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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #49 · 14.06

Мне очень нравится YouTube-канал Wintergatan. Вы, возможно, знаете его, но если нет, то наверняка видели 5 лет назад ролик Marble Machine — он тогда обошёл весь интернет (это НЕ тот ролик, который я приложил к посту, но тот вы без труда найдёте). Автор канала — шведский музыкант Мартин Молин — невероятно талантливый человек. Он не только мультиинструменталист с абсолютным слухом, но ещё и обладает прекрасным инженерным чутьём и изобретательскими навыками. Последние несколько лет он собирает у себя дома вторую версию этой самой Marble Machine — электромеханического музыкального инструмента, использующего для работы тысячи металлических шариков (marbles). Процесс сборки документируется на канале, и лично мне доставляет огромное удовольствие. Как человек с музыкальной школой и инженерным дипломом за плечами, я весьма высоко оцениваю и то, что делает Мартин по творческой части, и то, что по технической. Многие его инженерные решения просты в своей гениальности, при этом очень гармоничны и элегантны — как музыка :) Этот пример приближает меня к мысли о том, что противопоставление рациональной науки и иррационального искусства, равно как гуманитариев и технарей — не совсем верно. С какого-то расстояния и наука и искусство становятся очень похожи. Наш мир гармоничен, логичен и красив. И попытки отразить этот мир — хоть в картине, хоть в математической модели — неизбежно перенимают эти качества. https://youtu.be/b-nU21YgXTg #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