Наткнулся тут на статейку, от, видимо, какого-то компьютерного мастера о файлах подкачки, ссд, и их вреде. Статья очень хорошая правдивая во многом, разбирает кое-какие мифы о файле подкачки и вообще видно что мужик разбирается.
Вот только довайте посчитаем: каждый день при обычной средненькой работе на файл подкачки может улетать от 100 до 1000МБ, возьмем средние 500МБ. Для страниц по 4КБ и свапу по 64КБ - 8000 записей. Читается оно оттуда реже и не факт что вообще читается, тк в свап чаще улетают фоновые службы. Округлим до 10-15 тысяч операций с диском в день. За 5 ЛЕТ ssd прогонит через себя 870ГБ и сделает 18 миллионов операций. О боже! Терабайт!
Но вот только самый дешёвый китай-бабай имеет ресурс в сотни терабайт (500-600ТБ обычно). И сама система при КАЖДОМ запуске тянет с диска от 1 до 3 гигабайт. Будем писать статью как система убивает ссд?
Свап нужно ставить всегда. Без него система будет работать, но мение эффективно чем с ним. Как минимум свап является такой "мусоркой" операционки, куда улетают данные всяких фоновых служб, которые скорее всего ниразу не потребуются. А некоторые программы, например, adobe могут вообще падать с out of memory.
Этот пост вышел ещё вчера в моем ТГК (который как-раз появился недавно). Всех жду там, там первым постом написано что как и где будет публиковаться, дальнейшая судьба этого хабра и тд.
Ребят, возможно пригодится тем кто пользуется trusttunnel vpn на компе. Надоело перебирать bat'ники подумал, сейчас с клодом на питоне можно что угодно сделать. Cобрал небольшую программку, она запускается из любой директории (с правами админа, иначе vpn не подключится). В папке необходимы файлы самого сервиса trasttunnel и конфиги (в инфо есть как их надо обозвать). Удобно что видно когда впн подключился, проверяет сразу ваше местоположение и ip. Есть переключение на англ язык. Возможность менять сервера. Виден лог подключения. Сделал для себя, но решил поделиться. Выложил по совету товарищей на github - https://github.com/mobitop/trusttunnel Хотя по мне - просто хотел поделиться. Могу залить исходный код, только не знаю как :) Всем добра!
Погонял llama.cpp на пяти NVIDIA CMP 90HX и сравнил layer split с tensor split.
Конфигурация:
5 × NVIDIA CMP 90HX по 10 ГБ
суммарно llama.cpp видит 49 383 MiB VRAM
4 карты подключены по PCIe x8
1 карта подключена по PCIe x4
применен rejoin15
модель - Qwen3.8-27B-Heretic
квант - Q8_0
размер GGUF - 26.62 GiB
параметров - 26.90B
llama.cpp build e107984
распределение по GPU - 1/1/1/1/1
все слои загружены на GPU
KV cache - F16, тоже на GPU
Flash Attention - auto
С tensor split картина получилась довольно интересная.
На пустом контексте генерация выросла с 23.76 до 31.93 tok/s. Это примерно +34%.
На 32K контекста - с 22.15 до 31.06 tok/s, то есть уже около +40%.
Для чистой генерации tensor split реально быстрее.
Но есть обратная сторона - prompt processing просел очень сильно.
На пустом контексте:
Layer - 1992.67 tok/s
Tensor - 268.46 tok/s
На 32K:
Layer - 1457.97 tok/s
Tensor - 246.84 tok/s
То есть обработка входного контекста в tensor split получилась примерно в 6-7 раз медленнее.
На 64K tensor-тест дальше не пошел - модель выгрузилась из памяти. Причину пока отдельно не разбирал, поэтому данные для tensor на 64K, 96K и 128K не привожу.
Layer split при этом нормально прошел весь тест до 128K.
Скорость генерации по мере заполнения контекста:
0K - 23.76 tok/s
32K - 22.15 tok/s
64K - 20.75 tok/s
96K - 19.53 tok/s
128K - 18.44 tok/s
То есть даже при 128K контекста dense-модель на 26.9B параметров в Q8 все еще работает со скоростью около 18.4 tok/s.
Prompt processing тоже падает постепенно, без резкого провала:
0K - 1992.67 tok/s
32K - 1457.97 tok/s
64K - 1136.52 tok/s
96K - 916.35 tok/s
128K - 724.86 tok/s
Для обычного чата tensor split может быть интересен, если контекст короткий, а ответы длинные. Там прирост с 24 до 32 tok/s ощущается.
Но если чат уже большой и модель каждый раз должна перерабатывать много входных токенов, выгода быстро начинает пропадать из-за очень медленного prefill.
Для кодового агента вроде Hermes я бы оставил layer split.
Агент постоянно читает файлы, получает куски исходников, и добавляет все это в контекст. В таком режиме скорость обработки входа важнее, чем дополнительные 8 tok/s на генерации.
Плюс layer split у меня стабильно работает вплоть до 128K, а tensor пока отвалился уже при переходе к 64K.
Итог пока такой:
короткий чат и длинные ответы - tensor split может быть быстрее
длинный чат - уже спорно
кодовый агент и большие проекты - layer split выглядит намного практичнее
Сами CMP 90HX тоже порадовали. Qwen3.8-27B dense Q8 дает около 24 tok/s на пустом контексте и около 18.4 tok/s на 128K.
После того как выкрутил вентиляторы на 100%, самая горячая карта держится примерно на 65 градусах.
Z.ai не доказала полную независимость Китая от Nvidia. Но кое-что что важное все же произошло
На прошлой неделе на OpenRouter появилась бесплатная анонимная модель под кодовым именем Ox Alpha. Без названия компании, пресс-релиза и привычного маркетингового разогрева.
За шесть полных дней она обработала 23,2 трлн токенов и стала самой используемой моделью на платформе — с отрывом в 2,3 раза от ближайшего конкурента.
26 августа Z.ai раскрыла карты: под именем Ox Alpha тестировалась её новая модель GLM-5.3-Flash.
Но самое интересное здесь не место в рейтинге и даже не цена. Весь трафик анонимного запуска, по заявлению Z.ai, обслуживался на китайских ИИ-ускорителях.
Ox Alpha занимает первое место на OpenRouter по числу обработанных токенов
1. Экономика сильных моделей меняется быстрее, чем кажется
На момент публикации миллион входных токенов GLM-5.3-Flash на OpenRouter стоит $0,075, выходных — $0,25. Для GLM-5.3 это $1,25 и $4,40.
Первая цена акционная, поэтому строить долгосрочную экономику только на ней не стоит. Но даже стандартный тариф Z.ai — $0,15 за вход и $0,50 за выход — заметно ниже стоимости большинства моделей сопоставимого уровня.
При этом на внутреннем Z.ai Code Bench v1.0 новая модель на максимальном режиме рассуждения почти сравнялась с Claude Opus 4.8: 29,0 против 29,5 балла.
Важно:Z.ai Code Bench v1.0 — закрытый тест самой компании. По состоянию на 30 августа его задания не опубликованы, поэтому результат нельзя независимо воспроизвести. Считать эти цифры доказательством одинакового качества не корректно.
То есть честная формулировка звучит не как «то же качество в десять раз дешевле», а так: модель уже находится в сопоставимом классе и стоит достаточно дёшево, чтобы её обязательно проверить на собственных задачах.
2. Низкая цена появилась не из воздуха
GLM-5.3-Flash — MoE-модель: всего в ней 320 млрд параметров, но при обработке каждого токена активируются только 18 млрд. Кроме того, в ней 45 слоёв против 92 у сопоставимой по общему размеру GLM-4.5.
Для работы с длинным контекстом объединили механизмы внимания:
линейное внимание обрабатывает локальные зависимости через состояние;
разреженное внимание находит релевантные фрагменты во всём контексте через отдельный индексатор;
IndexPool дополнительно сжимает четыре ключевых вектора индексатора в один.
По расчётам компании, по сравнению с GLM-5.3 это уменьшает вычисления механизма внимания примерно в три раза, а объём KV-кэша — в 4,4 раза на контексте до миллиона токенов.
Если убрать технические детали, смысл простой: модель тратит меньше вычислений и памяти на каждый запрос. Поэтому низкая цена здесь выглядит не только как субсидия для захвата рынка, но и как следствие архитектуры.
Конкуренция в ИИ всё заметнее смещается от гонки за «самую умную модель» к оптимизации всей системы: модели, движка инференса, памяти, сети и железа.
3. Китайское железо прошло проверку массовым инференсом
В течение всего анонимного запуска запросы к Ox Alpha обрабатывал крупный кластер китайских ИИ-ускорителей.
Для него Z.ai построила собственный стек инференса поверх SGLang: с разделением этапов обработки запроса, несколькими видами квантизации, оптимизацией обмена данными и отдельным планированием вычислительных пулов. Компания утверждает, что в результате производительность выросла втрое относительно первоначальной версии на том же оборудовании, а стоимость одного токена стала сопоставима с массовыми решениями на Nvidia.
Ещё одно важное уточнение: речь идёт об инференсе — обслуживании пользовательских запросов. Публичных доказательств того, что GLM-5.3-Flash была полностью обучена без оборудования Nvidia, пока нет.
Это различие принципиально. Обучить большую модель с нуля и обслуживать уже обученную модель в продакшене — разные по сложности и требованиям задачи.
Но результат всё равно значимый. Он показывает, что китайское оборудование уже способно выдерживать массовый трафик модели передового класса, а локальный программный стек — компенсировать ограничения отдельных чипов на уровне кластера.
Сингапурский национальный университет медицины совместно с партнёрами провёл закрытую демонстрацию серверов CL1 на живых нейронах. Главным преимуществом таких серверов станет низкое потребление — около 25 Вт, в результате стойка из 20 устройств требует от 800 до 1000 Вт — меньше, чем один типичный GPU-сервер.
Нейроморфные процессоры известны с момента начала изучения нейросетей — они выполняются в кремнии, но их особенность — большое количество соединений, чтобы имитировать живые нейроны. И нейросеть из них строится физически. Они действительно показывают низкое энергопотребление, но их архитектура плохо совместима с современными техпроцессами, поэтому в итоге изделия получаются несерийными, а значит — дорогими.
Живые нейроны — это возможность создавать начинку для серверов серийно. Их не создают, а выращивают из стволовых клеток — в результате не возникает этических и регуляторных вопросов. Идея интересная, и Сингапур славится передовыми исследованиями — ИИ, нейроинтерфейсы, квантовые технологии и т. п. Однако пока это научные исследования, учёные не проводили тестов, неизвестна не только производительность, но и точность работы, ведь живые нейроны нередко ошибаются.
Интересное направление, будем за ним следить, надеемся, это всё не закончится «Матрицей».
Наша команда потихоньку перебирается в новый офис и обзаводится дополнительным оборудованием. Среди новых "игрушек" у нас появился источник питания RIGOL DP932E, цифровой мультиметр DM3058E, осциллограф RIGOL DS1202Z-E, на подходе USRP-200 и еще более 50 позиций.
Среди давно ожидаемого оборудования, как бы это не казалось таким странным, являлся тепловизор и, в данном случае, наш выбор остановился на Verdo Ti3101. Тепловизор - вещь достаточно незаменимая и нужная в хозяйстве. Основная задача измерителя - найти неисправные элементы для их последующей замены и восстановления работоспособности устройства: подаешь 1-2 вольта и смотришь где греется - там и короткое замыкание.
Также тепловизор позволят проводить мини расследования/исследования: достаточно на несколько секунд взять в руки любой предмет и на нем на долгое время останутся ваши тепловые следы. Скажем так, если вы набираете пин-код на устройстве, его также можно попробовать вытащить с помощью тепловизора.
Ну и конечно же, тепловизор является основным "оружием" управляющих компаний, когда они проверяют не проложили вы у себя в квартире теплый пол используя трубы для батарей: на экране отлично видно где и как проложена инфраструктура.
Но меня поразил "побочный эффект" (если можно его так назвать) тепловизора, отчего я снова могу начать верить в приведений 😅 Ситуация в следующем: я находился в кабинете, стены которого выполнены из стекла. Стекло было прозрачным, но все равно, если присмотреться, можно было увидеть свое отражение. И тут я направляю тепловизор на свое отражение и ... оно явно и четко появляется на экране, да и еще с повышенной температурой. То есть еще раз: тепловизор принимает тепло моего отражения в стекле.
Физику процесса с коллегами мы кубатурили долго и пришли к вероятностному выводу, что все есть волны. Соответственно, волны тепла от моего тела частично отразились от стекла и попали на объектив тепловизора. Не знаю, насколько это истинна, но было жутковато. Коллеги, поможете нам в решении этой головоломки, почему так происходит?
🧠 Обязательно поделись с теми, кому это может быть полезно 💬 Телеграм | 💬 Max | 📝 Хабр | 💙 ВКонтакте
Как аптечная сеть «36,6» снизила ИТ-расходы в 1,5 раза после переезда на bare metal
Аптечная сеть «36,6» росла, а инфраструктура за этим не успевала. Аналитические расчеты требовали все больше мощности, а ядро сети держалось на двух коммутаторах Cisco с потолком 1 Гбит/с — в часы пик из-за этого могли сбоить аптеки. Бюджет при этом растягивать не хотелось.
Решением стал переход на bare metal в Рег.облако. Собрали инфраструктуру, которая оставила «36,6» полный контроль над железом и дала запас мощности для роста.
Что сделали:
перенесли больше 400 виртуальных машин за два месяца, без простоев в бизнес-процессах;
в основном ЦОДе — хосты на AMD EPYC с памятью DDR5 и три системы хранения;
заменили ядро сети: вместо упиравшихся в 1 Гбит/с коммутаторов Cisco поставили масштабируемое программное решение;
добавили серверы с GPU под большие языковые модели и резервный ЦОД с объектным хранилищем S3.
В результате расходы на инфраструктуру снизились в 1,5 раза, производительность кластера выросла в среднем на 40%, а ключевой расчет ускорился с 22 до 16 часов. Подробнее о технической реализации — в кейсе на сайте Рег.облака.
Все, что нужно знать про нового главу Apple — пожилая пользовательша принесла на ремонт Apple Cinema Display 2004 года выпуска, который сломался впервые за 22 года. Cinema Display был первым проектом в Apple, над которым работал лично Джон Тернус. Устройство всё ещё работает, но дисплей в последнее время не в лучшей форме.
Привет, Хабр! Я Дмитрий Емец, тимлид отельного поиска в Островке.
Как и многие, до какого-то момента я воспринимал локальные LLM как «свои»: модель скачана, компьютер уже куплен, API-ключ не нужен. Запустил — и работаешь.
Но с чем я сравниваю локальный запуск — с API или с нулём?
Решил прикинуть: привести оба варианта к одной метрике — стоимости 1 млн выходных токенов.
Сразу оговорюсь: это не сравнение качества моделей. Одинаковый объём генерации не означает одинаковое число решённых задач.
Розетка — не главное
Для расчёта беру домашнюю сборку с RTX 5080. Заявленное потребление видеокарты — 360 Вт, поэтому для грубой оценки закладываю 500 Вт на всю систему под нагрузкой.
Тариф — 10,4 ₽ за кВт·ч, верхняя граница из моих московских тарифов.
0,5 кВт × 10,4 ₽/кВт·ч = 5,2 ₽ в час.
Электричество стоит меньше шести рублей в час. Но API продаёт токены, поэтому важна скорость генерации.
Возьмём три условных сценария: 10, 20 и 40 токенов в секунду. Конкретная скорость зависит от модели, квантизации, размера контекста и движка.
Один миллион токенов при таких скоростях генерируется примерно за 28, 14 и 7 часов. Значит, электричество обойдётся в:
145 ₽ при 10 ток/с;
72 ₽ при 20 ток/с;
36 ₽ при 40 ток/с.
И это всё ещё не основная статья расходов.
Железо меняет картину
Моя сборка стоит около 370 тыс. ₽. Чтобы оценить её стоимость, предположим, что она куплена преимущественно ради локального инференса и амортизируется три года без учёта остаточной стоимости: 250 рабочих дней в году по восемь часов.
370 000 / 3 / 250 / 8 ≈ 62 ₽ в час.
При полной полезной загрузке амортизация на 1 млн выходных токенов составит:
около 1710 ₽ при 10 ток/с;
около 860 ₽ при 20 ток/с;
около 430 ₽ при 40 ток/с.
С учётом электричества получаем примерно 1860, 930 и 460 ₽ соответственно.
Расчёт предполагает, что все учтённые часы GPU действительно генерирует полезные токены. Если система простаивает, фактическая цена токена растёт. Если компьютер уже был куплен для других задач, наоборот, полную стоимость сборки относить на LLM некорректно: тогда имеет смысл считать только дополнительные расходы и стоимость занятого GPU-времени.
С чем сравнивать API
У провайдеров входные и выходные токены обычно оплачиваются отдельно. Для сопоставимости я беру только выходные токены. Время обработки входного контекста локально тоже не учитываю, поэтому для длинных запросов этот расчёт будет нижней оценкой.
По открытым тарифам порядок цен такой:
бюджетный сегмент (GPT-5.4 nano, Gemini 3.1 Flash-Lite) — 50–150 ₽ за 1 млн выходных токенов;
средний сегмент (GPT-5.6 Terra, Gemini 3.5 Flash) — 450–1000 ₽;
верхний сегмент (Claude Opus 5, GPT-5.6 Sol) — 1500–3000 ₽.
Цены округлены по официальным тарифам и курсу на 31 июля 2026 года.
Получается:
при 10 ток/с локальный запуск по цене попадает в верхний сегмент API — 1860 ₽;
при 20 ток/с он сопоставим со средним — 930 ₽;
при 40 ток/с начинает выглядеть конкурентно — 460 ₽, но только при высокой загрузке и без учёта различий в качестве моделей.
Когда локальный запуск оправдан
Локальная LLM не становится бесплатной только потому, что счёт за API не приходит. Главные параметры — стоимость железа, скорость генерации и загрузка.
Экономика может сойтись, если GPU уже куплен, регулярно используется и локальная модель решает нужную задачу не хуже доступной альтернативы. Если железо приобретено специально и большую часть времени простаивает, «свои токены» просто скрывают расходы внутри покупки.
Но цена — не единственный критерий. Приватность, офлайн-работа, предсказуемость и полный контроль могут оправдать локальный запуск даже без выигрыша в рублях.
Для ряда моих задач локальные LLM пока не выстрелили. В сложной разработке с большим контекстом быстро упираешься в объём памяти, а подходящее железо стоит несопоставимо дороже подписки за условные $20 в месяц.
А для вас локальная LLM уже стала рабочим инструментом — или пока остаётся дорогим хобби? Расскажите в комментариях.
Не устану повторять, что подключение ОТ и АСУТП оборудования к интернету является не самой лучшей идеей, равно как и использование беспроводных технологий для их управления. И если вы думаете, что это касается только корпоративной среды с их заводами и мануфактурами, то смею вас огорчить, что это не является истиной уже как последние несколько лет.
Умные дома раньше были предметами роскоши и гордости. Конечно, потратить несколько десятков или сотен тысяч на дорогущее оборудование для управления светом, климатом, охраной и мультимедией в автоматическом режиме дорогого стоит. Только раньше все эти помощники базировались преимущественно на проводных шинных стандартах, а не на радиоволнах.
Сейчас же ситуация кардинально изменилось. Правилом хорошего тона является LoRa или Wi-Fi (иногда и 433,92 МГц), быстрая установка, чистота и доступность из любой точки мира. Отчасти в этом виноваты сами потребители: устройства умного дома устанавливают в уже отремонтированные дома и квартиры, стены которых для прокладки кабеля никто штробить не хочет: тут и грязь, шум, да и дополнительный бюджет на работы и провода. Гораздо проще подключить чайник по LoRe к умной колонке и голосом его заваривать (кто правда воду наливать будет не сказано)).
Вот тут вот и кроется самая главная уязвимость: радиоволны выходят далеко за пределы вашей квартиры или дома и злоумышленник без особого труда, находясь в соседнем подъезде, меняет вам температуру на термостате "умной" батареи. И я сейчас не фантазирую, а рассказываю реальный кейс, когда мой друг купил себе такой обогреватель и при подключении и настройке нашел аналогичный у соседей (кстати, при подготовке данного поста я также нашел несколько чужих устройство в радиусе действия).
Самое распространенное приложение для управления домом является SmartLife, которое де-факто считается золотым стандартом бюджетных и средне-бюджетных "умных устройств". Если мы откроем программу, мы увидим, что оно умеет работать с розетками, светом и LED-лентами, датчиками движения, холодильниками, кофе-машинами, электрическими автоматами и еще с более 100 устройств. То есть теперь злоумышленник не только может удалить пару файлов у вас на компьютере и украсть данные карт, но и физически причинить ущерб, вплоть до летального исхода.
Почему я снова об этом заговорил? Буквально пару дней назад Ремонтяш выпустил новое видео, в котором обозревает китайский клон японского "умного" унитаза, выделяя все его удобства, красоту и функциональность. Однако, не смотря на то, что Ремонтяш достаточно хорошо разбирается в IT, проблема беспроводной безопасности как-то прошла стороной. Он только вскользь упомянул, что пульт работает на частоте 2,4 ГГц и является основным центром администрирования, включая настройки температуры воды. Поэтому, скажем так, я не готов доверить свое тело на откуп китайским инженерам и добросовестности соседей, которые случайно смогут подключиться к моему унитазу (про дружелюбный интернет с его пранками я думаю напоминать не стоит).
Так что теперь распространенное выражение из конца нулевых
я тебя по IP вычислю и надеру }|{0пу
не кажется уже и таким виртуальным. А вы что скажете: доверемся 2.4 ГГц или лучше все-таки по кабелю?
🧠 Обязательно поделись с теми, кому это может быть полезно 💬 Телеграм | 💬 Max | 📝 Хабр | 💙 ВКонтакте
Китайская память не снизила цены на рынке, но стала ценным активом 🌟
Китайская CXMT 27 июля вышла на Шанхайскую биржу и в рамках IPO привлекла 8,6 млрд долл. По итогам первого дня торгов её оценка составила около 464 млрд долларов — выше, чем у китайских гигантов Alibaba и Tencent, и даже американской Intel. Почему компанию оценивают так высоко и поможет ли она сбить цены на ОЗУ?
Китайская компания, по собственным данным, по итогам 2025 года заняла 8% рынка DRAM. И привлечённые средства планирует вложить в расширение производства. Но показательно, что падения цен на память не происходит, хотя даже Apple добивалась от Белого дома разрешения использовать память CXMT, чтобы решить проблему её дефицита.
Медиа отмечают, что стоимость 64-Гбайтного модуля RDIMM (серверной регистровой памяти) на чипах CXMT на китайских маркетплейсах составляет 2800 долларов, что сравнимо со стоимостью аналогичных комплектующих на микросхемах Samsung и SK Hynix. На американском Amazon можно купить такую же память Samsung даже на 400 долларов дешевле.
Это парадоксальная ситуация, учитывая, что ведущие производители памяти делают чипы по 2-нм техпроцессу на фабриках Samsung и TSMC, а китайцам приходится довольствоваться 7-нм производством SMIC. Теоретически более «толстый» техпроцесс должен приводить к большему размеру и энергопотреблению чипов, а также к меньшему выходу высокопроизводительных микросхем. Но CXMT не собирается из-за этого снижать цену. К ней привели санкции США и дефицит на рынке микросхем.
Из-за санкций США китайские производители памяти стали безальтернативными поставщиками для многих компаний. Дефицит полупроводников заставляет остальных покупателей мириться с недостатками китайской продукции. Убытки китайских производителей памяти из-за низкого выхода годных чипов покрывают дотации правительства Китая.
Пока на рынке ажиотажный спрос на память, снижения цен ждать не приходится. Но положительный фактор в IPO CXMT всё-таки есть. После расширения производства и освоения 2-нм технологии китайскими литографами у компании появится возможность покрыть дефицит на рынке, и цены наконец пойдут вниз.
Представлен открытый проект ODS (Osmantic Deployment System). Это проект, который превращает ПК в приватный ИИ‑сервер. Решение само определяет характеристики ПК, подберёт под них подходящую модель, скачает её и запустит локальный инференс:
все локально и приватно: можно работать с документами, кодом и другими важными данными;
через одну панель можно подключить голосовых помощников, агентов вроде Hermes, RAG, поиск, генерацию изображений и десятки других инструментов;
По роду своей деятельности нашей команде постоянно приходится сталкиваться с обходом физической безопасности: будь-то биометрия, СКУД или обычные “амбарные” замки. И как бы не казался большой металлический “кирпич” неприступной крепостью, вскрыть его (при этом вскрыть без повреждений) зачастую оказывается упражнением с низким уровнем сложности.
В рамках нашего очередного исследования, мы приобрели ряд навесных замков с биометрией по отпечатку пальца. И, очевидно, целью исследования мы ставили обход биометрии. В итоге, после детального разбора как аппаратной, так и программной части, мы нашли как минимум 2 негласных пути взлома.
Причиной вскрытия в первом методе, как можно наблюдать на видео, является слабая пружина запорной пластины, которая под действием перегрузки сдвигается и высвобождает наружную скобу. Как итог: прикладываем небольшую силу (например, удар) и замок открывается.
Второй путь - заложенный производителем бэкдор, который при наборе определенной комбинации на замке его просто открывает. Ужас начинается тогда, когда мы попробовали воспроизвести этот код на остальных образцах исследования: все замки имеют встроенную уязвимость (спасибо восточным партнерам за унификацию). В результате, 1-2 минуты и дверь открывается.
По понятным причинам, мы не будем публично раскрывать эксплойт, но уже уведомили об этом производителя и сделали запрос на присвоение CVE/BDU. Как говорится, ждем-с.
Кроме того, уязвимостью также может быть неправильный выбор материала замка (изучаем физику). Если запорная пластина выполнена из металла, подверженного намагничиванию, то отодвинуть ее можно с помощью простого магнита. Второе видео, скорее всего, является постановочным, но как вектор атаки его никто не отменял. К слову, этот метод был опробован первым в исследовании биометрических замков, однако инженеры предусмотрели такой вектор атаки: запорная пластина выполнена из дюралюминия и не подвержена действию магнита.
Подводя краткий итог, могу с уверенностью сказать, что выражение
Все замки от честных людей
появилось не просто так и действительно является правдой. Поэтому, выбирать инструменты или оборудование для организации защиты нужно с умом: злоумышленники думают не стандартно и не всегда идут напролом по предложенному пути.
🧠 Обязательно поделись с теми, кому это может быть полезно 💬 Телеграм | 💬 Max | 📝 Хабр | 💙 ВКонтакте
В нулевых среди геймеров было распространено поверье: мол чем больше памяти в видеокарте, тем она круче.
Конечно в нулевых объем VRAM уже особо не решал. Видяшки устаревали буквально за год-два, даже топовая GeForce 4 Ti уже в 2004 году почти полностью потеряла свою актуальность из за того, что новые игры активно использовали SM 2.0, а GF4 поддерживал только SM1.1.
Объем VRAM удваивался почти каждый год. В 2001 нормой было ~32МБ, в 2002-2003 чаще всего можно было встретить 64-128МБ, начиная с 2004'ого пошли видеокарты с 256МБ VRAM, а к 2010'ому 2ГБ DDR3 памяти получали уже бюджетки типа GT430. Примерно в 2013-2014 стремительный рост производительности и функционала десктопных GPU прекратился, благодаря чему старые видеокарты живут уже не год-два, а чуть ли не по 5 лет.
Однако откуда пошло это поверье? Из 80-х и 90-х! Дело в том, что первые видеокарты были исключительно 2D. Состояли они из знакогенератора, небольшого объема VRAM и RAMDAC. Знакогенератор занимался задачами вывода консоли в так называемом текстовом режиме (в нем работает DOS, Volkov Commander и т.п.), оперируя символами и атрибутами, в то время как RAMDAC выводил "выхлоп" знакогенератора на экран. При переключении в графический режим, RAMDAC переставал выводить "выхлоп" знакогенератора и отображал на мониторе так называемый буфер экрана (фреймбуфер).
От размера распаянной VRAM и зависело насколько большой и "цветастый" видеорежим может выдать RAMDAC (речь про VGA, EGA/CGA мы опустим) - бюджетные карточки с 512КБ VRAM могли рассчитывать на 8-битное (256 цветов) изображение в разрешении ~800x600 (но при этом 16-битное в 320x240), в то время как более дорогие модели с 2МБ могли выводить чуть ли не HD в 16 битах! Именно поэтому считалось что чем больше видеопамяти в видяхе, тем она круче.
Хотя конечно крутость 2D карточек определялась не только видеопамятью. Помимо VRAM, роль играла производительность "GPU" в видео режимах с большим разрешением и высокой битностью цвета (некоторые лагали, из за чего тормозили и игрушки - хотя процессор вполне вывозил), а в 90-х - поддержка DirectDraw.
Как мы с вами помним, первые видеокарты ничего не ускоряли (ну, кроме знакогенератора) и тупо выводили картинку на экран. Ее формированием занимался процессор. Но в 90-х появилось понятие видеоускориеля - видеокарты, которая может разгружать процессор путем выполнения базовых операций - рисование аппаратного курсора, быстрая отрисовка изображений на дисплей (блиттинг), рисование примитивов типа линий/прямоугольников и другие полезные операции. DirectDraw позволял использовать эти возможности без особого геморроя, оперируя простой концепцией "поверхностей", благодаря чему использовался в сотнях игр под Win9x. HoMM, Fallout, GTA, Warcraft - все эти игры юзали DD в качестве графического API.
После DDraw появились первые массовые 3D-видеокарты, а затем 2D стало частным случаем 3D. Именно поэтому большинство современных интерфейсов и 2D игр работает с использованием именно 3D-ускорителя.
Заключительная рубрика ИТ-кроссворда. Старт через 15 минут 🦖
В 12:00 по московскому времени открываем последнюю рубрику ИТ-кроссворда — «ML-железо». В публикации вас будут ждать вопросы об вендорах, подборе комплектующих и распределении вычислительных ресурсов.
👉 Отвечать на вопросы можно с 12:00 до 18:00 (МСК). Среди призов — комплекты эксклюзивного мерча Selectel и бонусы на аренду серверов.
Напоминаем, что бороться за первое место в общем зачете не обязательно, вы еще успеваете посоревноваться и выиграть призы, даже если ранее не подключались к игре! Победители и номинанты будут в каждой из четырех рубрик.
Экс-разработчик Microsoft Дэйв Пламмер показал, как миниатюрная копия двигателя Стирлинга может работать от тепловой энергии, выделяемой компьютером на базе процессора AMD Threadripper.
Элемент, представляющий собой двигатель Стирлинга, размещён на материнской плате в области процессора AMD Threadripper 3970X (32 ядра, 64 потока, архитектура Zen 2). Также можно увидеть, что для создания нагрузки на систему и выработки тепловой энергии используется Cinebench. В результате часть тепловой энергии преобразуется в механическое движение, за счёт чего работает поршень двигателя и вращается маховик.
Пламмер не настаивает на том, что использование такой конструкции способствует охлаждению системы. Также не озвучены конкретные температурные значения до и после использования модели двигателя Стирлинга. Тем не менее, этот эксперимент наглядно показывает, что даже компоненты материнской платы компьютера могут выделять немало тепловой энергии.
Неделю назад КиберËж проводил CyberWeekend (где там правда викенд они нашли в начале недели, я не знаю 😂) и, в том числе, пригласили меня побеседовать про Программно-аппаратный хакинг как одно из самых сложных и интересных направлений в кибербезопасности, объединяющее знания из программирования, электроники, сетей, встроенных систем и реверс-инжиниринга.
В рамках диалога мы с Павлом осветили такие темы, как: * Почему специалистов в этой области так мало и чем они занимаются на практике. * Почему искусственный интеллект пока не способен заменить экспертов по аппаратному хакингу: работа с реальными устройствами требует опыта, интуиции и нестандартного мышления. * Как после 2022 года изменились основные направления атак и почему всё больше внимания уделяется IoT-устройствам и объектам физической инфраструктуры. * Какие навыки стоит развивать уже сегодня тем, кто интересуется IT, электроникой и информационной безопасностью.
Могу с уверенностью сказать, что доклад будет полезен начинающим специалистам, студентам технических направлений и всем, кто хочет понять, как устроена одна из самых редких и востребованных профессий в сфере кибербезопасности.
Ну и конечно же, интервью можно легко посмотреть в 📺 ВКвидео.
🧠 Обязательно поделись с теми, кому это может быть полезно 💬 Телеграм | 💬 Max | 📝 Хабр | 💙 ВКонтакте
Выбираю консоль под GTA6, стоит ли брать Xbox X вместо переплаты за ps5 /5 pro?
Вот задумался я подготовиться к выходу эпохальной GTA, комп у меня есть отдельный, большой телек по акции и диван купил, а что выбрать из консоль-огрызков и понятно, и непонятно.
Вроде все берут ps5 либо proшку.
Но с другой стороны, глянул на Xbox X на Авито и не пойму хейта в сторону его:
Производительность X и обычной pro 5 одинаковая и на уровне эконом ПК. Proшка дороже раза в 1,5 а по факту , ну не 20, а 25 fps будет
Эксклюзивов PS5 как будто на момент 2026 почти нет и особо не будет.
На Авито Xbox X с какой-нибудь библиотекой стоит 30-35к ! PS5 / pro - ≈ 40/55к.
Так на боксе ещё обратная совместимость с кучей старых прикольных игр и игры дешевле, и можно брать сразу на pc/xbox 1 игру!
Среди радиолюбителей и SDR-энтузиастов самой желанной "игрушкой" является продукция компании Ettus Research (работающей под брендом NI). Их оборудование USRP: Universal Software Radio Peripheral, Универсальное программно-определяемое радиоустройство - представляет собой если не эталон, то близкий к идеалу образец программно-определяемого радио.
Цена у аппарата соответствующая: за самый бюджетный и уже устаревший USRP B200 компания просит $1.420 (~106.500 руб.), а его обновленная версия USRP B206mini-i стоит $1.820 (~136.500 руб.). Вместе с тем, за продвинутые устройства USRP серии Х можно вполне купить квартиру в ближнем Подмосковье - $51.360, что составляет примерно 3.8 миллиона рублей.
Если все-таки имеется желание и, самое главное, возможность приобрести USRP, я бы предложил заказать его напрямую через друзей из-за границы, так как Российские компании-импортеры устанавливают на них маржу в 2-2.5 раза. Самый дешевый ценник, который я нашел: компания из Екатеринбурга готова поставить USRP B200mini-i за 200.000 рублей, а распространенная сеть радиокомплектующих за абсолютно тот же SDR просит 269.300 рублей...
Но если нельзя, но очень хочется, то можно
На помощь нам в очередной раз приходят поднебесные партнеры: они "разработали" и выпустили на рынок SDR-устройство TZT B200-mini-i. Как заявляет производитель:
плата разработки радиочастотного программного обеспечения USRP заменяет Ettus B200Mini/B210, индекс производительности, соответствует импортированной версии, и ее стабильность лучше
Устройство полностью совместимо со всем программным обеспечением для оригинального Ettus USRP и в компьютере определяется соответствующе. Ценник тоже не может не радовать, который на всех доступных нам маркетплейсах стартует от 38 тысяч рублей, что бюджетно по меркам оригинального.
Что касается качества приема/передачи и чистоты сигнала - ничего не могу сказать, так как сам лично руками не "щупал". Интернет и видеохостинги тоже скупы на обзоры: нашел только 1 (одно) видео, в котором автор хвалит новомодное устройство за качество сигнала, а также Wiki AliExpress, в котором обозревают фактически свой же продукт.
В общем, тут на личное усмотрение, готовы ли вы за китайскую копию отдать 40 тысяч рублей. Лично я уже намучился с аналогом HackRF, с его шумами и кривым приемом, поэтому лишний раз не хочу портить себе нервы. В данном случае я бы посоветовал немного поднакопить, и взять оригинал того же LimeSDR или BladeRF.
🧠 Обязательно поделись с теми, кому это может быть полезно 💬 Телеграм | 💬 Max | 📝 Хабр | 💙 ВКонтакте
Вот скажите, вы когда-нибудь задумывались, что колеса автомобиля можно взломать? И я сейчас не говорю про "баллоник", домкрат и десяток кирпичей. Возможно для кого-то сейчас будет откровением, но современное колесо это не только металлический диск и резиновая шина, а еще и система TPMS, работающая на частотах 315/443 МГц. Давайте разберемся, что это такое и зачем это вообще нужно.
TPMS - это Tire Pressure Monitoring Systems, что в переводе "Система мониторинга давления в шинах", предназначена для предупреждения водителя о критическом падении давления шин через приборную панель. Изначально система была разработана после серии трагических аварий с участием Ford Explorer и шин Firestone в конце 90-х, когда низкое давление приводило к перегреву, разрывам покрышек и последующим переворачиваниям автомобилей на высоких скоростях. И по сути, введение системы TPMS было реакцией правительства США, издавшее в 2000 году TREAD Act (Transportation Recall Enhancement, Accountability and Documentation), который обязал автопроизводителей оснащать автомобили вышеназванной системой для повышения безопасности, снижения расхода топлива и уменьшения износа покрышек.
Существует 2 типа работы TPMS. Первый, он же "Непрямой мониторинг" использует датчики ABS-системы для контроля скорости вращения колес: при падении давления диаметр колеса уменьшается, оно начинает вращаться быстрее остальных, система фиксирует эту разницу и выдает предупреждение. Но нас интересует второй тип: "Прямой мониторинг". В данном случае датчики установлены в каждом шине (обычно на клапане), измеряют давление и температуру, и передают данные по радиосигналу (обычно на 315/433 МГц) на бортовой компьютер автомобиля. И вот тут вступает в игру SDR со всеми его прелестями ;)
Автор доклада (Stephen Pote) решил проэксплуатировать TPMS и собрал систему наблюдения на основе RF с использованием радио данных. В своей лаборатории он использует микроконтроллеры ESP32 и модули CC1101 для создания сети приемников, которые обнаруживают эти сигналы и отслеживают движение автомобилей. В качестве возможного применения Стивен указывает на управление воротами (разрешение проезда только известным автомобилям с оповещение пользователя по электронной почте или SMS), отслеживание транспорта и картирование маршрутов, контроль потока транспорта вокруг границы участка, а также предупреждение при обнаружении непроверенного автомобиля и отслеживание паттернов движения во времени.
Со своей стороны я вижу атаку типа социальной инженерии, что если необходимо остановить автомобиль (например, с важным лицом компании), можно подать более мощный сигнал о пробитии колеса. Ну а дальше зависит от целей и задач нарушителей, например, передать забытые в офисе документы.
Более подробно в докладе автора, а мы после просмотра можем подискутировать в комментариях на предмет ценности данного исследования.
🧠 Обязательно поделись с теми, кому это может быть полезно 💬 Телеграм | 💬 Max | 📝 Хабр | 💙 ВКонтакте
Когда мы слышим истории про взлом высокотехнологического оборудования или АСУТП промышленного предприятия (например ядерного реактора как это произошло со Stuxnet), способного вывести из строя города и страны, мы невольно подразумеваем правительственный след. Однако, как покажет следующая история, пара малоизвестных специалистов по программно-аппаратному хакингу практически в домашних условия способны положить большую часть IT инфраструктуры чуть ли не всего мира.
9 июня 2026 года Вера Менс (Vera Mens) из TEAM82 опубликовала большое исследование по атаке на источники бесперебойного питания (ИБП) от известной компании Vertiv. Коллега выявила 2 критические уязвимости в сетевых картах вендора, каждое с оценкой 9.8 баллов по шкале CVSS: CVE-2025-46412 - обход аутентификации, позволяющей атакующему получить доступ к оборудованию через Web-интерфейс; CVE-2025-41426 - переполнение буфера, позволяющее выполнить произвольный код на уяязвимом устройстве.
Главна проблема кроится в том, что вышеназванная компания является чуть ли не монополистом в поставке ИБП во все западные ЦОДы. С учетом того, что бесперебойники обеспечивают нормальную работу оборудования в случае отключения электроэнергии, а также защищают системы от скачков и падений напряжения и позволяют безопасно завершать работу, управление данным девайсом ставит под угрозу доступность и целостность инфраструктуры.
Не могу не обратить внимание на этический аспект команды TEAM82, которые перед публикацией статьи связались с вендором и передали все наработки. Компания Vertiv приняла отчеты, подтвердила наличие уязвимостей и выпустила патчи для уязвимых плат: Liebert RDU101 (патч v1.9.1.2_0000001) и IS-UNITY (патч v8.4.3.1_00160). К счастью, эксплойты не опубликованы, так что кто еще не успел обновиться - могут не переживать за скрипт-киди и веерные проверки на доступность.
Не устану посторять это каждый раз: не используйте интернет и беспроводные технологии на объектах АСУТП. Исключительно изолированный внутренный контур с доступом по проводам.
🧠 Обязательно поделись с теми, кому это может быть полезно: 💬 Телеграм | 💬 Max | 📝 Хабр | 💙 ВКонтакте
Зачем SpaceX сдала Google ИИ-серверы за 1 млрд долларов в месяц?
Перед IPO SpaceX стали известны многие подробности о новой объединённой компании (SpaceX, Starlink, xAI). Какие-то из них компания вынуждена раскрыть из-за желания стать публичной — например, убыток в 5 млрд долларов в 2025 году. Но сделку с Google, скорее всего, SpaceX заключила перед IPO специально, чтобы показать источник постоянного дохода. Однако сделка вызывает вопросы о конкурентоспособности собственной LLM-модели Grok.
SpaceX сдала вычислительные мощности с GPU Nvidia компании Google для работы ИИ-модели Gemini. Сделка заключена на срок с октября 2026 до июня 2029 года. Стоимость аренды составит 920 млн долл. в месяц, а за весь срок суммарная арендная плата может достичь 30 млрд долл. при выполнении SpaceX необходимых условий.
Сдаваемые вычислительные мощности относятся к суперкомпьютеру Colossus 1 компании SpaceX. Они включают 110 000 видеокарт Nvidia. Для Google эти вычислительные мощности важны в борьбе с дерзкими новичками — OpenAI и Anthropic, которые планируют провести триллионные IPO и на полученные средства, вероятно, расширить доступные вычислительные мощности и улучшить свои LLM-модели.
Ранее Anthropic также заключила сделку со SpaceX на доступ к её вычислительным мощностям до 2029 года за 1,25 млрд долларов в месяц.
Получается, что SpaceX не может загрузить вычислительные мощности задачами по развитию собственной LLM-модели Grok. Зато ей нужно показать источники дохода перед IPO, и в результате компания распродаёт дефицитный доступ к GPU-картам. В результате конкуренты xAI продолжат развивать свои модели и увеличат отрыв.
Почему в этом может быть смысл? Компания SpaceX не производит GPU-карты Nvidia и не может быть их долговременным поставщиком, то есть не может строить на этом долговременную модель бизнеса. Зато компания Илона Маска купила долю в Intel и к концу текущих контрактов может надеяться пересадить арендаторов на будущие ИИ-чипы X1, созданные совместно с Intel.
Более футуристический план — SpaceX на днях представила спутник A1 для вычислений в космосе. Пока это просто картинка, но если Илону Маску в очередной раз удастся сделать невозможное, то SpaceX сразу превратится в поставщика инфраструктуры для ИИ и тут-то сможет «заработать на лопатах», точнее на поставках вычислительных мощностей для ИИ на орбите.
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
