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Изворен канал @pythonotes · Post #396 · 9 окт.

7.09.2025 состоялся релизPithon 3.14! На фоне хайпа про NoGIL всё позабыли про другие фичи. Особенно про Multiple Interpreters, который обещает изоляцию процессов но с эффективностью потоков! На сколько действительно это будет эффективно мы узнаем позже, потому что сейчас это лишь первый релиз с ограничениями и недоработками. Но что там про NoGIL? Теперь этот режим не экспериментальный, а официально поддерживаемый, но опциональный. Чтобы запустить без GIL нужна специальная сборка. И перед стартом нужно объявить переменную PYTHON_GIL=0 Для вас я собрал готовый репозиторий где достаточно запустить скрпит, который всё сделает: ▫️ соберет релизный Python 3.14 в новый Docker-образ ▫️ запустит тесты в контейнере (GIL, NoGIL, MultiInterpreter) ▫️ распечатает результаты Тест очень простой, усложняйте сами) Вот какие результаты у меня: === Running ThreadPoolExecutor GIL ON TOTAL TIME: 45.48 seconds === Running ThreadPoolExecutor GIL OFF TOTAL TIME: 6.14 seconds === Running basic Thread GIL ON TOTAL TIME: 45.54 seconds === Running basic Thread GIL OFF TOTAL TIME: 4.74 seconds === Running with Multi Interpreter TOTAL TIME: 18.30 seconds Если сравнивать GIL и NoGIL, то на мои 32 ядра прирост х7-x10 (почему не х32? 🤷). При этом нам обещают что скорости будут расти с новыми релизами. Режим без GIL похож (визуально) на async, тоже параллельно, тоже не по порядку. Но это не IO! и от того некоторый диссонанс в голове 😵‍💫, нас учили не так! Интересно, что чистый Thread работает быстрей чем ThreadPoolExecutor без GIL. Ну и где-то плачет один адепт мульти-интерпретаторов😭 Теперь нужно искать где они могут пригодиться с такой-то скоростью. Скорее всего своя область применения найдется. Отдельно я затестил память и вот что вышло на 32 потока: ThreadPoolExecutor GIL ON 305.228 MB ThreadPoolExecutor GIL OFF 500.176 MB basic Thread GIL ON 90.668 MB basic Thread GIL OFF 472.444 MB with Multi Interpreter 1267.788 MB Пока не знаю как к этому относиться) В целом - радует направление развития! #release

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Ryu일무이

@ryu1moo2 · Post #3447 · 03.03.2026 г., 11:36

[미국 정부가 YMTC·CXMT·SMIC 등 중국 메모리 업체의 반도체를 정부용 상용 제품에서 배제하는 새로운 규정을 추진하고 있다](https://wccftech.com/the-u-s-moves-once-again-to-ban-chinese-memory/) ◦ 미국, 중국 메모리 업체 대상 추가 규제 추진 • 연방조달규정위원회(FAR Council), 새로운 ‘rulemaking’ 발표 • 대상 기업: YMTC, CXMT, SMIC 및 계열사·자회사 • 정부용 상용 제품에서 해당 기업 반도체 사용 금지 목적 ◦ 규제 범위 확대 → 저가 상용 제품까지 포함 • “Covered semiconductor product or service” 정의 확대 - 해당 기업이 설계·생산·제공한 반도체 - 해당 반도체가 포함된 제품 - 해당 반도체를 활용하는 서비스 • 1만5천달러 이하 제품에도 적용 - 기성(off-the-shelf) 제품 - 상용 IT·통신 서비스 포함 ◦ 법적 근거 및 시행 구조 • 2023 회계연도 국방수권법(NDAA) 5949조 개정안 • 기존 중국 칩 기업 제한 조치의 연장선 • 2027년 12월 23일 이전 구매 제품은 예외 적용 • 4월 20일까지 공개 의견 수렴 단계 → 아직 최종 확정 아님 ◦ DRAM 공급난과 맞물린 산업 영향 • 현재 ‘빅3’ 메모리 업체는 기업용 수요 대응에 집중 → 소비자용 공급 여력 부족 • 이에 따라 CXMT 등 중국 업체의 대안 공급 가능성 부각 • 그러나 미국 규제로 인해 주류 제조사 채택에 구조적 제약 발생 ◦ 소비자 시장 파급 효과 • 정부 사용이 금지될 경우, 노트북·모바일·PC 제조사들의 중국산 메모리 채택 부담 증가 • 일부 주요 PC 제조사들이 CXMT와 DRAM 협력 논의 중이라는 보도 존재 • 다만 실제 상용 통합으로 이어질지는 불확실 ◦ 정책 의도 • 행정부, 정부 최종 제품에서 중국 기술 영향력 축소 의지 명확 • 상업용 제품까지 규제 범위 확장 → 공급망 분리 가속 가능성 원문 발췌: - “Covered semiconductor product or service” is defined to include semiconductors, products that incorporate a semiconductor product, or services that utilize a semiconductor product, that are designed, produced, or provided by SMIC, CXMT, YMTC, or any of their affiliates, subsidiaries, or successors. #CXMT#YMTC#중국#미국

겁나빠른 경제 전문 - 뉴스 드리고

@dreago_news_ch · Post #263361 · 14.05.2026 г., 07:50

🔔 "미·중 정상회담 기대감에..." 중국 AI 반도체 ETF 질주 📈#하이곤#캠브리콘#기가디바이스#SMIC#YMTC 📝#AI반도체#중국반도체#첨단제조#기술자립#대형IPO 미중 정상회담 기대와 중국 정부의 AI 반도체 자립화 전략, 대형 IPO 기대감 등이 투자 심리에 긍정적으로 작용하며 관련주에 관심이 몰리고 있음. ⬜⬜⬜⬜⬜│🟥🟥🟥🟥⬜ 【 겁나빠른 #드리고봇 뉴스 】 https://n.news.naver.com/article/014/0005521675