Компьютерное железо

Одноплатные компьютеры давно перестали быть чем-то удивительным. Теперь они, скорее, утилитарная вещь, база для домашних проектов. Со временем появилась другая проблема — доступность. Первые Raspberry Pi стоили от 25 до 35 $, и это позволяло использовать их для обучения школьников программированию без покупки дорогого ПК. Они были медленными и не слишком удобными, зато на их основе можно было делать разные хоббийные проекты, поэтому они стали популярными.

Со временем характеристики «малинки» значительно выросли, что отразилось на ценах. Стоимость Raspberry Pi 5 начинается с 55 $, а максимальная версия обойдется примерно в 150 $. Закономерно на рынке пачками появляются более дешевые альтернативы, часть из которых по качеству не уступают оригиналу.

Сегодня расскажу об одном из таких аналогов, разработанном радиолюбителем из США, Майклом Бурмейстером-Брауном, позывной N7MDB. Это одноплатный компьютер на базе 4-ядерного ARM Cortex-A53 с тактовой частотой 1.7 GHz с прошивкой, доработанной для запуска HamClock.

Этот материал — продолжение статьи, погружающей читателя в историю соперничества двух крупнейших кремниевых компаний — Intel и AMD. Первая часть ведет рассказ с момента зарождения Кремниевой долины в Маунтин-Вью, штат Калифорния, до 2012 года. Именно тогда к управленческой команде AMD присоединилась доктор Лиза Су, что стало поворотным событием для компании.

В трехлетнем возрасте будущий генеральный директор корпорации вместе с семьей перебралась из китайского города Тайнань в США, окончила Нью-Йоркскую школу естественных наук в 1986 г. и поступила в Массачусетский технологический.

После ее карьера стремительно взмыла на самую вершину: год в Texas Instruments, затем несколько руководящих должностей в гигантской IBM, позднее 5 лет во Freescale Semiconductor на постах технического директора и вице-президента. 

Доктору Су понадобилось всего 5 лет в AMD, чтобы вытащить компанию из ямы глубочайшего кризиса на грани банкротства и вскоре сделать из нее лидера мировой индустрии.

В этом году я остался без света — без предупреждения и надолго, более, чем на сутки. Смартфон быстро разрядился, фонаря у меня не было нормального, так что я сразу оказался в каменном веке. Стало ясно, насколько уязвимыми мы остаемся без доступа к электропитанию. После этого решил разобраться с аварийными устройствами, которые могут помочь, когда розетки рядом нет.

Для начала заказал недорогую модель с ручной зарядкой и радиоприемником, без солнечных панелей и лишних функций. Хотел проверить, что она действительно умеет, насколько эффективна ручка-генератор и можно ли рассчитывать на такой прибор в дороге или при отключении света. Конечно, все это разберем и посмотрим, что внутри. Результаты испытаний и фотки — под катом. Поехали!

Вполне возможно, что в этом году происходит зарождение нового тренда. Он заключается в переносе вычислительных мощностей ближе к пользователю - прямо домой, на его личную вычислительную станцию. Похоже, что большие языковые моделей (LLM) и генеративный ИИ перестают быть прерогативой дата-центров.

В этой статье приведен обзор решений, которые можно применить в качестве домашних вычислительных станций ИИ сегодня.

На дворе 1995 год. Ваш цифровой мир зажат в тисках трехдюймовых дискет, которые вмещают смешные по нынешним меркам 1,44 МБ. Передать документы или программы — целая история, порой требующая целой стопки дисков. И тут на сцене появляется Iomega Zip с ее фантастическими 100 МБ!

Одноплатники формата Raspberry Pi Zero являются одними из самых компактных и дешёвых. Размер платы у них 65х30мм, при этом они имеют необходимый минимум периферии.

На данный момент множество производителей производят платы в таком формате и в данной статье я постарался собрать все, что мне удалось найти.

Последние пару лет я много экспериментировал с LLM на разных железках от GPU-кластеров в облаке до маленьких Raspberry Pi. И вот одна из любимых задачек-провокаций: «А можно ли запустить модель на Pi 4, 5?» Если коротко: можно попробовать, но физика тут сильнее хайпа. У платы есть 8-16 ГБ памяти, у модели десятки гигабайт даже в самых «жестких» квантовках. В лоб это не работает, но зато эксперимент дает интересный результат: мы понимаем, где проходят границы устройства и какие архитектурные схемы реально полезны.

На мой взгляд, будущее не за гигантскими fine-tuned моделями, а за умными комбинациями из «малых» моделей, RAG и грамотной оркестрации. Fine-tuning остается инструментом для узкоспециализированных задач. В большинстве случаев куда выгоднее гибридная схема: данные хранятся и обрабатываются локально (например, на Raspberry Pi), а ресурсоемкая генерация передается в облако. Реализовал такой подход на инфраструктуре Cloud.ru Evolution: там живут большие LLM, а локальный Raspberry Pi выступает в роли приватного узла для индексации и предобработки данных. Этот гайд посвящен именно локальной части — превращению «малинки» в автономного AI-ассистента.

В этой статье изложено всё, что нужно знать об устройстве компьютера с точки зрения программиста. Сюда входят сведения о том, для чего нужен тактовый генератор, регистры, кэши и виртуальная память; что такое архитектура процессора; что такое машинный код и код ассемблера; чем отличается компиляция в машинный код в C, C++ или Rust от компиляции в байт-код виртуальной машины в языках типа Java и C#; в чём их отличие от интерпретируемых языков вроде JavaScript или Python; что такое динамические и статические библиотеки (.dll/.so, .lib/.a); что такое фреймворк; что такое API и web-API; и что собой представляет параллельное программирование с использованием многоядерных процессоров, векторных регистров и видеокарт.

Ранее мы рассказывали, почему Европа не смогла построить свою Кремниевую долину — сказалась нехватка инвестиций, раздробленность рынка и расслабленная культура, отторгающая американский подход к развитию стартапов. Сегодня аналогичные трудности стоят перед региональной индустрией микроэлектроники. Мы в Beeline Cloud решили поговорить о том, что происходит на европейском рынке — насколько сильно он отстаёт от остального мира и есть ли у него шансы на «камбэк».

В начале 2000-х UMPC казались будущим: крохотные компьютеры, которые можно было носить в кармане и использовать как полноценный ноутбук. Но что-то не срослось — технологии не дотянули, и формат ушел в тень. Сегодня, когда на каждом шагу встречаются портативные игровые устройства вроде Steam Deck или Aya Neo, интерес к идее снова просыпается. В этой подборке разберем, что такое UMPC, зачем они вообще появились, и посмотрим на три современных прототипа — от самодельного мини-компьютера на Linux до складных клавиатур с экранами.

В бюджетных ноутбуках все чаще можно встретить не новое поколение процессоров, а свежую «этикетку» на уже знакомом железе. Вместо того, чтобы каждый год выпускать полностью новые чипы, AMD и Intel чаще берут существующие мобильные процессоры, слегка дорабатывают — повышают частоты, улучшают энергопотребление, меняют маркировку — и представляют их как новую линейку. Это позволяет снизить затраты и ускорить выпуск устройств, удерживая стоимость ноутбуков в пределах доступных 400–600 $. Но насколько такое обновление реально выгодно? Разбираемся, как работает эта стратегия и стоит ли на нее рассчитывать при покупке лэптопа для себя.

Чтобы полностью раскрыть тему PoE, предлагаю рассмотреть схему питаемого устройства (PD) на дискретных компонентах. Такой подход представляет особый практический интерес, поскольку огромное количество различных IP-устройств (камер, точек доступа, телефонов) удобно питать по кабелю данных.

Основные сокращения:

PoE — Power over Ethernet (питание через Ethernet);
PD — Powered Device (питаемое устройство);
IP — Internet Protocol (Интернет-протокол). В контексте "IP-устройств" подразумеваются сетевые устройства с собственным IP-адресом (камеры, точки доступа);
PSE — Power Sourcing Equipment (источник питания);
I_CL — Classification Current (ток классификации);
КПД — Коэффициент Полезного Действия;
MOSFET — Metal-Oxide-Semiconductor Field-Effect Transistor (Метало-Оксидный-Полупроводниковый Полевой Транзистор).

Стандарт PoE требует, чтобы PD реализовывало три функции: обнаружение, классификацию и подключение.

Обнаружение происходит при повышении входного напряжения от 2,5 до 10 В. Резистор R31 в составе PD обеспечивает заданное сопротивление обнаружения (~25 кОм) для оборудования PSE (источника питания), позволяя тому идентифицировать устройство как PoE-совместимое.

Моя работа связана с телефонией. Однажды на известной торговой площадке я наткнулся на объявление о продаже бесплатно! телефонного аппарата Cisco SPA504g (на самом деле — aka Linksys/Sipura). Цена была обусловлена одной «досадной» мелочью — аппарат был «запаролен» оператором, который предоставляет услуги телефонии, отдавались они на запчасти. Аппаратов было много, прямо несколько десятков, для обучения даже такие бы пригодились. Поскольку таких аппаратов мне встречалось не мало, опыт сброса/разблокировки и даже «раскирпичивания» был, я с радостью согласился. Даже, на худой конец, на запчасти. Бородач, который выкатил тележку с горой аппаратов, без сожаления отдал её со словами типа «не охота паять». Но я то считал себя спецом! Что с этого вышло — ниже.

Аппарат, как уже отмечалось, имеет корни от Linksys (весьма важное замечание, о котором не все догадываются), которые\ ранее были вообще Sipura. На заре своего погружения в VOIP я их даже путал.

В наших текущих реалиях требования к роутеру могут быть очень высокими, недостаточно просто «выпускать устройства в интернет». Я хотел выделить сервера в отдельную подсеть, поднять VPN для доступа к устройствам за пределами дома, срезать рекламу на обделенных адблоком устройствах, а дальше хотелки только росли.

Примерно оценив количество хотелок, прикинув количество ресурсов с учетом запаса на будущее и моей недальновидности, а также увидев цены на MikroTik hAP ax³, я подумал: «а почему бы не взять пассивный мини‑пк за ту же сумму и получить в разы более мощное железо?», а следующая мысль была «а чего это железо такое мощное будет пустовать? Пусть еще виртуальную мелочевку на себе тащит, ресурсов хватит».

Компактные компьютеры уже давно перестали быть нишевыми девайсами, они сейчас используются повсеместно. Этой осенью производители представили сразу несколько моделей — с новыми чипами Ryzen AI и Intel Core 100U, настольными видеокартами и даже встроенными акустическими системами.

В этой подборке — пять самых интересных мини-ПК конца года: от экспериментальных форм-факторов до рабочих станций с NPU и поддержкой Wi-Fi 7. Есть парочка весьма мощных моделей, так что обратите внимание.

Всё началось с желания автономно заниматься исследованиями в области искусственного интеллекта и запускать свои эксперименты без ограничений облачных сервисов или недостаточных ресурсов рабочих кластеров. Наука и исследования давно стали для меня не только профессией, но и хобби: запускать эксперименты, сравнивать модели, тестировать свежие идеи - всё это требует собственной инфраструктуры. Именно поэтому я решил собрать домашний GPU‑сервер «под себя» для полноценного AI‑ресёрча

Итак, вы потратили много денег на красивую, удобную игровую мышь. Мышь действительно хорошо сидит в руке, приятно светится, имеет целых 6 дополнительных кнопок, гибко настраивается... Стоп, гибко? Вы хотели забиндить на одну из них, скажем, F13? Разработчики ASUS против такого! Но мы не сдаёмся просто так!

Погружайтесь под кат, нам предстоит узнать все ужасы софта для игровых девайсов, познакомиться с HID сканкодами, узнать сколько на самом деле у клавиатуры клавиш и написать драйвер на python.

Я задал это вопрос ИИ (Google) и получил ответ:

Виртуальные машины (ВМ) нужны для запуска нескольких операционных систем на одном компьютере, тестирования программ без риска для основной системы, создания изолированных и безопасных сред, а также для эффективного использования серверных ресурсов в облачных вычислениях и дата-центрах. Они полезны для разработчиков, системных администраторов и для пользователей, которым необходимо работать с разными ОС или приложениями. 

Основные причины, зачем нужны виртуальные машины:

Запуск нескольких ОС: Позволяют использовать Windows на Mac или, наоборот, запускать различные операционные системы в отдельных окнах на вашем компьютере.

Тестирование: Можно безопасно тестировать новое или подозрительное программное обеспечение, не боясь навредить основной системе. Это особенно актуально для тестирования приложений на разных платформах (например, на Windows и Linux).

Изоляция и безопасность: ВМ создают изолированную среду. Если в виртуальной машине произойдет сбой или она заразится вирусом, это не повлияет на работу основной операционной системы.

Виртуальные серверы: ВМ позволяют использовать один физический сервер для размещения нескольких виртуальных серверов. Это экономит средства, снижает потребление энергии и упрощает управление серверной инфраструктурой для компаний.

Гибкость и масштабируемость: ВМ легко создать, настроить и перенести. Это позволяет компаниям быстро адаптироваться к меняющимся нагрузкам и легко масштабировать свои ресурсы.

Эффективное использование ресурсов: Виртуальные машины позволяют распределять ресурсы одного физического компьютера между несколькими ВМ, что повышает общую эффективность использования оборудования. 

Разберемся с каждым пунктом по отдельности.

ИИ-модели разогрели рынок серверной памяти и комплектующих до такой степени, что спрос уже давно вышел за пределы возможностей производителей. Заводы Samsung, SK hynix и Micron работают без остановки. В третьем квартале серверная DRAM подскочила сразу на 40–50 процентов. Крупные облачные компании вроде Google, Microsoft или китайских аналогов размещают заказы на память целыми грузовиками, но в итоге получают лишь семьдесят процентов от запланированного объема. Это заставляет их сдвигать запуски новых кластеров или срочно искать замены. 

Samsung и SK hynix говорят, что увеличение объемов производства откладывается минимум до середины 2026 года из-за нехватки оборудования и материалов. Даже те, кто может платить больше, ждут поставок месяцами. Годовые контракты с фиксированной ценой больше не работают — теперь стоимость пересматривают каждый квартал. Из-за этого многие компании ставят расширение дата-центров на паузу, и задержки начинают сказываться даже на повседневных сервисах и хранении данных.

В конце октября мир облетела новость: исследователи Google впервые запустили на квантовом компьютере так называемый «проверяемый алгоритм». Но что скрывается за этой громкой формулировкой? Компания заявляет, что вычисления заняли на их устройстве в 13 тысяч раз меньше времени, чем потребовалось бы лучшему суперкомпьютеру классической архитектуры. В Google видят в этом ключ к решению практических задач, например, моделирования новых химических соединений. Однако за этим утверждением стоит целый ряд вопросов. Что такое «проверяемый алгоритм» и почему акцент сделан именно на этом? В чем суть расчетов и чем этот прорыв отличается от предыдущего заявления о «квантовом превосходстве», прозвучавшего несколько лет назад?