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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #724 · 29.12

Уже давно преимущественно пользуюсь такси Комфорт, а тут вот несколько раз съездил Экономом (в предновогодней суете цены на такси взлетели кратно). И, как ни крути, разница заметна. Но проявляется она не столько в моделях автомобилей и, тем более, не в мастерстве водителя. Разница в том, что в Комфорте тебе буквально комфортнее: машина помытая снаружи и чистая внутри, в ней приятный запах, водитель ведет себя вежливо и соблюдает некоторый этикет. В Экономе же довезут тебя с тем же качеством перемещения, но в салоне может висеть ядрёный ароматизатор, снаружи машина любого цвета будет серой, а водитель противно чавкает, шмыгает носом или мерзко и громко хрустит костяшками. Как вообще водители переходят из одного класса в другой? Вряд ли там есть пункт "Чтобы перейти в Комфорт чаще мойте машину". И не по оценкам тоже, в обоих категориях бывают как оценки, близкие к 5, так и ниже. И уж тем более не будет пункта "Не нужно периодически громко причмокивать". Сдаётся мне, какие-то критерии есть, касаются они общей аккуратности и внимательности человека, и так уж совпало, что люди, попадающие под них, ещё и сами по себе ведут себя приятнее. Уверен, есть водители, которых от более высокой оплаты в Комфорте отделяет не невозможность купить машину дороже, а тупо нежелание за ней как следует ухаживать. И за собой. Всё взаимосвязано, а разруха таки в головах, не перестаю из года в год в этом убеждаться. #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