Российский нейрочип от НТЦ «Модуль» НИИАС строит для РЖД комплекс «ЧИЖ», который сшивает картинку с четырёх камер и ищет объекты на путях. Держалось всё на Jetson Nano, а в марте 2022-го NVIDIA с российского рынка ушла. Подобрали отечественную замену, запустили и увидели, что Jetson быстрее примерно в пять раз. Дальше хуже: YOLOv4 на новом железе не поднимается вовсе, часть слоёв ускоритель не поддерживает. Детектор переучили на YOLOv5. Обычно такое в пресс-релизы не попадает, и тем интереснее читать. Цифры по остальному полю автор тоже не подслащивает: у чипа 2019 года 512 гигафлопс, а сопоставимой публичной метрики с нынешними Jetson Orin Nano и Huawei Ascend нет вовсе, свести их в один ряд не получается. При этом из всех российских разработок для нейросетей это единственный кремний, который можно купить и поставить в промышленную систему прямо сейчас.

Запускаем Cyrix MediaGX: на что действительно был способен первый APU из 1997 Чтобы собрать ноутбук конца девяностых, в него надо было напихать два моста, видеочип, RAMDAC, мультиконтроллер, формирователь частоты, аудиокодек и ещё горсть мелкой логики сверху. Cyrix посмотрел на этот зоопарк иутрамбовал всю машину в пять чипов, засунув в один корпус ядро, видео, контроллер памяти и PCI. Индустрия придёт к тому же лет через десять. На десктопе MediaGX не взлетел. Баги, никакого AGP, игры ругаются на драйвер, и любители собрать что-нибудь игровое расходятся. Дальше начинается самое обидное. В CPU Queen чип набирает 255 попугаев и оказывается позади Celeron, у которого кэша второго уровня нет вообще. VIA C3 из таких же тонких клиентов обходит его вдвое. А в тесте на плавающую точку MediaGX падает в самый низ таблицы, ниже Pentium 66, хотя именно на сопроцессорах Cyrix когда-то сделал себе имя. И вот это ядро, родом из 1995 года, спокойно доживает на конвейере до 2020-го почти без изменений.

Бывший инженер Microsoft Дэйв Пламмер подключил к интернету восстановленный PDP-11/83 Minerva, машину середины 1980-х с 4 мегабайтами оперативной памяти под управлением 2.11BSD. Сейчас она обслуживает веб-страницу с аналогом команды top, где снимок состояния обновляется каждые 5 секунд. В списке процессов висят inetd, веб-сервер httpd, FTP-сервер ftpd и sendmail. Трафик к странице разгоняют Varnish, Caddy и Cloudflare, которые кэшируют HTML и данные системного монитора. Исходным сервером остаётся сам PDP-11, он обрабатывает запросы к монитору процессов и счётчику посетителей. Minerva собрана на базе MicroPDP-11/83 1985 года, который DEC называла самым мощным на тот момент 16-разрядным компьютером компании с шиной Q-bus. Внутри стоят процессорный комплекс Mentec M11, два корпуса Q-bus, контроллеры DEC и Emulex, жёсткие диски RA82 и RA92, накопители RL02, дисководы RX50 и ленточный привод TKZ50. Ядро BSD Пламмер доработал сам, чтобы оно понимало реализацию вычислений с плавающей запятой на процессоре Mentec. Установленная 2.11BSD закрывает ветку 2BSD для PDP-11. Связь PDP-11 с UNIX появилась ещё в 1970 году, когда первая конфигурация укладывалась в 24 КБ оперативной памяти, из которых 16 КБ забирала система и 8 КБ оставалось программам пользователя. Интерес Пламмера к наблюдению за процессами вырос из университетского PDP-11/40, где он запускал ps и top. Спустя десятилетия он написал Task Manager для Windows, а теперь вернул монитор процессов обратно на старое железо. Примерно 400 строк рабочего кода на C для этого сочинил ИИ. Гостевой доступ к Minerva открыт через Telnet. Пламмер попросил посетителей не считать компьютер полигоном для взлома. Повреждённую систему можно поднять с магнитной ленты, только возвращать ретрокомпьютер в рабочее состояние придётся вручную.

Бенчмарки железа для ИИ-шек Artificial Analysis сделал AA-AgentPerf-Local – открытый бенчмарк, который прогоняет записанные сессии реальных агентов: 8 задач, 168 ходов модели, контекст разрастается до ~56K токенов. Каждый ход генерирует ровно столько токенов, сколько в записи, так что все железки делают одинаковую работу. Можно запустить у себя против любого OpenAI-совместимого сервера. Что тестировали: – Железо: DGX Spark (128 GB), AMD Ryzen AI Halo (128 GB), MacBook Pro M5 Pro (64 GB), RTX 5090 (32 GB) – Модели: Qwen3.5-9B, Qwen3.8-27B, Qwen3.6-35B-A3B, Ling 3.0 Flash (124B / 5B активных), всё в 4 битах – Все 14 конфигов одинаково настроенные. Результаты: – RTX 5090 рвёт всех, если модель влезает в 32 GB – быстрее остальных в 3.5+ раза. Причина простая: 1,792 GB/s пропускной способности памяти против 256–307 GB/s у систем с unified memory. Но посмотрим, что будет на Mac Studio. – Скорость больше всего зависит от активных параметров: MoE Qwen3.6-35B-A3B самая быстрая везде, в 2.5–3.3 раза быстрее плотной 27B – DGX Spark и Ryzen AI Halo стоят одинаково ($4,000 MSRP), память почти одинаковая, но Spark быстрее в 1.4–1.7 раза на трёх моделях из четырёх. Больше вычислений на префилл + зрелый CUDA – MacBook Pro M5 Pro – единственный ноутбук, и он в пределах 2–9% от Halo на двух моделях, при этом сейчас самый дешёвый из четвёрки ($3,700) – Спекулятивное декодирование даёт +30–120% к скорости декода 27B сверх теоретического потолка по памяти Прикол, что даже когда 73–93% промпта берётся из кэша, новые токены съедают 22–41% всего времени. Агент ведь постоянно читает результаты тулов – за сессию ~196K новых входных токенов против ~31K выходных. Когда тул возвращает большой файл, Halo думает до 24 секунд, MacBook – до 39, а 5090 – около 2. Короче, для локальных агентов смотреть надо не только на скорость генерации, но и на скорость чтения контекста – именно там unified memory сейчас проседает. Если модель влезает в 32 GB – брать 5090 и не мучиться, если нужны большие MoE – Spark. А мак норм как компромисс, если он и так уже на столе :) https://artificialanalysis.ai/articles/aa-agentperf-local

Как Спектрум, взятый на выходные, превратился в месяц ночной пайки В 1985-м во Львове лаборант попросил у знакомого иностранного студента Спектрум «на выходные». Машина доехала до института, где микросхему ULA просветили осциллографом, снимая осциллограммы, как партитуру, и дальше был месяц пайки до одиннадцати вечера. Схемы при этом не рисовали вообще, всю логику соединений держали в голове. Потом клоны пошли расходиться кто во что горазд. «Ленинград-1» повторяли в кухонных условиях от Калинина до Улан-Удэ, и за эту всесоюзную популярность создатель не получил ни копейки, поэтому на платах следующей его машины надписи с микросхем уже стёрты. Дубна 48К работала на половинной тактовой частоте, игры на ней шли вдвое медленнее, а стоила она как цветной телевизор. «Пентагон» стал эталоном демосцены за счёт 71 680 тактов вместо обычных 69 888. Вспомним, на чём ещё учились программировать советские гики.

Ещё одна новинка IQOO — игровой планшет Pad Ultra Первый игровой мини-планшет бренда получил 8,8" OLED-экран с разрешением 2304х1440, 165 Гц и яркостью до 1600 нит. Новинка работает на базе Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6 и имеет мощную систему активного охлаждения на основе встроенной турбины с вентилятором диаметром 3 см. Также компания подготовила пару игровых аксессуаров: чехол с рукоятками за 299 юаней (~3 800 ₽) и фирменный геймпад, но его пока не показывают. Основные характеристики: • Дисплей: 8,8", 2304x1440 OLED, 165 Гц • Чипсет: Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6 • Камеры: 13 Мп основная, 8 Мп селфи • Память: 12+256, 16+256, 16+512, 16+1024 ГБ • Аккумулятор: 9020 мАч, 66 Вт • Связь: Bluetooth 5.4, Wi-Fi 6 • Звук: стереодинамики • Цена: от 6499 юаней (~81 500 ₽)

Гонка за 1,4 нм: TSMC раньше срока начала пилотное производство A14, Intel готовит ответный 14A Тайваньская TSMC, по сообщениям СМИ, с опережением графика запустила пилотное производство чипов по 1,4-нанометровому техпроцессу A14 — изначально этот этап планировался лишь на 2027 год. Новое поколение последует за 2-нм N2 и 1,6-нм A16, а его серийный выпуск намечен на 2028 год. Параллельно свой 1,4-нм техпроцесс 14A готовит Intel: в американской компании рассчитывают, что разрыв в производительности с решениями тайваньского гиганта не превысит 5%. https://hightech.plus/2026/09/29/gonka-za-14-nm-tsmc-ranshe-sroka-nachala-pilotnoe-proizvodstvo-a14-intel-gotovit-otvetnii-14a

Представлен флагманский iQOO 16 на чипе Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6 Свежий чипсет Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6 с частотой до 5,01 ГГц позволит запускать некоторые игры в 165 FPS. За изображение отвечает AMOLED-дисплей Samsung M16 с разрешением 3168×1440 и пиковой локальной яркостью до 10000 нит. Обновили и камеры. Заявлен новый основной сенсор на 50 Мп размером 1/1,3". Он захватывает на 79% больше света, чем модель прошлого года и поддерживает стабилизацию стандарта CIPA 5.5. Новинка также может похвастаться аккумулятором ёмкостью 8400 мАч, мощными стереодинамиками и портом USB 3.2. Ну и главное — это самый доступный смартфон на чипе 8 Elite Extreme Gen 6. Ценник стартует от 5999 юаней за версию на 12/256 ГБ. Основные характеристики: • Дисплей: 6,85" 3168х1440 LTPO AMOLED, 1-165 Гц • Чипсет: Snapdragon 8 Elite Extreme Gen 6 • Камеры: 50 Мп (OmniVision OV50Q) + 50 Мп ширик + 50 Мп перископ (Sony LYTIA 600) + 32 Мп селфи • Память: 12+256, 12+512, 16+512, 16+1024 ГБ • Связь: 5G, NFC, Wi-Fi 7, Bluetooth 5.4 • Биометрия: сканер отпечатков в экране (ультразвуковой), распознавание лица • Влагозащита: IP68/69 • Аккумулятор и зарядка: 8400 мАч, 100 Вт, 40 Вт беспроводная • Цена: от 5999 юаней (~75 000 ₽)

В 100 раз эффективнее ARM: потоковый процессор Electron E1 Про бутылочное горлышко архитектуры фон Неймана заговорили ещё в 1977 году, но настоящей проблемой на аппаратном уровне оно стало только сейчас, с бумом больших языковых моделей. Каждое извлечение инструкции из памяти, декодирование и предсказание ветвлений тратит энергию, а данные без конца гоняются между процессором и памятью. Стартап Efficient Computer зашёл с другого конца и сделал процессор Electron E1, где программа распределена не во времени, а по поверхности чипа, от одной плитки к другой. На типичных embedded-задачах вроде свёрток в нейросетях он выходит в 10-100 раз эффективнее ARM. При этом похожую потоковую архитектуру пробовали и Google, и Amazon, и IBM, только универсальный процессор из неё сделать не смогли, упёршись в одно ограничение. Разберёмся, во что упёрлись все, кроме команды E1.

Lian Li выпустила хаб с защитой от перегрева разъема питания видеокарты Lian Li представила устройство EDGE Hub ADV, объединяющее функции разветвителя USB, контроллера вентиляторов и системы защиты видеокарты. Главная фишка хаба — комплектный кабель 12V-2x6 со встроенным NTC-термистором. Он замеряет температуру непосредственно в самом штекре питания видеокарты. Данные передаются в программу L-Connect 3. При превышении заданного порога нагрева утилита выводит предупреждение, отправляет письмо на почту владельца и запускает обратный отсчет до аварийного выключения ПК. Помимо защиты от оплавления кабеля, разветвитель предлагает шесть PWM-разъемов для вентиляторов и четыре USB-разъема.