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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #267 · 22.03

В 2019 году Ситимобил пришёл в Петербург. Я тогда публично задал вопрос руководителю PR службы Ситимобила: зачем нужно восьмое приложение такси у меня в телефоне. Но ответ был супер невнятный, что-то в духе "Пусть будет". При этом такси уже тогда был высококонкуретным рынком, поделённым монополистами, а я тогда был самой что ни на есть целевой аудиторией: гик с деньгами и без личного автомобиля, живущий в огромном дождливом городе. Несколько дней назад объявили о закрытии Ситимобила. Понятно, что триггером этого закрытия послужили известные события, но там в статьях упоминается, что бизнес работал в минус, владельцы просто закрывают убыточные направления. Разумеется, эти события не связаны, а пиарщики не обязаны были мне отвечать. Однако, есть некоторые моменты, которые могут служить признаком хорошей или плохой работы процессов. На мой взгляд, ответ на вопрос "зачем ты нужен" должен быть у любого бизнеса прописан в его ядре и находиться в быстром доступе. Каким-то другим вопросам позволительно быть неоднозначными: например, почему услуга или товар стоит столько-то, а не дешевле/дороже. Ценовая политика вообще сложная штука, зависящая от кучи факторов. Позже я убедился в том, что у сервиса проблемы: уже упоминал когда-то в этом блоге, как трижды подряд водители отменяли заказы, как в другой раз водитель посчитал цену низкой и отказался везти, и так далее. В общем, я скучать не буду, прости, Ситимобил. Пойду заказывать Яндекс. #life

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