Новый чип построен по 3-нм техпроцессу TSMC, содержит 70 млрд транзисторов и предлагает 128 ГБ общей памяти LPDDR5x с пропускной способностью 273 ГБ/с. Заявленная производительность ИИ-вычислений — 1 петафлопс в формате FP4 благодаря тензорным ядрам пятого поколения.

CPU включает 10 высокопроизводительных ядер Cortex-X925 и 10 ядер Cortex-A725 с частотой до 4,1 ГГц. GPU располагает 6144 CUDA-ядрами и поддерживает DLSS 4.5. Процессор и ускоритель связаны через соединение NVLink-C2C, что устраняет копирование данных через PCIe.

• RTX Spark — 20-ядерный ARM + GPU Blackwell на одном кристалле, 70 млрд транзисторов.

• 128 ГБ единой памяти позволяет запускать модели до 120 млрд параметров локально.

• 1 петафлопс FP4 на тензорных ядрах Blackwell — преимущество в ИИ-инференсе крупных моделей перед платформами без нативной поддержки FP4.

• Первые ноутбуки ASUS, Dell, HP, Lenovo, Microsoft и MSI — осенью 2026.

Технические характеристики RTX Spark

• Процессор: 20 ядер ARM (10× Cortex-X925 + 10× Cortex-A725), до 4,1 ГГц
• GPU: Blackwell, 6144 CUDA-ядер, тензорные ядра 5-го поколения с FP4
• Память: 128 ГБ LPDDR5x, 256-бит шина, 273 ГБ/с
• Техпроцесс: TSMC 3 нм, 70 млрд транзисторов
• TDP: до 140 Вт (десктоп DGX Spark)
• Соединение: NVLink-C2C между CPU и GPU

Контекст: чем RTX Spark бросает вызов Apple Silicon

RTX Spark — это переосмысленный чип GB10 Grace Blackwell, который уже используется в настольной системе DGX Spark за $4699. Теперь NVIDIA адаптировала его для мобильных устройств и настольных ПК от сторонних OEM-производителей.

Прямой конкурент — Apple M4 Max: у него выше пропускная способность памяти (546 ГБ/с против 273 ГБ/с), но меньше ИИ-производительность на NPU (38 TOPS INT8 против 1000 TOPS FP4 на GPU). Прямое сравнение некорректно из-за разных архитектур и форматов, однако для моделей свыше 50 млрд параметров преимущество RTX Spark становится критическим: он держит их в нативном FP4, тогда как Apple вынуждена идти на агрессивное сжатие.

Microsoft уже анонсировала Surface Laptop Ultra на базе RTX Spark. К осени 2026 года ожидается свыше 30 моделей ноутбуков от ASUS, Dell, HP, Lenovo, Microsoft и MSI.

Выводы

RTX Spark — попытка NVIDIA занять нишу, которую Apple удерживает с 2020 года: высокопроизводительные ARM-компьютеры с единой памятью. Но вместо копирования подхода Apple компания ставит на свою сильную сторону — тензорные ядра и экосистему CUDA.

Главный вопрос — насколько быстро созреет экосистема Windows on ARM и оптимизация приложений под новую архитектуру. NVIDIA утверждает, что оптимизированные приложения (например, Adobe Premiere) работают вдвое быстрее, чем на конкурирующих платформах, однако независимых тестов пока нет — устройства выйдут только осенью. Если разработчики адаптируют софт под Grace-ядра и FP4, RTX Spark может стать рабочей лошадкой для локальных LLM и генеративного ИИ.

NVIDIA делает ставку не на победу во всех бенчмарках, а на доминирование в локальном выводе ИИ-моделей — там, где размер модели и формат вычислений решают больше, чем чистая пропускная способность памяти.

Источник: Awesome Agents — NVIDIA RTX Spark

По данным китайских инсайдеров, компания разрабатывает ИИ-наушники под кодовым названием Sweet Pea. Это будет потенциальный конкурент AirPods и первый массовый гаджет OpenAI.

Что самое интересное, за дизайн проекта будет отвечать Джони Айв. Легендарный дизайнер Apple, благодаря которому мир увидел iPod и iPhone.

Первый результат сделки на $6,5 млрд

Sweet Pea может стать первым крупным продуктом после покупки OpenAI дизайн-студии Айва io hardware.

Сделка состоялась в мае 2024 года и обошлась компании в $6,5 млрд. Тогда детали почти не раскрывались, но теперь становится ясно, зачем OpenAI понадобилась команда с таким бэкграундом.

Если информация о наушниках подтвердится, то компания Сэма Альтмана явно делает ставку не на аксессуар, а на новую вычислительную платформу.

Необычный форм-фактор и локальный ИИ

В отличие от классических TWS-наушников, Sweet Pea якобы не вставляются в ушной канал.

Устройство состоит из металлического «ядра» в форме гальки и двух капсульных модулей, которые размещаются за ухом. Такая конструкция дает больше пространства для компонентов и охлаждения.

Внутри будет кастомный 2-нм процессор, способный выполнять большую часть ИИ-задач локально, без постоянного обращения к облаку.

А это гарантирует более быструю реакцию, меньше задержек и потенциально лучшую приватность.

Наушники как замена смартфону

По данным источников, Sweet Pea задумывается не просто как гарнитура. Устройство сможет принимать голосовые команды, управлять приложениями и сервисами, а в перспективе — заменить часть базовых функций телефона.

Для этого в наушниках предусмотрены микрофоны и камеры, которые постоянно «считывают» окружение. Вместо фразы активации вроде «Hey Siri», ИИ будет сам предлагать помощь, опираясь на контекст — что пользователь видит, слышит и делает.

Амбиции и риски

Инсайдеры утверждают, что релиз Sweet Pea намечен на сентябрь 2028 года, а целевой объем поставок в первый год — от 40 до 50 млн устройств. Для совершенно новой категории это крайне смелая цель.

Правда, есть проблема — до 2028 года еще далеко. За это время рынок может измениться, конкуренты — догнать или перегнать, а регуляторы — задать новые рамки для устройств с постоянным «наблюдением».

По словам авторов проекта, это самые маленькие полностью программируемые и автономные роботы, созданные на сегодняшний день. Каждый из них стоит всего около $0,01, что делает технологию потенциально отлично масштабируемой.

Разработчики рассчитывают, что такие микророботы найдут применение в медицине, микро-производстве и научных исследованиях, где обычные механические системы либо слишком крупные, либо слишком хрупкие.

Как они устроены и почему у них нет «ног»

Физическую часть роботов разработала команда Penn Engineering. Размер каждого устройства — примерно 200 × 300 × 50 микрометров.

На таком масштабе привычные инженерные подходы перестают работать: трение и вязкость среды начинают доминировать, а любые движущиеся части становятся ненадежными.

Поэтому ученые отказались от механических элементов и придумали новую систему движения.

Роботы «плавают» за счет ионной тяги. То есть они буквально создают электрическое поле, которое сдвигает ионы в окружающей жидкости.

Меняя параметры этого поля, микророботы могут двигаться по сложным траекториям и даже координироваться друг с другом. Отсутствие движущихся частей делает их удивительно прочными — их можно поднимать микропипеткой без повреждений.

Питание от света и микроскопическая электроника

Еще одна сложность — питание. Чтобы решить эту проблему, инженеры сделали ставку на солнечную энергию.

Фотоэлементы занимают большую часть поверхности робота, но даже при этом вырабатывают всего около 75 нановатт. Это наложило жесткие требования на энергоэффективность всей системы.

«Мозг» роботов разработала команда из Мичигана. Внутри — сверхэффективный процессор, память и сенсоры. Программирование происходит с помощью световых импульсов, которые одновременно служат и источником энергии.

Для передачи данных обратно, роботы используют необычный метод: они выполняют движения, напоминающие «виляющий танец» пчел, который считывается внешними системами.

Зачем нужны такие микророботы

Роботов можно запускать сотнями одновременно. Они способны работать автономно в течение месяцев, а набор сенсоров легко менять под конкретную задачу — в первых тестах использовался датчик температуры.

Компания оформила их в виде привычных минимальных и рекомендуемых требований. Примерно так же делают разработчики игр перед релизом. Да и пользователям Steam такой подход должен быть знаком.

Документ охватывает процессоры, видеокарты, оперативную память, накопители и даже мониторы. Цель гайда — помочь пользователям собрать сбалансированную систему, не переплачивая за избыточную мощность.

Процессоры и видеокарты: три уровня для разных сценариев

Microsoft делит игровые ПК на три условных класса. Для игр в 1080p на средних настройках компания рекомендует:

• CPU: современные четырех- или шестиядерные процессоры, например Ryzen 5 5600 или Core i5-12400;
• GPU: GTX 1660 Super или Radeon RX 6600.

Для 1440p и высоких настроек:

• CPU: минимум 6 ядер — Ryzen 5 7600 или Core i5-13600K;
• GPU: RTX 3060 Ti / 4060 Ti или Radeon RX 6700 XT.

Для 4K-гейминга:

• CPU: 8 ядер и больше, например Ryzen 7 7800X3D или Core i7-13700K;
• GPU: RTX 4080 или Radeon RX 7900 XTX.

При этом Microsoft уточняет, что при высоких разрешениях основная нагрузка ложится именно на видеокарту, а не на процессор. Поэтому слепо гнаться за топовым CPU не всегда имеет смысл.

Game Mode, память и накопители

Отдельно компания напоминает о Game Mode в Windows 11. По словам Microsoft, он снижает фоновую активность системы и приоритизирует игровые процессы, помогая стабилизировать частоту кадров.

По памяти рекомендации довольно приземленные:

• 16 ГБ ОЗУ — достаточно для большинства современных игр;
• 32 ГБ — для тяжелых проектов, модов и параллельных задач.

Для хранения игр Microsoft советует SSD от 1 ТБ, подчеркивая важность NVMe-накопителей.

Они позволяют использовать технологию DirectStorage, при которой данные загружаются напрямую в видеокарту, сокращая загрузки и подгрузки уровней.

Мониторы и здравый смысл

В гайде есть и советы по выбору мониторов. Microsoft считает 144 Гц оптимальным минимумом, а 165–240 Гц — актуальными для соревновательных игр. Также компания рекомендует учитывать время отклика и тип матрицы — IPS, VA или OLED.

Отдельный акцент сделан на простом, но часто игнорируемом моменте: нет смысла покупать железо под 240 fps, если монитор физически не может их показать. Да, очевидно. Но кто-то этот момент может и упустить.

Кампания стартовала на Indiegogo, где Jolla запросила около $5 млн, чтобы начать производство первой партии устройств в 2026 году.

Jolla давно известна своим альтернативным взглядом на мобильные операционные системы. После экспериментов с Sailfish OS, компания решила вернуться к идее открытого смартфона, созданного при участии пользователей, а не крупных инвесторов.

Что известно о новом Linux-смартфоне

Устройство пока фигурирует под рабочим названием Jolla Linux Phone. Компания публикует рендеры: корпус в теплых оттенках, вертикальная камера, минималистичный дизайн.

Основной акцент — на приватность, открытость и контролируемость пользовательских данных. Все то, традиционно является сильными сторонами проектов на Linux.

По словам Jolla, смартфон будет работать на полностью открытом ПО. В отличие от Android-устройств, здесь обещают отсутствие трекинга и отсутствие зависимости от крупных облачных сервисов.

Под капотом ожидаются характеристики среднего уровня: энергоэффективный процессор, 5G, приличная батарея и камера, которой будет «достаточно для повседневной съемки».

Конкретных спецификаций пока нет — компания обещает раскрыть их после формирования первой производственной партии.

Почему проект профинансировали так быстро

Комьюнити Jolla исторически активно поддерживает независимые мобильные платформы.

На старте кампании фанаты буквально за часы обеспечили основную сумму, а обсуждения на форумах и в комментариях показывают, что запрос на долгожданную «альтернативу Android» вырос.

Пользователи пишут, что устали от закрытых экосистем, навязанных сервисов и ускоряющегося темпа устаревания смартфонов.

Кроме того, рынок Linux-смартфонов переживает второе дыхание: Purism Librem 5 и PinePhone доказали, что нишевые устройства могут найти аудиторию. Особенно если предлагают прозрачность, ремонтопригодность и независимость от крупных корпораций.

Что дальше

Jokka планирует начать производство в 2026 году. Первые прототипы будут представлены публике раньше — после завершения инженерной фазы.

Команда подчеркивает, что финальная конфигурация смартфона будет обсуждаться вместе с сообществом.

ChatGPT стал не просто популярным продуктом — он стал исторической вехой. Вокруг него вырос огромный рынок генеративного ИИ, который по масштабу часто сравнивают с новой индустриальной революцией.

Появились и громкие заявления: например, автор книги «Империя ИИ» Карен Хао считает, что OpenAI уже обладает влиянием, сравнимым с государствами.

Мир в ожидании перемен

Обозреватель The Atlantic Чарли Варзел пишет, что мы живем «в мире, который построил ChatGPT» — мире нестабильности и ожидания следующего скачка технологий.

Мол, молодые специалисты сомневаются в выборе карьеры: они не понимают, какие профессии переживут новую волну автоматизации. Люди постарше переживают, что навыки, на которые они опирались десятилетиями, могут резко обесцениться.

Но не все смотрят на происходящее с тревогой. Инвесторы и технологические компании надеются, что ИИ принесет новую экономическую волну, похожую на бурный рост интернета в конце 90-х.

При этом даже оптимисты признают: технология развивается настолько быстро, что ее невозможно назвать «готовой». Из-за этого будущее одновременно вдохновляет и пугает.

Как ИИ перестроил рынок капитала

По данным Bloomberg, эффект ChatGPT особенно заметен на фондовом рынке. Главный выигрывающий от происходящего игрок — NVIDIA. Ее графические процессоры стали основой ИИ-индустрии. Так, с момента запуска ChatGPT, акции компании выросли на 979%.

Вслед за ней ускорились и другие гиганты: Microsoft, Apple, Alphabet, Amazon, Broadcom. Теперь семь крупнейших компаний формируют 35% индекса S&P 500 — такой концентрации не было никогда.

Но внутри индустрии звучат и предупреждения. Гендиректор OpenAI Сэм Альтман открыто признает, что «кто-то потеряет феноменальные деньги на ИИ».

Глава Sierra и председатель совета директоров OpenAI Брет Тейлор сравнивает происходящее с пузырем доткомов: компаний может разориться много, но сама технология никуда не исчезнет.

Проект опубликован на GitHub и сопровождается демонстрацией, инструкциями и, непосредственно, самим QR-изображением.

Как это работает

Это x86-код, изначально рассчитанный на DOS. Есть и вариант, который не требует BIOS, загрузчика или операционной системы.

Автор использует тонкие приемы оптимизации — минимальные инструкции, хитрые трюки с регистрами и адресацией. И все это нужно чтобы уместить игровую логику и отрисовку в крошечный набор байтов.

Зачем все это

Разумеется, это никакая не попытка заменить полноценную игру, а упражнение в минимализме: показать, как далеко можно зайти с низкоуровневыми оптимизациями.

В README автор прямо сравнивает размер в байтах с обычными программами.

Практическое значение и эстетика

Проекты вроде этого интересны двумя вещами:

1. Техническая демонстрация — они учат «компактному» мышлению и глубокому пониманию архитектуры процессора;
2. Эстетика хакерской культуры — умение поместить игру в QR-код служит чистым челленджем и поводом для обсуждений в сообществе.

Где посмотреть и запустить

Сборник кода, QR-изображение и онлайн-демо доступны на странице проекта на GitHub.

Там же — инструкции, как запустить локально (скрипты main.sh/main.bat) и как собрать свое QR-воплощение.

Физики провели эксперимент, который можно назвать «квантовым детектором лжи» — тест Белла, разработанный знаменитым физиком Джоном Беллом. Этот тест показывает, использует ли система настоящие квантовые эффекты или лишь притворяется квантовой. Уникальность исследования в том, что его применили к сверхпроводящему квантовому процессору с 73 кубитами — это рекордный масштаб для подобных проверок.

Команда использовала стратегию, которая обошла сложные прямые измерения: вместо этого они сфокусировались на минимизации энергии — на том, что квантовые устройства умеют особенно хорошо. Результат оказался бесспорным: зафиксированные значения оказались на 48 стандартных отклонений ниже, чем позволила бы классическая физика. Это практически исключает вероятность случайности.

Далее учёные подтвердили наличие редкого типа квантовой нелокальности — подлинных многокомпонентных корреляций Белла. Это означает, что в эксперименте участвовали все кубиты системы, а не отдельные части. Команде удалось подготовить серию низкоэнергетических состояний, которые прошли этот тест на системах до 24 кубитов, что стало весомым доказательством истинного квантового поведения.

«Этот результат доказывает: квантовые компьютеры не просто становятся больше. Они становятся лучше в демонстрации своей квантовой сути», — отмечают авторы исследования.

Помимо фундаментального значения, такие тесты — ключ к развитию надёжной квантовой криптографии, коммуникаций и алгоритмов нового поколения. Теперь у учёных появился реальный инструмент, который может подтвердить: система действительно квантовая, а не выдаёт желаемое за действительное.

Подробности разработки

Лауреатами стали Джон Кларк (Калифорнийский университет в Беркли), Мишель Деворе (Йельский университет и Калифорнийский университет в Санта-Барбаре) и Джон Мартинис (Калифорнийский университет в Санта-Барбаре). На троих они разделят премию в размере 1,17 млн долларов. Важно отметить: Джон Мартинис — не только профессор, но и бывший главный специалист по квантовым технологиям в Google, где он возглавлял программу по созданию квантового процессора Sycamore. Именно под его руководством Google в 2019 году впервые заявила о достижении квантового превосходства.

Работы учёных начались ещё в 1980-х. Они впервые показали, что квантовые эффекты можно наблюдать и контролировать в миниатюрных электрических цепях. В экспериментах с сверхпроводящими материалами, которые при сверхнизких температурах проводят ток без сопротивления, им удалось зафиксировать явление квантового туннелирования — когда частицы проходят через барьеры, которые по законам классической физики преодолеть невозможно.

Эти результаты стали поворотной точкой. Исследователи доказали: квантовая механика — не только абстрактная теория, а инструмент, который можно «встроить» в инженерные системы. Их схема с джозефсоновскими переходами позволила создавать квантовые состояния в электрических контурах, открыв путь к разработке сверхпроводящих кубитов, которые сегодня лежат в основе большинства промышленных квантовых компьютеров.

«Эти открытия показали, что странные свойства квантового мира можно воплотить в устройствах, которые помещаются на ладони», — отметили в Нобелевском комитете. Председатель комитета Олле Эрикссон подчеркнул, что квантовая механика — это не прошлое, а основа всей цифровой эры.

Современные квантовые технологии выросли именно из тех экспериментов. Схемы, похожие на разработанные лауреатами, используются в лабораториях IBM, Google, Intel и десятков исследовательских групп по всему миру. Помимо квантовых вычислений, такие схемы позволяют создавать сверхточные датчики, анализировать магнитные поля и даже обнаруживать подземные структуры.

Сам Кларк признался, что был «ошеломлён» новостью о награде: «Мне никогда не приходило в голову, что это может стать основой для Нобелевской премии».

Главный итог — новая версия работает примерно на 27% быстрее, чем Python 3.13. Ключевое новшество — полноценная поддержка free-threading (многопоточности без глобальной блокировки GIL).

Как тестировали

В тестах участвовали версии CPython 3.9–3.14, а также PyPy 3.11, Node.js 24 и Rust 1.9.

Проверяли производительность на двух алгоритмах: рекурсивном вычислении чисел Фибоначчи и сортировке пузырьком. В однопоточном режиме Python 3.14 показал стабильный прогресс:

• В тесте Фибоначчи ускорение на 27% — 6,4 секунды против 8,2 секунд у версии 3.13.
• В сортировке пузырьком время сократилось до 2,05 секунды против 2,8 секунд.

Революция free-threading

Главный прорыв — free-threading, который наконец снимает системное ограничение GIL и раскрывает потенциал многоядерных процессоров.

В четырехпоточном тесте Фибоначчи скорость выросла в три раза, а в сортировке — в два раза относительно стандартной сборки.

Сравнение с другими

Стоит отметить, что PyPy 3.11 остается недосягаемым лидером — он быстрее CPython 3.14 почти в пять раз в рекурсии и в 18 раз при сортировке.

Node.js приблизился к PyPy в одном тесте, а Rust ожидаемо вырвался вперед — до 70 раз быстрее Python.

Что это значит

Python 3.14 — самая быстрая версия CPython на сегодня. Для проектов с интенсивными вычислениями free-threading дает ощутимый прирост. А вот JIT-режим пока остается экспериментальным — ускорения почти нет.

Если ваша команда может обновиться — это стоит сделать. Python 3.14 не просто быстрее: он впервые по-настоящему раскрывает многопоточность.

NWinfo позволяет мгновенно получить сводку по системе — включая данные о ЦП, ОЗУ, SMBIOS, CPUID, S.M.A.R.T., PCI, EDID, видеокартах и сетевых интерфейсах. Утилита не требует установки и может запускаться с любого носителя, что делает её удобным решением для диагностики и устранения неполадок. Также поддерживается экспорт отчётов в JSON, YAML и LUA, что облегчает обмен данными и автоматизацию.

В версии 1.4.4 разработчики исправили ряд ошибок, добавили поддержку копирования через Ctrl+C в графическом интерфейсе, внедрили отображение информации о целостности кода (Code Integrity) и обновили драйверы. Также появилась поддержка PawnIO, расширяющая взаимодействие с файловыми системами.

NWinfo часто сравнивают с другими инструментами для анализа аппаратной части ПК, но это не аналог HWiNFO. Последний, напомним, обновился до версии 8.30 в августе 2025 года и используется для системного мониторинга и диагностики. Похожий по функциональности проект Glow 25.12, выпущенный в сентябре 2025 года, предлагает детальный анализ компонентов в интерфейсе на C# под лицензией MIT.

Релиз NWinfo 1.4.4 подтверждает растущий интерес к лёгким и прозрачным инструментам для системного анализа, которые не требуют установки и уважают приватность пользователя.

По заявлению Samsung, это первый в мире чип, предназначенный для так называемых «носимых устройств», который будет построен на 5-нанометровом EUV процессоре.

Exynos W920 оснащён двумя ядрами Cortex-A55 и ускорителем Mali-G68. Благодаря этому новый чип работает на 20% быстрее, чем его предшественник Exynos 9110.

Новый процессор также поддерживает 4G, систему GNSS, Bluetooth 5.0 и функцию Always-on-Display.

Exynos W920 получат Galaxy Watch 4 и Galaxy Watch 4 Classic, которые 11 августа представят на онлайн-мероприятии Samsung Unpacked.

Источник: Samsung Newsroom

В рамках выставки CES 2021 компания AMD анонсировала свои 16, 32 и 64-ядерные процессоры: Threadripper Pro 3975WX, 3995WX и 3955WX. Сейчас стала известны не только отдельные технические характеристики чипов, но также и их цена, пишет TechRadar.

AMD подготовила следующие модели линейки Threadripper Pro:

• 3955WX: 16 ядер / 32 потока. 1149 долларов / 87 тыс рублей;
• 3975WX: 32 ядра / 62 потока. 2749 долларов / 208,6 тыс рублей;
• 3995WX: 64 ядра / 128 потоков. 5489 долларов / 416,4 тыс рублей.

Журналисты TechRadar отмечают, что хоть новинки и будут доступны любому желающему, они могут применимы в очень ограниченном числе сценариев использования. Покупка процессора новой линейки будет уместна при решении enterprise-задач и при «сборке» полноценных рабочих станций.

То есть в новых процессорах AMD не будет никакого смысла, если вы, например, планируете собирать тот же игровой компьютер.

Источник: TechRadar

В предыдущей редакции постановления у производителей был выбор: либо использовать отечественный процессор, либо соблюдать ограничения по процентной доли иностранных комплектующих в цене товара (не более 60 % с 1 января 2021 года и далее до 35 % с 1 января 2025 года). Теперь такого выбора нет. Чтобы техника считалась российской, в ней должен быть отечественный процессор и соблюдено ограничение на процентную долю иностранных комплектующих.

Кроме того, в постановлении разъяснили термин «центральный процессор». Это «процессор, предназначенный для исполнения двоичного кода встроенного микропрограммного обеспечения, основной операционной системы (при ее наличии) и прикладного программного обеспечения». Если процессоров несколько, все они должны быть отечественного происхождения. Благодаря этим положениям производителям будет гораздо труднее схитрить, например, установив чип для формального выполнения требований без реального использования.

Уже с 1 июля 2021 года эти требования начнут применять к ноутбукам, планшетным и карманным компьютерам, в том числе совмещающим функции мобильного телефона, электронным записным книжкам и аналогичной компьютерной технике. С 1 января 2022 года поправки начнут действовать в отношении всего оборудования, включая SSD-накопители, материнские платы, устройства ввода и вывода.

Упоминание о процессоре можно найти на сайте госзакупок — именно там Минпромторг России оформил заявку на создание нового решения, на что и выделил столь баснословную сумму. Там же можно выяснить, что компания, которая будет выполнять заказ министерства, получит деньги в несколько этапов: 967 млн рублей в 2020 году, 1,1 млрд рублей в 2021 году, 675 млн рублей в 2022 году и 4,6 млрд рублей в последующие годы.

В условиях конкурса также оговаривается, что Эльбрус-32С должен будет иметь производительность в пределах от терафлопсового и петафлопсового диапазонов. При этом конечный продукт планируется использоваться в промышленности, учреждениях РАН, а также в аэрокосмической отрасли и атомной энергетики. Отдельно отмечается, что работать чип должен при температурах от -60 °C до 90 °C.

Google создала самый мощный в мире квантовый компьютер. Доклад об этом был опубликован на сайте NASA. По неизвестным причинам его оттуда вскоре убрали, но журналисты The Financial Times успели ознакомиться с текстом.

По словам компании, процессор за 3 минуты и 20 секунд произвёл вычисление, на которое суперкомпьютеру Summit IBM понадобилось бы 10 тысяч лет. Правда, есть и минусы. Процессор может производить только одно вычисление за раз. Кроме того, авторы говорят, что решать практические задачи такие компьютеры смогут нескоро.

По словам директора по квантовому оборудованию Intel, это достижение — важное событие в развитии техники. Сами разработчики назвали свой компьютер «важной вехой на пути к квантовому вычислительному процессу».

Суперкомпьютер на «Эльбрусе»

На процессорах «Эльбрус» ранее работали только небольшие суперкомпьютеры. Новый большой аппарат, возможно, войдёт в рейтинг TOP500, в котором сейчас всего три машины, произведённых российской компанией «Т-Платформа». Представители компании МЦСТ, выпускающей процессоры, отказались от комментариев, но отметили, что процессоры «Эльбрус» достигли производительности, которая позволяет использовать их для суперкомпьютеров.

Потребность в отечественных суперкомпьютерах назрела. Гендиректор Acer в России Дмитрий Кравченко заметил, что отечественный процессор и прочая элементная база — основа кибербезопасности страны. Сергей Левашов, руководитель центра бизнес-анализа, считает, что в боевых условиях придётся производить огромное количество вычислений при обработке видео-, аудио- и сенсорных данных.

«Эльбрус» используют в масштабных проектах не впервые. В сентябре 2018 года Национальная техническая инициатива (НТИ) решила создать на базе процессоров «Эльбрус» линейку компьютеров, сетевое оборудование и программное обеспечение, которые невозможно взломать.

Обзор

Схематично и очень упрощённо модель памяти выглядит так:

Статья детально описывает эту модель, а также принципы работы виртуальной памяти в защищённом режиме.

Регистры

Регистр процессора — блок памяти, расположенный прямо на кристалле процессора и образующий сверхбыструю оперативную память (СОЗУ). В x86_64 размеры регистра, за исключением векторных, варьируются от 8 до 64 бит.

Программа может быстро работать только с памятью, находящейся в регистрах процессора. Даже для простого инкремента ячейки памяти из RAM (Random Access Memory) необходимо выполнить 3 операции: сначала загрузить эту ячейку из RAM или кэша в регистр, затем инкрементировать и после выгрузить ячейку из регистра обратно в RAM или кэш.

Количество и специализация регистров зависит от архитектуры процессора, но типы регистров можно разделить на две группы: регистры общего назначения, необходимые для хранения и использования переменных, принадлежащих программам, и специализированные регистры, хранящие различную метаинформацию, которая может даже менять поведение процессора.

Если с регистрами общего назначения всё понятно, то вот некоторые специализированные регистры в x86_64 и их назначение:

• Instruction Pointer (IP) — указатель на текущую инструкцию программы. После выполнения каждой команды IP увеличивается на длину этой команды (во многих архитектурах размер инструкции неконстантный), и тем самым начинает указывать на следующую команду.
• Stack Pointer (SP) — указатель на вершину стека.
• Регистр флагов (RFLAGS) — содержит текущее состояние процессора и некоторую информацию о результате предыдущей команды (бит переполнения при сложении и умножении; бит нуля при вычитании и т. д.).
• Управляющие регистры (CR0–CR15) — основные регистры для управления поведением процессора.
• Регистры отладки (DR0–DR15) для отладки и сбора статистики работы процессора.

Также существуют векторные регистры общего назначения (ZMM0–ZMM31), необходимые для математических операций над несколькими числами (вектором) одновременно.

L1–L3 кэширование

Многогигабайтную память в процессор не засунуть, поэтому в нём есть относительно небольшое количество регистров и кэш, а остальная память хранится в RAM.

Но RAM имеет очень большую задержку (около 230 тактов процессора i7-4770), поэтому часть этой памяти кэшируется в самом процессоре. Кэширование многоуровневое, чем меньше память и непосредственно ближе к регистрам, тем проще её адресовать и тем она быстрее.

L1-кэш находится в каждом ядре процессора, кэширует как данные, так и инструкции (которые в свою очередь тоже являются данными; один и тот же набор двоичного кода может быть интерпретирован и как данные, и как инструкции). Задержка минимальна — 4 такта на i7-4770 и размер 64 КБ (32 КБ на данные и 32 КБ на инструкции) на каждое виртуальное ядро.

L2-кэш также находится в каждом ядре, но кэширует только данные — 12 тактов и 1 МБ на ядро.

L3-кэш — общий для всего процессора, кэширует только данные — 36 тактов и 8 МБ.

Задержка в тактах примерная и не отражает реального положения дел, цифры приведены на основе бенчмарков только для того, чтобы показать относительную разницу кэшей и RAM.

Детали кэширования на примере L1 и Haswell

Кэш L1 представляет собой таблицу из сетов, каждый из которых формируется из записей, состоящих из битов состояния, тега и кэш-линии. Вот урезанная версия такой записи:

Индекс — это номер сета в таблице, а также с 6-го по 11-й биты указателя на память в RAM. Поэтому от расположения в RAM (номер адреса) зависит то, в каком сете будет кэшироваться этот блок памяти размером в кэш-линию.

С 0-го по 5-й биты — это смещение внутри кэш-линии.

Сет состоит из нескольких записей, в случае с Haswell их 8.

Тег — это остальная часть указателя с 12-го бита для нахождения нужной записи в сете.

Биты состояния указывают на то, модифицировалась ли кэш-линия, а также актуальность кэш-линии. У каждого ядра свой L1- и L2-кэш, поэтому их нужно синхронизировать. Для этого и существуют биты состояния. Более подробно на Хабре.

Кэш-линия — это несколько физически подряд расположенных байтов из RAM, в нашем случае 64 байта.

В i7-4770 128 сетов в L1-кэше на одно виртуальное ядро — 64 на данные и 64 на инструкции. Поэтому для индексирования этих кэш-сетов необходимо 6 бит (2^6 = 64).
Всего выходит 1024 записи (128 сетов по 8 записей), в каждой из которых по 64 байта в кэш-линии. В сумме 64 КБ L1-кэша на ядро.

Здесь есть небольшая проблема: если произвести небольшие вычисления, можно понять, что каждые 64 КБ в памяти будут кэшироваться в одном и том же сете. Поэтому использование только каждых 64 КБ или бо́льшей степени двойки, полностью нивелирует профит от использования L1-кэша. Это доказывается многими бенчмарками, но в реальной работе никто так делать не будет. Кэши прочих уровней имеют эту же проблему, только для индекса используются больше бит.

Атомарность

При попытке двух ядер одновременно инкрементировать один и тот же байт RAM памяти, допустим, равный 0, в зависимости от «фазы луны» мы можем получить любое число от 0 до 2. Например, оба процессора прочитали из RAM 0, затем оба инкрементировали свои регистры до 1, затем оба записали 1 обратно в RAM.

Это одна из самых основных проблем многопоточных программ и разных программ с общей памятью.

Решается это добавлением префиксного байта LOCK в начало ассемблерной инструкции (например xaddl), что делает её атомарной. Данная операция посылает сигнал в другие ядра, запрещая использование данных, пока не будет завершена ассемблерная инструкция. Таким образом, пока одно ядро занято инкрементом, другое будет ждать.

Защищённый режим

Во времена DOS-систем процессоры работали в «реальном режиме», где используется сегментная адресация памяти, при которой любому процессу доступна вся память компьютера, и он может выполнить любую допустимую инструкцию процессора. Когда процесс работает в среде ОС монопольно, это очень выгодно с точки зрения производительности, но появляются проблемы при нескольких работающих одновременно процессах. Для того, чтобы один процесс не смог случайно или специально несогласованно использовать память другого процесса или исполнить привилегированную инструкцию, которая может повлиять на работу ОС и других процессов, и был придуман «Защищённый режим».

Для этого во все операции необходимо добавить проверку прав доступа. Права доступа на инструкции определяются через кольца защиты, а памяти — через виртуальную адресацию.

За исключением некоторых тонкостей, ненужных в этой статье, для переключения в защищённый режим x86_64 (есть ещё классический защищённый режим x86) необходимо установить биты PE (Разрешение защиты, бит 0) и PG (Страничный режим, бит 31), включающий MMU, в регистре CR0, а также указатель на таблицу PML4 в регистре CR3 (c 13 по 63 бит). Именно в таблице PML4 и хранится информация об адресах, правах доступа и прочем.

Кольца защиты

В процессорах x86 используется система колец защиты. Каждая инструкция имеет свои требования к правам процесса. Текущий уровень прав выполняющегося процесса указан в таблицах дескрипторов, указатели на которые лежат в соответствующих регистрах. В x86 существует 4 кольца защиты, от полных прав доступа (0) до пользовательских прав (3). Но для переносимости на другие платформы некоторые ОС используют только два кольца. Даже Windows NT, которая раньше была очень даже кроссплатформенной, сейчас имеет редакцию только для x86 и ARM-систем.

Виртуальная адресация

Виртуальная адресация — метод управления памятью компьютера, позволяющий выполнять программы, требующие больше оперативной памяти, чем имеется в компьютере, а также изолировать память процессов друг от друга.

Виртуальный указатель не соответствует физическому указателю на ячейку в RAM. Это сделано для того, чтобы виртуальная память могла быть больше реальной RAM-памяти, например для файла подкачки (физическая память + подкачка явно больше, чем просто физическая память) или поблочного отображения файлов и устройств в память.

А также для того, чтобы при разыменовании указателя проходил процесс проверки прав доступа к этой памяти при трансляции адреса из виртуального в физический, чтобы случайно или специально не залезть в чужую память.

Трансляция адресов

В защищённом режиме сам процессор и L1-кэш работают с виртуальным адресом, а L2, L3 и RAM — с физическим. Трансляцией адресов из виртуального в физический, а также проверкой прав доступа занимается MMU (Memory Management Unit) — блок управления памятью, использующий PML4.

PML4

Таблица выглядит следующим образом:

Виртуальный указатель делится на две части: с 12-го по 47-й бит — сдвиги внутри таблиц в PML4, с 0-го по 11-й бит — сдвиг внутри физического адреса для поддержки арифметики указателей.

Указатель на начало PML4-таблицы лежит в CR3 с 12-го по 51-й биты. С 39-го по 47-й бит виртуального указателя — номер страницы из PML4-таблицы, в которой лежит указатель на начало PDPT-таблицы. С 30-го по 38-й бит находится номер страницы из PDPT-таблицы, в которой лежит указатель на начало PD. Аналогично и с PT, но в ней уже лежит физический адрес, к которому добавляется сдвиг виртуального указателя — с 0-го по 11-й биты. В итоге получается физический адрес, по которому MMU и обращается к физической памяти.

Внимательный читатель мог заметить две сложности:

1. В виртуальном режиме виртуальный указатель имеет размер только 48 бит, что позволяет адресовать только 2^48 байт или 2^8 ТБ или 256 ТБ. Если бы были все 64 бит, тогда таблица PML4 была бы ещё больше, что увеличило бы задержку при разыменовании указателя. В современных серверных процессорах Intel есть виртуальная адресация вплоть до 57 бит (128 ПБ), которая добавляет перед PML4 ещё одну таблицу.
2. Даже с 4 таблицами разыменование очень долгое. Для решения этой проблемы используют TLB-кэш для кэширования PML4-таблицы.

TLB-кэш внутренне схож с LX-кэшами, только служит для трансляции виртуальных адресов и представляет собой таблицу из сетов, внутри которых записи: «виртуальный адрес ↔ физический адрес». PML4 адресована только по физическим адресам, поэтому сама PML4 может кэшироваться только в L2-L3 кэшах.

Сдвиг внутри страницы — 12 бит, поэтому минимальный размер такой страницы — 4 КБ. Процессу очень редко нужны сразу 4 КБ памяти (а меньше выделить у ОС нельзя). Поэтому процессы используют аллокаторы, о которых было сказано в прошлой статье.

Для увеличения скорости трансляции виртуальных адресов можно убрать некоторые промежуточные таблицы, но в таком случае освободившиеся биты будут использованы для сдвига внутри страницы, что увеличивает размер таких страниц. В x86_64 размеры страниц бывают 4 КБ (12 бит), 2 МБ (12 + 9 бит вместо PT), 1 ГБ (12 + 9 + 9 бит вместо PD). Использование большого количества 4 КБ страниц может привести к сильному увеличению размера PML4, которая перестанет помещаться в L2-L3 кэши, что сильно увеличит время разыменования.

Подробнее о TLB на примере Haswell

TLB представляет собой схожую с LX-кэшами структуру. В процессоре Intel Haswell существует два TLB разного уровня. Индексация и тегирование производятся аналогично, но кэш-линия заменена на адрес физической таблицы и её атрибуты и права доступа из PML4, но не всегда полностью (об этом в разделе про Meltdown). TBL тоже многоуровневый и тоже отдельно кэширует указатели на данные и указатели на инструкции.

TLB первого уровня в Haswell делится на ITLB (instructions) и на DTLB (data). Минимальная задержка — 1 такт, размер сета — 4 записи, только для 4 КБ сегментов, либо только для 2 МБ сегментов (зависит от ОС и её настроек). Размер — 32 записи для 2 МБ сегментов и 64 — для 4 КБ.

TLB второго уровня (STLB) — только для данных, задержка — 22 такта, размер сета — 8 записей, размер — 1024 записи для 2 МБ и 4 КБ сегментов одновременно.

При смене контекста TLB приходится сбрасывать из-за возможного совпадения виртуальных адресов.

Ещё немного о кэшировании

По отношению к виртуальной адресации кэши данных и инструкций могут быть поделены на 3 используемых в реальных процессорах типа.

Physically indexed, physically tagged (PIPT) — физически индексируемые и физически тегируемые (тег и индекс берутся из физического адреса). Такие кэши просты и избегают проблем с наложением (aliasing), но они медленны, так как перед обращением в кэш требуется запрос физического адреса в TLB. Этот запрос может вызвать промах в TLB и дополнительное обращение в PML4.
L2 и L3 расположены после MMU, поэтому они могут использовать только этот тип. L1 остаётся либо каждый раз лезть в MMU, что слишком долго, либо использовать другой тип, что L1 и делает.

Virtually indexed, virtually tagged (VIVT) — виртуально индексируемые и виртуально тегируемые. И для тегирования, и для индекса используется виртуальный адрес. Благодаря этому проверки наличия данных в кэше проходят быстрее, не требуя обращения к MMU.

Однако возникает проблема наложения, когда несколько виртуальных адресов соответствуют одному и тому же физическому. В этом случае данные будут закэшированы дважды, что сильно усложняет поддержку когерентности. Другой проблемой являются омонимы, ситуации, когда один и тот же виртуальный адрес (например, в разных процессах) отображает различные физические адреса. Становится невозможно различить такие отображения исключительно по виртуальному индексу.

Возможные решения: сброс кэша при переключении между процессами, требование непересечения адресных пространств процессов, тегирование виртуальных адресов идентификатором адресного пространства (address space ID, ASID) или использование физических тегов. Также возникает проблема при изменении отображения виртуальных адресов в физические: требуется сброс кэш-линий, для которых изменилось отображение.

Virtually indexed, physically tagged (VIPT) — виртуально индексируемые и физически тегируемые. Для индекса используется виртуальный адрес, а для тега — физический. Преимуществом перед первым типом является меньшая задержка, поскольку можно искать кэш-линию одновременно с трансляцией адресов в TLB, однако сравнение тега задерживается до получения физического адреса. Преимуществом перед вторым типом является обнаружение омонимов (homonyms), так как тег содержит физический адрес. Для данного типа требуется больше бит для тега, поскольку индексные биты используют иной тип адресации.

Но даже у VIPT-кэша есть проблема: при изменении кэш-записи в кэше одного ядра или в RAM придётся искать эту же кэш-запись в кэшах других ядер для инвалидации. Но искать придётся по физическому адресу (два одинаковых виртуальных адреса у разных процессов могут указывать на разную физическую память), поэтому использование индексации по виртуальному адресу заставляет пробегать весь кэш и сравнивать каждый тег.

В процессорах Intel это решается индексацией и по виртуальному, и по физическому адресу. Из-за того, что биты с 0-го по 11-й — это смещение внутри страницы в таблице PML4, они совпадают у физического и виртуального адреса. Поэтому используемые для индекса с 6-го по 11-й биты указателя совпадают и у физического, и у виртуального адреса. Благодаря этому L1-кэш имеет тип как PIPT, так и VIPT, но его максимальный размер в процессорах Intel равен минимальному размеру страницы из таблицы PML4, умноженному на количество записей в сете кэша: 64 КБ * 8 = 512 КБ — L1-кэш на все ядра и 64 КБ — L1 на одно ядро. Но увеличение размера записей в сете увеличивает задержку. Поэтому в современных процессорах Intel L1-кэш особо не растёт, ибо это увеличит задержку.

Процесс трансляции

В защищённом режиме разыменование идёт следующим образом:

1. Идём параллельно в L1 и в TLB. Далее весь процесс делится на две части: поиск нужной кэш-линии (п. 2) и трансляция виртуального адреса (п. 3).

2.1. Берём индекс из виртуального указателя и ищем нужный сет. Далее ждём, пока закончится процесс трансляции виртуального адреса (п. 3).

2.2. После получения физического адреса сравниваем теги в записях внутри сета. Если нашлось совпадение, это нужная нам кэш-линия. Если нет, идём дальше в L2.

2.3 Производим аналогичные действия, но уже с кэшами L2 и L3. В них используются только физические адреса, благо такой мы уже получили, ведь процесс трансляции (п. 3) закончился до начала этапа (п. 2.2).

2.4 Если в кэшах не нашлось, идём в медленный RAM.

3.1 Идём в TLB и сравниваем индексы и теги по аналогии с кэшами. Если нашли совпадение, возвращаемся в этап 2.1.

3.2 Если нет (такая ситуация называется Page walk), берём физический адрес из регистра CR3 и повторяем этапы 2.3–2.4, но для поиска и чтения PML4. Если нашли совпадения в таблице, проверяем права доступа и возвращаемся на этап 2.1 с полученным физическим адресом.

3.3 Если совпадения в таблице нет, либо были нарушены права доступа, например, попытка произвести запись, когда доступно только чтение (такая ситуация называется Page fault), то генерируем прерывание. Далее вызывается обработчик прерываний ОС, который решает, что делать с этой ситуацией.

Роль ОС в виртуальной памяти на примере Linux

Вот тут мы плавно подходим к высокоуровневой памяти.

Запуск процесса

Перед запуском процесса ОС выделяет ему сегменты необходимого размера в PML4 (выбирая среди 4 КБ, 2 МБ, 1 ГБ) для стека и статической памяти. У каждого процесса своя таблица PML4. При смене контекста ОС выставит указатель в CR3 на нужную таблицу.

При необходимости процесс может запросить у ОС дополнительный сегмент, например, через системный вызов mmap. ОС при возможности добавит запись в PML4, а также в свои таблицы, и вернёт указатель на начало этой памяти процессу, иначе — вернёт нулевой указатель.

Получается, что на низком уровне автоматическая, статическая, динамическая память — это всё сегменты.

Виртуальная память в ОС

PML4 изначально была создана для виртуальной памяти, но ОС использует её и для других задач.

Файл подкачки

Часть памяти может находиться в файле подкачки. При нехватке памяти ОС может часть этой памяти перенести на диск. Вместе с этим ОС удаляет запись из PML4, чтобы при попытке обратиться к этой памяти был сгенерирован Page Fault. Это было сделано для того, чтобы при попытке обратиться к памяти, которая была отгружена на диск, вызвать ОС, которая загрузит память из диска обратно в ОС, вернёт запись в PML4 и передаст управление обратно процессу, который на сей раз благополучно повторит процесс разыменования.

Файл или устройство, отображённое в память

mmap можно использовать и для отображения файла (в *nix системах устройства — тоже файлы) в память. Для этого создаётся буфер в физической памяти, в которую записывается часть файла, и создаётся запись в PML4. Если процесс выйдет за границу виртуальной памяти в PML4, то ОС загрузит новый кусок файла в буфер и отредактирует PML4, сдвинув виртуальный указатель, но оставив физический.

В итоге для процесса внешне будет казаться, что весь файл загружен в память, когда на самом деле только часть этого файла в буфере.

COW-память и ленивая аллокация

При вызове mmap в некоторых ОС никакой памяти на самом деле не выделяется, только добавляется запись в структурах самой ОС. При первом обращении процесса к ещё не аллоцированной памяти будет Page Fault, во время которого ОС произведёт полную аллокацию. Это удобно в случае, когда процесс аллоцировал память, но никогда её не использовал. В таком случае пройдёт только первый, ленивый и относительно быстрый этап аллокации.

С COW дела обстоят схоже.

Copy On Write память — это память, общая для чтения у нескольких объектов в системе (под объектами имеется в виду что угодно, начиная от объектов в ООП и заканчивая процессами с разделяемой памятью). Если же один из объектов начинает писать в память, то перед этим такая память делится на две части: одна остаётся у всех остальных объектов, а другая становится памятью только для объекта, который хочет её изменить. В итоге мы получаем экономию памяти, а в случае необходимости записи в эту память, мы её копируем.

У всех процессов с COW-памятью в PML4 ставится флаг «только чтение» для того, чтобы при записи вызвать ОС через Page Fault для разделения памяти. Реальные же права доступа на запись ОС хранит в своих таблицах.

Это были несколько примеров того, как ОС по-хитрому использует PML4 для своих нужд.

Meltdown

Во многих современных процессорах обнаружили уязвимость в этой системе виртуальных адресов и кэшей. Её назвали Meltdown.

Ещё немного о PML4

Перед тем как продолжить, рассмотрим немного подробнее таблицу PML4. В ней и в каждой подтаблице есть не только адрес следующей таблицы, но и биты с метаинформацией этой таблицы. Рассмотрим некоторые из них.

• P (Present) указывает на то, что далее идёт таблица следующего уровня. Если 0, то вместо указателя на следующую таблицу лежит указатель на физическую страницу без смещения. Если в PT будет лежать сразу указатель на физический сегмент, то такой сегмент будет размером 2 МБ. C 1 ГБ сегментами аналогично, только в PD-таблице.
• R/W (Read/Write) указывает на доступ для чтения. Если стоит 0, то разрешено только чтение.
• NX (No Execute) (самый левый), установленный в 1, запрещает исполнение данных как программный код.
• U/S (User/Supervisor), установленный в 0, запрещает использовать данные процессам (User, кольцо защиты 3), память может быть использована только ОС и драйверами (Supervisor, кольцо 0) (это по сути самый важный флаг для Meltdown).
• A (Accessed) указывает на то, была ли память, на которую указывает таблица, использована хотя бы раз.

Принцип работы

Наконец, перейдём к самому принципу работы уязвимости Metldown.

Ранее уже было написано о спекулятивном исполнении команд в статье об архитектуре процессора. Цитата из статьи: «Спекулятивное исполнение команд — это выполнение команды до того, как станет известно, понадобится эта команда или нет».

Суть атаки в том, что современные ОС всё своё адресное пространство отображают в адресном пространстве каждого пользователя (процесса). Другими словами добавляют в PML4-таблицу процесса указатели на подтаблицы ОС, но с флагом U/S, установленным в 0. Это сделано для того, чтобы при переключении контекста процесса уменьшить количество операций перезаписи CR3 и улучшить кэширование данных ОС с чистыми VIPT- или VIVP-кэшами (PML4 первого процесса → PML4 второго процесса вместо PML4 первого процесса → PML4 ОС → PML4 второго процесса), но эту защиту можно обойти в некоторых процессорах Intel и ARM (у AMD обнаружили только уязвимость Spectre, у которой другой принцип работы).

Некоторые ОС используют одну PML4-таблицу на всю систему, а при переключении контекста меняют только подтаблицы. Отсюда в той же Windows максимальный размер ОЗУ 256 ГБ — максимальный размер таблицы PDP.

При спекулятивном исполнении в уязвимых процессорах часть команд может выполниться до того, как будет проверено, стоит ли бит 0 в U/S флаге. Причём благодаря спекуляции код атаки может быть выполнен из недостижимого кода, например, в ветке else при всегда истинном условии в if, перед тем, как процессору станет известно, что этот код недостижим. После того, как процессор поймёт, что доступа к этой памяти нет, он обнулит результат команд доступа к памяти, сбросив соответствующие регистры, но TLB- и L1-кэш он сбрасывать не будет. А в них уже не хранится флаг U/S, поэтому процесс может получить полный доступ к успевшей закэшироваться закрытой памяти ядра ОС, ведь процессор, который нашёл нужную запись в L1 и TLB, не будет проверять её в PML4. Решается эта проблема либо аппаратно — добавлением флагов из PML4 в TLB, либо программно — удаление таблиц памяти ОС из PML4-процессов, что увеличит время смены контекста и системных вызовов.

Вывод

Это далеко не всё, что можно рассказать про низкоуровневую память и уж тем более про всю архитектуру ПК пусть даже одного x86_64. Это лишь некоторая часть базы, сильно привязанная к конкретной архитектуре, в других архитектурах используются схожие, но не одинаковые подходы.

Для более подробного изучения этой темы вы можете прочитать литературу, например, трёхтомник Э. С. Таненбаума или документы от Intel про x86_64 — благо они есть в свободном доступе — или другую микроархитектуру, а также посмотреть доклад с конференции C++ Russia 2018 для уточнения некоторых мелочей про кэши и виртуальную адресацию, не описанных в этой статье.

Производство

По словам создателей фильма, системы быстро выполняют итерации и предлагают режиссеру много инструментов для работы с эффектами. Вместо стандартной анимации в Scanline VFX отрисовали скелет и мышцы, затем наложили на них жировой слой и кожу. Также команда использовала ИИ, чтобы предсказать характер движений акулы в воде и ее взаимодействие с другими животными. В качестве прототипа режиссеры использовали акулу мегалодон, которая вымерла примерно 3 млн лет назад.

Картина американского режиссера Джона Тертелтауба «Мег: Монстр глубины» вышла в российский прокат 9 августа 2018 года. За четыре дня она собрала 333,5 млн рублей.

В феврале 2018 года Intel представила новейший процессор Xeon D-2100 с технологией «система на чипе» (system-on-chip). По словам производителей, изобретение превосходит большинство современных CPU по производительности при низком уровне энергопотребления.

Новый рекорд AMD

В презентации новинка помечена кодовым названием Colfax. Для создания 32-ядерного чипа, AMD объединила четыре восьмиядерных процессора Ryzen. Он основан на архитектуре Zen+ и создан по 12 нм техпроцессу. Базовая частота равна 3.0 ГГц, а в турбо-режиме показатель увеличивается до 3,4 ГГц. Процессор использует память DDR4-3200 и требует систему охлаждения мощностью 250 Вт.

Ожидается, что Ryzen Threadripper 2 поступит в продажу в третьем квартале 2018 года. Цена, точное название и остальные характеристики пока неизвестны.

Анонс Threadripper 2 состоялся незадолго после презентации 28-ядерного процессора от Intel. Конкурирующий чип набрал 7334 балла в тесте Cinebench.

Фильтрация видео в социальной сети

Все размещаемые в Facebook материалы — и записи, и трансляции — требуется проверять на соответствие правилам пользования социальной сетью.

Представим, что кто-то с помощью Facebook Live захочет снять сцену суицида или убийства. Вы бы наверняка хотели получить возможность убирать такой контент.

Сейчас задача фильтрации видео решается с помощью служб ИИ, функционирующих на процессорах Intel. Переход на специализированные чипы должен ускорить работу.

Инициативу Facebook нельзя назвать первым шагом в этом направлении. Google в качестве решения, ориентированного именно на работу с ИИ, предлагает тензорные процессоры. Их отличие от традиционных графических — в большем объёме обрабатываемой информации за счёт снижения точности. В пять раз быстрее работает платформа Brainwave от Microsoft, основанная на FPGA.

Cannon Lake и его аналоги

Первоначально эти процессоры должны были появиться в 2016 году. С того времени чипы размером в 10 нм успели выпустить конкурирующие компании — TSMC и Samsung. Кроме того, Samsung запустила разработку процессоров на чипах в 8 нм. Есть вероятность, что к моменту выхода Cannon Lake в массовое производство, разработка Samsung также поступит в продажу.

На это Intel заявила, что её методика разработки процессоров будет превосходить технологию Samsung и TSMC за счёт плотности расположения элементов на чипе. Тем не менее, специалисты, следящие за их производством, считают это утверждение спорным.

Напомним, что в феврале 2018 года Intel представила новый сверхмощный процессор Xeon D-2100, оснащенный технологией «система на чипе» (system-on-chip). По словам производителей, данная разработка превосходит большинство современных CPU по производительности и при этом отличается низким уровнем энергопотребления.

Структура Azure Sphere

Платформа состоит из трех частей:

• перечня чипов MCU, где каждый процессор оснащен технологией защиты от вирусов;
• операционной системы на основе модифицированного ядра Linux, который потребляет меньше энергии за счет экономии аппаратных ресурсов;
• облачной системы защиты Sphere Security Service для обеспечения безопасности каждого устройства путем обнаружения угроз, установки обновлений и мониторинга сбоев.

Эксперты считают, что использование ядра с открытым исходным кодом привлечет внимание производителей техники, что расширит экосистему IoT-устройств. Частью платформы также является подсистема Pluton со специальным чипом, криптографическим движком и хранилищем ключей — все это используется для шифрования и хранения информации.

Для Azure Sphere уже выпущен первый чип — MediaTek MT3620. Он имеет одно ядро ARM Cortex-A7 и два сопроцессора ARM Cortex-M4. Есть поддержка WiFi, ADC, GPIO, I2C, I2S, PWM, SPI и UART.

Компания уделила большое внимание безопасности, так как взлом IoT-устройств может стать причиной серьезных последствий. Например, в 2016 году ботнет Mirai отключил интернет в африканской стране.

Характеристики процессора «Байкал»

Процессор выполнен на 64-битной архитектуре MIPS и имеет 2 ядра P5600 с частотой до 1,2 ГГц. Материнская плата сделана в формате FlexATX с размерами 229×191 мм. На ней есть слот для оперативной памяти DDR3-1600 ECC объемом до 8 ГБ, но планку нужно покупать отдельно. Также она оснащена интерфейсами Ethernet 1×10 Гб PCIe Gen.3, портами SATA 3.0 и USB 2.0.

В компьютер предустановлена система Linux. Компания уверяет, что процессор обеспечивает высокую производительность при низком энергопотреблении, поэтому предназначается для использования в промышленном оборудовании. Подробности о процессоре можно прочитать в техническом документе (PDF).

Помимо аппаратных решений, российские разработчики создают и программное обеспечение. В 2017 году Национальный центр информатизации представил отечественную операционную систему «Ось» на основе Linux.

8-битные процессоры сильно уступают современным по производительности, но посильные им задачи выполняются отлично. Пользователь YouTube Пауло Константино собрал вполне работающий процессор, который, однако, выглядит, как скопление проводов. Основой послужила монтажная плата, которая предоставляет возможности создавать как простые, так и довольно сложные схемы.

Константино потратил 2 дня на разработку схемы на бумаге и чуть более семи дней на сборку. Чтобы процессор работал как настоящий, создатель использовал различные переключатели при монтаже.

Отсутствие клавиатуры не дает процессору возможности полностью показать себя — сейчас он может только воспроизвести тему из Mario. В планах разработчика подключить периферийное устройство, чтобы облегчить процесс программирования.

Чтобы понять, как работает процессор, надо его собрать

Другой подобный, но более масштабный проект — 16-битный компьютер Megaprocessor, созданный Джеймсом Ньюманом, инженером из Великобритании. Компьютер оснащен четырьмя регистрами общего назначения. В процессоре используется 16-разрядный блок АЛУ и 16-разрядный сумматор, объем памяти — 256 байт. Арифметический блок, устройства ввода/вывода и другие подобные схемыразмещаются на отдельных внешних панелях. Megaprocessor имеет в своем распоряжении 10 000 светодиодов, которые наглядно показывают этапы вычислений.

Вся система состоит из 40 000 транзисторов, из которых более 27 000 отводится на память. Вес устройства, работающего на частоте 20 килогерц — около 500 килограммов.

Джеймс Ньюман принял решение о создании Megaprocessor, чтобы в полной мере понять, как работает процессор, и наглядно, с помощью светодиодов, отобразить потоки данных.

Чтобы показать принцип работы устройства, создатель использовал игру «Тетрис». Все вычислительные процессы можно наглядно увидеть с помощью индикаторов в режиме реального времени.

Проект получился недешевым — Ньюман потратил более 40 000 фунтов стерлингов. Энтузиаст до сих пор продолжает работу над Megaprocessor. Изначально создатель хотел закончить проект за год, но прошло более 5 лет, и Ньюман продолжает улучшать и развивать его.

И что же это за материалы?

Они обнаружили два полупроводника, диселениды гафния и циркония, из которых могут быть изготовлены пластины толщиной три атома. При этом самоизоляция этих проводников намного выше, чем у кремния, и из них можно получить транзисторы в 10 раз меньшие, чем из кремния.

Учёные подчёркивают, что кремний всё ещё необходим, но комбинация новых материалов с кремнием может дать куда более сложные процессоры с пониженным энергопотреблением и другими преимуществами, получаемыми при сокращении размеров транзистора. Закон Мура не может выполняться бесконечно — законы физики этого не позволят — но новая технология может отложить неизбежное на долгие годы.

Когда эта технология выйдет на рынок?

Как и в случаях со многими технологическими прорывами, самое сложное — выйти с новой технологией на рынок. Пока что команда учёных работает над реализацией полноценных чипов, попутно устраняя уже имеющиеся проблемы. До выхода технологии на рынок могут пройти годы, но если к этому моменту она останется актуальна, она серьёзно повлияет на всю индустрию.

И как они устроены?

Новые системы теперь имеют 16 и 17 квантовых битов (кубитов) квантового объема. IBM надеется, что привлечение большего числа людей поможет выявить новые области применения этой технологии. Кроме того, она планирует увеличить квантовый объём процессоров до 50 кубитов в ближайшие несколько лет.

Технология будет доступна всем желающим?

В прошлом специализированное аппаратное обеспечение в основном использовалось в крупных предприятиях и исследовательских учреждениях для исследований, но это объявление означает, что технология быстро становится доступной. На предыдущей машине Quantum Experience было запущено 300 000 экспериментов. Современный 16-кубитный процессор третьего поколения позволит проводить ещё более сложные вычисления. Разработчики и исследователи, которые хотят выделить часть своего времени для экспериментов, уже могут запросить бета-доступ к SDK на GitHub. Вы также можете попробовать составить эксперимент на сайте IBM.

TX2 использует графический процессор на архитектуре Pascal и два 64-битных четырехъядерных ARM-чипа с 8 ГБ оперативной и 32 ГБ флеш-памяти. Есть поддержка Wi-Fi (802.11ac), Bluetooth и гигабитного Ethernet-соединения, что позволяет запускать распределенные нейросети прямо на используемых устройствах.

Новая платформа стала в два раза эффективнее своего предшественника — TX1, в основном благодаря усовершенствованию графического процессора и увеличению количества ядер. Она позволяет намного точнее выполнять задачи по распознаванию объектов и по интерпретации окружающей среды для автономного пилотирования и навигации.

Nvidia также анонсировала выпуск SDK JetPack 3.0, который включает в себя поддержку TensorRT 1.0 и cuDNN 5.1 для глубинных нейронных сетей, VisionWorks 1.6 для распознавания образов, а также последние графические драйверы и интерфейсы программирования.

На данный момент полный комплект для разработки доступен для предзаказа в США и странах Европы за $599. В скором времени откроется продажа самого модуля TX2 за $399, а также ожидаются скидки на старые модели TX1 и TK1.

Увидев разницу в производительности двух серий процессоров компаний, Intel решила снизить цены, посчитав, что игнорирование такого мощного конкурента существенно повлияет на продажи процессоров Intel в будущем. Представляем вам пример одного из множества тестов на производительность двух серий процессоров:

Немного об AMD Ryzen

Процессоры серии AMD Ryzen заметно расширили границы производительности в играх. Был представлен ряд новых технологий вроде накапливания знаний процессором для оптимизации работы. Также был улучшен показатель IPC (Instruction per cycle).

Первым из серии выйдет процессор под названием SR7 (Summit Ridge), вот его характеристики:

• 8 ядер;
• 16 потоков;
• Базовая частота ядра 3.4Ггц;
• 4Мб L2 + 16Mb L3 кэша;
• Энергопотребление до 95 Вт;
• Новый сокет AM4.

Процессоры AMD Ryzen начнут выходить в продажу со 2 марта, но уже сейчас можно сделать предзаказ на официальном сайте.

Изменение цены на CPU от Intel

Один из американских онлайн-магазинов, Microcenter, уже опубликовал обновленный прайс-лист на процессоры компании Intel. Можно сразу заметить цену на Intel Core i7-7700K, продающийся за $299. Ранее его цена составляла $330 — на $80 выше, нежели сейчас. Полный прайс-лист:

• Intel Core i7-6950X — $1599 (USD)
• Intel Core i7-6900K — $999 (USD)
• Intel Core i7-6850K — $549 (USD)
• Intel Core i7-6800K — $359 (USD)
• Intel Core i7-5820K — $319 (USD)
• Intel Core i7-7700K — $299 (USD)
• Intel Core i7-6700K — $259 (USD)
• Intel Core i7-4790K — $279 (USD)
• Intel Core i7-7700 — $289 (USD)
• Intel Core i7-6700 — $259 (USD)
• Intel Core i5-7600K — $199 (USD)
• Intel Core i5-6600K — $179 (USD)
• Intel Core i5-4690K — $189 (USD)
• Intel Core i5-6500 — $179 (USD)
• Intel Core i5-4590 — $159 (USD)
• Intel Core i3-7350K — $159 (USD)

Остается один вопрос: когда на этот шаг отреагируют и другие торговые предприятия и начнут снижать цены на процессоры Intel? Делитесь своими мнениями в комментариях.

Потребителям лишь на пользу вся эта суматоха в Intel, ведь компания являлась монополистом в сфере производства CPU, но теперь процессоры стали намного доступнее по цене. AMD же всегда имела трудности, но теперь они вновь на плаву.

Ключевые выводы:
- CPU оптимизирован для последовательного выполнения сложных инструкций с минимальной задержкой
- GPU содержит тысячи ядер для массовой параллельной обработки однотипных задач
- CPU использует большой кэш и предсказание ветвлений, GPU — массив исполнительных блоков
- Для майнинга GPU подходит лучше, потому что вычисление хэшей — это миллионы независимых однотипных операций
- CPU и GPU дополняют друг друга: CPU управляет логикой программы, GPU ускоряет параллельные вычисления

Примечание Вы читаете улучшенную версию некогда выпущенной нами статьи.

Содержание:

• Что такое CPU
• Что такое GPU
• Отличие CPU от GPU
• Почему для майнинга используется GPU, а не CPU
• Часто задаваемые вопросы

Что такое CPU

CPU — это центральный процессор (англ. central processing unit).

Основная функция — выполнение цепочки инструкций за максимально короткое время.

CPU спроектирован таким образом, чтобы выполнять несколько цепочек одновременно или разбивать один поток инструкций на несколько и, после выполнения их по отдельности, сливать их снова в одну, в правильном порядке. Каждая инструкция в потоке зависит от следующих за ней. Именно поэтому в CPU так мало исполнительных блоков, а весь упор делается на скорость выполнения и уменьшение простоев, что достигается при помощи кэш-памяти и конвейера.

Если вы хотите знать не только что такое CPU, но и как работает процессор, то прочтите эту статью.

Что такое GPU

GPU — это графический процессор (англ. graphics processing unit).

Основная функция — рендеринг 3D-графики и визуальных эффектов.

GPU получает на вход полигоны, а после проведения над ними необходимых математических и логических операций выдаёт координаты пикселей. По сути, работа GPU сводится к оперированию над огромным количеством независимых между собой задач. Поэтому он содержит огромное количество исполнительных блоков — в современных GPU их 2048 и более.

Отличие CPU от GPU

С понятиями разобрались, теперь посмотрим, в чём отличие CPU от GPU.

1. Доступ к памяти. В GPU он связанный и легко предсказуемый — если из памяти читается элемент текстуры, то через некоторое время настанет очередь и соседних текселов. С записью ситуация аналогичная.
2. Размер кэш-памяти. Графическому процессору, в отличие от универсальных процессоров, не нужна кэш-память большого размера. Для текстур требуются лишь 128–256 килобайт.
3. Поддержка многопоточности. Центральный процессор исполняет 1––2 потока вычислений на одно ядро, а графический процессор может поддерживать несколько тысяч потоков на каждый мультипроцессор, которых в чипе несколько штук. И если переключение с одного потока на другой для CPU стоит сотни тактов, то GPU переключает несколько потоков за один такт.
4. Архитектура. В CPU большая часть площади чипа занята под буферы команд, аппаратное предсказание ветвления и огромные объемы кэш-памяти, а в GPU большая часть площади занята исполнительными блоками.

Почему для майнинга используется GPU, а не CPU

Если CPU принимает решения в соответствии с указаниями программы, то GPU — производит огромное количество однотипных вычислений. Выходит, что если подавать на графический процессор независимые простейшие математические задачи, то он справится значительно быстрее, чем центральный процессор. Этим успешно пользуются майнеры биткоинов.

Суть майнинга заключается в том, что компьютеры решают математические задачи, в результате которых создаются биткоины. Все биткоин-переводы по цепочке передаются майнерам, чья работа состоит в том, чтобы подобрать из миллионов комбинаций один-единственный хэш, подходящий ко всем новым транзакциям и секретному ключу, который и обеспечит майнеру получение награды. Скорость вычисления напрямую зависит от количества исполнительных блоков. Поэтому GPU больше подходят для выполнения данного типа задачи, нежели CPU. Чем больше количество произведенных вычислений, тем выше шанс получить биткоины.

Часто задаваемые вопросы

Может ли GPU полностью заменить CPU?

Нет, GPU не может заменить CPU. Центральный процессор управляет операционной системой, обрабатывает ввод-вывод, принимает решения на основе условий и координирует работу всех компонентов. GPU эффективен только для массовых параллельных вычислений — рендеринга графики, обучения нейросетей, криптографии. Эти процессоры дополняют друг друга, а не конкурируют.

Почему в GPU так много ядер, а в CPU — мало?

CPU решает задачи, где каждая следующая инструкция зависит от предыдущей, поэтому ему нужны мощные ядра с большим кэшем и предсказанием ветвлений. GPU обрабатывает тысячи независимых задач одновременно (например, пиксели на экране), поэтому ему выгоднее иметь много простых ядер. Это фундаментальное различие архитектур: CPU — про скорость одного потока, GPU — про количество параллельных потоков.

Где ещё используется GPU кроме графики и майнинга?

GPU активно применяется в машинном обучении и обучении нейросетей (TensorFlow, PyTorch), научных вычислениях (моделирование молекул, прогноз погоды), обработке видео и рендеринге 3D-сцен, криптографии и шифровании. Технология GPGPU (General-Purpose computing on GPU) позволяет использовать видеокарты через фреймворки CUDA (NVIDIA) и OpenCL для любых параллельных вычислений.

Что такое CUDA и OpenCL?

CUDA — проприетарная платформа параллельных вычислений от NVIDIA, позволяющая программировать GPU как универсальный вычислитель. OpenCL — открытый стандарт, работающий на GPU разных производителей (NVIDIA, AMD, Intel). Оба фреймворка позволяют разработчикам запускать на GPU не только графические, но и произвольные параллельные вычисления, что используется в машинном обучении, обработке данных и научных расчётах.