Category: компьютерное

Хорошо, что биткоин грохнулся. Видеокарты стали стоить нормальных денег.

Я, как уже писал, недавно сделал апгрейд своей GTX1070 на RTX3080. Причём впервые, что характерно, не для игр. Для игр и GTX1070 была вполне достаточна — во всяком случае на своём игровом мониторе с 1440p я никакого лага не замечал — впрочем, я играю не в самые современные игры, наверное, можно быть и поэтому.

RTX3080 мне была нужна для AI и обработки видео.

И попугаемерка у меня была одна — Handbrake с кодером NVEnc для кодирования 1080p видео. Так вот, при кодировании в h264 с качеством 20 на 1070 у меня лезло двести кадров в секунду. А на 3080 — триста пятьдесят. Считаю, что апгрейд вполне того стоил.

Интересно, кстати, было бы посравнивать с “Родионами”. Какой Родион выдаёт триста пятьдесят кадров в секунду, и за какую цену.

Как уже много раз говорил, я люблю научную фантастику, и даже не сколько за то, что там масса интересных историй и высоких технологий. Я люблю научную фантастику за то, что она, смотря на развитие технологий, задаёт вопрос, “а чем всё это может кончиться?”

Одним из моих любимых авторов является Станислав Лем, в принципе, по старой советской памяти ещё. Дома были его книги, и я с интересом их читал. А теперь перечитываю, и, как водится, вижу там много нового с высоты теперешнего опыта.

Перечитываю Кибериаду, про великих конструкторов Трурля и Клапауция, и натыкаюсь на электробарда (электрибальда, электрувера — в разных переводах). Трурль сделал компьютер, который умеет сочинять стихи, электронного поэта. Конечно, Лем не был специалистом в современных методах машинного обучения и глубоких нейросетей, поэтому в его представлении великий конструктор Трурль пошёл немного странным путём; но в дальнейшем смысл самообучающейся нейросети Лемом был ухвачен исключительно верно.

Так вот электронный поэт у Трурля вышел настолько удачным, что затмил всех поэтов-людей, и тупо оставил их всех без работы.

“И когда прибыла новая партия поэтов, чтобы поиздеваться и покуражиться над машиной, она ответила им такой модернистской импровизацией, что у них в зобу дыханье сперло; от второго же стихотворения серьезно занемог некий бард старшего поколения, удостоенный двух государственных премий и бюста, выставленного в городском парке. С тех пор ни один поэт уже не в силах был сопротивляться пагубному желанию вызывать Электрувера на лирическое состязание — и тащились они отовсюду, волоча мешки и сумки, набитые рукописями. Электрувер давал гостю почитать вслух, на ходу схватывал алгоритм его поэзии и, основываясь на нем, отвечал стихами, выдержанными в том же духе, но во много раз лучшими — от двухсот двадцати до трехсот сорока семи раз. Спустя некоторое время он так приноровился, что одним-двумя сонетами сваливал с ног заслуженного барда.”

А ну стоп!!! Где-то я это уже видел. Ах да, вот:

Система искуственного интеллекта “Миджёрни”, написанная для создания картин, выиграла приз на ярмарке штата Колорадо в категории “лучшая цифровая картина”. Художники в ярости.

И я, и многие интернет-знакомые уже давно играемся с генеративными нейросетями. Получается по-разному, но меня лично очень сильно впечатляет, так как рисовать я не умею от слова “совсем”. А вот и выигравшая картина “Théâtre D’opéra Spatial”, созданная “Миджёрни” под управлением гейм-дизайнера Джейсона Аллена; по-моему, красиво:

Вот так. Реально ведь живём в мире научной фантастики. Электрический поэт, кстати, у Лема кончил плохо — он был изгнан. Посмотрим, чем дело кончится в реале. Я думаю, от развития искуственного интеллекта нас ждут самые сильные социальные потрясения, и не обойдётся без луддитов. Это уж как водится.

Ну что, дорогие друзья, во имя Ома, Ампера и Закона Кирхгофа, приступим к обещанному.

Более знающие товарищи попросили кое-что уточнить. В частности, проверить, в каком режиме прицеплена проба осциллографа, и поглядеть на выход инвертера под нагрузкой, желательно 100% активной.

Пробу я подключил в режиме постоянного тока, чтобы ничего не отсекать. В качестве активной нагрузки выступила лампочка накаливания мощностью 25 ватт, которую я с трудом нашёл в своих закромах.

Вот такая вот уютненькая лаборатория до начала измерений. Это пока идёт питание от сети.

Вот вам точно такой же трезубец с активной нагрузкой 25 ватт.

Лаборатория всё такая же уютненькая. Яркость лампочки особо не поменялась.

А теперь сменим подопытного.

Берём ИБП American Power Conversion ES 750.

Подключаем к нему ту же лампочку накаливания на 25 ватт, и вытаскиваем штепсель из розетки:

Вот это другое дело. Оно, конечно, далеко от идеала, но нравится мне гораздо больше, чем эти трезубцы и прочие тайны океана.

Надо ли объяснять, чьи ИБП я буду отныне покупать, а какие — считать полным говном, причём вполне объективно, с приборами.

Братцы-виртуализаторщики, куды бечь с VMWare ESXI? Как известно, ВМВарь перекупили Бродком, а уж чем Бродком известны, так это тем, что всё, чего они касаются, незамедлительно превращается в говно. Вот они перекупили Симантек Антивирус. Был нормальный, стал говно. Сбежали на Битдефендер.

А теперь, значит, ВМВарь пошла под этот нож. Маленьких клиентов, чувствуется, они пустят под откос.

У нас примерно 100 виртуальных машин в кластере. Не весть какой парк, но всё же.

Я вот сижу думаю про:

ProxmoxVE
Xen
Citrix Hypervisor, но Цитрикс, по моему предыдущему опыту, усрёсся ставить и настраивать.

Нет, HyperV не имеет многих нужных фич.

Ни у кого не было опыта?

Отказала тут у меня флешка, причём в самый ответственный момент, когда я собрался наживлять pfSense. Установочный образ отказался записываться на неё наотруб. Поковырял, поформатировал, попробовал записать файлы. Примерно на второй минуте простой записи файлов флешка сказала, “звиняй хозяин, я всё”, после чего окончательно прекратила монтироваться.

Выкинуть её? А как предварительно стереть с неё всё информацию, если я на неё даже записать ничего не могу? Остаются физические методы. Старый добрый инженерный кувалдометр? Показалось неспортивно.

Закрепил её в пулеуловителе:

После чего расстрелял из мелкана.

Хорошо мелкан работает на флешках!

PS: это у меня первая флешка, которая отказала столь наглым образом. Фирма — Кингстон. Записать-запишу, но обобщений делать не буду. Раньше я любил Лексар, которые потом перекупил Микрон (тоже достойная фирма). А теперь ими владеют китайцы.

Остальные флешки у меня СанДиск, которым вообще-то нынче владеет Вестерн. Но в приципе к ним у меня нареканий никаких, может быть, это у меня только с Вестерновскими магнитными дисками отношения не складываются.

PPS: сочетание тегов “сисадминское” и “огнестрельное оружие” особенно доставляет!!!!

…боролись два говна, как говорили в моём детстве.

Что это? Внешний жёсткий диск Самсунг?

А вот опаньки!!

Неделю назад оно, разумеется, сдохло.

Не удивлён ни разу.

PS: Самсунг, ЕМНИП, более не занимается магнитными жёсткими дисками вообще. Поэтому ЛЮБОЙ их магнитный диск с гарантией будет сделан кем-то другим.

Я всегда очень любил картины Шишкина. Все они по-своему прекрасны, и тенистые “Пейзаж с охотником”, “Лес вечером” и светлые, воздушные, прозрачные “Рожь” или “Полдень”.

Но увы, Аллах обделил меня талантом художника. Вернее, скажем так — он обделил меня способностью получать удовольствие от процесса рисования. Никто из нас не умеет писать картины от рождения. Но те, кто ЛЮБЯТ рисовать, и получают от этого удовольствие, НЕ МОГУТ НЕ рисовать, и рано или поздно, постоянно практикуясь, могут развить нешуточный дар живописца.

Это справедливо для любой области человеческой деятельности. Вот я получаю удовольствие от играния с компьютерами — ну, вот я этим и занимаюсь, а так как мне этот процесс интересен, то я практикуюсь в этом постоянно, и постепенно научился всякому. То же самое можно сказать про кого угодно. Писатели не могут не писать, певцы не могут не петь, гитаристы не могут не играть на гитаре, и так далее.

Ну, а меня от процесса рисования не прёт, поэтому рисовать я так никогда и не научился.

Зато знаете кто научился рисовать? Искуственный интеллект! Эти самые нейросети, в которые я уже давно безнадёжно влюбился с того времени, когда создал свою первую сеть и научил её всякому. Современная техника дошла до того, что ей можно сказать примерно вот так: а здесь пусть будет лес, кустарник, и чтобы речка была, а на горизонте — чтобы горы. И чтобы солнце, песочек, и облачка. И представляете себе — оно таки рисует.

Вот что у меня получилось всего после 15 минут прыгания по кнопкам в программе NVidia Canvas:

Чо, круто??? Не, ну, понятно, что не Шишкин. Но для меня, для которого “палка-палка-огуречик” это крупное достижение, это просто охрененно. Ну, и оленя справа я в Фотошопе вклеил.

Конечно, видно, что лесокустарник рисован как бы паттернами, взятыми из фотографий, на которых эти сети тренировали. Но думаю, что это дело наживное — NVidia Canvas сейчас только в бета-версии, и её ещё допилят.

А как выглядело то, что делал я, указывая сети “а вот тут лес, а вот тут речка”? А вот так:

Программа NVidia Canvas распространяется бесплатно, но имеет нешуточные системные требования. Понадобится видеокарта не ниже NVidia RTX. Я как раз сегодня проапгрейдился на RTX 3080, и немедленно наживил! Кому бы спасибо сказать, что грёбаный биткоин рухнул, и криптопидарасы перестали отрывать видеокарты с руками?

Кстати, интересный правовой вопрос — а КОМУ в данном случае принадлежит копирайт на эту картину? Мне? Или программе NVidia Canvas? А где находится эта тонкая грань? А когда ИИ будет обладать всё большей и большей автономностью, куда она сдвинется? А какие вообще у нас права будут даны полному ИИ?

И вот уже на нас ласково смотрит старина Филип К. Дик, в обнимку с Риком Декардом. За что мы любим научную фантастику? Не только за то, что “там круто и про роботов”. А в первую очередь за то, что именно фантасты задают вопросы, до которых человечество ещё не додумалось. А рано или поздно на них придётся отвечать. Как уже сейчас приходится отвечать на вопросы “кого будет давить насмерть робот-автомобиль, если столкновение неизбежно?” Одного ребёнка или десять бабушек?

Камерами Хиквижен для видеонаблюдения вокруг дома я целиком удовлетворён. Как выяснилось, у них даже ночной режим очень неплохой, благодаря подсветке ИК-светодиодами.

Ночью камера светится таким зловещим тёмно-красным светом, довольно тусклым для невооружённого глаза.

А вот если снять её цифровой камерой, то она сияет аки хороший фонарик, характерным фиолетовым цветом.

ИК подсветка настолько мощная, что пробивает инфракрасный фильтр, который в обязательном порядке ставят во все камеры. Потому что если его не ставить, то любой нагретый предмет будет светиться на снимке этим самым фиолетовым светом. И почему-то именно красные и синие субпиксели более чувствительны к ИК, хотя зелёных на фильтре Байера вдвое больше. Поэтому фиолетовое такое всё. Оптика, блин, это Наука.

Очень интересные нынче развития технологий намечаются. Огромной основой большого количества современных программ являются нейросети. Нейросети у нас нынче растут аки это самое в деревенском сортире, куда дрожжи кинули. Адски растёт количество параметров (взвешенных связей) между нейронами.

Набор параметров кажого нейрона представляет собой матрицу, и чтобы посчитать, активируется ли нейрон или нет, надо помножить вес каждой связи на входное значение этой связи, и смотреть, что получится. Математически выражаясь, считается скалярное произведение.

Количество параметров гугловской нейросети Inception третей версии — примерно 12 миллионов. То-есть, каждый раз мы считаем скалярное произведение матрицы с 12 миллионами элементов с точно такой же матрицей. Очень, очень вычислительно дорогое удовольствие.

Что с этим можно сделать? А, например, вот что. Можно каждый параметр представить резистором. Входное значение — поданное на него напряжение, вес — проводимость. Проводимость — величина, обратная сопротивлению: G = 1/R или же R = 1/G

А теперь закон Ома:

I = U/R, а R заменим 1/G: I = U/(1/G), упростим: I = UG. Подаём входное напряжение, и меряем ток. Вот вам и скалярное произведение, причём чисто аналоговыми методами.

Но хардверный резистор, разумеется, не очень удобно. Зато знаете, что удобно? Флеш-память! Флеш представляет собой миллиарды полевых транзисторов с изолированным затвором, ведущих себя как резисторы. Изначально на них хранили только 0 или 1, ток выше или ниже порогового значения считывался как ноль или единица. Потом сделали многоуровневую флеш-память, и на современных твёрдотельниках QLC каждая ячейка хранит аж 16 значений (4 бита). Теперь пошли дальше, и на этих электрически программируемых резисторах научились производить самые настоящие аналоговые вычисления, очень интересным применением которых и являются расчёты скалярных произведений для работы нейросетей.

Очень, очень интересные нынче вещи придумывают. Как вам такое — расчёты на жёстком диске?

Конечно, у подобного подхода есть недостатки: более низкая точность вычислений. Но нейросети, вообще-то и так работают по вероятностному принципу. Какая тебе, в сущности, разница, если нейросеть определяет фотки котиков с 99% точностью или “только” с 95%?

В-общем, с интересом смотрю за дальнейшим развитием событий. Я нейросети уже щупал плотно несколько раз, мне они очень нравятся, и я думаю, что если мы когда-нибудь придумаем полный ИИ, именно нейросети станут его основой. И не исключено, что в их основе будут именно аналоговые вычисления. Ну, как у нас в башке.