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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1235 · 20.04

Джеймс Хоган — «Звёзды в наследство» Вообще это пенталогия, на русском вышли три книги, я прочитал все три, особенно мне понравилась первая, но и остальные достойные. Я вам как-то писал, что авторы нередко умеют придумывать интересные миры, но сюжет остаётся довольно простым и посредственным. Так вот, тут — обратная ситуация. Очень интересный сюжет, подобного которому я особо не встречал. Я бы сказал, что «Звёзды в наследство» — это научный детектив. Человечество в недалёком будущем сталкивается с необъяснимым феноменом: на Луне находят труп в скафандре, которому пятьдесят тысяч лет. И учёные с помощью научных методов разгадывают эту загадку. При этом сама вселенная мне показалась не слишком правдоподобной. У автора в будущем царит всеобщий мир, дружба и демилитаризация, а ля «Полдень», но при этом сохранилась капиталистическая экономика, а государства заказывают у корпораций за деньги разного вида работу и технологии. Если у Стругацких мир на Земле неизбежно связан с коммунизмом и оценкой работы в терминах блага для общества, то здесь капитализм, в основе которого лежит конкуренция. Это и само по себе не вяжется, и по непонятной причине не привело в книге к росту влияния корпораций, подобно более классическим антиутопиям. Отдельно современному читателю будет заметна глубоко второстепенная роль женщин в сюжете. Для американца семидесятых это нормально, но сейчас странно читать про общество будущего, где абсолютно все учёные, руководители и инженеры мужчины, а женщины — просто красивые секретарши. Однако, сюжет интересный и затягивает, если вы фанат всякого наукообразного и непротиворечивого. Точнее так: выкладки, связанные с программированием и работой ИИ (из второй и третьей книги) показались мне наивными, как специалисту. Но выкладки по теории эволюции очень зашли: например, автор одной небольшой эволюционной деталью показал, как гипотетически могло бы образоваться общество, в котором нет войн. Возможно, профессиональный антрополог кривился бы, а я прям кайфанул. История появления первой книги тоже очень любопытная: Хоган работал продавцом электроники и жаловался коллегам на концовку фильма «Космическая одиссея 2001» и рассказов Артура Кларка, которые легли в основу (я согласен, концовка очень плохая). На что коллеги сказали ему, дескать, возьми и попробуй сам написать роман и сделать концовку лучше. Он и написал, роман стал супер популярным, и позже даже Артур Кларк при встрече признал, что концовка у Хогана получилась лучше. Впрочем, он добавил, что его «Одиссея» заработала больше денег. Типичные американцы. Рекомендовать трилогию однозначно могу. #fiction

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