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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #818 · 12.05

Пока ждал одну книгу, прослушал совсем короткую "Этический инженер" Гарри Гаррисона (в других переводах "Специалист по этике"). Вообще, Гаррисона я когда-то начинал читать — "Крыса из нержавеющей стали" — но по каким-то причинам бросил, не помню. А тут вот вчитался (вслушался). По современным меркам сюжет избитый — человек из развитой цивилизации попадает в мир, едва дошедший до парового двигателя, и начинает там своими знаниями совершать революцию во всех смыслах. Но книга вышла в 1964 году, так что это скорее последующие авторы романов о попаданцах вдохновлялись ей, а не наоборот. Еще могу отметить, что повествование очень сжатое, без лишней воды, события идут плотно, поэтому даже при сравнительной простоте вполне цепляет и не даёт скучать. Задумался о том, что, если у школьной литературы была задача познакомить меня с, собственно, литературой, то эта задача в значительной мере провалена. Большая часть программы была сосредоточена на русской классике и практически полностью игнорировала как зарубежных авторов, так и — что самое обидное — другие жанры. Мне трудно представить, в каком восторге я был бы от вещей вроде "Этического инженера" в старшей школе. Я совершенно точно хотел бы узнать о существовании многих авторов, жанров и произведений еще в 14-18 лет, а не только сейчас, когда есть интернет, и когда я сам прикладываю много усилий к поиску книг. #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