TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1021 · 19.09

Попробовал, наконец, классную математическую настольную игру "Машина Тьюринга". На самом деле не столько игра, сколько головоломка, которую вы можете решать в одиночку, совместно или соревнуясь. Она совершенно гениально сделана, и я не до конца понимаю, как именно, но она работает и приносит много удовольствия. Каждая задача в игре — трехзначное число с цифрами 1..5, зашифрованное в наборе карточек. Карточки двух видов: выражение и его валидатор. Выражение, например, может быть таким: "Вторая цифра меньше трех". Вы выдвигаете гипотезу, каким именно будет число-ответ. А дальше происходит магия — каждое такое число собирается из трёх перфокарт с отверстиями, вы прикладываете к сборке валидатор, и в единственном оставшемся отверстии видете бинарный результат: истина или ложь. Таким образом, получаете информацию о том, справедливо ли выражение для загаданного числа. Ход за ходом вы должны выбирать самые эффективные гипотезы и выражения, которые отсекут больше всего неверных вариантов. В какой-то момент информации для однозначного ответа становится достаточно. Чем меньше ходов вы потратили, тем лучше. Если вы нерд и любите фокусы с цифрами, то это прям мастхэв. Играется очень приятно, и вызывает неподдельный кайф каждый раз, когда вы собираете из кусочков ответ, хотя за мгновение до этого может казаться, что до решения ещё очень далеко. Если же вы не фанат подобного, то подарите коробку знакомому математику, он будет рад! #games

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #llvm

当前筛选 #llvm清除筛选
Android Broadcast

@android_broadcast · Post #9894 · 17.03.2026 г., 05:32

🤖Google ускорила ядро Android, скормив компилятору профили реального использования Команда LLVM toolchain в Google рассказала, как они применили AutoFDO (Automatic Feedback-Directed Optimization) к ядру Android — и результаты интересные. Идея простая: обычный компилятор принимает решения об оптимизациях на основе статических эвристик. Встроить функцию или нет, какая ветка условия чаще выполняется — всё это угадывается без реальных данных из приложений и пользовательских сценариев. AutoFDO меняет подход: компилятор получает профили реального выполнения кода и на их основе принимает куда более точные решения. Эта техника Google уже давно применяется к своей серверной инфраструктуре и ChromeOS, так что подход обкатанный и зарекомендовавший себя. Кто знаком с ART Profiles — идея покажется знакомой. Там тот же принцип: собираем данные о реальном выполнении, отдаём компилятору, получаем более точный нативный код. Только ART Profiles работают на уровне ART для Java/Kotlin-кода конкретного приложения, а AutoFDO — на уровне ядра, C/C++ и LLVM. Разные слои, одна философия. Для ядра профили собирают не с реальных устройств, а в лабораторных условиях: запускают топ-100 самых популярных приложений, используют simpleperf и аппаратные возможности ARM для записи истории ветвлений. Собранные данные показывают 85% совпадение с профилями реального парка устройств — этого достаточно, чтобы считать подход рабочим. Результаты на ядрах 6.1, 6.6 и 6.12: 👉 холодный старт приложений стал быстрее на ~4% 👉 время загрузки сократилось на ~1% 👉 ядро занимает ~40% CPU-времени на Android, так что любая оптимизация здесь ощутима Важный момент: AutoFDO не меняет логику кода, только влияет на решения компилятора — инлайнинг, раскладку кода. Функции, которые не попали в профили («холодные»), компилируются стандартным образом, без изменений. Сейчас это уже в проде — профили включены в ветки android15-6.6 и android16-6.12, так что устройства на этих ядрах уже собираются с AutoFDO. Pixel-устройства точно попадают в эту категорию. С другими производителями сложнее: многие используют сильно модифицированное ядро и не переходят на GKI из AOSP, так что там это может быть не применено вовсе. В планах — GKI-модули, вендорные модули через DDK и поддержка новых версий ядра. 🔗 Источник - блог Android Developers #Android#AndroidDev#Производительность#LLVM#Native