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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #567 · 23.09

Закончил "Страна Качества 2.0" Марка Уве-Клинга. Я уже писал вам о первой части, вот это продолжение. Напомню, что Уве-Клинг описывает антиутопическое будущее с несколько гротескным и гипертрофированным обществом потребления, и делает это очень остроумно. Во второй книге видно, что у автора появился некоторый писательский опыт: первую часть я ругал за разрозненность и в целом нестройное повествование, сюжет был нарезкой отдельных сценок. Но новая книга в этом отношении удалась лучше, она уже значительно более целостная. Всё так же много крутых интересных идей. Напишу три основные, которые мне особенно понравились. 1. На злобу дня. В сюжете описана Третья Мировая, которая прошла всего за 8 часов, потому что воевали роботы. За это время кто-то там был уничтожен, кто-то победил, и всё закончилось. Многие этого даже не заметили, потому что роботы действуют очень быстро. Понятно, что это фантазия (книга то гротескная), но отдельно понравилось, что люди потом разбирали километры логов, чтобы понять, почему, собственно, война началась (начали её тоже роботы к удивлению людей). У роботов всякие там автоматические триггеры, описывающие, что и в какой ситуации они должны делать, так что после первого камушка всё покатилось лавинообразно. 2. Главный герой книги по профессии инженер-ремонтник ("лекарь машин"). Но во все машины в будущем встроен ИИ, поэтому его работа по большей части состоит в том, что он общается с бытовой техникой и уговаривает её снова начать работать. Упоминается, в частности, робот пылесос, у которого отвращение к мусору под кроватью, робот-обнимашка в виде плюшевого медведя, который не любит детей, робот-холодильник, который поссорился с плитой и отказался функционировать, и много всего такого. Смешные сценки в стиле "Пациент в кабинете врача", остроумный юмор. 3. Есть длинные диалоги между главным героем и самым богатым человеком в мире, об экономике и устройстве общества. Отдельно запомнилась вот такая мысль: принято считать, что рынок автоматически регулирует ценность профессий. Платить будут тем, кто нужен, а кто нет — не будут. Здесь устами героя Уве-Клинг приводит контраргументы: платят больше тем, кто нужен богатым людям, поэтому адвокаты дороже врачей (автор немец, видимо, в Германии адвокаты тоже дороже врачей, как и у нас), но это не отражает реальную потребность в тех или иных специалистах для общества в целом. Более того: богатые люди могут выдумывать профессии и платить за какую-то ерунду, в которой на самом деле нет пользы. В книге описывается, что все автомобили стали самоходными (со встроенным ИИ), поэтому богачи — чтобы выделиться и из любви к ретро — нанимают людей, которые просто сидят на месте водителя и ничего не делают. Ну и конечно автор вдоволь прошёлся по офисным эникейщикам, вся работа которых состоит в изображении занятости. Я думаю, по этим книгам вышел бы очень крутой сериал. И структура удобная: есть сквозной сюжет, есть микросюжеты для отдельных серий. #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