🙄Разминка для ума!
Треугольник Серпинского, интересная фигура которую построить достаточно просто.
Алгоритм такой:
1. создаём любые 3 точки на плоскости
2. из этих точек случайно выбираем любую, как начальную
3. случайно выбираем любую точку из этих же трёх точек как цель
4. перемещаемся в сторону цели на половину расстояния
5. повторяем бесконечно с пункта 3
Если сделать достаточно много итераций то вырисовывается интересная фигура. Треугольник, в который вписаны более мелкие треугольники. Это самый настоящий фрактал!
Я собрал пример построения такой фигуры на базе Qt.
🌎 Код можно посмотреть здесь.
С помощью paintEvent я рисую точки по озвученному алгоритму. Каждые 10 секунд либо по клику на виджете строится следующий треугольник.
Особенности примера:
🔸 Атрибут Qt.WA_OpaquePaintEvent позволяет сохранить то, что было нарисовано в прошлой итерации. Таким образом мы видим постепенное наполнение точек а не мелькающую одну точку.
🔸QTimer позволяет создавать отложенные вызовы один раз или с повторением через интервал.
🔸QColor.fromHsv() позволяет создать рандомный но предсказуемый цвет с помощью HSV схемы. Не слишком светлый и не слишком тёмный но всегда с разный. Рандомизации подвергается только смещение по цветовому кругу (Hue), яркость (Value) и насыщенность (Saturation) можно контролировать отдельно в своих пределах или оставить статичными. Обычный рандом цвета по RGB не даёт такой предсказуемый результат.
🔸 Каждый новый цикл с новым треугольником предварительно затемняет предыдущие через этот вызов
painter.fillRect(rec, QColor(0, 0, 0, 100))
То есть полупрозрачный цвет. Таким образом, чем старше треугольник, тем он темней.
Если сделать виджет фулскрин, то у нас получится некий ScreenSaver)))
🔸 Да, я знаю, что рисование в Qt не самый лучший способ сделать этот пример) Скорее всего самый НЕподходящий. Попробуйте сделать тоже самое но другими средствами.
#qt#source#tricks
Q. 우주 데이터센터, 방사능 문제 괜찮나?
⇒우주 데이터센터에서 HBM이 방사능에 취약하지만, 추론은 문제 없다 (Google 썬캐쳐 논문)
구글은 V6e Trillium 클라우드 TPU와 AMD 호스트 서버를 67 MeV 양성자 빔에 노출시켜 태양 동기 저궤도(LEO)의 운영 환경 (저궤도 환경은 주로 양성자와 은하 우주선(GCR)으로 구성) 을 모사를 해보았음.
결론 ) 방사능 관련해서는 두 가지 한계점이 있음.
1. 총 이온화 선량(TID)
절연층에 전하가 누적되어 장치 성능이 서서히 저하되는 현상
1년에 150 rad(Si)를 견뎌야 함.
5년 임무를 수행하려면 약 750 rad(Si)를 견뎌야 함.
⇒ HBM에서 가장 민감함.
HBM은 연산 로직보다 방사능에 약 3.4배 더 민감하게 반응
⇒ 2000 rad(Si)부터 불규칙한 동작 발생
⇒ 위성의 수명은 5년이기에 2000rad(Si)까지 누적되지 않음. 따라서 HBM이 750rad(Si)까지는 버텨줌.
결론 ) HBM이 이건 버틴다
2. 단일 사건 효과(SEE)
고에너지 입자 하나가 충돌하여 즉각적인 오류 (비트 플립 등)를 일으키는 현상.
(비트 플립이란 방사선의 영향으로 메모리의 0이 1로, 1이 0으로 바뀌는 오류)
특히 감지되지 않는 비트 플립은 무소음 데이터 부패(SDC)를 유발하여 AI 모델 학습을 망칠 수 있음.
⇒ 역시나 HBM에서 가장 민감함.
⇒ 주로 수정 불가능한 ECC 오류로 발생
결론 ) HBM이 이걸 못 버팀. 비트 플립으로 비트가 0이었던게 1로 바뀌는 효과 발생해버려서 치명적
따라서 학습과 추론 시 영향이 차이가 나는데,
학습 ) 학습은 아직 추가 연구 필요
학습 중에는 감지되지 않는 비트 플립이 무소음 데이터 부패(SDC)를 일으켜 모델 전체를 망칠 위험이 있음. 따라서 학습 과정에 대한 영향과 이를 막기 위한 시스템 수준의 완화 기술은 추가 연구가 필요하다고 명시되어져 있음.
추론 ) 추론은 실질적으로 오류 발생 확률 낮아 사용 가능 수준
오류 발생 확률은 낮음. 실질적으로 사용 가능한 수준에 머뭄.
1년에 약 150 rad의 방사선이 내리쬐는 저궤도 환경을 가정하면, AI 추론 시 1,000만 건당 1번 정도의 오류가 발생하는 셈
#우주#SpaceX#구글#데이터센터#TPU#HBM