✔️Детектор движения на Wi-Fi, который можно собрать из хлама

Гики нашли способ сделать детектор движения без камер- на одних только Wi-Fi волнах. Такой датчик реагирует на малейшие изменения сигнала от роутера и срабатывает, когда в комнате появляется движение. Работает даже сквозь стены. И главное — схема в открытом доступе на GitHub, собрать можно за копейки.

Где пригодится:
- автоматическое включение света или отопления при появлении человека
- экономия энергии — устройства отключаются, если помещение пустое
- контроль за детьми: придёт уведомление, если ребёнок вышел из комнаты ночью
- точный климат-контроль
- уход за пожилыми: оповещение, если нет активности слишком долго

Такой DIY-датчик легко сделать из подручных деталей - полный гайд уже лежит на GitHub.

https://github.com/francescopace/espectre

🌟 CUDA-L2: ИИ научился писать CUDA-ядра эффективнее инженеров NVIDIA.

Исследовательская группа DeepReinforce разработала систему полностью автоматического написания GPU-кода для матричного умножения под названием CUDA-L2.
Этот код работает на 10–30% быстрее, чем cuBLAS и cuBLASLt, а это, на минуточку, уже оптимизированные библиотеки от самой NVIDIA.

Обычно такие библиотеки создаются вручную людьми, которые используют готовые шаблоны ядер. А автотюнеры лишь подкручивают параметры, например, размер тайлов.

Но DeepReinforce считают, что даже критически важные и глубоко оптимизированные задачи, как HGEMM, могут быть улучшены с помощью LLM, работающей в связке с RL.

В системе CUDA-L2 языковая модель буквально пишет исходный код CUDA с нуля для каждого размера матрицы. Она не просто меняет параметры, она может менять структуру кода, циклы, стратегию тайлинга, паддинг и даже свизл-паттерны. А еще, она сама выбирает стиль программирования - будь то сырой CUDA, CuTe, CUTLASS или inline PTX.

Процесс выглядит так: цикл RL запускает сгенерированные ядра на реальном железе, измеряет скорость и корректность, а затем обновляет LLM. Со временем модель выводит свои собственные правила производительности, вместо того чтобы полагаться на знания, заложенные людьми.

В качестве генератора использовалась модель DeepSeek 671B. Ее дополнительно доучили на смеси массива CUDA-ядер и качественном коде из библиотек PyTorch, ATen, CUTLASS и примеров от NVIDIA.

🟡Что это дает на практике

Для претрейна и файнтюна LLM большая часть времени GPU тратится именно на операции матричного умножения HGEMM. Если ускорить эти ядра на те самые 10–30%, которые обещает CUDA-L2, то весь процесс обучения становится заметно дешевле и быстрее.

Поскольку CUDA-L2 обрабатывает около 1000 реальных размеров матриц, а не пару вручную настроенных, ускорение работает для самых разных архитектур. Это значит, что в тот же бюджет на GPU можно вместить больше токенов обучения, больше прогонов SFT или RLHF и т.д.

🟡Тесты

HGEMM-ядра, созданные CUDA-L2, стабильно быстрее стандартных библиотек.

В так называемом "оффлайн-сценарии" CUDA-L2 работает примерно на 17–22% быстрее, чем torch.matmul, cuBLAS и cuBLASLt. Она даже на 11% обгоняет cuBLASLt AutoTuning, который сам по себе уже использует поиск ядра.

А в "серверном", сценарии, который имитирует реальный инференс с паузами между вызовами - разница еще больше: буст в 24–29% по сравнению с torch.matmul и cuBLAS.


Простым рисёрчем проект не ограничен, в репозитории на Github авторы выложили оптимизированные ядра HGEMM A100 для 1000 конфигураций.

В планах: расширение на архитектуры Ada Lovelace, Hopper, Blackwell, поддержка более плотных конфигураций и 32-битный HGEMM.


🟡Arxiv
🖥GitHub


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #CUDA #DeepReinforce