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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #501 · 12.08

Марк Уве-Клинг, «Страна качества». Уве-Клинг в первую очередь стендап-комик и автор комедийных скетчей, что сильно повлияло на книгу. Лично мне не хватило какой-то сюжетной целостности: весь текст это как бы склейка отдельных сценок в общем мире с общими героями. Персонажи, кстати, очень архетипичны, а главный герой, наоборот, сравнительно безликий наблюдатель. Я бы даже сказал, что главный герой тут — вы, тот, кто читает произведение. Тем не менее, в едкости и интересных идеях автору не занимать. «Страна качества» это сатирическая антиутопия об обществе потребления, причем, совсем не такая, как, например, «О дивный новый мир». Если у Хаксли за основу взяты глубинные соблазны людей, и на их основе смоделировано общество, то Уве-Клинг просто взял текущие реальные тренды и выкрутил в них все ручки на максимум. Не столь далёкое будущее, центром действия становится государство под названием Qualityland. Всех людей тут зовут именем + профессией родителя того же пола в момент зачатия. Например, главный герой Петер Безработный, хотя у него самого есть работа, но у его отца в момент его зачатия не было. Есть ещё, допустим, Мартин Управляющий, Конрад Повар, Мелисса Проститутка и другие. Конечно же, не обошлось без упоминания человека с именем Ганнибал Лектор. Вообще, у автора прекрасное чувство юмора с кучей пасхалок и отсылок. В Qualityland гипертрофированное до абсурда общество потребления, а люди в основном тупы, инертны и ленивы. В большинстве модальных окон в интерфейсах есть только кнопка ОК, даже если там задан вопрос, подразумевающий возможность отказа («Хотите посмотреть рекламу?»). Ещё в этом мире было посчитано, что уникальный рисунок губ более точен, чем отпечатки пальцев, поэтому люди оплачивают покупки, целуя экран своего гаджета — очень символично. Что касается товаров, то их доставляют дроны из магазина, даже если ты сам ничего не заказывал, потому что умные алгоритмы автоматически вычисляют, что именно тебе нужно, списывают с твоего счёта деньги за это и оформляют покупку без твоего участия. Это кажется диким, если не вспоминать, что у нас в нашей объективной реальности примерно такие же взаимоотношения с информацией: соцсети и алгоритмы корпораций решают за нас, какую информацию мы хотим потреблять, и доставляют её к нам. Вообще, читая эту книгу, я сначала пребывал в слезах от абсурдности и нереалистичности происходящего, а потом пребывал в слезах от осознания того, насколько близка наша реальная жизнь к чему-то подобному. Хоть центральный сюжет, на мой взгляд, вышел у автора беззубым и скомканным, острые и едкие детали в отдельных сценах и в описании мира можно пересказывать часами. Сквозь сатиру и гротеск иногда проглядывают любопытные размышления автора о неизбежном вреде человечеству от ИИ, исторические вставки с реальными фактами и вполне правдоподобные объяснения некоторых экономических эффектов. В общем, скорее рекомендую, чем не, но читать нужно с осторожностью, заранее воспринимая роман не совсем как обычное художественное произведение. Уже есть вторая книга, начну её сегодня. #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