Мы продолжаем рассказывать о проектах Зимней школы RISC-V, организованной YADRO. Возможно ли создать программный генератор на базе открытой архитектуры, используя физически неклонируемые функции (PUF) динамической памяти? Команда из БГУИР — Никита Малявко, Ксения Трубач, Михаил Кулик, Павел Шлык — в своем проекте проверила гипотезу о наличии PUF в динамической памяти и создала модель одноканального источника шума. Затем реализовала постобработку и тестирование, измерила производительность генератора и оптимизировала код.

Привет, Хабр! На связи команда авторов совместной лаборатории ЛЭТИ и YADRO. Часто компаниям нужно контролировать программное обеспечение в инфраструктуре, включая серверы и ПК сотрудников. А еще — управлять версиями ПО из пакетной базы дистрибутивов, особенно для частных систем, где требуются определенные версии. Здесь компании могут либо довериться стороннему вендору, либо разработать собственный дистрибутив.

Кастомизация дистрибутивов особенно актуальна при разработке встраиваемых устройств, таких как IoT, где требуется собственная инфраструктура для сборки загрузочных образов ОС и полный контроль над процессом. 

В этой статье мы рассмотрим технологии создания загрузочных образов и инфраструктуры для поддержки собственных дистрибутивов на базе Linux, исследуем системы сборки, в том числе Yocto Project, Buildroot и Open Build Service, а также подскажем, как выбрать лучшее для вашего проекта. 

В середине апреля в МИЭТ прошел четвертый SoC Design Challenge. Студенты из разных уголков России и Беларуси штурмовали задачи по четырем трекам: топологическое и RTL-проектирование, UVM-верификация и системная верификация SoC. Некоторые треки мы разделили на уровни Basic и Basic+, а предварительно провели для участников цикл лекций для погружения в специфику работы. В статье мы разберем задачи хакатона YADRO и МИЭТ, а также расскажем о некоторых командах.

Начать карьеру в тестировании — задача не из простых, особенно когда за плечами только теория и пройденные курсы, а в портфолио нет ни одного реального проекта. Большинство вакансий требуют опыт, которого у новичка еще нет, и именно на этом этапе часто возникает ступор: где взять кейсы, если тебя еще никуда не взяли.

Я Юлия Ковшова, руководитель группы компонентного тестирования защиты данных в YADRO, поделюсь идеями, где получить опыт, если вы недавно в тестировании и хотите дополнить портфолио практическими работами. В статье есть блок и для более уверенных в себе специалистов — сможете почерпнуть пару практик для развития в профессии.

Зимняя школа RISC-V — совместный проект YADRO и ведущих технических вузов России и Беларуси. В этом году зимняя школа прошла во второй раз: 12 лекций по разработке на RISC-V в январе и проектная работа с защитой в начале февраля. Далее в статье мы расскажем об итогах школы, дадим слово кураторам и начнем делиться самыми интересными проектами потока.

Для проектов мы предложили 19 тем, которые распределили по пяти вузам — СПбГУ, ИТМО (Санкт-Петербург), ННГУ (Нижний Новгород), НГУ (Новосибирск) и БГУИР (Минск). В итоге своих героев не нашла только одна тема: почти 100 студентов защитили 18 проектов. Забегая вперед, скажем: два проекта мы осветим в этой статье, а некоторые другие — в отдельных.

Факт: как минимум 150 человек в нашей стране интересуются RISC-V настолько, что их не пугает девятибалльный шторм. Примерно столько мы собрали в офлайне 14 марта в Москве на совместном митапе YADRO с Альянсом RISC-V. Оценили, готов ли RISC-V для мобильных устройств, а для RISC-V, в свою очередь, — высокопроизводительные библиотеки. Рассмотрели экосистему RISC-V для сценариев АСУ ТП — автоматизированных систем управления технологическим процессом. И наконец, в большой дискуссии обсудили, готова ли открытая архитектура к развитию широкой экосистемы открытого ПО в различных областях. Записи выступлений и некоторые интересные тезисы — далее в статье.

Привет, Хабр. Меня зовут Вадим Воеводкин, я инженер по разработке ПО искусственного интеллекта в YADRO. Наша команда получила задачу улучшить предиктивный ввод на планшетах KVADRA_T.

В B2B/B2G-сценариях счет идет на секунды: инспектор на рейде, врач в приемном покое или оператор в пункте обслуживания печатает быстрее, когда система ускоряет ввод текста. Поэтому улучшение предиктивного ввода — не просто фича, а реальный способ сэкономить время и повысить продуктивность. Расскажу, какой непростой, но интересный путь мы прошли и каких результатов добились.

Всех, кто работает с софт-ядрами, наверное, можно разделить на две категории: первые хотят запустить на своем ядре Linux, вторые — DOOM. Я отношусь ко второй: идея запустить DOOM на ядре YRV, что я синтезирую на отладках, любезно предоставленных FPGA-Systems.ru, преследует меня постоянно и не дает спать.

Как запустить DOOM с ходу, непонятно, ведь у меня все-таки некоммерческий микроконтроллер. Поэтому начну с подготовительного упражнения, чтобы понять, что возможно реализовать на аппаратной части. Когда мы говорим про DOOM, то вспоминаем другие игры любимой компании id Software — Wolfenstein 3D, Catacomb 3D и Hovertank 3D. В них все начинается с алгоритма отсечения лучей (raycasting), с которым и будем поработать. С raycasting можно получить и doom-образный геймплей, надо лишь улучшить разрешение и текстуры.

Привет, Хабр! Меня зовут Анастасия Беднова, я тестирую базовые станции мобильных сетей 4G в YADRO. В команде мы применяем разные подходы, сегодня хочу рассказать о практике «пирамида тестирования» на примере фичи Circuit Switched Fallback. Рассмотрим уровни, в которых участвуют команды тестирования, без учета Unit- и Component-тестов.

Статья будет полезна тем, кто хочет узнать о разработке и тестировании многокомпонентных решений в телекоме. К тому же подход можно применить и к другим модульным системам с внешними зависимостями.

Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий, я старший инженер-программист в департаменте разработки мобильных приложений YADRO. В этой статье я расскажу о нашем опыте работы со стандартным AOSP-приложением «Контакты». Это базовая версия телефонной книги, разработанная в рамках Android Open Source Project (AOSP). На этапе ревью дизайна мы решили, что можно улучшить UI, не трогая бизнес-логику. Это дало начало увлекательной истории...

Не проходит и недели, чтобы в топе Хабра не появилась статья о собеседованиях в софтверной разработке. Но собеседования специалистов, ориентированных на работу с «железом», таким вниманием, увы, обделены. Чтобы это исправить, мы поговорили с коллегами, которые проводят собеседования с будущими инженерами YADRO по направлениям схемотехники, верификации, RTL-дизайна, FPGA и аппаратной разработки. А затем обобщили их опыт и мнение в советах для тех, кто хочет связать карьеру с этими областями.

Использование больших языковых моделей в обучении студентов, кроме многих достоинств, создает дополнительные проблемы — существует реальный риск ухудшения базовых знаний у будущих инженеров. Меня зовут Игорь Никифоров, и я знаю, о чем говорю: более 14 лет я преподаю в Высшей школе программной инженерии Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого. 

При этом я не считаю LLM-модели бичом современности. ChatGPT, DeepSeek и им подобные — всего лишь инструменты, новые технологии, которыми важно учиться пользоваться во благо. В статье поделюсь своими размышлениями на тему LLM в высшем образовании и расскажу о некоторых методиках приема лабораторных и практических работ в век нейросетей, часть из которых мы уже внедрили в образовательный процесс.

Как реализовать подходы Mutex и lock-free и какой из них выбрать для решения вашей задачи? Как подружиться с пакетами unsafe и использовать их для эффективной разработки? И, наконец, куда движется Go после в релизе 1.24?

На эти и другие вопросы нашли ответы Go-разработчики из YADRO, Avito Tech и Yandex, а мы принесли вам записи и презентации их обсуждений. Из докладов вы узнаете о работе с критической секцией и подводных камнях unsafe. А после просмотра дискуссии поймете, какие фичи из нового релиза сделают вашу жизнь лучше.

Привет, Хабр! Продолжим разговор про свертки в ML-обучении на C++. Мы уже обсудили, какие есть подходы к реализации сверток, — ссылку на первую часть ищите в конце статьи. 

Теперь поговорим, как в одном моем проекте нужно было расширить функциональность PyTorch для работы со свертками размерностью больше трех, а потом использовать их в обучении моделей. Сначала рассмотрим, какие ограничения на выбор алгоритма накладывает возможность обучения моделей, а затем изучим два подхода к реализации свертки и адаптируем их к нашей задаче. 

Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий, я работаю в YADRO. Я прошел большой путь в самостоятельном изучении языков программирования: от SQL до Go. Сначала я вообще не документировал процесс обучения, затем стал вести заметки по «академическому» принципу — писал конспекты, как в университете. Пока не открыл древовидную систему хранения данных, которая лежит в основе метода Цеттелькастен. 

В этой статье расскажу, как порядок в заметках помогает лучше усваивать материал, кому подойдет Цеттелькастен или подобные методы и что лучше — простые конспекты или структурированные заметки.

Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Кишко, я руководитель группы функциональной верификации в YADRO. Представьте, что вы строите космический корабль. Он еще не взлетел, но любая ошибка в конструкции уже может стоить миллионы или даже сорвать всю миссию. В разработке микроэлектроники ситуация похожа: перед тем как чип попадет на производство, его работу проверяют сотни раз, но не физически, а в симуляторах. Этот этап называется функциональной верификацией, и без него современная электроника просто «не взлетит».

Под катом расскажу, как работает команда функциональной верификации, с какими задачами сталкиваются инженеры и почему эта область так важна.

В формуле идеального решения для резервного копирования данных enterprise-класса много переменных. Одна из ключевых — производительность решения, включая скорость копирования, нагрузку на сеть и потребление вычислительных ресурсов хранилища и источника данных. 

Инженеры компаний YADRO и Киберпротект протестировали совместную работу системы резервного копирования Кибер Бэкап и системы хранения данных TATLIN.BACKUP в трех сценариях сохранения резервных копий виртуальных машин: с inline-дедупликацией, по протоколу NFS и агентом Tboost на узле хранения. Поделимся результатами тестирования совместимого решения, а заодно предметно поговорим об организации правильной архитектуры с учетом особенностей конкретной инфраструктуры. 

Привет, Хабр! Стажировка — отличный способ начать карьеру в компании, но мало кто хочет надолго застревать в статусе стажера. Идеальный сценарий — вырасти до джуна за полгода-год работы в компании. 

Мы поговорили с теми, кто прошел летнюю стажировку «Импульс» и уже успел начать карьеру в YADRO — кто-то в роли стажера, а кто-то уже как младший инженер-программист. Они поделились советами, как показать себя с лучшей стороны, быстрее адаптироваться и начать приносить пользу команде, выйдя из режима «у меня лапки».

Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл Колодяжный, я работаю в YADRO и продолжаю изучать машинное обучение на С++. Я уже писал, как реализовать модели для распознавания лиц на фото и для поиска объекта в пространстве с помощью computer vision. Ссылки на материалы ищите в конце статьи.

Сегодня затрону «математическую» тему и расскажу о реализации сверток: что это за операция и какие есть алгоритмы для вычисления. Приведу простые примеры с кодом, чтобы вы могли опробовать решения.

У статьи будет вторая часть: про особенности реализации одного из этих алгоритмов с использованием CUDA в рамках фреймворка PyTorch и про то, как адаптировать его под свои задачи.

Привет, Хабр! На связи команда регионального научно-образовательного центра «Искусственный интеллект и анализ больших данных» при НГТУ им. Р. Е. Алексеева.

Сегодня практически у каждого крупного производителя смартфонов есть собственные системы улучшения качества фотографий, основанные на искусственном интеллекте. Помимо этого, существует множество аналогичных открытых моделей нейросетей. Возникает вопрос: зачем тогда мы решили оживить DPED (Deep Photo Enhancement Dataset) — созданный для тех же целей проект 2017 года? В статье мы ответим на этот вопрос, займемся оживлением и протестируем нашу модель DPED на фотографиях с планшета KVADRA_T.