Byla vydána nová verze 1.12.0 dynamického programovacího jazyka Julia (Wikipedie) určeného zejména pro vědecké výpočty. Přehled novinek v příspěvku na blogu a v poznámkách k vydání. Aktualizována byla také dokumentace.
V Redisu byla nalezena a v upstreamu již opravena kritická zranitelnost CVE-2025-49844 s CVSS 10.0 (RCE, vzdálené spouštění kódu).
Ministr a vicepremiér pro digitalizaci Marian Jurečka dnes oznámil, že přijme rezignaci ředitele Digitální a informační agentury Martina Mesršmída, a to k 23. říjnu 2025. Mesršmíd nabídl svou funkci během minulého víkendu, kdy se DIA potýkala s problémy eDokladů, které některým občanům znepříjemnily využití možnosti prokázat se digitální občankou u volebních komisí při volbách do Poslanecké sněmovny.
Společnost Meta představila OpenZL. Jedná se o open source framework pro kompresi dat s ohledem na jejich formát. Zdrojové kódy jsou k dispozici na GitHubu.
Google postupně zpřístupňuje českým uživatelům Režim AI (AI Mode), tj. nový režim vyhledávání založený na umělé inteligenci. Režim AI nabízí pokročilé uvažování, multimodalitu a možnost prozkoumat jakékoliv téma do hloubky pomocí dodatečných dotazů a užitečných odkazů na weby.
Programovací jazyk Python byl vydán v nové major verzi 3.14.0. Podrobný přehled novinek v aktualizované dokumentaci.
Bylo oznámeno, že Qualcomm kupuje Arduino. Současně byla představena nová deska Arduino UNO Q se dvěma čipy: MPU Qualcomm Dragonwing QRB2210, na kterém může běžet Linux, a MCU STM32U585 a vývojové prostředí Arduino App Lab.
Multiplatformní open source voxelový herní engine Luanti byl vydán ve verzi 5.14.0. Podrobný přehled novinek v changelogu. Původně se jedná o Minecraftem inspirovaný Minetest v říjnu loňského roku přejmenovaný na Luanti.
Byla vydána nová stabilní verze 6.10 (YouTube) multiplatformního frameworku a GUI toolkitu Qt. Podrobný přehled novinek v poznámkách k vydání.
Nadace Raspberry Pi informuje, že Národní laboratoř Los Alamos ve spolupráci se společností BitScope staví cluster složený z 750 jednodeskových počítačů Raspberry Pi, tj. 3 000 jader. Jedná se o pilotní projekt. Příští rok by těchto počítačů mělo být v clustru přes 10 000, tj. 40 000 jader. BitScope dodává moduly BitScope Cluster se 150 Raspberry Pi. Ukázka na YouTube. Raspberry Pi jsou propojeny pomocí BitScope Bladů.
Tiskni
Sdílej:
kde jedno jádro má několikanásobný výkon oproti jednomu jádru rpi?Videl jsi vubec to video? Jim nejde vubec o vykon, ale o ten management okolo, ktery jenom tak nenasimulujes. Jeden z typickych problemu, na ktery na opravdu velkem clusteru narazis je, ze ti prubezne odumiraji jednotlive stroje. V lepsim pripade takovy uzel prestane komunikovat a je vyrazen. V horsim pripade se uzel zblazni, pocita dal a odesila chybne vysledky. Management clusteru musi byt schopen takove uzly najit a vypnout. Toto chovani se na komoditni hardwaru s par jadry simuluje hodne blbe.
Toto chovani se na komoditni hardwaru s par jadry simuluje hodne blbe.Protože chceš simulovat víc jader než máš ve skutečnosti, tak stejně musíš použít virtualizaci. A ty neumíš nasimulovat zbláznění virtuálu?
A ty neumíš nasimulovat zbláznění virtuálu?Ten clovek to tam nekolikrat zopakuje! V Los Alamos chcou/potrebuji cluster, ktery se bude chovat jako skutecny cluster, aby si na mensi skale mohli otestovat chovani systemu, inicializaci, odolnost proti vypadkum, atd. Je hezke, ze si dokazes nasimulovat ve virtuale zblazneni, ale porad je to jeden z mnoha scenaru, ktery musis testovat, a snad ti nemusim vysvetlovat, jak kreativni umi byt hardware pri svem selhavani, a ze radu veci jen tak nenasimulujes.
Spíš mi připadá, že amíci jsou neschopní myslet, ale mají dost peněz na rozhazování, jako obvykle.Prijde mi, ze tu zbytecne plytvas svym talentem. Musis s tim jit do Los Alamos k lidem z DARPA, DoE, NSF, kteri za tim projektem stoji a financuji jej, a vysvetlit jim, ze to vsechno delaji blbe, a hlavne jim musis vysvetlit, ze ty bys to rozhodne delal lip a levneji. Tady tve komentare nikomu nepomohou!
Pokud mas ulohu, kterou vubec lze paralelizovat, tak jediny GPU zvladne nekolik tisic vypoctu zaroven, takze tech 40k poskladas i v "domacim" desktopu.GPU mají výpočetních jader AFAIK obvykle desítky nebo nižší stovky. Nehledě k tomu, jak už napsal Ivorne, že mají oproti CPU hodně omezené možnosti. Jinak jsou opravdu komentáře tohohle typu nutné? Zajímalo by mě, co vede někoho k chronickému psaní komentářů pod zprávičky, které sotva dávají smysl v kontextu diskuse (spíše ne), ale hlavněže co nejvíc pohejtují dané téma...
jak někdo vyrobí několik tun elektroodpadu místo toho, aby napsal pár řádek softu.to je tost nepresne a nemagogicke...
Pokud mas ulohu, kterou vubec lze paralelizovat, tak jediny GPU zvladne nekolik tisic vypoctu zaroven,Pokud mas ulohu, kterou lze paralelizovat a mas tam par if-u nebo cykly koncici pri splneni nejake podminky, tak ti GPU moc nepomuze. A to nemluvim o rekurzivnich algoritmech, ...
Rekurzivni algoritmus se neda paralelizovat ... protoze z principu rekurze zavisi na vysledku predchoziho vypoctu.Doporucuji dostudovat pojem rekurze a pak si treba pogooglit klicova slova "parallel quicksort" nebo "parallel mergesort". Jsou k tomu i jednominutova videa, kde ti to vysvetli i s obrazky. Nebo si muzes vyzkouset nasledujici kod (v Clojure) jestli opravdu nefunguje.
(defn fib [n] (if (< n 2) n (+ (fib (- n 1)) (fib (- n 2))))) (defn pfib "Parallel Fibonacci" ([n] (pfib n 2)) ([n level] (cond (<= level 0) (fib n) (< n 2) n :else (let [a (future (pfib (- n 1) (dec level))) b (future (pfib (- n 2) (dec level)))] (+ @a @b)))))
The Raspberry Pi modules let developers figure out how to write this software and get it to work reliably without having a dedicated testbed of the same size, which would cost a quarter billion dollars and use 25 megawatts of electricity.Proste lidi, kteri potrebuji psat pro tyhle masiny, budou psat & ladit na tom RPi clusteru, a az pak temer-hotovej program muzou ladit & poustet na nejakem realnem clustru. Vzhledem k tomu co stoji provoz realnych clustru se to asi vyplati.
size_t
, int32_t
a k tomu všelijaký nápomocný makra.