Продолжаем рубрику с видеообзорами железа, которое используем в нашей инфраструктуре. Перед запуском на проде тщательно отбираем оборудование и гоняем его под высокими нагрузками, чтобы убедиться в стабильности и надежности.
В новом видео Влад Олейник, ведущий инженер ЦОД, рассказал про 3-х юнитовый Microcloud компании Supermicro 3015MR с приставкой H8TNR.
В одном 3U-шасси умещается 8 полноценных серверов вместо классической схемы 1 сервер = 1 юнит. Все ноды изолированы друг от друга, а общими остаются только питание и охлаждение.
Универсальное ли это решение? Нет — поэтому покажем, где такая сборка особенно полезна:
1️⃣ 1С (SQL + App). Производительность 1С часто упирается в частоту процессора, а десктопные Ryzen как раз обеспечивают 5+ ГГц.
2️⃣ Frontend-сборка. На высокочастотных процессорах сборка может идти в 1,5–2 раза быстрее, чем на многих серверных Xeon.
3️⃣ Build-фермы. Разные типы лезвий можно подбирать под задачи CI/CD. Конфигурации с десктопными AMD-процессорами ускоряют этапы сборки, требующие высокой однопоточной производительности.
Установка последнего официального драйвера NVIDIA для Tesla V100 16 Gb на домашнем ПК с ОС Windows 11
Выбор подходящего драйвера и метода установки зависит от вашего железа. Возможно описанная методика не будет работать на Вашем ПК.
Если у Вас установлено ПО Adrenalin Edition для видеокарты или интегрированной графики AMD, то лучше его удалить с помощью программы Display Driver Uninstaller (DDU). Windows сама установит подходящий драйвер для GPU AMD.
При первой установке, нужно скачать и установить драйвер NVIDIA версии 461.33. В параметрах установки выбираем "Выборочную установку", нажимаем "Далее" и ставим галочку "Выполнить чистую установку". После завершения процесса перезагружаем ПК и приступаем к установке более свежей версии.
Скачиваем официальный драйвер NVIDIA версии 582.53. Запускаем инсталлятор, в параметрах установки выбираем "Выборочную установку", нажимаем "Далее". Галочка "Выполнить чистую установку" должна быть убрана, так как мы устанавливаем драйвер поверх старого - 461.33. После установки НЕ перезагружаем ПК, иначе Tesla V100 может перестать определяться в системе. Официальный драйвер NVIDIA работает в режиме TCC. Это значит, что ускоритель будет работать в режиме вычислений, без ускорения 3D-графики. Для перевода Tesla V100 в режим WDDM открываем редактор реестра (Win+R и вводим regedit). Переходим по следующему пути: HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Class{4d36e968-e325-11ce-bfc1-08002be10318}. Ищем директорию Tesla V100 по значению параметра "DriverDesc". Меняем значение параметра "AdapterType" на "1". Далее в этой же директории создаем новый параметр DWORD с именем "GridLicensedFeatures" и устанавливаем значение "7". Затем нужно отключить и включить Tesla V100 в Диспетчере устройств. Теперь можно открыть powershell и командой nvidia-smi проверить режим работы Tesla V100.
Осталось устранить проблему: при перезагрузке или выключении/включении ПК, система очень долго загружается, а ускоритель перестает корректно определяться в Диспетчере устройств. Для этого создаем два скрипта powershell: первый - отключает ускоритель перед перезагрузкой или выключением ПК, а второй - включает Tesla V100 во время загрузки ОС. Создаем на диске C:\ папку Scripts и создаем в ней два файла:
Примечание: Нужно заменить значение переменной $deviceId. Открываем свойства Tesla V100 в Диспетчере устройств, переходим во вкладку "Сведения", выбираем "Путь к экземпляру устройства", копируем значение и подставляем в значение переменной $deviceId.
Открываем Редактор локальной групповой политики (Win+R и вводим gpedit.msc). Переходим в раздел: Конфигурация компьютера -> Конфигурация Windows -> Сценарии -> Автозагрузка. Во вкладке "Сценарии PowerShell" добавляем скрипт enable_v100.ps1. Выбираем порядок "Запускать сценарии оболочки Windows PowerShell перед другими сценариями входа/выхода". Нажимаем "Применить" и ОК. Открываем сценарии "Завершение работы" и проделываем те же операции, только выбираем файл disable_v100.ps1. Эти настройки обеспечат автоматическое отключение перед выключением ПК и включение Tesla V100 при старте системы, что устранит проблемы с драйвером.
У нас никогда не будет второго шанса на первое ощущение или как SSD M.2 умер быстрее остальных комплектующих.
Менее года назад я решил приобрести себе ПК для проведения тяжелых исследований и, раз уж так получилось, для игр 😂. Кроме того, на моем Маке архитектура ARM M1 и не все рабочее программное обеспечение его поддерживает. Поэтому сборка ПК под x86-64 была лишь вопросом времени. Не буду вдаваться в подробности всех комплектующих, но в качестве хранения данных по совету друга были закуплены два M.2 NVMe накопителя ARDOR GAMING на 1ТБ каждый: один под Винду, второй, логично, под Дебиан.
В минувшую субботу, когда я пытался запустить систему, последняя приказала долго жить и встретила меня черным экраном с мигающим курсором. Предположив, что на линуксе видео драйвер может жить своей жизнью, переключился в консольный режим (Ctrl+Alt+F6) и начал искать проблему. В итоге, после нескольких часов неудачных попыток восстановить работоспособность выяснилось, что 31% накопителя вышел из строя, в том числе были затронуты те сегменты, где хранились системные данные. Что самое интересное, судя по "смарту", накопитель проработал всего 672 часа, что составляет 28 дней. Итого: новый диск и пол дня на переустановку и настройку новой системы(
Ежики плакали, кололись, но усиленно продолжали есть кактусы!
Так и у меня, не смотря на все сложности с настройкой пингвина, это все равно лучше чем Windows. На возможный вопрос: "чем же? ты только что потратил пол дня на переустановку системы" я отвечу следующим: В указанные пол дня вошло и полное восстановление ОС на сломанном диске. Дебиан конечно умолял убить его и отправить на покой, но буквально за 2-3 команды и 15 минут времени (пока все скачалось) система восстановила "битые" данные и полностью вернулась в рабочее состояние.Конечно это не отменяет того факта, что треть диска (пока треть) не рабочая и в любой момент могут "отвалиться" и другие сектора, и работать так - это как сидеть на бомбе замедленного действия: никогда не знаешь когда рванет.
В общем, тут или "скупой платит дважды" или мне просто так "повезло", но второй аналогичный диск с виндой за год работы живой на 99% и даже и не думает умирать. В любом случае, пришлось в экстренном порядке ехать в ближайший компьютерный магазин и брать проверенного корейца за х2 цены.
Мораль? Данные храните на NAS или в облаках, а рабочая система - средство их обработки.
🧠 Обязательно поделись с теми, кому это может быть полезно: 💬 Телеграм | 💬 Max | 📝 Хабр | 💙 ВКонтакте
AMD вкладывает $10 млрд в Тайвань: гонка ИИ-ускорителей против Nvidia
AMD инвестирует больше 10 миллиардов долларов в тайваньские производственные мощности, чтобы ускорить выпуск ИИ-чипов и сократить разрыв с Nvidia. Компания делает ставку не только на сами процессоры, но и на всю инфраструктуру вокруг них.
По данным Habr, AMD расширяет сотрудничество с крупнейшими тайваньскими производителями упаковки, подложек и серверных платформ. Цель — быстрее выводить на рынок новые поколения EPYC и Instinct, серверных процессоров и ИИ-ускорителей соответственно.
Почему Тайвань? Потому что там сосредоточена критическая масса компетенций в области продвинутой упаковки чипов и производства подложек. Для современных ИИ-ускорителей это не менее важно, чем сам кристалл. Технологии 2.5D-упаковки позволяют размещать несколько кристаллов на одной подложке с высокоскоростными межсоединениями — без этого невозможно достичь пропускной способности памяти, которую требуют модели вроде GPT или Stable Diffusion.
AMD инвестирует в:
Технологии 2.5D-упаковки для многокристальных решений
Производство высокоплотных подложек под ИИ-ускорители
Сборку серверных стоек и интеграцию многокомпонентных систем для дата-центров
Это не просто покупка мощностей. AMD выстраивает полный цикл от кристалла до готовой стойки в дата-центре. На фоне роста спроса на вычисления для обучения и инференса моделей время вывода продукта на рынок становится решающим фактором. Nvidia доминирует не только из-за производительности GPU, но и благодаря зрелой экосистеме CUDA и готовым серверным решениям вроде DGX.
AMD пытается сократить этот разрыв через вертикальную интеграцию. Вложения в тайваньских партнёров дают контроль над цепочкой поставок и позволяют быстрее итерировать новые поколения Instinct. Но есть подводный камень: даже с лучшим железом AMD нужно переломить инерцию рынка, где CUDA остаётся де-факто стандартом для разработки ML-систем.
Инвестиции AMD — это ставка на то, что в ближайшие годы спрос на ИИ-вычисления будет расти быстрее, чем Nvidia сможет масштабировать производство. Если это так, рынок откроется для альтернатив. Если нет — 10 миллиардов окажутся вложениями в догоняющую позицию.
Локальный ИИ-сервер на Tesla V100: 200 тысяч рублей против облачных подписок
Собрали сервер на двух Tesla V100 за 200 000 ₽ и прогнали 128 моделей — от LLM до генерации изображений. Разбираемся, когда старые дата-центровые GPU выгоднее новых RTX и облаков.
Tesla V100 — флагманская GPU NVIDIA 2017 года для дата-центров. Сейчас б/у карты стоят 80-100 тысяч рублей за штуку, что в 3-4 раза дешевле современных RTX 4090. Причина простая: массовый вывод из эксплуатации корпоративных серверов и переход на архитектуру Ampere/Hopper. Для локального ИИ это шанс собрать мощную лабораторию без миллионных бюджетов.
Почему V100 всё ещё интересна
V100 даёт 16 ГБ HBM2-памяти на карту с пропускной способностью 900 ГБ/с. Для сравнения: RTX 4090 предлагает 24 ГБ GDDR6X, но её стоимость 200-250 тысяч рублей. Две V100 в SXM2-форм-факторе объединяются через NVLink с общей пропускной способностью 300 ГБ/с между картами — это позволяет распределять большие модели на 32 ГБ без узкого места.
Ключевое ограничение — отсутствие Tensor Cores четвёртого поколения и поддержки FP8. V100 работает в FP16/FP32, что означает в 2 раза меньшую эффективность на токен по сравнению с A100 или H100 при одинаковой памяти. Но для экспериментов, файн-тюнинга малых моделей и локального инференса этого достаточно.
Что показали бенчмарки
Авторы прогнали 128 моделей через llama.cpp, vLLM, Stable Diffusion и VideoGen. Вот ключевые выводы:
LLM до 13B параметров — 40-60 токенов в секунду на одной V100 в FP16, что сравнимо с RTX 3090.
Модели 30-70B — требуют обеих карт через NVLink, скорость падает до 15-25 токенов в секунду из-за ограничений пропускной способности.
Stable Diffusion XL — 6-8 секунд на изображение 1024x1024, приемлемо для прототипирования.
Видеогенерация (CogVideoX, ModelScope) — медленно, 2-3 минуты на 2 секунды видео, здесь V100 уже не конкурент новым картам.
Проблемы выявились на квантизации: GPTQ и AWQ показывают нестабильность на V100 из-за особенностей работы с низкоразрядными операциями. Модели лучше запускать в нативном FP16 или использовать llama.cpp с Q4/Q5 квантизацией, что даёт предсказуемое качество.
Когда это имеет смысл
Локальная лаборатория на V100 оправдана в трёх случаях:
Исследования и обучение — постоянный доступ к GPU без тарификации по времени. Окупается за 6-8 месяцев по сравнению с облачными инстансами p3.2xlarge на AWS.
Файн-тюнинг моделей до 13B — LoRA и QLoRA работают эффективно, 32 ГБ хватает для батчей.
Приватные развёртывания — данные не покидают периметр, что критично для финансовых и медицинских приложений.
Не подходит для продакшн-инференса высоконагруженных сервисов — там нужна энергоэффективность и throughput современных Ampere/Hopper. V100 потребляет 300 Вт на карту, что при промышленной эксплуатации съедает экономию на железе за год.
Вывод: V100 — это компромисс между стоимостью входа и возможностями. Для малых команд и стартапов, которым нужна локальная ИИ-инфраструктура без вендор-локина, это разумный выбор в 2025-2026 годах. Главное понимать ограничения и не ожидать от пятилетних карт производительности новых поколений.
Поставлю на автопубликацию на пятницу, для любителей всякого ретро-железа.
Интересно, если DVI-D видеокарта получит по EDID информацию о том, что монитор имеет разрешение 3200×600×75Hz (и если мы её туда вообще сумеем запихать), каковы шансы, что она это нормально переварит? В сумме частоты вроде должны в Dual-link укладываться, по горизонтали перебор, но по вертикали запас сильно больше…
Просто есть идея (как всегда, просто идея, без шансов на реализацию мной) — эдакий полу-пассивный переходник с DVI-D на четыре ретро-монитора VGA 800×600. Запоминает одну строчку (много памяти это не требует) и раздаёт её части всей четвёрке одновременно. Смыть, повторить.
Когда мы проводим физическое тестирование на проникновение первым и логичным шагом, который мы стараемся реализовать - проникнуть на территорию объекта. Обычно мы проходим “на плечах” или ищем плохо закрытые и не охраняемые двери, часто задние противопожарные выходы, используемые как “курилку”. И только потом, проникнув внутрь, мы начинаем искать и клонировать пропуска сотрудников, чтобы беспроблемно передвигаться внутри объекта. Кажется не логичным, но так оно и есть, ведь никто не будет оставлять свой пропуск и другие документы без присмотра на улице.
Однако, если в компании до сих пор используются RFID карты (подсказка: в 90% случаев это так), а безопасники в качестве защиты от “хакеров” не печатают фото и ФИО сотрудника, и оставляют непонятные цифры (подсказка: ~ в каждой 3-ей компании), то ситуация с проникновением может иметь более драматические последствия.
Проблема в том, что зачастую цифры непонятны только для самих безопасников (по охране и ИТСО), а для знающих специалистов, особенно которые нацелены проникнуть внутрь, это ценная и очень важная информация. Если обратить внимание на черный скриншот, мы увидем работу программы Proxmark, где зеленым по черному написан ID карты - 4900ECB592, но, что еще более важное, DEZ 10: 0015512978 и DEZ 3.5C: 236.46482. Как можно увидеть, указанные ДЕЗы полностью идентичны сведениям на карте (самая верхняя на фото). И тут возникает вопрос: как нам вычислить DEZ 10 и DEZ 3.5C и обратно через них зареверсить ID?
Вообще, если мы говорим про IT, то обычно все крутиться вокруг разных систем счисления, например двоичной (0 и 1), восьмиричной (от 0 до 7), десятичной или шестнадцатеричной (от 0 до 9, а также A, B, C, D, E и F). Если мы посмотрим на ID карты: 4900ECB592, то поймем, что скорее всего он записан в 16-ричной системе, так как присутствуют буквы. Продолжая вышесказанную мысль, давайте попробуем перевести ID карты в десятичную систему: получим 313548125586. Хм, ничего общего.
А если попробуем наоборот: DEZ 10 переведем из десятичной в 16-ричную? Получим: (0015512978)10 = (ECB592)16. Бинго, в яблочко, почти точное попадание. Осталось понять, что делать с 4900? А я отвечу - НИ-ЧЕ-ГО. В качестве первых 2-х байтов можно использовать любые значения, так как они не участвуют в идентификации. Можно их заменить, например на 0000, то есть получим ID карты 0000ECB592, которая также легко сможет открывать заветные двери (проверено).
Хорошо, с этим разобрались! А что делать со вторым числом? Там есть небольшая хитринка, но в целом ничего сложного: переводим отдельно число до точки из десятичного формата в 16-ричный, а потом аналогичные действия проводим с числом после точки. В итоге получаем:
(236)10 = (EC)16 (46482)10 = (B592)16
Получаем все тот же ID = ECB592.
Получается, в некоторых случаях чтобы склонировать карту не обязательно к ней прикладывать флиппера, проксмарк или иное схожее по функционалу оборудование - достаточно записать цифры. Следовательно, если вы любитель носить пропуск на груди, то вы наш первый “клиент” на “заимствование” электронного ключа.
Ну и в завершение домашнее задание: получите ID карты и DEZ 10 / DEZ 3.5C с оставшихся 2-х пропусков, изображенных на фото. Удачи и жду правильные ответы в комментариях.
🧠 Обязательно поделись с теми, кому это может быть полезно: 💬 Телеграм | 💬 Max | 📝 Хабр | 💙 ВКонтакте
Не смотря на весну, открываем “летний” сезон на балконе уже в мае! Давайте расскажу, что же изменилось за год, а также почему были применены те или иные решения.
Во-первых, я наконец-то провел свет. Теперь можно не прерываясь работать “от заката до рассвета” :)
Во-вторых, я прикрутил полки, куда аккуратно поместились объемные вещи. К ним, например относятся: ручной пресс, органайзер для аккуратного хранения мелочевки, рулоны с кожей (в свободное время занимаюсь кожевенным делом), лабораторник и многое другое.
Далее, стол обзавелся всевозможными покрытиями:
2-мя матами для резки формата А1 - на них режу кожу, а также провожу аппаратные исследования со встроенной функцией зафиксировать размеры устройств;
пробковая доска размером А1 - заглушает звуки ударов + можно использовать как основание-подложку при проделывания отверстий;
и, конечно, кастомный компьютерный “коврик” из натуральной кожи 0.5 см размерами 120 на 60 см - я думаю не нужно объяснять зачем он нужен.
Дед-телевизор заменен на новый полусовременный (матрица VA) изогнутый дисплей 34". К сожалению, подставка занимает половину рабочего стола, поэтому в скором времени заменю ее на кронштейн, чтобы пододвинуть монитор вплотную к стене, а также получить больше свободы в его позиционировании.
Одно из самых важных решений: вынес на улицу антенну, чтобы принимать чистый сигнал. Более подробней об этом, а также как я создал дома мини радио-лабораторию с 2-мя выносными антеннами расскажу в одной из будущих статей.
В качестве дополнительного бонуса - теперь можно погонять в сим-рейсинг, не стесняясь в громкости голоса и выражениях, когда тебя выносят в Т1…
Чего хотелось бы еще усовершенствовать aka планы на следующий год:
конечно же, утеплить балкон, чтобы рабочее место было постоянным, а не только летним решение;
купить/заказать стол во всю ширину стены, а также установить в нем дополнительные ящики (места много не бывает);
установить дополнительный свет под полками в направлении стола;
провести сетевой кабель до компьютера, чтобы пакеты не терялись по воздуху.
А как у вас обстоят дела в этом году? Делитесь фотками и расскажите про свои рабочие уголки и их особенности.
🧠 Обязательно поделись с теми, кому это может быть полезно: 💬 Телеграм | 💬 Max | 📝 Хабр | 💙 ВКонтакте
В Китае сделали настольного робота‑вайфу, которого можно поставить около ПК. Робот умеет двигать руками, крутить головой, реагировать на голос, жесты и касания, а также показывать мимику. При заказе можно выбрать ей внешность, одежду, голос и характер. Стоимость комплекта составляет $1400.
Представлен открытый проект "What Models?". Это онлайн-сервис, который показывает локальные модели, которые встанут на ПК без перегрузки ресурсов и будут работать стабильно. Нужно внести данные ПК — GPU, VRAM и RAM, и на выходе получается полный список моделей, включая названием ИИ-проекта, квантование, скорость и контекстное окно.
Чтение книг расширяет наш кругозор, заставляя мозги работать и восполняя пробелы в “белых зонах”. Сегодня в рубрике “что почитать” мы поговорим про книгу Алексея Усанова “Реверс-инжинириг встраиваемых систем”.
Алексей позиционирует свое творение как руководство по погружению в мир встраиваемых систем - от их первоначального анализа и получения прошивки до нейтрализации механизмов защиты от реверс-инжиниринга и модификации. В книге приводится базовый набор оборудования и ПО, с помощью которого можно проводить исследования большинства систем. Издание адресовано инженерам и разработчикам встраиваемых систем, а также студентам технических ВУЗов.
Структурно книга состоит из 6 глав, охватывающие различные направления программно-аппаратного хакинга: первичный анализ, получение прошивки, статистический и динамический анализы, механизмы защиты страиваемых систем и, в качестве дополнения, обустройство рабочего места исследователя.
Если говорить про автора, то Алексей более 15 лет занимается исследованиями встраиваемых систем и системной разработкой, является руководителем направления исследований безопасности аппаратных решений в компании Positive Technologies, а также аботал преподавателем на кафедре Информационная безопасность МГТУ им. Баумана.
Книгу я дочитываю, поэтому могу смело ее рекомендовать. Приобрести экземпляр можно напрямую у Издательства ДМК за 1749 рублей, но советую поторопиться, так как тираж у книги всего 200 экземпляров.
🧠 Обязательно поделись с теми, кому это может быть полезно: 💬 Телеграм | 💬 Max | 📝 Хабр | 💙 ВКонтакте
Прошлую суперпятницу я профилонил и ничего не набредил, попробую сейчас подкинуть темку: делает ли кто-то ещё контроллеры на ядре 80188? Взять этот вот концепт и довести до полной упоротости, угарности, а если прямо вот по-взрослому повезёт, то и до трудноуловимой «балдёжности»: 80188, «640 Кб хватит любому» (для ридера .TXT и .FB2 уж небось хватит!), ну и как-нибудь реализовать (может, даже софтово а-ля «Поиск») там крайне близкий идеологически к e-ink видеоадаптер, а именно — «Геркулес».
Да, это уже будет не гаджет для ретрогейминга. Золотой век — это VGA и DOS4GW, как минимум 80486 и хотя бы метра четыре памяти. Это будет почти чисто книжка (да и та довольно минималистичная, хотя, честно говоря, ни разу не видел, чтобы кто-то пользовался всерьёз на книжке чем-то сверх ридера .TXT и .FB2), но с небольшими опциями «ненормального ретро-программирования», ну, и запуска особо археологического софта, понимающего этого кота-геркула.
Да, это всё можно заэмулировать на микроконтроллере от вейпа. Но эмуляция… «балдёжности» в ней нет :( С Геркулом ещё можно смириться — «Поиск» является оправдывающим прецедентом, а вот ядро… ядро должно быть настоящее. Иначе исчезает красота. А ведь все подобные девайсы — это, по сути, явление более художественное, нежели прикладное…
Пару недель назад я попросил у вас помощи в вопросе предоставления нерабочей IoT-техники, старых роутеров, видеокамер и других умных устройств для проведения программно-аппаратных исследований. Честно говоря, я не ожидал, что так много людей откликнется и окажет неоценимую помощь.
Однако особую благодарность хочу выразить Валерию, который предоставил просто бессчётное количество исторических артефактов:
а также ряд других устройств, предназначение которых для меня пока остаётся загадкой 😂
Итого всё это «добро» весит около 10 килограммов и представляет собой настоящую историческую веху, в которую я, как олдфаг, вспоминающий интернет по талонам, с ностальгией готов окунуться. Валерий, очень рад познакомиться лично и ещё раз спасибо за предоставленное оборудование!
В общем, если раньше была проблема «Что тестировать?», то теперь она переросла в проблему «Когда тестировать?», потому что, даже если брать по два устройства в месяц, у меня уйдёт не меньше года на изучение всего этого добра. Но, честно скажу, это очень приятная проблема ;)
Если у вас есть предложения, с чего именно мне начать, - с радостью выслушаю ваши пожелания.
🧠 Обязательно поделись с теми, кому это может быть полезно: 💬 Телеграм | 💬 Max | 📝 Хабр | 💙 ВКонтакте
Как средненькая китайская видеокарта взорвёт мир 💥
Lisuan Tech стала первым китайским производителем, прошедшим сертификацию Windows Hardware Quality Labs (WHQL) компании Microsoft для своих графических процессоров, созданных по 6-нм техпроцессу. На этих GPU построена видеокарта Lisuan LX 7G100, выход которой планируется на фестивале распродаж «618» (18 июня). Почему это важно?
Видеокарта Lisuan LX 7G100 обладает весьма средней производительностью: сам разработчик сравнивает её с Nvidia GeForce RTX 4060 стоимостью 300 долларов. Но это первая пользовательская видеокарта, построенная на проприетарной китайской архитектуре TrueGPU. Фактически это четвёртая в мире архитектура для пользовательских видеокарт после Nvidia, AMD и, с недавних пор, Intel.
Сделать собственную архитектуру несложно — основатели Lisuan Tech уже разрабатывали её в имеющей богатую историю компании S3 Graphics. Только собственные чипы компании S3 проиграли рынок американской Nvidia и канадской ATI (позже была поглощена AMD). Поэтому важно, чтобы архитектура получилась конкурентоспособной! Lisuan Tech также заявляет, что видеокарта LX 7G100 совместима с сотнями топовых видеоигр.
Пока текущая модель имеет свои ограничения. Во-первых, Китай не обладает техпроцессом 6 нм, поэтому делает чипы на заводе тайваньской TSMC. Во-вторых, не зря вся партия будет распродана в розницу. Компания явно пока проводит бета-тестирование на потребителях и пытается узнать, стоит ли вкладываться в дальнейшую разработку собственной архитектуры.
Видеокарта Lisuan LX 7G100 — первый шаг к независимости Китая от американских производителей графических процессоров. Это пригодится как геймерам, так и профессионалам всего мира — для обучения ИИ и других задач. Если новые продукты будут удачными, а Китай сможет завершить свою шпионскую операцию по переходу на 2-нанометровый техпроцесс внутри страны, то видеокарты Lisuan Tech помогут обходить американские санкции и собьют цены на видеокарты во всём мире.
Тут на Авито всплыл Gemini PDA за 4.000 рублей в убитом состоянии. Кто-то криворукий порвал шлейф акб, утопил его, угрел процессор и сделал из прекрасного смартфона кирпич. В процессе диагностики обнаружил кз на вторичке, после снятия экрана с кп оказалось что и первичные шины питания в кз - а это уже последствия неграмотного прогрева процессора в формата бутерброда (шарики у него настолько маленькие, что их очень легко слипнуть если качать при прогреве, не говоря уже об ОЗУ).
Если повезло и после воды процессор выжил, а ушатали его прогревом - есть шансы что аппарат оживет и если да, то будет крутая статья с его оживлением, обзором, а я начну ходить с ним как с основным. Это же моя мечта!!!
Народное поверье, что все что дорого - значит качественно, не всегда является правдой. Аналогично можно сказать и про дешевый товар: не всегда он является одноразовым ширпотребом. Однако, в большинстве случаев это соответствует действительности: если цена высока, значит в оборудовании используются качественные и дорогие комплектующие, а также затрачены определенные человекочасы.
С момента покупки нового мультиметра UNI-T UT61B+ я горю желанием поменять родные щупы. Несмотря на китайское происхождение, у них минимальное сопротивление, а замеры они делают достаточно точно и быстро. Единственный существенный минус - их наконечники очень короткие и толстые, что накладывает определенные ограничения на их использование и измерения. Во-первых, когда мы имеем дело с плотной SMD-пайкой в ограниченном пространстве, в том числе с многоножечными чипами, производить измерения не только невозможно, но и опасно, так как можно “закоротить” плату. Во-вторых, на щуп нельзя прикрепить “крокодила”, например, для подачи точечного питания или имитации джампера.
Можно сказать, что проблема “высосана из пальца” и все, что мне нужно сделать - это сходить в магазин и купить подходящие комплектующие. Сказано - сделано: купил, принес домой, хотел начать работу и … не тут-то было. При первичной проверке щупов оказалось, что измерения на них скачут. Вроде качественный компьютерно-бытовой магазин на 3 буквы, а продали ерунду.
Хорошо, идем в синий маркетплейс и выбираем щупы с 36 тысячами отзывов и средней оценкой 4.8 (ну столько-то не накрутят же, верно?). “Оказалось, что показалась”, и замеры как прыгали, так и прыгают. При попытке вернуть товар даже продавец отказался их забирать обратно и предложил их оставить себе с выплатой небольшой компенсации. Я пару раз отказывался, но в итоге просто “забил”: теперь они лежат мертвым грузом и я не представляю, что с ними делать. Если посмотреть отзывы, очень много людей говорят, что провода работают отлично. Мне вот интересно: это мне так повезло или это “нелицензионные” провода и юни-т не хочет с ними работать ;)
В связи с этим я нуждаюсь в помощи и у меня к вам вопрос: посоветуйте, пожалуйста, хорошие провода для тестера, чтобы контакты были тонкими и длинными, с низким (желательно околонулевым) сопротивлением и подходящими под гнезда UNI-T. Заранее благодарю :)
🧠 Обязательно поделись с теми, кому это может быть полезно: 💬 Телеграм | 💬 Max | 📝 Хабр | 💙 ВКонтакте
Начал потихоньку разбирать то самое чудо-юдо из одного из прошлых постов. И, честно говоря, в этот раз оно решило не сопротивляться — на сайте производителя неожиданно нашлась вполне вменяемая документация. Причём не просто общие слова, а с техническими деталями и даже распиновкой.
Выяснилось, что всё довольно прозаично: красный — это KL.30, чёрный — земля, а белый — тот самый загадочный третий провод, который раньше вызывал больше всего вопросов. Им оказался KL.15 — не просто «ещё один плюс», а линия, на которую питание подаётся только при включённом зажигании. То есть, в отличие от постоянного питания на KL.30, этот провод живёт своей жизнью: есть зажигание — есть питание, нет зажигания — тишина: всё, что не должно сажать аккумулятор на стоянке, вешается именно туда.
В ходе изучения устройства я долго пытался понять, как же оно осуществляет связь с оператором: где GSM сим-карта или тут все по новомодной технологии Mesh? :) Ну или мне стоит искать дополнительный модуль связи где-то у себя под задним сидением? Но нет — всё оказалось куда компактнее. Если верить документации на УВЭОС, внутри вполне взрослый набор: GSM, UMTS и LTE в нескольких диапазонах, а тип SIM-карты – резидентная (несъемная) многопрофильная SIM-карта, установленная на печатную плату по SMD-технологии.
И действительно, если присмотреться, то “симка” у нас в форм-факторе WSON 8, и даже обведена соответственно. Поэтому, одним из следующих шагов может быть ее выпаивание и установка в полнофункциональный мобильный аппарат: узнать оператора связи, номер телефона, есть ли безлимитный интернет и звонки на отличные от экстренных служб номера. А то кто знает… ну вы поняли ;)
Про остальные составляющие расскажу в будущих постах, а вы пока можете делать ставки, что тут еще есть интересного.
🧠 Обязательно поделись с теми, кому это может быть полезно: 💬 Телеграм | 💬 Max | 📝 Хабр | 💙 ВКонтакте
Бывший разработчик Microsoft Дэйв Пламмер показал выполнение базовых принципов обучения современных языковых моделей на ЭВМ PDP-11, выпущенной 47 лет назад. Центральный процессор работает на тактовой частоте 6 МГц, а объем доступной оперативной памяти ограничен 64 КБ, но несмотря на эти рамки, на ПК была запущена модель, полностью написанная на ассемблере для архитектуры столь старой машины.
Суть эксперимента заключалась не в решении сложной когнитивной задачи, а в демонстрации «анатомии обучения». Перед моделью стояла цель — научиться выстраивать обратную последовательность из восьми цифр, алгоритм должен выявить структурное правило зависимости позиции выходного токена от входного, что является упрощенной иллюстрацией работы механизма внимания в больших языковых моделях (LLM).
Для адаптации алгоритма к столь ограниченным ресурсам потребовался ряд инженерных компромиссов. Итоговая модель содержит всего 1 216 параметров, а вычисления производятся с фиксированной точностью. Каждый такт процессора был оптимизирован для выполнения матричных операций без использования библиотек вроде PyTorch или CUDA. По данным видеозаписи эксперимента, процесс обучения занял примерно 350 итераций. На компьютере PDP-11/44, оснащённом платой кэш‑памяти, достижение 100% точности выполнения задачи по реверсированию последовательности потребовало около 3,5 минут. Для сравнения, более ранние версии кода на на аналогичном «железе» требовали для полного цикла обучения более шести часов.
Пламмер отдельно подчёркивает, что демонстрация не является попыткой принизить современные достижения в области ИИ. Напротив, она призвана показать, что принципиальная схема работы нейросети остаётся прежней и воспроизводимой даже на архаичном оборудовании. «Эта старая машина не мыслит в каком‑то мистическом смысле. Она просто выполняет арифметические действия, чтобы обновить несколько тысяч тщательно сохранённых чисел. В этом вся суть», — комментирует разработчик. По его мнению, ключевое различие между такой моделью и современными моделями уровня GPT заключается исключительно в масштабе: количестве параметров, объёме данных и доступной вычислительной мощности.
4 года назад я перешёл с винды на мак, подключил свой старый 2K монитор и вообще не понял прикола.
Монитор отлично работал с виндовым ноутом, но на маке всё поплыло. Текст мыльный, глаза уставали довольно быстро.
Я всё откладывал этот вопрос, а глаза продолжали страдать.
Мой новый 5К монитор
Наконец-то, взяв себя в руки, я пошёл в наш курский программистский чатик за советом. Умные люди рассказали про PPI у маков и посоветовали смотреть в одну из таких конфигураций:
4K на 24 дюйма
5K на 27 дюймов
6K на 32 дюйма
Если очень грубо, PPI — это плотность пикселей на дюйм.
Я решил взять 5K монитор и запустил исследование в ChatGPT, и он предложил мне 4 варианта:
Я человек простой: что дешевле, то и беру. Поэтому остановился на Digma PRO.
После 2К монитора, это просто сказка, смотреть одно удовольствие. Единственное неудобство — ножка не регулируется по высоте. Но сама по себе она более-менее высокая, так что с 14-дюймовым маком можно обойтись и без подставки.
Пока ждал монитор нашел 2 способа улучшить качество на 2K мониторе:
включить 2x масштабирование — тогда качество отличное, но всё огромное
установить BetterDisplay — специальную утилиту для мака для настройки монитора, и изображение становится чуть чётче, но всё ещё достаточно отстойное
Кстати, обзоры этих мониторов можно посмотреть здесь:
