Компьютерное железо

ИТ‑департаменты и интеграторы часто сталкиваются с дилеммой: закупить партию дешёвых потребительских «коробочек» для склада, цеха или digital signage либо инвестировать в специализированные решения. В этом обзоре мы критически разберём актуальное портфолио промышленных ПК на примере линейки MSI Industrial — от ультракомпактных «кирпичей» до локальных ИИ‑суперкомпьютеров — и посмотрим, как обстоят дела с их поставками в Россию.

Как вы уже поняли, сегодня мы отойдём от привычной для нас повестки — обзоров серверного железа, тестов потребительских мини‑ПК и гайдов по сборке систем для дома или офиса — и посмотрим на класс промышленных компьютеров (IPC), на железо, которое работает там, где обычный ПК умирает за месяц.

Если подумать, то игр, действие которых разворачивается преимущественно или целиком под водой не так много. Да, я изучал подводный город Восторг в BioShock, управлял героями в Barotrauma и исследовал бесконечный океан в ABZÛ. Но ни одна из них не подарила мне столько эмоций, сколько Subnautica. Тот самый случай, когда садишься днем поиграть на час, а потом обнаруживаешь, что в реальном мире уже глубокая ночь.

Сейчас в ранний доступ вышла вторая часть, и для меня это стал отличным поводом перепройти оригинальную игру с нуля. Ныряешь, и главным прибором становится счетчик кислорода. Он позволяет оценить, стоит ли двигаться дальше или пора возвращаться. А прозвучавшее синтетическим голосом слово «oxygen» говорит о том, что времени на принятие решения уже не осталось. В какой-то момент мне пришла мысль: было бы здорово превратить счетчик в реальное устройство. Это и положило начало небольшому, но интересному DIY-проекту.

Кажется, что в процессорном мире все идет строго по плану: вышла Zen 5, готовится следующее поколение, а сокет AM5 постепенно становится основной платформой AMD. На этом фоне немного странно видеть в продаже процессоры с архитектурой 2019 года. И речь не о складских остатках, а о вполне новых моделях.

Вот наглядный пример — в марте 2026 года вышел Ryzen 7 4700LE. Восемь ядер, шестнадцать потоков, теплопакет 65 Вт, никакой встроенной графики и все тот же сокет AM4. В его основе лежит архитектура Zen 2 и кристалл Renoir, давно знакомый по мобильным процессорам. Теперь этот чип используют в недорогих игровых сборках с RTX 3050 с ценой примерно 800 долларов. Возникает закономерный вопрос: зачем AMD продолжает выпускать процессоры на архитектуре и платформе, которые, казалось бы, уже давно должны были уйти в прошлое?

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.

Спецификация PCIe 6.0 была утверждена еще в 2022 году — она дает вдвое бо́льшую скорость по сравнению с PCIe 5.0. Но время шло, а устройств с ее поддержкой на рынке почти не было. В 2026 году ситуация наконец сдвинулась с мертвой точки: появились первые серийные NVMe SSD. Разберем на примере запущенных в массовое производство серий Samsung PM1763 и Micron 9650.

«Лучший ChatGPT за $100», «китайцы обучили GPT-4 за шесть миллионов», «модель с нуля на одной игровой карте за вечер» — за последний год такие заголовки идут потоком. Почти все цифры в них честные. Беда в том, что они про разные вещи.

За словами «обучить LLM» прячется лестница в семь порядков: от десятков долларов на карте под столом до миллиарда на фронтире. На каждой ступени за деньги покупают разное, и перепутать ступени дорого. Я работаю CTO ML-команды. Расчет «взять открытые веса / дообучить / обучить с нуля» мы проделываем регулярно, и почти всегда он заканчивается не там, где ждет заказчик.

Ниже — вся лестница с числами и первоисточниками: что реально обучить на RTX 5090, где начинается аренда кластера, из чего складывается смета фронтир-модели и почему «модель за $6 млн» и «компания с инфраструктурой на миллиард» — правда одновременно.

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!

Один Beelink GTR9 Pro на Ryzen AI Max+ 395 выдал 236 tok/s суммарной генерации на 32 одновременных запросах в коротких прогонах и удержал в среднем 226 tok/s за 30 минут непрерывной нагрузки без тротлинга. По дороге к этим числам я нашёл воспроизводимый провал пропускной способности, который сначала выглядел свойством одной модели, увидел, как спекулятивный декодинг на моём стеке превращается из ускорителя в налог, и трижды чуть не опубликовал неверные выводы. Каждый раз спасали контрольные замеры, все три истории здесь, в статье.

Харнессы, конфиги, полные таблицы, значения по каждому ключевому и финальному прогону, поминутные ряды выносливости и телеметрия лежат в открытом репозитории. Логи отдельных запросов харнесс не вёл, поэтому пересчитать можно всё до уровня прогона, но не глубже. Числа сняты на одном конкретном стенде; что из этого переносится на другие стеки, а что нет, оговорено по ходу текста.

Я часто ловлю тонкий, почти на грани слышимости писк, когда работаю с LLM на своем MacBook Pro. Иногда — когда вроде бы вообще ничего не запускал. Довольно долго подозревал, что профдеформация переросла в галлюцинацию.

Оказалось — нет, это физика.

Ранее я часто рассказывал об особенностях видеокарт из 90-х. В рамках прошлых статей, мы успели с вами рассмотреть внутреннюю архитектуру 3dfx Voodoo, узнать о кастомном графическом API в S3 ViRGE, и даже написать свою собственную небольшую демку под видеокарты из 90-х. Вместо рассказов о GeForce 256 и ATi 3D Rage, в сегодняшнем материале мне хотелось бы поговорить о видеокарте, которая обогнала своё время — и при этом всё равно провалилась. Как вы уже поняли — речь пойдет об Intel i740.

Каким был первый GPU от Intel, на что он был способен и в чём заключается его главная тайна — читайте в сегодняшней статье!

Современные процессоры, графические ускорители и ИИ-чипы становятся все мощнее, но вместе с производительностью растет и нагрев. Причем проблема не только в том, что тепла много. На одном участке кристалла температура может быть значительно выше, чем на соседнем, а в многослойных чипах отвести тепло от внутренних компонентов становится все сложнее.

Исследователи из Университета Осаки предложили необычный способ частично решить эту проблему. Они создали материал, который позволяет направлять тепловое излучение в нужную сторону и одновременно не требует постоянного питания для сохранения выбранного режима. По сути, это программируемый элемент управления теплом: достаточно один раз задать нужное состояние, после чего оно сохраняется до следующего изменения. Добиться такого эффекта удалось, объединив магнитооптический материал с решеткой на основе вещества с фазовым переходом. Как это работает? 

В большинстве случаев для Fanless Mini-PC достаточно естественного охлаждения, под которое они и спроектированы.

Однако сейчас лето, жара, июль… Жарко всем, в том числе и компьютерам, и им тоже может захотеться прохлады.

Некоторые Fanless Mini-PC (и в частности Industrial Mini-PC) даже имеют штатное место для установки дополнительного вентилятора.

Однако как правильно его расположить и от чего зависит эффективность его работы? В каких сценариях он может пригодиться, да и нужен ли он вообще?

Об этом, а также о других очевидных (и не вполне очевидных) особенностях Fanless Mini-PC мы сейчас и поговорим.

Одним из самых вдохновляющих моментов в разработке микроконтроллерных устройств является их первая установка и запуск в локальной сети. И этот же момент может превратиться в настоящий ад, когда процедуру приходится повторять десятки или сотни раз. Множество однотипных контроллеров, развертываемых одновременно, требуют часов монотонного конфигурирования — времени, которое любому инженеру хотелось бы провести с большей творческой пользой.

Для решения этой проблемы был разработан легкий open-source сервис с открытым исходным кодом и условным названием «esp-monitor».

Типичная умная колонка с Алисой — это скромное железо и совсем немного оперативной памяти: у младших моделей её всего 256 МБ на всё устройство сразу. И за каждый мегабайт идёт настоящая борьба между множеством команд и компонентов: бизнес‑логикой, обработкой звука, локальными нейросетями.

Ежедневно мы собираем и анализируем memory‑дампы с миллионов колонок — нам важно понимать, куда уходят эти драгоценные мегабайты.

Меня зовут Сергей, я работаю в команде, которая пишет прикладной код на C/C++ для умных устройств с Алисой (например, колонок, телевизоров и автомобилей). Под катом расскажу, как мы построили и используем инструмент для анализа потребления памяти в проде на нашем флоте Linux‑колонок.

Мы в mClouds продолжаем серию тестов производительности 1С:Предприятие на разных аппаратных платформах. Ранее мы тестировали высокочастотные AMD EPYC 9374F и они показал отличные результаты . Затем тестировали одну и ту же платформу на трех ОС: Ubuntu, Windows и AlmaLinux — и увидели заметную разницу в производительности уже внутри ОС.

Теперь у нас новый объект для изучения: серверы на базе AMD EPYC 9555 — 64-х ядерного процессора архитектуры Zen 5 с высокой тактовой частотой до 4,2 ГГц. Мы провели серию синтетических тестов: тест Гилёва, Fragster и HammerDB. В этой статье покажем цифры и выводы по новому процессору.

На узле моей AI‑платформы крутятся 34 контейнера: Dify, RAGFlow, векторные базы, мониторинг и SSO. Большой языковой модели среди них нет: основную генерацию стек получает по LAN с DGX Spark. На втором таком же мини‑ПК я отдельно поднял локальную Qwen3.6–35B‑A3B и прогнал серию замеров от 1K до 64K при контекстном окне 256K.

Обе машины — Beelink GTR9 Pro на Ryzen AI Max+ 395 (Strix Halo). Ниже — что эти коробки реально умеют: 117,4 ГиБ GTT после настройки ttm.pages_limit, p50/p95 локальных эмбеддингов и реранка, около 70 tok/s генерации через Vulkan/RADV и три грабли gfx1151.

Год назад я уже делал обзор на девайс TerraMaster F8 Pro, если интересно то эта статья есть в моем профиле. Это довольно необычный NAS, полностью построенный вокруг NVMe-накопителей. Устройство получилось действительно быстрым, но после публикации обзора многие читатели задали вполне закономерный вопрос:

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.

В ответчиках — не Альтман и не Джони Айв, а два бывших инженера Apple, но цель атаки — устройства OpenAI и её IPO.

Bjorn — это инструмент, подобный тамагочи, только для хакеров пентестеров, который сам сканирует сети, находит, оценивает и даже может эксплуатировать уязвимости, разработанный для работы на Raspberry Pi с 2,13-дюймовым e-Paper HAT.

Я захотел себе такую штуку и делюсь с вами подробным гайдом о том, как самостоятельно собрать себе собственный Bjorn.