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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #374 · 6.06

Много новых людей пришло, расскажу ещё историю из бытия фрилансером. Делали мы как-то с другом проект для одной большой конторы (в своей области самой крупной в городе, миллиардные обороты). И вот там на старте нужно было подписаться в техзадании. А техзадание это такая увесистая папка страниц на сто. И подписаться мне, как руководителю проекта, нужно было на каждой странице. Когда проект запустился, ядро мы собрали быстро. Полный план был что-то типа полгода, но в конечном итоге заняло полтора, потому что после сборки ядра мы практически непрерывно занимались правками и замечаниями. Каждый месяц мы приезжали к заказчику и показывали, что сделали. А нам составляли список из 10-20 новых пунктов. За доработки доплачивали, но в какой то момент стало понятно, что мы в некотором смысле работаем на аутсорсе, хотя подписывались на один конкретный проект. А оставались мы работать, потому что проект не был введён в эксплуатацию, и бросать его без запуска не хотелось. Заказчик в итоге не переставал заваливать правками, шли месяцы. Впоследствии директор компании сменился, новому проект был без надобности, он заплатил нам остаток, который должен был, и проект остался навечно похоронен. Как так вышло: огромное и очень подробное техзадание, но всё равно непрерывные правки и замечания? Я позже рефлексировал этот момент и пришёл к таким выводам: 1. Заказчик описал в техзадании конечную систему, которую хотел бы видеть. Нам была нарисована практически каждая кнопка будущей софтины: очень детально и подробно. При этом результат, который требовался заказчику, был описан только в общих чертах (ещё и менялся по ходу дела). ТРИЗ учит нас обращать внимание на результат, а не на способ его достижения. 2. Заказчик не был готов ничего менять со своей стороны. Представьте, я прихожу в спортзал к тренеру и говорю, что вот вам деньги, а я хочу мускулистое тело. Мне тренер предлагает программу занятий. Но я заявляю, что нет, мне некогда, у меня нет времени и возможности ходить. Вообще для меня слишком дорого будет перестроить процессы в своей жизни. Так что нет, никаких походов на занятия. Я же плачу деньги, в конце-концов. Давайте, заплачу ещё больше, если требуется. Дам тренеру больше времени. Так же и тут: в компании были не готовы перестраивать процессы, обновлять софт и железо, обучать персонал. Поэтому новую систему пытались интегрировать со старой, а в интерфейсе использовать не лучшие решения, а привычные. #dev#freelance

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