Нам надо было закупить High-CPU, но так, чтобы это было одинаковое корпоративное железо для всех наших дата-центров по миру.
Рубрика «производительность» - 4
Почему тормозят AMD Epyc
2025-10-30 в 7:01, admin, рубрики: amd, EPYC, hyper-v, ruvds_статьи, vds, виртуальная машина, производительность, процессор, тестКак загрузить GPU на максимум. Разбираем узкие места в инфраструктуре для ИИ
2025-10-30 в 6:32, admin, рубрики: cpu, gpu, Видеокарты, диск, инфраструктура, оперативная память, пайплайн, производительность, Процессоры, сетиПредставим, что вы запустили в облаке или на своем оборудованиии обучение модели. Выбрали конфигурацию с A100, H100 или L40S, может, даже с RTX 4090. Запускаете обучение модели, ждете, что процесс пойдет как по маслу. Но вместо э��ого в инструментах мониторинга видите, что GPU загружен на 40–60%, а то и меньше.
Причина не в «кривом коде» и не в том, что GPU «не тянут». Проблема глубже: производительность AI-кластера определяется не пиковыми терафлопсами, а самым слабым звеном в цепочке ввода-вывода. Даже самый быстрый GPU беспомощен, если данные не успевают до него «доехать». Он просто ждет.
Оценка влияния ИИ на производительность опытных разработчиков открытого ПО
2025-10-28 в 12:38, admin, рубрики: claude, cursor, RCT, автоматизация НИОКР, бенчмарки, генерация кода, ии-инструменты, оценка эффективности, производительностьTL;DR
-
Провели РКИ на реальных задачах в крупных OSS-репозиториях: 16 опытных контрибьюторов, 246 задач (исправления, фичи, рефакторинг), на каждую задачу случайно разрешали/запрещали ИИ.
-
Инструменты при «разрешено»: в основном Cursor Pro + Claude 3.5/3.7; при «запрещено» — обычная работа без генеративного ИИ.
-
Главный итог: с ИИ задачи выполнялись в среднем на 19% дольше; качество PR сопоставимо между условиями.
-
Перцепция расходится с данными: разработчики ожидали ускорение (~24%) и постфактум тоже считали, что ускорились (~20%).
Uptrace v2.0: как новый JSON-тип ClickHouse ускорил запросы по трейсам в 10 раз
2025-10-16 в 8:47, admin, рубрики: clickhouse, devops, distributed tracing, observability, opentelemetry, tracing, микросервисы, производительностьДелюсь практическим опытом внедрения Uptrace v2.0 — от разворачивания до оптимизации запросов. С цифрами, кодом и реальными кейсами.
TL;DR
Uptrace v2.0 использует новый JSON-тип ClickHouse для хранения трейсов, что даёт 10x ускорение запросов. Показываю на практике: установка за 5 минут, настройка трансформаций данных, экономия на retention policies. Бенчмарки на 500M span'ах: запросы стали выполняться за 0.3-0.5 сек вместо 4-7 сек.
Почему я вообще это затеял
Rust vs Go: честное сравнение для высоконагруженных сервисов
2025-10-07 в 13:34, admin, рубрики: backend, Go, golang, highload, Rust, архитектура, конкурентность, производительность, разработка, сравнение«Rust — это когда ты контролируешь каждый байт.
Go — это когда ты делаешь сервис, а не борешься с компилятором.»
Введение
Rust и Go часто оказываются по разные стороны инженерных холиваров.
Кто‑то называет Go «языком для продакшна», кто‑то утверждает, что Rust — «единственный способ спать спокойно после деплоя».
Я работал с обоими языками: писал микросервисы на Go, системы обработки событий и сетевые агенты на Rust.
В этом посте — не теоретическое сравнение, а практическое: где Rust реально оправдан, а где Go дает фору по скорости разработки и стабильности.
Производительность
PostgreSQL против 10 миллионов записей: оптимизация запросов, которая спасла наш проект
2025-10-03 в 14:16, admin, рубрики: BigData, explain analyze, postgresql, sql, базы данных, Большие данные, индексирование, индексы, оптимизация запросов, производительность
PostgreSQL против 10 миллионов записей: оптимизация запросов, которая спасла наш проект
Пролог: Когда база данных говорит «нет»
Это был обычный понедельник. Я пил кофе, проверял почту, и вдруг — волна уведомлений в Slack. «Сайт не грузится!», «Отчеты зависли!», «Что происходит?».
GPT-5 и API Responses: зачем нужен ещё один стандарт?
2025-10-01 в 12:30, admin, рубрики: gpt-5, OpenAI, Responses API, агенты, инструменты, мультимодальность, производительность, разработчики, рассуждения, сохранение состоянияКоманда AI for Devs подготовила перевод статьи о новом API /v1/responses от OpenAI, который объединяет простоту Chat Completions и мощь Assistants, и при этом сохраняет состояние рассуждений, мультимодальность и встроенные инструменты. Это шаг к агентам будущего — и, похоже, к новому стандарту работы с моделями OpenAI.
GPT-5 уже вышел, и мы хотим подробнее рассказать о наилучших способах его интеграции, об API Responses и о том, почему Responses идеально подходит для моделей рассуждения и для будущего, ориентированного на программных агентов.
HTTP-3 и QUIC: почему интернет обновляется, и что это даёт приложениям
2025-09-19 в 13:01, admin, рубрики: CDN, HTTP3, observability, QUIC, ruvds_статьи, tls1.3, мобильность, производительность, сети
Представьте, что дороги в вашем городе заменили за ночь: больше нет светофоров на каждом перекрёстке, машины едут быстрее, а пробки исчезают сами собой.
Эргономика рабочего места разработчика: от кресла до освещения (с опорой на исследования)
2025-09-18 в 14:06, admin, рубрики: биомеханика, здоровье, кресло, монитор, освещение, производительность, рабочее место, разработчик, скрипты для здоровья, эргономикаКаждый из нас хотя бы раз задумывался, почему после рабочего дня спина ноет, глаза красные, а мысли путаются. Я решил покопаться глубже в тему эргономики рабочего места разработчика — от кресла и монитора до света, клавиатуры и даже крошечных скриптов, которые помогают отслеживать «здоровье» сидячего образа жизни. Это не будет сухой теорией: я покажу исследования, реальные советы и даже куски кода, которые можно прикрутить к своему workflow.
Instinct от Continue: будущее автоматического рефакторинга
2025-09-12 в 9:56, admin, рубрики: continue, instinct, llm, open source, автодополнение, производительность, Рефакторинг кодаКоманда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, как Continue обучила Instinct — открытую модель Next Edit для предсказания следующей правки кода. Разработчики собрали тысячи реальных правок, внедрили алгоритм SeleKT для обучения и показали, что их модель работает в 6,4 раза быстрее ручного редактирования.
Мы рады представить Instinct — открытую Next Edit-модель, которая умно предугадывает ваши действия и поддерживает рабочий ритм.
Когда мы запускали Next Edit, её впервые представил Читать полностью »