Процессоры архитектуры  сверхдлинного машинного слова (VLIW - Very Long Instruction Word) относятся к специфическим классам архитектур, прямо нацеленным на использование внутреннего параллелизма в алгоритмах (программах), причём параллелизм этот анализируется и планируется к рациональному использованию при вычислениях на программном уровне; собственно аппаратная часть освобождается от процедур распараллеливания  (и поэтому должна стать проще и экономичнее использующих внутреннее распараллеливание).

VLIW-подход основан на идее загрузки во входной буфер процессора одновременно набора (bundle) допускающих параллельное выполнение  машинных команд и исполнения этого ряда команд аналогично единой команде в процессорах классической архитектуры. VLIW-процессоры реализуют параллелизм уровня ILP (Instruction-Level Parallelizm, параллелизм уровня машинных инструкций) и SMP (Symmetric MultiProcessing, системы с общей памятью)   идеологему работы с оперативной памятью. Несмотря на выпуклое преимущество (программным путём дешевле реализовать сложные процедуры параллелизации), работа VLIW-процессоров сопряжена с известными проблемами. Среди них называют статичность полученных планов параллельного выполнения и проблемы с излишней неравномерностью времени доступа к оперативной памяти разных вычислительных ядер   (временна́я антиплотность кода,   следствием является резкое снижение производительности из-за неизбежности  определять время выполнения всей связки команд сверхдлинного слова по продолжительности наиболее длинной из них).

Привет! Меня зовут Дима и я веду канал про соревновательный МЛ. Недавно мы выиграли приз в довольно престижном соревновании и я сделал обзор всех лучших решений

Хочу вам рассказать о Open Problems, где не удалось взять золото, но все равно все очень довольны, ведь мы взяли 13 место и специальные приз жюри, который позволил нам выступить на NeuralIPS.

Начнем с краткого описания соревнования:

Компания-организатор занимается тем, что пытается оптимизировать проведение дорогостоящих экспериментов с препаратами на живых, но отделенных от самих созданий клетках 🧪 (in vitro) 🧪. У клеток много разных типов и препарат лечащий одну клетку мог спокойно убить все клетки другого типа в том же организме. Взяли много таких экспериментов, в том числе контрольные. Можно увидеть на картинке подробности того, как проводился тест

Если вы полагаете, что фундаментальные исследования всегда скучны и с трудом находят применение на практике, то прочитайте эту статью. Старший научный сотрудник нашей лаборатории Сергей Муравьев, занимающийся автоматизацией решения задач кластеризации, рассказывает о собственном проекте, у которого, кажется, есть всё, что только можно пожелать: научная фундаментальность, хитрые задачи на пути к цели, а также впечатляюще широкие возможности применения.

Источник изображения: commons.wikimedia.org

Почему это круто

Кластерный анализ неформально можно определить как разбиение множества объектов так, чтобы похожие объекты попали в одно и то же подмножество, а объекты из разных подмножеств существенно различались. От обычной классификации по заданным признакам кластерный анализ отличается тем, что не алгоритм, а человек выявляет критерий кластеризации данных. Эта задача относится к классу «обучения без учителя» (англ. unsupervised learning), так как размеченного набора данных или какой-то заведомо известной информации о нём не предоставляется.

У задачи кластеризации нет общепризнанного математически корректного определения. Дело в количестве разнообразных применений: в маркетинге для сегментирования целевой аудитории, в медицине для классификации болезней, в рекомендательных системах при организации баз данных для поисковых запросов, при изучении социальной стратификации, для сегментирования изображений и распознавания образов, при обнаружении и сегментации артефактов различных периодов в археологии и много ещё для чего.

Сложность алгоритмов - это ключевой аспект при проектировании и создании веб-приложений, особенно при работе с большим объемом данных или выполнении вычислительно сложных операций. Понимание, как оценивать сложность алгоритмов, помогает принимать обоснованные решения в выборе алгоритмов и структур данных, а также оптимизировать производительность своих приложений.

Сейчас мы рассмотрим, почему знание сложности алгоритмов является важным навыком для разработчика, какие методы используются для оценки сложности, и какие практические применения можно найти для этого знания при создании веб-приложений. На тему сложности алгоритмов часто задаются вопросы на техническом собеседовании. Поэтому я настоятельно рекомендую не пропускать это видео.

Быстрое освоение космического пространства столкнулось с проблемой, связанной с недостаточной эффективностью современных ракетный двигателей.

В качестве решения этой проблемы предложена концепция реактивного двигателя на новых принципах работы, использующий комбинацию известных физических законов и обладающий преимуществами перед известными типами реактивных двигателей.

Статья представляет собой результаты испытания трёх модификаций реактивных двигателей на новых принципах работы и их анализ. В статье рассмотрены физические принципы работы реактивного двигателя на новых принципах, его преимущества и проблемы, возникающие при его создании.

Публикую первую главу лекций по теории автоматического управления, после которых ваша жизнь уже никогда не будет прежней.

Лекции по курсу «Управление Техническими Системами», читает Козлов Олег Степанович на кафедре «Ядерные реакторы и энергетические установки», факультета «Энергомашиностроения» МГТУ им. Н.Э. Баумана. За что ему огромная благодарность.

Данные лекции только готовятся к публикации в виде книги, а поскольку здесь есть специалисты по ТАУ, студенты и просто интересующиеся предметом, то любая критика привествуется.