Процессоры

В прошлую пятницу я объяснял джуну, почему его код на отсортированном массиве работает в шесть раз быстрее, чем на неотсортированном. Тот же массив, тот же алгоритм, и те же данные. Просто в другом порядке. Джун смотрел на меня как на сумасшедшего и, честно говоря, я его понимаю.

Потому что ответ звучит безумно: процессор внутри вашего ноутбука постоянно пытается предсказать будущее. Буквально. Он гадает, какая ветка if выполнится ещё до того, как условие будет вычислено. И на отсортированных данных ему угадывать проще.

Ну, давайте разбираться.

В последние годы производители процессоров постоянно балансируют между желанием выжать максимум скорости и необходимостью держать энергопотребление в разумных рамках. Intel, как один из лидеров рынка, пробовала разные подходы, чтобы оставаться конкурентоспособной в мире, где задачи становятся все сложнее и разнообразнее.

После нескольких лет экспериментов компания сделала неожиданный поворот. Вместо того чтобы продолжать усложнять конструкцию чипов, она представила линейку, где все ядра снова стали одинаковыми. Это возвращение к старым принципам выглядит как шаг назад, но на деле может оказаться продуманным, рациональным решением для определенных задач. Давайте разбираться.

В этой подборке несколько новых устройств разного уровня. Есть компактные платы на CM5 и RK3588 с упором на сеть и простые задачи. А есть мини-ПК на Strix Halo и Panther Lake с поддержкой до 128 ГБ памяти, быстрыми накопителями и встроенными ИИ-ускорителями. По этим моделям хорошо видно, насколько разными сейчас делают компактные системы: от базовых до вполне производительных конфигураций. Что ж, поехали!

Миф про O(1)

Говорят, что хэш-таблицы обеспечивают поиск за O(1) — константное время, вне зависимости от размера. В теории они идеальны.

На практике я сталкивался с тем, что производительность хэш-таблиц оказывалась ниже, чем у линейного поиска по массиву.

Я оптимизировал таблицу символов для компилятора. Таблица символов использовала хэш-таблицу с 1024 бакетами, и у нас было примерно 500 символов. Расчёты выглядели отлично: средний размер бакета = 500/1024 ≈ 0,5, поэтому большинство операций поиска должно выполняться за один запрос.

Но профилировщик рассказал иную историю...

В конце 2020 года я купил MacBook Pro 13 на процессоре Apple M1, очень хотелось испытать процессоры на архитектуре ARM. Почти сразу на чипе Apple M1 был найден вычислительный блок для матричных операций Apple AMX. Для Apple AMX не было документации, он не использовался в Apple Accelerate, но несколько энтузиастов занимались реверс-инжинирингом и анализом производительности ("https://github.com/corsix/amx"). 

В 2024 году вышли компьютеры на базе семейства процессоров Apple M4, у которых блок AMX задействован для выполнения инструкций из Scalable Matrix Extension 2 (сайт ARM недоступен в РФ) (ARM SME2). 

В статье рассмотрим использование расширения ARM SME2 на примере умножения заполненных матриц. Увидим, как выжать максимум из процессора и получить прирост производительности в десятки раз.

Статья посвящена микроконтроллерным системам управления преобразователями частоты для электроприводов на базе асинхронных электродвигателей. Приводится описание российского микроконтроллерного блока управления БУПЧ, который входит в состав преобразователей частоты концерна «Русэлпром»: его технические характеристики, особенности, преимущества и недостатки по сравнению с западными аналогами. Рассматривается преобразователь частоты мощностью 1,67 МВА, управляемый блоком БУПЧ, который является базовым преобразователем частоты для судовых систем электродвижения концерна «Русэлпром».

Привет! Я Константин Павлов, старший инженер по разработке СнК в компании YADRO. В этой статье я поделюсь опытом, полученным нами при прототипировании подсистемы PCI Express на ПЛИС.

Прототипирование здесь — это когда мы берем код на SystemVerilog, предназначенный для запуска исключительно на ASIC, и далее через минимальные воздействия адаптируем его, чтобы запустить на FPGA. Зачем это нужно? Дело в том, что производство ASIC занимает очень много времени, а ошибки крайне дороги. Поэтому, чтобы дать возможность программистам отлаживать код, писать драйверы, настраивать систему, причем гораздо раньше, чем реальный чип будет произведен, — для этого и делают ранние прототипы на ПЛИС.

Я перечислю стандартные этапы прототипирования, а затем подробно остановлюсь на более интересных приемах работы с кодом, которые нам пришлось применить.

Совсем недавно вышла Resident Evil: Requiem, которая сейчас вовсю хайпует. Капкомовцы, конечно, молодцы: умеют в сотый раз рассказать то же самое, что было в прошлых играх. К сюжету и контенту в целом есть вопросы. Для номерной части серии игра коротковата и ей не хватает эпичности (особенно в финале). Хотя назвать игру плохой язык все же не повернется.

Но вот с точки зрения визуальной части эта игра — просто конфетка. Во время прохождения вы будете наслаждаться графикой, игрой света и поражаться, насколько же красивыми стали игры. Каждую локацию хочется нарезать на скриншоты и детально рассматривать. Естественно, тут пригодится видеокарта помощнее.

Мы уже рассказывали о том, как видеокарты изменили киноиндустрию. Пришло время поговорить о них на примере игр.

AI - не микроархитектор, не проектировщик и не верификатор. Это все-лишь гламурный поисковик уже решенных и опубликованных задач. Именно такой вывод следовал из предоставленных мною на конференции SNUG Silicon Valley 2026 фактов как десятки студентов мучали ИИ чтобы решить мои задачки. Одну задачку ИИ решил лишь через полгода после выкладывания решений в интернет, другую за два месяца, потом пошла третья. При этом задачки были довольно банальные - мы в Самсунге даем делать такие статические конвейеры с контролем потока данных практикантам.

Вот постер, сопровождающий мою статью:

В прошлом месяце Intel обновили линейку CPU для рабочих станций и представили семейство Xeon 600 на архитектуре Granite Rapids — очередная попытку конкурировать с AMD. А еще «синие» продемонстрировали серверные процессоры Intel Xeon 6+ Clearwater Forest. Но и это не самое интересное...

Привет, Хабр! На связи Сергей Ковалёв, менеджер выделенных серверов в Selectel. В новом дайджесте собрал самые интересные новости за февраль — от процессоров и GPU до дисков и сетевого оборудования. Подробности под катом!

Ученные Сиднейского университета создали прототип нанофотонного процессора для искусственного интеллекта, который обрабатывает данные с помощью света вместо электрического тока. В ходе экспериментов чип успешно классифицировал десятки тысяч медицинских изображений с точностью до 99 процентов. Новая архитектура выполняет вычисления за пикосекунды (триллионные доли секунды), полностью исключая проблему тепловыделения, и демонстрирует альтернативу перегревающимся кремниевым серверам современных дата-центров.

Год назад я приобрел ноутбук категории Copilot+ PC с процессором AMD Ryzen AI 9 HX 370. Тогда такие устройства были в новинку, да и сейчас не сильно распространены. Прошло достаточно времени и теперь хочу рассказать о том, что из себя представляют устройства такого типа.

Статью можно разделить на две части. Сначала расскажу об опыте использования Copilot+ PC и его функций в рамках Windows 11, а потом углубимся в NPU, разберемся что оно из себя представляет и даже проведем тестирование с запуском LLM.

Процессор AMD K6-III под кодовым именем Sharptooth вышел в феврале 1999 года в версиях на 400 и 450 МГц и стал очередным шагом в развитии линейки K6. Он появился в то время, когда Intel уже ушла от Socket 7 к Slot 1, а AMD продолжала развивать старую платформу и старалась выжать из нее максимум. Сам процессор по архитектуре мало отличался от K6-2, но получил встроенный кэш второго уровня, который заметно ускорял работу системы. Благодаря этому компьютеры на Socket 7 еще некоторое время оставались вполне приемлемым, недорогим вариантом для дома и офиса. Что ж, давайте вспомним «ветерана».

В этом тексте я покажу, что можно сделать, если у вас закончились все аппаратные таймеры в микроконтроллере.

В ARM Cortex-M процессорах помимо SysTick есть еще один 32 битный таймер по имени DWT. Этот таймер увеличивается на 1 каждый тик ядра.

Как же воспользоваться этим ядерным таймером?

На конференции Morgan Stanley в начале 2026 года представители AMD и Intel рассказали, что спрос на серверные процессоры вырос сильнее, чем они ожидали. Одной из причин называют распространение агентных систем искусственного интеллекта. В таких системах CPU отвечает за логику работы: распределяет задачи, следит за зависимостями и координирует вычисления, которые выполняют GPU. Поэтому при строительстве новых дата-центров компании увеличивают количество CPU в кластерах и стараются заранее договориться о поставках, заключая долгосрочные контракты. В статье разберем ситуацию и посмотрим, что там за динамика спроса на чипы.

Десятилетиями планета живёт в единой технологической парадигме: дизайн архитектуры разрабатывается в Калифорнии, станки собираются в Нидерландах, кремний “печатается” на Тайване, а финальная сборка происходит в Китае. Цепочка производств кажется вполне логичной и незыблемой. 

В результате люди по всему миру, вне зависимости от локации пользуются одними и теми же продуктами: одинаковые процессоры в наших смартфонах и электронике, та же самая оперативная память в ПК и ноутбуках, дата-центрах, умных автомобилях и т.д. В общем мир связан единым технологическим стеком, и по всей планете бьются одни и те же кремниевые сердца.

А теперь давайте представим, что мир раскололся надвое: на разных сторонах света идёт полный цикл производства технологий, с совершенно разными архитектурами, которые между собой не особо совместимы (если совместимы вообще). С одной стороны привычные стандарты x86 и ARM, с другой разработки на базе архитектуры RISC-V.

Азиатский смартфон не сможет подключиться к европейскому облаку. Код, написанный в Берлине, откажется запускаться на серверах в Шэньчжэне. Получится два разных мира, которые постепенно будут изолироваться друг от друга. Жутковатый мир, правда..?

Если серьезно задуматься и проанализировать ситуацию вокруг технологических барьеров, которые уже существуют, можно предположить, что у такого сценария есть потенциал. И чтобы разобраться, насколько реален сценарий разделенного мира, предлагаю разобраться в ряде фактов.   

Помните момент, когда вы впервые попробовали ChatGPT или GitHub Copilot? У меня это было похоже на взрыв: привычные процессы рухнули, а на их месте начала формироваться новая реальность. ИИ не просто ускоряет работу — он заставляет переосмыслить сам подход к хранению и обработке информации.

Раньше я, как и многие, хранил готовые документы: Word‑отчёты, PowerPoint‑презентации, схемы в графических редакторах. Потом пришёл момент, когда я поймал себя на мысли:

«Почему я трачу время на поддержание десятков копий одного и того же текста? Почему не хранить „исходники“, а документы генерировать по мере необходимости — как сборку кода?»

Так родилась концепция, о которой я хочу рассказать.

«Простота — требование, необходимое для обеспечения надёжности», — Эдсгер Дейкстра

Невидимая структура данных

В каждой программе используется стек — стек вызовов. Каждый вызов функции записывает в стек кадр, каждый возврат извлекает его. Он настолько фундаментален, что мы редко о нём задумываемся.

Но когда нам нужен собственный стек или очередь, крайне важно правильно выбрать реализацию.

Однажды я отлаживал вылет прошивки во встраиваемой системе RISC-V. У системы был планировщик задач, использующий очередь для управления ожидающими задачами. При большой нагрузке система вылетала с переполнением стека.

Переполнение стека? Очередь должна была находиться в куче, а не в стеке.

Проблема заключалась не в самой очереди, а в том, как она была реализована. Для очереди использовался связанный список, и каждый вызов malloc() выполнял распределение из пула памяти, делившего пространство со стеком. Под нагрузкой очередь разрасталась, пул фрагментировался и рано или поздно стеку не оставалось места для роста.

Как же мы устранили проблему? Заменили очередь на основе связанного списка кольцевым буфером — очередью на основе массива фиксированного размера, получив при этом отсутствие динамического распределения, предсказуемое использование памяти и десятикратный рост скорости.

Привет, Хабр! Меня зовут Антон Осетров, я разрабатываю СнК в компании YADRO. Раньше я проектировал отказоустойчивые бортовые вычислители, а также испытывал в лаборатории микросхемы. В этой статье я расскажу, что такое DFT, зачем это нужно, а также сравню популярные архитектуры, с помощью которых DFT реализуют на FPGA.

Автор блога о ретро-компьютерах The Silicon Underground Дэвид Л. Фаркуар напомнил об истории Am386 — клона процессоров Intel, который AMD выпустила в 1991 году и которому исполнилось 35 лет.