже потому, что нужен ПК, да еще и с такой же дорогой видеокартой(ами). ПК проигрывает и в надежности, и в обслуживании, в тысячи раз проигрывает в работе без электропитания. Спецлаб предоставляет разработчикам Non-PC-based устройство по цене оборудования с возможностью имплантации собственных нейронных сетей – поддерживается семейство ONNX. FPGA продвинутого типа является универсальным устройством для большого круга задач. В нем есть место и распознаванию объектов, и контролю физических величин, и управлению устройствами, и промтовой логике, и архивам хранения, и аппаратным кодерам с декодерами в рамках разрешения 8К, и всем компьютерным интерфейсам. В отличие от других, видеоблейзер имеет климатику с уровнем защищенности IP66, что делает его применимым в сложных погодных условиях. Получить предложение...
https://habr.com/ru/companies/speclab/articles/1032612/
#устройство_для_нейросетей #FPDA #контроллер #процессоры #для_разработчиков
-
Cпециальное предложение для разработчиков нейросетей:
ПО для ПК дорого уже потому, что нужен ПК, да еще и с такой же дорогой видеокартой(ами). ПК проигрывает и в надежности, и в обслуживании, в тысячи раз проигрывает в работе без электропитания. Спецлаб предоставляет разработчикам Non-PC-based устройство по цене оборудования с возможностью имплантации собственных нейронных сетей – поддерживается семейство ONNX. FPGA продвинутого типа является универсальным устройством для большого круга задач. В нем есть место и распознаванию объектов, и контролю физических величин, и управлению устройствами, и промтовой логике, и архивам хранения, и аппаратным кодерам с декодерами в рамках разрешения 8К, и всем компьютерным интерфейсам. В отличие от других, видеоблейзер имеет климатику с уровнем защищенности IP66, что делает его применимым в сложных погодных условиях. Получить предложение...
https://habr.com/ru/companies/speclab/articles/1032612/
#устройство_для_нейросетей #FPDA #контроллер #процессоры #для_разработчиков
-
Google разделила свои новые ИИ-чипы на два типа: зачем это нужно
Искусственный интеллект уже давно вышел из лабораторий и стал частью инфраструктуры. Модели растут, задачи усложняются, и прежний подход с одним типом ускорителей начинает давать сбои. Сейчас крайне важно правильно распределить вычисления между обучением и работой моделей в дата-центрах. На этом фоне Google, которая давно развивает собственные тензорные процессоры, представила новое поколение TPU и сделала ставку на специализацию. Вместо универсального решения компания фактически разделила чипы на два типа — обучение и вывод моделей. Давайте посмотрим, что корпорация предложила и как оно работает.
-
Xeon 6 vs EPYC Turin: почему в сервере важны не только ядра
Обсуждение новых поколений серверных процессоров традиционно сводится к сравнительным таблицам: больше ядер, выше частоты, быстрее память. Но в случае Intel Xeon 6 и AMD EPYC Turin такой подход уже мало что объясняет. Он показывает характеристики чипа, но плохо описывает поведение платформы под реальной нагрузкой. Проблема в том, что в современном сервере производительность всё реже определяется только самим CPU. Всё чаще её задаёт то, как процессор работает вместе с памятью, I/O-подсистемой и ускорителями.
https://habr.com/ru/companies/openyard/articles/1031038/
#OpenYard #AMD #Intel #серверные_процессоры #серверы #процессоры #процессоры_intel #процессоры_amd
-
Xeon 6 vs EPYC Turin: почему в сервере важны не только ядра
Обсуждение новых поколений серверных процессоров традиционно сводится к сравнительным таблицам: больше ядер, выше частоты, быстрее память. Но в случае Intel Xeon 6 и AMD EPYC Turin такой подход уже мало что объясняет. Он показывает характеристики чипа, но плохо описывает поведение платформы под реальной нагрузкой. Проблема в том, что в современном сервере производительность всё реже определяется только самим CPU. Всё чаще её задаёт то, как процессор работает вместе с памятью, I/O-подсистемой и ускорителями.
https://habr.com/ru/companies/openyard/articles/1031038/
#OpenYard #AMD #Intel #серверные_процессоры #серверы #процессоры #процессоры_intel #процессоры_amd
-
Xeon 6 vs EPYC Turin: почему в сервере важны не только ядра
Обсуждение новых поколений серверных процессоров традиционно сводится к сравнительным таблицам: больше ядер, выше частоты, быстрее память. Но в случае Intel Xeon 6 и AMD EPYC Turin такой подход уже мало что объясняет. Он показывает характеристики чипа, но плохо описывает поведение платформы под реальной нагрузкой. Проблема в том, что в современном сервере производительность всё реже определяется только самим CPU. Всё чаще её задаёт то, как процессор работает вместе с памятью, I/O-подсистемой и ускорителями.
https://habr.com/ru/companies/openyard/articles/1031038/
#OpenYard #AMD #Intel #серверные_процессоры #серверы #процессоры #процессоры_intel #процессоры_amd
-
Xeon 6 vs EPYC Turin: почему в сервере важны не только ядра
Обсуждение новых поколений серверных процессоров традиционно сводится к сравнительным таблицам: больше ядер, выше частоты, быстрее память. Но в случае Intel Xeon 6 и AMD EPYC Turin такой подход уже мало что объясняет. Он показывает характеристики чипа, но плохо описывает поведение платформы под реальной нагрузкой. Проблема в том, что в современном сервере производительность всё реже определяется только самим CPU. Всё чаще её задаёт то, как процессор работает вместе с памятью, I/O-подсистемой и ускорителями.
https://habr.com/ru/companies/openyard/articles/1031038/
#OpenYard #AMD #Intel #серверные_процессоры #серверы #процессоры #процессоры_intel #процессоры_amd
-
Intel Core Series 3 (Wildcat Lake): новые бюджетные чипы для ноутбуков и мини-ПК
Intel выпустила мобильные процессоры Core ® Series 3 (Wildcat Lake) — линейку для недорогих устройств, в которой используются упрощенные версии архитектурных решений из старших серий. Чипы построены с учетом актуальной гибридной схемы ядер, получили современную графику и базовую поддержку ИИ-нагрузок. При этом они остаются в рамках умеренного энергопотребления и тепловыделения. Рекорды производительности процессоры не ставят, но для обычных ежедневных задач вполне подходят. Давайте разбираться.
-
Процессоры становятся дороже: как ИИ влияет на доступность железа
Последние месяцы цены на большинство типов компьютерного железа медленно, но уверенно ползут вверх. Это системный тренд, который затронул и обычные десктопы, и мощные серверные решения. Причину долго искать не нужно. Речь, конечно же, об искусственном интеллекте и ресурсах, которые требуются для масштабирования отрасли. Производители чипов перестраивают приоритеты в пользу наиболее выгодных направлений, массовый рынок ПК и серверов постепенно начинает ощущать последствия этого передела. Давайте разберемся, что именно происходит и почему это касается каждого, кто планирует обновлять технику в ближайшее время.
-
[Перевод] Руководство по анализу и настройке производительности для современных процессоров. Анонс книги
Привет, Хабр. Хотим поделиться с вами новостью о том, что завершаем более чем годичный фундаментальный проект - готовимся к выпуску русского издания знаменитой книги Дениса Бахвалова " Performance Analysis and Tuning on Modern CPUs: Learn to write fast software like a pro ". Денис теснейшим образом взаимодействовал с нашими редакторами, мы составили глоссарий к русскому изданию и уверены, что книга на долгие годы станет де-факто главным пособием по оптимизации производительности CPU. Книга выросла из многочисленных практических исследований, которыми Денис занимается в компании "Intel", и в качестве анонса мы хотим предложить вам перевод статьи автора, которая вышла ещё в 2019 году и может считаться рассказом о том, как зародилась идея будущей книги. В тексте под катом содержатся многочисленные ссылки на статьи Дениса из блога https://easyperf.net/notes/ , который также рекомендуем пристально изучить. Русскую книгу ждите в мае.
https://habr.com/ru/companies/bhv_publishing/articles/1024462/
#CPU #процессоры #оптимизация_кода #оптимизация_производительности #алгоритмы #бенчмарки #профессиональная_литература
-
[Перевод] Руководство по анализу и настройке производительности для современных процессоров. Анонс книги
Привет, Хабр. Хотим поделиться с вами новостью о том, что завершаем более чем годичный фундаментальный проект - готовимся к выпуску русского издания знаменитой книги Дениса Бахвалова " Performance Analysis and Tuning on Modern CPUs: Learn to write fast software like a pro ". Денис теснейшим образом взаимодействовал с нашими редакторами, мы составили глоссарий к русскому изданию и уверены, что книга на долгие годы станет де-факто главным пособием по оптимизации производительности CPU. Книга выросла из многочисленных практических исследований, которыми Денис занимается в компании "Intel", и в качестве анонса мы хотим предложить вам перевод статьи автора, которая вышла ещё в 2019 году и может считаться рассказом о том, как зародилась идея будущей книги. В тексте под катом содержатся многочисленные ссылки на статьи Дениса из блога https://easyperf.net/notes/ , который также рекомендуем пристально изучить. Русскую книгу ждите в мае.
https://habr.com/ru/companies/bhv_publishing/articles/1024462/
#CPU #процессоры #оптимизация_кода #оптимизация_производительности #алгоритмы #бенчмарки #профессиональная_литература
-
[Перевод] Руководство по анализу и настройке производительности для современных процессоров. Анонс книги
Привет, Хабр. Хотим поделиться с вами новостью о том, что завершаем более чем годичный фундаментальный проект - готовимся к выпуску русского издания знаменитой книги Дениса Бахвалова " Performance Analysis and Tuning on Modern CPUs: Learn to write fast software like a pro ". Денис теснейшим образом взаимодействовал с нашими редакторами, мы составили глоссарий к русскому изданию и уверены, что книга на долгие годы станет де-факто главным пособием по оптимизации производительности CPU. Книга выросла из многочисленных практических исследований, которыми Денис занимается в компании "Intel", и в качестве анонса мы хотим предложить вам перевод статьи автора, которая вышла ещё в 2019 году и может считаться рассказом о том, как зародилась идея будущей книги. В тексте под катом содержатся многочисленные ссылки на статьи Дениса из блога https://easyperf.net/notes/ , который также рекомендуем пристально изучить. Русскую книгу ждите в мае.
https://habr.com/ru/companies/bhv_publishing/articles/1024462/
#CPU #процессоры #оптимизация_кода #оптимизация_производительности #алгоритмы #бенчмарки #профессиональная_литература
-
[Перевод] Руководство по анализу и настройке производительности для современных процессоров. Анонс книги
Привет, Хабр. Хотим поделиться с вами новостью о том, что завершаем более чем годичный фундаментальный проект - готовимся к выпуску русского издания знаменитой книги Дениса Бахвалова " Performance Analysis and Tuning on Modern CPUs: Learn to write fast software like a pro ". Денис теснейшим образом взаимодействовал с нашими редакторами, мы составили глоссарий к русскому изданию и уверены, что книга на долгие годы станет де-факто главным пособием по оптимизации производительности CPU. Книга выросла из многочисленных практических исследований, которыми Денис занимается в компании "Intel", и в качестве анонса мы хотим предложить вам перевод статьи автора, которая вышла ещё в 2019 году и может считаться рассказом о том, как зародилась идея будущей книги. В тексте под катом содержатся многочисленные ссылки на статьи Дениса из блога https://easyperf.net/notes/ , который также рекомендуем пристально изучить. Русскую книгу ждите в мае.
https://habr.com/ru/companies/bhv_publishing/articles/1024462/
#CPU #процессоры #оптимизация_кода #оптимизация_производительности #алгоритмы #бенчмарки #профессиональная_литература
-
Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март
Вы не ошиблись, прочитав заголовок. Практически все распространенные виды архитектур были представлены в новинках вендоров в марте. И все они так или иначе связаны с задачами машинного обучения и искусственного интеллекта. Привет, Хабр! Меня зовут Сергей Ковалёв, я менеджер
-
Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март
Вы не ошиблись, прочитав заголовок. Практически все распространенные виды архитектур были представлены в новинках вендоров в марте. И все они так или иначе связаны с задачами машинного обучения и искусственного интеллекта. Привет, Хабр! Меня зовут Сергей Ковалёв, я менеджер
-
Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март
Вы не ошиблись, прочитав заголовок. Практически все распространенные виды архитектур были представлены в новинках вендоров в марте. И все они так или иначе связаны с задачами машинного обучения и искусственного интеллекта. Привет, Хабр! Меня зовут Сергей Ковалёв, я менеджер
-
Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март
Вы не ошиблись, прочитав заголовок. Практически все распространенные виды архитектур были представлены в новинках вендоров в марте. И все они так или иначе связаны с задачами машинного обучения и искусственного интеллекта. Привет, Хабр! Меня зовут Сергей Ковалёв, я менеджер
-
1,5 года ожиданий впустую? Intel Core Ultra 200S Plus и 200HX Plus
В 2024 году Intel представили линейку Intel Core Ultra 200S Arrow Lake-S. Она состоит из пяти процессоров в конфигурации от 14 до 24 ядер. Революционных изменений в продукте не случилось, заметное отличие — только в отдельном позиционировании GPU XE ядер. Наконец, спустя полтора года сразу после анонса рассказываю вам об обновленных десктопных Core Ultra 200S Plus и Core Ultra 200HX Plus. Достаточно ли они хороши, чтобы начать обновляться? Или это не более чем набор косметических изменений? Подробности в статье.
-
Шахматная партия архитекторов: Arm разрушает 35-летний нейтралитет для собственных ИИ-процессоров
Представьте себе автоспортивное конструкторское бюро, которое тридцать пять лет чертило безупречные двигатели для всего пелотона Формулы-1, но никогда не выставляло на трассу собственный болид. Британская Arm Holdings десятилетиями была такой абсолютной «Швейцарией» Кремниевой долины. Она была невидимым фундаментом вычислений, продавая интеллектуальную собственность и лицензии на архитектуру всем: от Apple до Qualcomm и Nvidia. Никакого физического производства, только идеальные чертежи. Но эволюция технологий сломала эти правила. Пока нейросети были относительно простыми, их задача сводилась к генерации: выдать текст, написать код в окне чата, нарисовать картинку. Для этой математики идеально подходили графические ускорители (ГПУ), где ИИ фактически и обитает. Однако по мере взросления модели становятся умнее. Им уже мало просто отвечать на вопросы — они начинают активно использовать внешние инструменты для выполнения десятков задач пользователей. Чтобы искать данные в реальном времени, запускать тяжелые скрипты в изолированных средах и управлять сторонними программами, ИИ нужен быстрый исполнитель. Этим исполнителем выступает центральный процессор (ЦПУ). И чем сложнее становятся ИИ-агенты, тем острее им требуется сверхмощная процессорная логика для работы их инструментов. Видя взрывной спрос на классическую логику, руководство осознало, что продавать концепты больше недостаточно. Во вторник, на конференции «Arm Everywhere» в Сан-Франциско, архитекторы отложили циркуль и взялись за кремний .
https://habr.com/ru/articles/1016174/
#ARM #искусственный_интеллект #ИИагенты #инвестиции #CPU #ЦПУ #технологии #процессоры #инновации #ИИ
-
Шахматная партия архитекторов: Arm разрушает 35-летний нейтралитет для собственных ИИ-процессоров
Представьте себе автоспортивное конструкторское бюро, которое тридцать пять лет чертило безупречные двигатели для всего пелотона Формулы-1, но никогда не выставляло на трассу собственный болид. Британская Arm Holdings десятилетиями была такой абсолютной «Швейцарией» Кремниевой долины. Она была невидимым фундаментом вычислений, продавая интеллектуальную собственность и лицензии на архитектуру всем: от Apple до Qualcomm и Nvidia. Никакого физического производства, только идеальные чертежи. Но эволюция технологий сломала эти правила. Пока нейросети были относительно простыми, их задача сводилась к генерации: выдать текст, написать код в окне чата, нарисовать картинку. Для этой математики идеально подходили графические ускорители (ГПУ), где ИИ фактически и обитает. Однако по мере взросления модели становятся умнее. Им уже мало просто отвечать на вопросы — они начинают активно использовать внешние инструменты для выполнения десятков задач пользователей. Чтобы искать данные в реальном времени, запускать тяжелые скрипты в изолированных средах и управлять сторонними программами, ИИ нужен быстрый исполнитель. Этим исполнителем выступает центральный процессор (ЦПУ). И чем сложнее становятся ИИ-агенты, тем острее им требуется сверхмощная процессорная логика для работы их инструментов. Видя взрывной спрос на классическую логику, руководство осознало, что продавать концепты больше недостаточно. Во вторник, на конференции «Arm Everywhere» в Сан-Франциско, архитекторы отложили циркуль и взялись за кремний .
https://habr.com/ru/articles/1016174/
#ARM #искусственный_интеллект #ИИагенты #инвестиции #CPU #ЦПУ #технологии #процессоры #инновации #ИИ
-
Шахматная партия архитекторов: Arm разрушает 35-летний нейтралитет для собственных ИИ-процессоров
Представьте себе автоспортивное конструкторское бюро, которое тридцать пять лет чертило безупречные двигатели для всего пелотона Формулы-1, но никогда не выставляло на трассу собственный болид. Британская Arm Holdings десятилетиями была такой абсолютной «Швейцарией» Кремниевой долины. Она была невидимым фундаментом вычислений, продавая интеллектуальную собственность и лицензии на архитектуру всем: от Apple до Qualcomm и Nvidia. Никакого физического производства, только идеальные чертежи. Но эволюция технологий сломала эти правила. Пока нейросети были относительно простыми, их задача сводилась к генерации: выдать текст, написать код в окне чата, нарисовать картинку. Для этой математики идеально подходили графические ускорители (ГПУ), где ИИ фактически и обитает. Однако по мере взросления модели становятся умнее. Им уже мало просто отвечать на вопросы — они начинают активно использовать внешние инструменты для выполнения десятков задач пользователей. Чтобы искать данные в реальном времени, запускать тяжелые скрипты в изолированных средах и управлять сторонними программами, ИИ нужен быстрый исполнитель. Этим исполнителем выступает центральный процессор (ЦПУ). И чем сложнее становятся ИИ-агенты, тем острее им требуется сверхмощная процессорная логика для работы их инструментов. Видя взрывной спрос на классическую логику, руководство осознало, что продавать концепты больше недостаточно. Во вторник, на конференции «Arm Everywhere» в Сан-Франциско, архитекторы отложили циркуль и взялись за кремний .
https://habr.com/ru/articles/1016174/
#ARM #искусственный_интеллект #ИИагенты #инвестиции #CPU #ЦПУ #технологии #процессоры #инновации #ИИ
-
Шахматная партия архитекторов: Arm разрушает 35-летний нейтралитет для собственных ИИ-процессоров
Представьте себе автоспортивное конструкторское бюро, которое тридцать пять лет чертило безупречные двигатели для всего пелотона Формулы-1, но никогда не выставляло на трассу собственный болид. Британская Arm Holdings десятилетиями была такой абсолютной «Швейцарией» Кремниевой долины. Она была невидимым фундаментом вычислений, продавая интеллектуальную собственность и лицензии на архитектуру всем: от Apple до Qualcomm и Nvidia. Никакого физического производства, только идеальные чертежи. Но эволюция технологий сломала эти правила. Пока нейросети были относительно простыми, их задача сводилась к генерации: выдать текст, написать код в окне чата, нарисовать картинку. Для этой математики идеально подходили графические ускорители (ГПУ), где ИИ фактически и обитает. Однако по мере взросления модели становятся умнее. Им уже мало просто отвечать на вопросы — они начинают активно использовать внешние инструменты для выполнения десятков задач пользователей. Чтобы искать данные в реальном времени, запускать тяжелые скрипты в изолированных средах и управлять сторонними программами, ИИ нужен быстрый исполнитель. Этим исполнителем выступает центральный процессор (ЦПУ). И чем сложнее становятся ИИ-агенты, тем острее им требуется сверхмощная процессорная логика для работы их инструментов. Видя взрывной спрос на классическую логику, руководство осознало, что продавать концепты больше недостаточно. Во вторник, на конференции «Arm Everywhere» в Сан-Франциско, архитекторы отложили циркуль и взялись за кремний .
https://habr.com/ru/articles/1016174/
#ARM #искусственный_интеллект #ИИагенты #инвестиции #CPU #ЦПУ #технологии #процессоры #инновации #ИИ
-
Процессоры для ноутбуков от NVIDIA: что известно о характеристиках N1/N1X
Во втором квартале 2026 года ожидается выход процессоров NVIDIA новой линейки N1/N1X, которая создается в партнерстве с MediaTek. Чипы объединяют 20-ядерный ARM-процессор и интегрированную графику Blackwell с 6144 CUDA-ядрами, как у настольной RTX 5070. Одними из первых устройств ожидаются ноутбуки Dell и Lenovo, включая игровые Alienware и трансформеры Yoga. Разберемся, как устроена архитектура N1/N1X, для каких задач эти чипы подходят лучше всего и когда они появятся в продаже.
https://habr.com/ru/companies/mclouds/articles/1013644/
#процессоры #arm #nvidia #dell #lenovo #gpu #blackwell #память
-
Черная магия FPGA-разработчика: как мы превращаем идеи в железо
Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл Алексеев, я старший инженер по разработке аппаратного обеспечения в отделе интеграции систем на кристалле радиочастотного центра
https://habr.com/ru/companies/yadro/articles/1014630/
#fpga #fpga+soc #fpga_xininx #fpga_дизайн #плис #плис_начинающим #плис_технологии #производство_электроники #процессоры #карьера_итспециалиста
-
Черная магия FPGA-разработчика: как мы превращаем идеи в железо
Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл Алексеев, я старший инженер по разработке аппаратного обеспечения в отделе интеграции систем на кристалле радиочастотного центра
https://habr.com/ru/companies/yadro/articles/1014630/
#fpga #fpga+soc #fpga_xininx #fpga_дизайн #плис #плис_начинающим #плис_технологии #производство_электроники #процессоры #карьера_итспециалиста
-
Черная магия FPGA-разработчика: как мы превращаем идеи в железо
Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл Алексеев, я старший инженер по разработке аппаратного обеспечения в отделе интеграции систем на кристалле радиочастотного центра
https://habr.com/ru/companies/yadro/articles/1014630/
#fpga #fpga+soc #fpga_xininx #fpga_дизайн #плис #плис_начинающим #плис_технологии #производство_электроники #процессоры #карьера_итспециалиста
-
Черная магия FPGA-разработчика: как мы превращаем идеи в железо
Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл Алексеев, я старший инженер по разработке аппаратного обеспечения в отделе интеграции систем на кристалле радиочастотного центра
https://habr.com/ru/companies/yadro/articles/1014630/
#fpga #fpga+soc #fpga_xininx #fpga_дизайн #плис #плис_начинающим #плис_технологии #производство_электроники #процессоры #карьера_итспециалиста
-
Инженеры научили ИИ-чип вычислять со скоростью света
Ученные Сиднейского университета создали прототип нанофотонного процессора для искусственного интеллекта, который обрабатывает данные с помощью света вместо электрического тока. В ходе экспериментов чип успешно классифицировал десятки тысяч медицинских изображений с точностью до 99 процентов. Новая архитектура выполняет вычисления за пикосекунды (триллионные доли секунды), полностью исключая проблему тепловыделения, и демонстрирует альтернативу перегревающимся кремниевым серверам современных дата-центров.
https://habr.com/ru/articles/1009244/
#искусственный_интеллект #фотоника #оптические_вычисления #оптические_процессоры #микроэлектроника #процессоры #аппаратное_обеспечение_ИИ #энергоэффективность #датацентры #топологическая_оптимизация
-
Инженеры научили ИИ-чип вычислять со скоростью света
Ученные Сиднейского университета создали прототип нанофотонного процессора для искусственного интеллекта, который обрабатывает данные с помощью света вместо электрического тока. В ходе экспериментов чип успешно классифицировал десятки тысяч медицинских изображений с точностью до 99 процентов. Новая архитектура выполняет вычисления за пикосекунды (триллионные доли секунды), полностью исключая проблему тепловыделения, и демонстрирует альтернативу перегревающимся кремниевым серверам современных дата-центров.
https://habr.com/ru/articles/1009244/
#искусственный_интеллект #фотоника #оптические_вычисления #оптические_процессоры #микроэлектроника #процессоры #аппаратное_обеспечение_ИИ #энергоэффективность #датацентры #топологическая_оптимизация
-
Инженеры научили ИИ-чип вычислять со скоростью света
Ученные Сиднейского университета создали прототип нанофотонного процессора для искусственного интеллекта, который обрабатывает данные с помощью света вместо электрического тока. В ходе экспериментов чип успешно классифицировал десятки тысяч медицинских изображений с точностью до 99 процентов. Новая архитектура выполняет вычисления за пикосекунды (триллионные доли секунды), полностью исключая проблему тепловыделения, и демонстрирует альтернативу перегревающимся кремниевым серверам современных дата-центров.
https://habr.com/ru/articles/1009244/
#искусственный_интеллект #фотоника #оптические_вычисления #оптические_процессоры #микроэлектроника #процессоры #аппаратное_обеспечение_ИИ #энергоэффективность #датацентры #топологическая_оптимизация
-
Инженеры научили ИИ-чип вычислять со скоростью света
Ученные Сиднейского университета создали прототип нанофотонного процессора для искусственного интеллекта, который обрабатывает данные с помощью света вместо электрического тока. В ходе экспериментов чип успешно классифицировал десятки тысяч медицинских изображений с точностью до 99 процентов. Новая архитектура выполняет вычисления за пикосекунды (триллионные доли секунды), полностью исключая проблему тепловыделения, и демонстрирует альтернативу перегревающимся кремниевым серверам современных дата-центров.
https://habr.com/ru/articles/1009244/
#искусственный_интеллект #фотоника #оптические_вычисления #оптические_процессоры #микроэлектроника #процессоры #аппаратное_обеспечение_ИИ #энергоэффективность #датацентры #топологическая_оптимизация
-
Как выжать максимум производительности из облака
Итак, у вас есть свой бизнес и IT-инфраструктура. А еще есть несколько проблем: сервис зависает под наплывом пользователей, соседи по облаку «крадут» ресурсы, виртуальная машина ждет, когда освободятся ресурсы процессора. Наверняка вы уже пробовали добавлять ядер и оперативной памяти: в итоге только получили счет побольше, а проблемы остались, да еще и утилизация ресурсов упала. Давайте разберемся, что могло пойти не так, почему увеличение ресурсов не всегда гарантирует лучшую производительность сервера и что сделать с облаком, чтобы повысить его эффективность и не выкидывать деньги на ветер. Эта статья — не ультимативный гайд на все случаи жизни. Это обзор фич
https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/1007184/
#selectel #облако #серверы #процессоры #ядра #сеть #диски #производительность #оптимизация
-
Как выжать максимум производительности из облака
Итак, у вас есть свой бизнес и IT-инфраструктура. А еще есть несколько проблем: сервис зависает под наплывом пользователей, соседи по облаку «крадут» ресурсы, виртуальная машина ждет, когда освободятся ресурсы процессора. Наверняка вы уже пробовали добавлять ядер и оперативной памяти: в итоге только получили счет побольше, а проблемы остались, да еще и утилизация ресурсов упала. Давайте разберемся, что могло пойти не так, почему увеличение ресурсов не всегда гарантирует лучшую производительность сервера и что сделать с облаком, чтобы повысить его эффективность и не выкидывать деньги на ветер. Эта статья — не ультимативный гайд на все случаи жизни. Это обзор фич
https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/1007184/
#selectel #облако #серверы #процессоры #ядра #сеть #диски #производительность #оптимизация
-
Как выжать максимум производительности из облака
Итак, у вас есть свой бизнес и IT-инфраструктура. А еще есть несколько проблем: сервис зависает под наплывом пользователей, соседи по облаку «крадут» ресурсы, виртуальная машина ждет, когда освободятся ресурсы процессора. Наверняка вы уже пробовали добавлять ядер и оперативной памяти: в итоге только получили счет побольше, а проблемы остались, да еще и утилизация ресурсов упала. Давайте разберемся, что могло пойти не так, почему увеличение ресурсов не всегда гарантирует лучшую производительность сервера и что сделать с облаком, чтобы повысить его эффективность и не выкидывать деньги на ветер. Эта статья — не ультимативный гайд на все случаи жизни. Это обзор фич
https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/1007184/
#selectel #облако #серверы #процессоры #ядра #сеть #диски #производительность #оптимизация
-
Как выжать максимум производительности из облака
Итак, у вас есть свой бизнес и IT-инфраструктура. А еще есть несколько проблем: сервис зависает под наплывом пользователей, соседи по облаку «крадут» ресурсы, виртуальная машина ждет, когда освободятся ресурсы процессора. Наверняка вы уже пробовали добавлять ядер и оперативной памяти: в итоге только получили счет побольше, а проблемы остались, да еще и утилизация ресурсов упала. Давайте разберемся, что могло пойти не так, почему увеличение ресурсов не всегда гарантирует лучшую производительность сервера и что сделать с облаком, чтобы повысить его эффективность и не выкидывать деньги на ветер. Эта статья — не ультимативный гайд на все случаи жизни. Это обзор фич
https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/1007184/
#selectel #облако #серверы #процессоры #ядра #сеть #диски #производительность #оптимизация
-
27 лет AMD K6-III: процессор, который спас Socket 7 и бросил вызов Pentium II
Процессор AMD K6-III под кодовым именем Sharptooth вышел в феврале 1999 года в версиях на 400 и 450 МГц и стал очередным шагом в развитии линейки K6. Он появился в то время, когда Intel уже ушла от Socket 7 к Slot 1, а AMD продолжала развивать старую платформу и старалась выжать из нее максимум. Сам процессор по архитектуре мало отличался от K6-2, но получил встроенный кэш второго уровня, который заметно ускорял работу системы. Благодаря этому компьютеры на Socket 7 еще некоторое время оставались вполне приемлемым, недорогим вариантом для дома и офиса. Что ж, давайте вспомним «ветерана».