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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #389 · 21.06

Я уже месяц не могу оторваться от игры Satisfactory. Чувствую себя наркоманом, "Могу бросить в любой момент" :) Вы, наверное, слышали про Factorio — это такая инди-игра 2016 года о строительстве фабрик. Она в своё время взорвала сцену, получила высочайшие рейтинги. Но внешний вид и реализация у неё довольно простые. А вот Satisfactory это последователь жанра с полноценной красивой и технологичной 3D графикой на Unreal Engine. Вы человек на необитаемой планете, где вам доступны разного рода ресурсы (например, железная руда, сера, нефть итд) и средства добычи, преобразования и автоматизации, улучшающиеся со временем. Есть способ возводить различные постройки, у которых разная стоимость в ресурсах. Например, можно собрать машину, которая превращает железную руду в подготовленные железные слитки, но для этого нужно сначала вручную из руды сделать N таких слитков, а потом из них прутки и пластины. Количество доступных к производству деталей и машин растёт почти в геометрической прогрессии, но и ваша необходимость делать разные вещи тоже. Грубо говоря, в начале игры иметь 10 железных прутков в минуту это много. А в середине игры нужно уже 1000 железных прутков в минуту. Игра уже 5 лет в раннем доступе, в ней до сих пор есть баги, и видно, что какие-то куски не доделаны. Но то, что сделано, офигенно круто. Если вам знаком термин "технопорно", то вот оно: это игра-конструктор технопорно. Своего рода "Майнкрафт", но с крутой графикой, и в котором у строительства есть как цель, так и оптимальное состояние. Это игра для гиков, у которых есть тяга к организации и систематизации. Она заходит не всем, многие относятся к таким вещам абсолютно прохладно. Но других затягивает очень сильно. Я вот не могу оторваться, наиграл уже 70 часов за месяц — это больше, чем в любой другой игре за последние 5-10 лет. А на ютубе видел ролики от людей, у которых тысячи часов, страшно представить эту цифру! Нельзя закончить улучшать и оптимизировать фабрику, можно лишь перестать это делать :) Тот факт, что игра концентрирует склонных к организации гиков, имеет интересное косвенное следствие. Я наткнулся на вики по игре, и там просто фантастика: люди пишут формулы расчёта потоков сырья, рисуют схемы каскадных делителей, балансировщиков и манифольдов, приводят таблицы с цифрами. Такой подробной и проработанной технической документации я не видел даже в проектах от крупных корпораций! Есть ещё вебсервисы с инструментарием под эту игру. В общем, я подсел плотно, сейчас на третьей фазе лифта. На скриншотах чуть-чуть можно увидеть мой прогресс по размеру и дизайну фабрик, но уже есть планы, как сделать сильно лучше. Напишу в будущем ещё пару постов. Всё-таки это технарская игра, а у меня технарский блог :) #games#satisfactory

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