TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #15526 · Feb 27

#python#ai#ai_agent#ai_infra#kubernetes#sandbox OpenSandbox is a general-purpose sandbox platform that lets you safely run AI applications, code, and agents in isolated environments. It provides multi-language SDKs for Python, Java, and JavaScript, making it easy to integrate into your projects. The platform supports Docker and Kubernetes runtimes, so you can run sandboxes locally or at scale. Key benefits include running code generated by AI models safely, executing data analysis, automating browser tasks, and training AI systems without risking your main system. Whether you're building coding agents, testing applications, or letting AI handle complex tasks, OpenSandbox gives you a secure, controlled space to experiment and execute code without side effects. https://github.com/alibaba/OpenSandbox

Results

1 similar post found

Search: #llvm

当前筛选 #llvm清除筛选
Android Broadcast

@android_broadcast · Post #9894 · 03/17/2026, 05:32 AM

🤖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