TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #335 · 29 мар.

В Linux стандартными средствами можно использовать часть оперативной памяти как диск. Для этого требуется указать тип монтирования tmpfs в команде mount mount -t tmpfs -o size=5G tmpfs /mnt/ram Теперь путь /mnt/ram можно использовать как обычный каталог. Для чего это может быть нужно? ▫️ Скорость работы с таким каталогом выше чем многие SSD и тем более HDD. ▫️ Если у вас очень быстрый SSD на NVMe M.2 то такой способ особо не прибавит вам скорости, но поможет сохранить ресурс SSD когда требуется обрабатывать очень много мелких файлов и оперативка позволяет выделить нужный объем. ▫️ Оперативка это энергозависимая память, поэтому выключении питания все файлы безвозвратно теряются. Такой "non persistent" каталог гарантирует удаление временных файлов. Я написал небольшой скрипт для условного теста и сравнения скорости копирования файлов между SSD и RAM. Вот мои результаты: Single File Size: 30.0Gb ssd > ssd: 0:00:12.850 / 2.3Gb/s sdd > ram: 0:00:06.453 / 4.6Gb/s ram > ram: 0:00:06.995 / 4.3Gb/s ram > sdd: 0:00:06.217 / 4.8Gb/s Dir size: 32.7Gb, File count: 11127 ssd > ssd: 0:00:15.063 / 2.2Gb/s sdd > ram: 0:00:08.486 / 3.9Gb/s ram > ram: 0:00:08.032 / 4.1Gb/s ram > sdd: 0:00:07.026 / 4.7Gb/s Скрипт для теста ↗️ На моём железе прирост скорости ~2x. Плюс экономия ресурса SSD. В Windows такой фишки по умолчанию нет, но обязательно найдутся аналогичные решения #linux#triks

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #livecodebench

当前筛选 #livecodebench清除筛选

DeepSeek R2: Ожидание затягивается.. ⏳ Ждали в апреле-мае релиза DeepSeek R2 (наш пост от апреля)? преемника невероятно популярной модели R1, обещавшего революцию в кодинге и неанглоязычных рассуждениях. Но, похоже, придется подождать дольше. Что случилось? Гендиректор DeepSeek Лян Вэньфэн недоволен результатами R2: модель пока не соответствует внутренним стандартам качества компании и сроки релиза снова не определены. Технические сложности: Быстрому запуску могут помешать не только требования к качеству, но и острая нехватка серверных чипов Nvidia в Китае из-за американских санкций. Облачные провайдеры опасаются, что спрос на мощную R2 может превысить их текущие возможности. Почему R2 так ждут? Потому что R1 – настоящий феномен! ➡️Майское обновление R1 (R1-0528) показало феноменальный прогресс в генерации кода! По данным LiveCodeBench, она вплотную приблизилась к топовым моделям OpenAI и обошла Grok 3 mini и Qwen 3! ➡️В феврале DeepSeek Chat привлек 524.7 млн посещений, обогнав ChatGPT и став самым быстрорастущим ИИ-инструментом в мире с долей рынка 12.12%! ➡️Пока DeepSeek шлифует R2, Илон Маск анонсировал релиз Grok 4 "вскоре после 4 июля" (ранее известная как Grok 3.5). Что это значит? DeepSeek явно не хочет выпускать "сырой" продукт, особенно на фоне успеха R1 и растущей конкуренции. Они стремятся сделать R2 по-настоящему прорывной. Однако задержки и проблемы с "железом" (чипы Nvidia) добавляют неопределенности. Ждать ли нам R2 этим летом? Или осенью? Делитесь мнениями в комментариях! #DeepSeek#DeepSeekR2#DeepSeekR1#ИскусственныйИнтеллект#ИИ#AI#Китай#Nvidia#Чипы#Reuters#TheInformation#Grok4#xAI#LiveCodeBench#Нейросети#БольшиеЯзыковыеМодели#LLM#NvidiaH100#Санкции https://t.me/semasci