Железо

TinyPilot через 4 года KVM — это железка для удаленного подключения к выходам на монитор и клавиатуру другого компьютера. Собственно и сокращение KVM означает всего лишь “Keyboard, Video, Mouse”. Такое оборудование традиционно используется в датацентрах, системный администратор издалека работает с “упавшим” сервером, потерявшим сеть. Продается оно в лучших традициях b2b-продуктов: интерфейсы неудобные, отгружается только большими партиями, стоит дорого. И так рынок работает десятки лет. Основатель #стартапдня TinyPilot решил, что такая штука может быть полезна и дома. Он собрал свой KVM на основе Raspberry Pi (малюсенький "учебный" компьютер) и написал для него Open Source софт. Теперь каждый может купить Raspberry в соседнем магазине и превратить его в домашний KVM. А ленивые покупают у TinyPilot уже настроенное оборудование в красивом корпусе. Гикам продукт понравился. Ежемесячные продажи - порядка 50 тысяч долларов с положительным трендом. На фоне стартапов-единорогов выручка, наверное, не впечатляет, но для фаундера-одиночки достаточно на комфортную жизнь, да и вероятность покупки бизнеса каким-нибудь гигантом - очень хорошая. Морали у проекта две. Во-первых, просто любопытно смотреть. Основатель очень много и открыто пишет о бизнесе, даже динамика продаж выставлена на всеобщее обозрение. Во-вторых, домашняя версия корпоративных продуктов - хорошая версия “свечного заводика”. — Вот такой #субботнийповтор из 2022 года. Пути стартапа и фаундера разошлись через 2 года после поста – основатель продал проект за примерно 2.5 годовые прибыли или полмиллиона долларов. Новый владелец – тоже обычный человек, не Google какой. И, кажется, он купил TinyPilot зря. На рынке появилась куча китайских аналогов в разы дешевле и гики теперь покупают их, а попытка перейти в корпоративный сегмент пока со стороны не выглядит как успех. Мой старый пост: https://t.me/startupoftheday/2382

«Новая эра для накопителей»: китайские SSD на ячейках YMTC теперь поставляются на глобальный рынок в ноутбуках Lenovo В конфигурации Lenovo ThinkBook 14 G9 IPL обнаружили SSD от Yangtze Memory Technologies (YMTC) — это на нашей памяти первый случай, когда накопитель китайского производителя попал в массовый ноутбук крупнейшего OEM-вендора. Модель на 512 ГБ выполнена в форм-факторе M.2 2242 с интерфейсом PCIe NVMe 4.0. В тестах Notebookcheck накопитель показал последовательные скорости чтения до 3950 МБ/с и записи до 2514 МБ/с — ничего особенного, даже ниже среднего по сравнению с конкурентами от Samsung и пр., к тому же наблюдался троттлинг под нагрузкой. Но, большинству этого хватит и для офиса, и для творческой деятельности, и для игр. Появление YMTC в системах Lenovo — грамотное использование открытого окна возможностей на фоне дефицита памяти из-за ИИ-бума: мощности Samsung, Micron, SK Hynix и Kioxia переориентируются на дата-центры, и OEM вынуждены искать альтернативы.

Интересное в мире хай-тек 3 июля 2026 Кратко о событиях за прошедший день 🟢 NVIDIA выпустила прошивку 1.1.8 для игровых мониторов с G-SYNC Pulsar, снизив задержку ввода на 240 Гц и улучшив работу Ultra Low Motion Blur 2. Также обновление частично устраняет проблему, из-за которой G-SYNC мог переставать работать после выхода монитора из спящего режима. 📈 Samsung готовит третье за год повышение цен на память. В III квартале массовая DRAM может подорожать до 20 %, а LPDDR — более чем на 20 %. Это продолжит рост себестоимости смартфонов, ноутбуков и ПК на фоне сохраняющегося дефицита памяти. 👾 Для Sega Mega Drive выпустили первый рабочий порт Linux. Ядро запускается на оригинальном процессоре Motorola 68000 в режиме NOMMU, а для работы использует 4 МБ памяти картриджа Mega EverDrive. 🥬OnePlus и Realme отказываются от OxygenOS и Realme UI в пользу единой ColorOS. Также бренды перестраивают продуктовую и сервисную инфраструктуру под единый стек. 🙂 Sony обсуждает дальнейшее повышение цен на PlayStation Plus после прибыльности сервиса в 2025 финансовом году. В компании заявляют, что продолжат «балансировать ценность и стоимость» за счёт тарифов и монетизации, не уточняя масштабы возможного роста. #хайтекзадень

🛠 Метод Работа фокусируется на ускорении трех ключевых типов операций в GNN: - 🔹 Разреженные свертки. - 🔹 Редукции на графах (min/max, агрегация). - 🔹 Внимание на графах. Замечают, что распределение вершин графов по степеням обыкновенно имеет тяжелые хвосты. Потому разделяют вершины на две группы по степени — легкие и тяжелые вершины. Для легких вершин используют параллелизм по признакам (один threadblock на вершину). Тяжелые вершины еще разбиваются на чанки по ребрам с промежуточной агрегацией по чанкам. Объем подгружаемых данных не меняется, но ускорение достигается за счет того, что один блок обрабатывает несколько узлов, тем самым повышая memory-level параллелизм. Для слоев внимания реализуют кастомный вариант FlashAttention для CSR-матриц. В наивной реализации материализовали матрицы внимания, а тут оно и не нужно. CSR-кернелы для произвольной sparsity уже неплохи, но не используют ценный ресурс современных GPU — тензорные ядра. Если запаковать окрестности вершин в тайлы 16×16, то можно воспользоваться ими и, даже выполняя некоторые лишние вычисления, выжать ускорение. Кроме того, существующие либы почему-то не используют cuSPARSE — рабочий и мощный инструмент. Одно его накатывание уже дает заметный профит. 📊 Эксперименты Эффективность реализации проверяют на бенчмарке GraphLand — наборе задач с большим разнообразием структур и свойств графов. Удается выжать медианное ускорение порядка 2× (вплоть до 8.5×**) против DGL на GATv2, медианное ускорение **2.6× (вплоть до 10×**) на операциях редукции. Операции разреженных сверток на cuSPARSE дают вплоть до **8× ускорения. Кроме того, пиковое потребление памяти оказывается обычно в разы меньше (а то и в десятки раз) по сравнению с DGL. PyG тоже в среднем ест меньше GPU VRAM, но при этом он куда медленнее. В ablation показывают, что выигрыш от graph reordering и векторизованных загрузок зависит от графа. Для плотных графов с высокой степенью выигрыш значителен, для разреженных и малостепенных — мал. В приложении много внимания уделено исследованию полезности блочной разреженности с тензорными ядрами — где накладные расходы на перестановки окупаются, а где нет. 💡 Выводы Классная и полезная работа, дающая существенный толчок всей области GraphML. Хоть она и довольно нишевая и на любителя, тем не менее импакт более чем серьезный. Интересно, где еще есть низковисящие фрукты для оптимизации?

Копируем ключ без ключа: умный дубликатор 1-Wire на ассемблере AVR с ручным вводом и контролем CRC Ключ от подъезда легко потерять или увезти в сумочке жены, зато номер часто остаётся в базе ТСЖ или в договоре. Автор самодельного дубликатора решил не привязываться к физическому носителю и сделал устройство, которое принимает код вручную, кнопками, и записывает его прямо на чистую болванку. Отдельно сделан режим редактирования. Два первых символа кода отвечают за контрольную сумму и высчитываются автоматически, а остальные можно менять вручную под нужный номер. Если ключ считался с ошибкой, устройство не молчит и показывает рядом байт, реально пришедший из ключа, и вычисленный правильный CRC, так что «полуживой» код можно починить по этому же отпечатку.

🤖 Google хочет, чтобы телефон работал за вас Вышло большое интервью с главой команды Android Самиром Саматом, и главная мысль там любопытная. Последние сорок лет мы, по сути, работаем нянькой при своих устройствах: есть цель, а дальше сам разбей её на десяток шагов и вручную “протыкай” каждый. Так было с командной строкой, потом с иконками и меню. Google хочет это сломать и превратить операционную систему в «интеллектуальную»: ты называешь цель, а телефон сам соображает, как её достичь. Сердце их идеи — функция App Automation. Голосом говоришь Gemini, что нужно, и он сам начинает тапать по экрану: смотрит на интерфейс глазами, как человек, и жмёт нужные кнопки. Всё крутится в изолированном окне, которое можно свернуть, а выйти за его пределы агент не вправе. В демо он собрал корзину продуктов для барбекю, сам смекнув, что булок для хот-догов нужно больше, чем сосисок. Но перед оплатой тормозит — кнопку «купить» жмёте вы. Плюсом есть и другие функции, которые работают на эту идею. Rambler даёт наговорить мысль как попало и выжимает из потока ровно то, что вы правда хотели сказать. А Superfill работает с документами: с вашего разрешения вытащит номер паспорта или машины прямо из Google-аккаунта и сам подставит в поле. Агенты будут крутить задачи в фоне и отчитываться в отдельном уголке статус-бара, который назвали Android Halo, а интерфейс сместится от кликов к намерениям. Самир утверждает, что прямо сейчас телефон из инструмента превращается в исполнителя. Как вам такое будущее? @droidergram

Intel добавит в линейку Nova Lake два 18-ядерных процессора со bLLC кэшем Линейка десктопных процессоров Intel Core Ultra 400S (Nova Lake-S) пополнится двумя 18-ядерными чипами. По информации инсайдера Jaykihn, обе новинки войдут в семейство Core Ultra 5 и получат технологию bLLC (Big Last Level Cache). Процессоры построены на одном вычислительном кристалле, получат конфигурацию 6P+8E+4LP-E и 144 МБ кэша bLLC. Модели разделят по уровню энергопотребления и возможностям разгона: старшая получит теплопакет 125 Вт и разблокированный множитель, а младшая ограничится TDP в 65 Вт. Полноценный релиз однокристальных версий Nova Lake запланирован на начало 2027 года, а более мощные варианты с двумя вычислительными чиплетами и кэшем 288 МБ bLLC появятся на рынке на несколько месяцев позже.

Раньше, еще до этой ужасной эпохи беспроводных наушников, когда люди стали ходить по улицам с остекленевшими глазами и громко разговаривать с пустотой – был способ определить, не слишком ли часто мы болтаем по мобильнику. Для этого, согласно исследованию психофизиолога Уолтера Сурвилло, было достаточно посмотреть, к какому уху мы прижимаем телефонную трубку. Если к левому - стоит насторожиться. Это знак заядлых телефонных любителей. Догадывайтесь, в чем причина? Усталость основного уха? Более тонкие настройки левого? Не, все прозаичнее. Дело в руках. Когда часами болтаешь по телефону, хочется одновременно делать и что-то более полезное. А так как большинство людей правши, то стремятся освободить ведущую руку для сложных манипуляций. Левой же делегируется простое действие - держать смартфон у ближайшего уха. Но теперь-то сигнал поступает прямо в ухо. И еще на часы. Очень удобно. Ну или мы сидим за рабочим столом, смартфон перед нами и вдруг экран загорается, всплывает уведомление. Если рука тянется проверить, что там написали – это первый и главный признак поведенческой зависимости. Не столько от телефона, сколько от дофамина, который дарует нам новизна. Пусть даже она и заключается в очередной новости об очередном противоречивом высказывании Трампа. И даже если мы заметили имя отправителя и понимаем: сообщение неважно, может свободно потерпеть еще час другой – желание узнать, что там написали зудит все сильнее. Так как в дело вступает тяга к завершению начатого действия и стремление раскрыть тайну, устранить неопределенность. В итоге мы сталкиваемся с асимметрией издержек. Мозг понимает: израсходовать колоссальный объем силы воли на двухчасовую борьбу с любопытством гораздо дороже, чем совершить одно секундное движение пальцем. Проще сдаться, прочесть и успокоиться. Так мы и поступаем. Хотя, если честно, правильнее все же потратить силу воли на перепрограммирование этой привычки - и вернуть себе право смотреть в экран тогда, когда этого хотим мы, а не алгоритмы соцсетей. | MAX | подкаст |Treads| X | | Личная жизнь и мысли - Молчанов.Life |