Привет! Я Лев, системный администратор технической поддержки в Selectel.

Ранее я рассказывал о принципе работы фотопленки, а в этой статье перейдем к технической стороне вопроса и разберем устройство фотоаппарата.

Проследим, как развивалась технология фиксации изображения от первых опытов до классических пленочных камер, а затем детально рассмотрим некоторые советские экземпляры — их устройство, отличительные черты и, конечно, винтажную эстетику.

Я много лет занимаюсь развитием финтех-продуктов, а сейчас руковожу продуктами биллинговой платформы в Selectel.

За это время я много раз сталкивался с одной и той же проблемой: для решения задачи в графическом интерфейсе почти всегда приходится выбирать между простотой и универсальностью.

Ниже — о том, почему привычный GUI может уступить место ИИ-агентам и как это решает вечную дилемму продуктового дизайна.

Каждый айтишник, который хоть раз стоял «на красном» на пустом перекрестке в три часа ночи, думал одно и то же: «Да я бы это за выходные пофиксил».

Я тоже так ненароком подумал. Потом начал разбираться, как устроено управление светофорами и выяснил кое-что интересное. Оказывается сама постановка задачи «как оптимизировать светофоры» при ближайшем рассмотрении рассыпается на глазах. Неочевидно, но это не задача оптимизации в том смысле, в котором мы привыкли. И самое обидное, что компьютер тут не главное бутылочное горлышко.

Давайте по порядку, потому что путь от «я исправлю это за выходные» до «а, вот почему до сих пор не пофиксили» это, честно, лучшая экскурсия по тому, чем реальная инженерия отличается от академической.

Локальный инференс LLM требует не только мощного GPU, но и огромной ширины шины памяти. Объединенная память Apple Silicon частично решает проблему нехватки VRAM за разумные деньги, превращая Mac mini^TM в портативный сервер для AI-агентов вроде OpenClaw. В этом материале протестируем Mac mini^TM M4 Pro на языковых моделях среднего размера, разберем настройку окружения и выясним, где проходят реальные границы возможностей этой конфигурации.

Спор вокруг Unix и его возможного следа в Linux уже пережил банкротства, смену владельцев, несколько переименований компаний и даже смерть одного из главных участников. В последние годы могло показаться, что он утих, но нет. В июне 2026 года в Апелляционном суде второго округа США прошли слушания по делу Xinuos против IBM. Компания, которая когда-то купила остатки бизнеса SCO, пытается доказать, что у нее есть основания требовать компенсации. И хотя перспективы выглядят скромно, сам факт возвращения спора показывает, насколько запутанной оказалась история прав на одну из важнейших операционных систем прошлого.

Использовать нейросети для работы с внутренними данными компании — идея классная, но скармливать их внешним API банально опасно. Никому не хочется, чтобы коммерческая тайна или уязвимости инфраструктуры утекли в сеть.

Выход — поднять модель в своем закрытом контуре. В этой статье мы пошагово развернем языковую модель nvidia/MiniMax-M2.7-NVFP4 на GPU-сервере и подключим ее к S3-совместимому объектному хранилищу. Под катом разбираемся, как подобрать конфигурацию сервера для запуска, создать преднастроенную виртуальную машину, запустить MiniMax-M2.7 через vLLM, подключить S3 и загрузить туда тестовые логи, а также передать модели технический контекст из S3 и сохранить сформированный отчет обратно в бакет.

Игры про футбол, как и вообще все компьютерные игры, прошли долгий путь. Сегодня многие по привычке называют любую игру о спорте «симулятором», хотя это не всегда корректно. Ведь история игр началась с простых аркадных развлечений и только потом превратилась в гиперреалистичные симуляции.

Собственно, на эту историю мы сегодня и посмотрим. Заодно поговорим о том, как благодаря технологическим достижениям и инновациям игры о спорте заняли свое место в мировой культуре, как Electronic Arts стала компанией, выпускающей лучшие игры про футбол, и почему, несмотря на это, сегодня у Чемпионата мира нет официальной компьютерной игры.

Июнь выдался плотным: Qualcomm придумала замену HBM памяти в GPU, развивается PCIe 6.0, а китайцы прогнали 51 Тбит/с по полой трубке из стекла. Разбираем всё по порядку, традиционный дайджест серверного (и не только) железа от менеджера продукта Selectel в этой статье.

Ответ: так же быстро как и сейчас, расходимся! А если серьезно, то давайте обсудим, в какой момент классические подходы к управлению проектами стали альтернативными, и зачем в IT до сих пор натягивают скрам на дедлайны, как сову на глобус.

Я Наташа, менеджер проектов в Selectel. Уже дважды я выносила спринты из команд ногами вперед, и хочу поделиться этим опытом с теми, кто ищет предсказуемости и результативности в сложных технических продуктах.

Немецкий разработчик с ником bitluni потратил около полугода на создание одной из самых необычных DIY-систем. Вместо того чтобы использовать готовый графический процессор или FPGA, он решил построить аналог графического ускорителя из 8 192 недорогих RISC-V микроконтроллеров. Их он объединил в единую иерархическую структуру.

Энтузиаст хотел показать, насколько далеко можно зайти, используя самые простые и доступные компоненты. По пути нашему герою пришлось решать задачи синхронизации тысяч микроконтроллеров, организации питания, автоматической прошивки и обмена данными между всеми узлами системы. Именно этим проект и интересен. Давайте посмотрим, что здесь и как работает.

Привет, Хабр! Пару недель назад я рассказал о довольно необычной покупке — модульном компьютере Khadas Mind 2. Тогда я постарался раскрыть несколько базовых вопросов: почему вообще выбор пал именно на него, чем эта система отличается от привычных мини-ПК и какие впечатления появились сразу после покупки. Сейчас девайс окончательно перестал восприниматься как новая игрушка. Стоит себе на столе, сигнализирует о нормальной работе зеленым огоньком (цвет можно менять, кстати) и делает все, что должен. 

Но для того, чтобы все так и было, пришлось решить несколько проблем. Об освоении этого девайса сегодня и поговорим. Поехали!

Лучший способ сжечь бюджет компании на инфраструктуру — запуск LLM в продакшене. Но только если вы не знаете, какой бэкенд использовать и как его настраивать.

Проблема в том, что параметры современных нейросетей растут по экспоненте, а обрабатываемый контекст становится все длиннее. Из-за этого операционные расходы на генерацию текста превращаются в главный барьер для масштабирования сервисов. Обслуживать запросы к LLM в десятки раз сложнее и дороже, чем крутить классический поиск по ключевым словам. Чтобы не разориться на счетах и выжать максимум из дорогостоящих GPU, нужен специализированный софт.

В этой статье мы подробно сравним три ведущих бэкенда для инференса: vLLM, LMDeploy и экосистему NVIDIA Triton Inference Server в связке с TensorRT-LLM. Мы разберем, как они управляют памятью, какие методы квантования используют и как распределяют запросы, а также оценим результаты их бенчмарков на актуальных архитектурах NVIDIA Hopper и Blackwell.

Один разработчик запустил 400B-модель на iPhone 17 Pro. Еще раз, 400 млрд параметров, правда с оговоркой, сделал он это через стриминг весов с SSD прямо в обход оперативки. И она работала. Выдавала 0,6 токена в секунду — это примерно слово в пару секунд, с задумчивыми паузами, как диалап в 2003. Технически бесполезно, на практике возможно (но ведь запустилась же).

И вот еще из неочевидного. Прямо сейчас, пока вы читаете это в Chrome на десктопе, в ваш браузер уже скачана языковая модель на несколько миллиардов параметров, и любая открытая вкладка может ее дернуть без спроса. В вашем телефоне крутится Apple Intelligence? Поздравляю, вы обладатель ИИ в вашем смартфоне. В общем, маленькие языковые модели уже среди нас.

Так давайте разберемся, что это за модели на 1–7 млрд параметров, кто их делает, как они запускаются на телефоне, в браузере, и где вас ждет подвох, которого нет ни в одной таблице с бенчмарками.

Гений, миллиардер, плейбой, филантроп — цитата из «Железного человека», которую знают все. И полетать в железном костюме, конечно, тоже все хотели. Но раз уж собрать его на коленке в гараже не получится (а попытки были), можно начать с малого — настроить умного помощника, который управлял мастерской, да и этой броней.

Команда из Стэнфорда как раз выпустила OpenJarvis — открытый фреймворк для создания персональных ИИ-агентов. Давайте посмотрим, как его развернуть на собственной инфраструктуре и действительно ли проект оправдывает свое название.

Хотите научиться генерировать видео по тексту или аудио, но не знаете, как это сделать? Wan2.2 отлично работает в ComfyIU, но интеграция в собственные проекты затруднительна. К счастью, есть альтернатива: LTX-2 можно легко запустить без дополнительной обвязки.

В этой статье рассмотрим, как запустить модель LTX-2 на своем облачном сервере.

В 2026 году серия уязвимостей класса page-cache write вновь поставила под удар практически все актуальные дистрибутивы Linux. Их особенность в том, что злоумышленник может изменить содержимое файла в page cache, не затрагивая данные на диске. Из-за этого классические средства контроля целостности файлов не способны обнаружить такую компрометацию.

В этой статье рассмотрим две наиболее показательные уязвимости этого класса — Dirty Frag и Copy Fail, а затем настроим Wazuh так, чтобы он помогал выявлять признаки их эксплуатации и связанные с ними аномалии.

Много ли электричества требуется ИИ? Ну, крупные вычислительные кластеры потребляют энергию на уровне небольших городов, а очереди на подключение к магистралям растягиваются на годы, при этом растут и затраты на охлаждение. Привычных источников электроэнергии уже не хватает, а «зеленая» энергетика как индустрия все еще недостаточно развита.

И вот на этом фоне компании все чаще смотрят на компактные ядерные установки как на один из весьма перспективных источников энергии для ИИ. Их можно разместить рядом с дата-центром и получать стабильное электричество круглые сутки независимо от погоды и состояния энергосети. Неудивительно, что этим направлением занялись не только технологические гиганты, но и небольшие стартапы, которые уже испытывают первые рабочие прототипы. Давайте посмотрим, что уже есть, а что собираются делать.

Привет, Хабр! В этой подборке — сразу несколько новинок на процессорах Intel Wildcat Lake и Panther Lake, компактная игровая система с GeForce^® RTX 5080, мини-ПК с поддержкой внешней видеокарты через PCIe 5.0 и другие системы, которые заметно отличаются от привычных «офисных коробочек». Давайте посмотрим, что интересного появилось за последнее время.

Intel снова повысила рекомендованные цены на часть процессоров. На этот раз подорожание затронуло отдельные модели Core^TM Ultra 200 Plus и серверные Xeon^®, причем некоторые серверные чипы прибавили в цене более $1 000. Официально компания объясняет это ростом затрат и высоким спросом на отдельные решения.

Хуже всего то, что это уже не первое повышение цен в 2026 году. За последние месяцы Intel несколько раз пересматривала стоимость процессоров, так что сейчас она продолжает эту политику. Давайте разберемся, какие модели подорожали, почему компания пошла на этот шаг и как это может повлиять на стоимость готовых ПК и комплектующих.

В декабре 2023 по ML-тусовке прокатилась волна заголовков в духе «трансформерам конец». Поводом стала статья двух исследователей — Альберта Гу и Три Дао — со скучным названием: «Mamba: моделирование линейно-временных последовательностей с использованием селективных пространств состояний». Внутри была архитектура, в которой не было механизма внимания, того самого attention, на котором держится весь современный тир-лист нейронок. И при этом она работала на длинных текстах в несколько раз быстрее трансформера, при меньшем расходе памяти.

Прошло уже много времени, так что не будет спойлером сказать, что свой трон трансформеры не потеряли. Но история на этом не закончилась, и развязка интереснее, чем «очередной хайп-трейн не взлетел».