Řada vestavěných počítačových desek a vývojových platforem NVIDIA Jetson se rozrostla o NVIDIA Jetson Thor. Ve srovnání se svým předchůdcem NVIDIA Jetson Orin nabízí 7,5krát vyšší výpočetní výkon umělé inteligence a 3,5krát vyšší energetickou účinnost. Softwarový stack NVIDIA JetPack 7 je založen na Ubuntu 24.04 LTS.
Národní úřad pro kybernetickou a informační bezpečnost (NÚKIB) spolu s NSA a dalšími americkými úřady upozorňuje (en) na čínského aktéra Salt Typhoon, který kompromituje sítě po celém světě.
Společnost Framework Computer představila (YouTube) nový výkonnější Framework Laptop 16. Rozhodnou se lze například pro procesor Ryzen AI 9 HX 370 a grafickou kartu NVIDIA GeForce RTX 5070.
Google oznamuje, že na „certifikovaných“ zařízeních s Androidem omezí instalaci aplikací (včetně „sideloadingu“) tak, že bude vyžadovat, aby aplikace byly podepsány centrálně registrovanými vývojáři s ověřenou identitou. Tato politika bude implementována během roku 2026 ve vybraných zemích (jihovýchodní Asie, Brazílie) a od roku 2027 celosvětově.
Byla vydána nová verze 21.1.0, tj. první stabilní verze z nové řady 21.1.x, překladačové infrastruktury LLVM (Wikipedie). Přehled novinek v poznámkách k vydání: LLVM, Clang, LLD, Extra Clang Tools a Libc++.
Alyssa Anne Rosenzweig v příspěvku na svém blogu oznámila, že opustila Asahi Linux a nastoupila do Intelu. Místo Apple M1 a M2 se bude věnovat architektuře Intel Xe-HPG.
EU chce (pořád) skenovat soukromé zprávy a fotografie. Návrh "Chat Control" by nařídil skenování všech soukromých digitálních komunikací, včetně šifrovaných zpráv a fotografií.
Byly publikovány fotografie a všechny videozáznamy z Python konference PyCon US 2025 proběhlé v květnu.
Společnost xAI a sociální síť X amerického miliardáře Elona Muska zažalovaly firmy Apple a OpenAI. Viní je z nezákonné konspirace s cílem potlačit konkurenci v oblasti umělé inteligence (AI).
Byla vydána nová verze 9.16 z Debianu vycházející linuxové distribuce DietPi pro (nejenom) jednodeskové počítače. Přehled novinek v poznámkách k vydání.
Objavil som zaujímavý skriptovací jazyk zo sveta HPC: Julia . Syntax je podobná jazyku LUA (kto programoval v MATLABe, alebo Pythone, tiež sa v ňom nestratí), ale inak je to jazyk z úplne iného súdka: dynamický, strong typed - orientovaný na rýchlosť a efektivitu – používa JIT compiler. V určitých typoch výpočtových úloh dokáže Julia dosiahnuť vyšší výkon než C/C++, pričom je často porovnateľná s Fortranom a Chapelom – najmä pri numerických operáciách a prácou vektormi a maticami, ktoré si vie compiler dobre zoptimalizovať).
No a čím je tento jazyk výnimočný? Je to jeden z mála jazykov obsahujúci skutočný implicitný paralelizmus (podobne ako iný statický HPC jazyk Chapel ktorý sme si spomínali v minulosti), podporuje vykonávanie kódu na CPU aj GPU (GPGPU). Okrem toho podporuje SIMD (počas jednej inštrukcie sa spracováva viacero hodnôt) a distribúciu výpočtov medzi viac počítačov (Grid computing – keď jeden počítač nestačí).
Taktiež má vlastnosti ako broadcasting (v jazyku Chapel sa tomu hovorí „propagácia“), čo znamená, že pracujeme pomocou operátora bodka "." s celým poľom či inou kolekciou (napr. range) ako by to bola jedna hodnota:
arr = [1:5...] # [1, 2, 3, 4, 5] arr1 = arr .^ 2 # Operátor "^" je mocnina – keď použijeme operátor ".^", bude to druhá mocnina všetkých položiek poľa. # Namiesto: `map(a -> a ^ 2, arr)` – platí aj pre iné operátory. println(arr1) # [1, 4, 9, 16, 25]
Samozrejme, dajú sa použiť aj knižničné funkcie ako map, filter, fold atď., ale broadcasting je rýchlejší, lebo si to JIT kompilátor zoptimalizuje tak, že sa spracováva viac hodnôt naraz (SIMD). Má to aj makrá, takže jazyk sa dá „ohýbať“. Tiež sú tam rôzne druhy cyklov, ktoré sa dajú optimalizovať na rýchlosť.
Julia obsahuje viacrozmerné polia (väčšina moderných jazykov vychádzajúcich z C obsahuje len pole polí, ale nie skutočné viacrozmerné polia. Pokiaľ ste ale niekedy programovali v Basicu, Pascale či Fortrane istotne si viacrozmerné polia pamätáte.
arr = [ 1 2 3 4 5 6 ] println(arr[2, 1]) # vypíše 4, keďže polia sa indexujú od 1
Jazyk má pár zvláštností, napríklad že polia sa indexujú od 1 a najprv začínajú riadkami (Y), až potom stĺpcami (X) (podobne ako v matematike, naopak ako v mainstreamových jazykoch). Faktom ale je, že práca s jednotkou je prirodzenejšia a hlavne nám to skracuje kód.
Všadeprítomný je multiple dispatch. OOP to nemá – má to len štruktúry, nad ktorými voláme funkcie. Zapúzdrenie sa robí cez moduly, ale tie moc nezapúzdrujú (moduly sa mi v Julii vôbec nepáčia).
Pokiaľ chceme v Julii napísať rýchly backend a k tomu spraviť GUI, môžeme komunikovať napríklad cez HTTP, sockety, gRPC, ale ja som použil ZeroMQ (package ZMQ), ktoré je rýchle ako sockety, ale pritom jednoduché na použitie ako HTTP.
Tiskni
Sdílej:
using JuMP using HiGHS M = [0 8 2; 1 0 5; 1 4 0;;; 0 4 3; 9 0 4; 3 7 0;;; 0 1 2; 5 0 8; 2 2 0] model = Model( HiGHS.Optimizer) x= @variable(model, x[1:3,1:3,1:3] ≥ 0) @constraint(model, diagonal[i=1:3], sum(x[i,i,1:3]) == 0) from_c = @constraint(model, sum(x,dims=1) .== sum(M,dims=1)) to_c = @constraint(model, sum(x,dims=2) .== sum(M,dims=2)) time = @constraint(model, sum(x,dims=3) .== sum(M,dims=3)) @objective(model, Min, sum(x .^2 )) optimize!(model) @show solution_summary(model)
Faktom ale je, že práca s jednotkou je prirodzenejšia a hlavne nám to skracuje kód.Jestli je indexování pole od jedničky přirozenější je asi subjektivní, ale o tom, že to zkracuje kód bych dost pochyboval. Implementoval jsem relativně dost algoritmů pro práci s vícerozměrnými poli paralelně v Matlabu a Pythonu a v Matlabu furt někde honím jedničku.
Já bych neřekl, že nové jazyky jsou variací na Céčko.Ale jsou. Bud je to assembler s trochou syntaktickeho cukru (proc asi je "unsafe" v Rustu), nebo n-ta varianta LISPu. Ostatni inovativni pristupy se moc neuchytily, nebo je odval cas (treba Algol, nebo "pictures" v COBOLu a PL/1)...
Chapel ale umožňuje explicitně zvolit jakoukoli dolní mez pole.To umí i Fortran, ale nijak extrémně užitečné mi to nepřijde. Napadá mě třeba symetrický index kolem nuly (nějaké FFT třeba) nebo snaha sladit zápis matematiky (např. při použití nějakých konkrétních polynomů). Ale spíš je v tom pak akorát bordel. Zas si ale člověk může změnit výchozí spodní mez z jedničky na nulu, takže je to vlastně fajn...
array[18..120]Uzasny. Takze ti to rozbijou lidi soudem uznani za zletile, podobne az se nejaka baba dozije 120 (coz s rostouci delkou doziti muze klidne nastat, rekord je neco okolo 115).
Takový kód je přehlednější.To je asi otázka názoru. Hlavně bude záležet na tom kdo a jak ten kód píše. A protože znám své kolegy, mám raději jazyky, které neumožňují být příliš kreativní... Tu motivaci ale pochopitelně chápu, ale jak píšete víše:
...Je to mapování n-tice hodnot na výslednou hodnotu. Funkce to dělá algoritmem, pole to dělá tabulkou hodnot - jinak je to to samé...Pro mě je indexování pole jakási low-level operace, pokud potřebuji nestandardní index, volím raději funkci. Ono u možnosti měnit spodní mez nemusíte chtít skončit. Třeba byste rád index, který se neinkrementuje o jedničku, či není lineární, motivace by se asi našla. Ale nemám pochopitelně nic proti tomu, aby to jazyk podporoval, zejména pokud to jeho uživatelé využívají.
V tom, že je potřeba špatným programátorům přistřihnout křídla, máte samozřejmě pravdu. Je třeba se přizpůsobit té které situaci.To se bohužel snadněji řekne, než udělá... Se zbytkem pochopitelně souhlasím snad jen s poznámkou, že řídká pole sice obsahují hromady nul, ale obsahují je, tzn. není to ekvivalentní poli, které ten index nemá vůbec (viz ten příklad sudých indexů). Sice netuším, jak jsou interně implementována, ale nějaký overhead tam bude muset být. Pokud jde o ta asociativní pole, tak přesně ta jsou podle mého názoru vhodná pro zobrazení/mapování netriviálních indexů. Pole jako taková mají podle mě uplatnění především tam, kde provádíte nějaké náročné operace na větším množství dat, kde – přesně, jak píšete – využijete s výhodou možnosti paralelizace. Alespoň tak to mám já. Pole je hromada dat, kterou je třeba zpracovat a index je více méně podružný, pro data, kde má index nějaký význam používám asociativní datové typy.
Chapel ale umožňuje explicitně zvolit jakoukoli dolní mez pole.Pascal také, ale lidé se do něj moc nehrnou. To je škoda, odnaučili by se dělat spoustu blbostí
int array[201]={0}, *teplota=&array[100];