Компания Apple добавила поддержку кодека AV1 в браузер Safari

Корпорация Apple уступила требованиям таких компаний, как Google и Netflix, и объявила о выпуске бета-версии браузера Safari 16.4 с поддержкой декодирования видео в формате AV1. Пока неясно, коснётся ли это мобильной версии браузера, который имеет куда большее количество пользователей. Например, мобильная версия браузера Safari до сих пор полностью не поддерживает кодек VP9.

Видеокодек AV1 разработан альянсом Open Media (AOMedia), в котором представлены такие компании, как Mozilla, Google, Microsoft, Intel, ARM, NVIDIA, IBM, Cisco, Amazon, Netflix, AMD, VideoLAN, Apple, CCN и Realtek. AV1 позиционируется как общедоступный и не требующий оплаты отчислений свободный формат кодирования видео, который заметно опережает H.264 и VP9 по уровню сжатия.

Состоялся экспериментальный выпуск открытой реализации WinAPI - Wine 8.2. С момента выпуска версии 8.1 было закрыто 22 отчёта об ошибках и внесено 285 изменений.

Наиболее важные изменения:
- В WoW64, прослойку для запуска 32-разрядных программ в 64-разрядной Windows, добавлены преобразователи системных вызовов (thunk) для библиотеки WPCAP .
- Улучшена отладочная информация в режиме WoW64.
- Добавлена поддержка видеокодека Indeo IV50.
- Обеспечено выставление имени монитора на основе метаданных EDID (Extended Display Identification Data).
- Закрыты отчёты об ошибках, связанные с работой игр: GOG Heroes of Might and Magic IV, Final Fantasy XI.
- Закрыты отчёты об ошибках, связанные с работой приложений: Visual Studio 2005, SubLab VST3 plugin, Rich Edit.

Только в магазине canonical

6к
Много или мало?

После двух месяцев разработки Линус Торвальдс представил релиз ядра Linux 6.2. Среди наиболее заметных изменений: разрешён приём кода под лицензией Copyleft-Next, улучшена реализация RAID5/6 в Btrfs, продолжена интеграция поддержки языка Rust, снижены накладные расходы при защите от атак Retbleed, добавлена возможность регулирования потребления памяти при отложенной записи, для TCP добавлен механизм балансировки PLB (Protective Load Balancing), добавлен гибридный механизм защиты потока выполнения команд (FineIBT), в BPF появилась возможность определения собственных объектов и структур данных, в состав включена утилита rv (Runtime Verification), снижено энергопотребление в реализации блокировок RCU.

В новую версию принято 16843 исправлений от 2178 разработчиков, размер патча - 62 МБ (изменения затронули 14108 файлов, добавлено 730195 строк кода, удалено 409485 строк). Около 42% всех представленных в 6.2 изменений связаны с драйверами устройств, примерно 16% изменений имеют отношение к обновлению кода, специфичного для аппаратных архитектур, 12% связано с сетевым стеком, 4% - с файловыми системами и 3% c внутренними подсистемами ядра.

Определенно. Gentoo тоже доставляет удовольствие (но обычно для меня это виртуальная машина).

FlexGen - движок для запуска AI-ботов, похожих на ChatGPT, на системах с одним GPU

Группа исследователей из Стендфордского университета, Калифорнийского университета в Беркли, Швейцарской высшей технической школы Цюриха, Высшей школы экономики, университета Карнеги — Меллона, а также компаний Yandex и Meta, опубликовала исходные тексты движка для выполнения крупных языковых моделей на системах с ограниченными ресурсами.

Например, движок предоставляет возможность создания функциональности, напоминающей ChatGPT и Copilot, через выполнение готовой натренированной модели OPT-175B, охватывающей 175 миллиардов параметров, на обычном компьютере с игровой видеокартой NVIDIA RTX3090, оснащённой 24GB видеопамяти. Код написан на языке Python, использует фреймворк PyTorch и распространяется под лицензией Apache 2.0.

В состав входит пример скрипта для создания ботов, позволяющего загрузить одну из публично доступных языковых моделей и сразу начать общение (например, выполнив команду "python apps/chatbot.py --model facebook/opt-30b - -percent 0 100 100 0 100 0"). В качестве базовой предлагается использовать опубликованную Facebook крупную языковую модель, обученную на коллекциях BookCorpus (10 тысяч книг), CC-Stories, Pile (OpenSubnoscripts, Wikipedia, DM Mathematics, HackerNews и т.п.), Pushshift.io (на основе данных Reddit) и CCNewsV2 (архив новостей). Модель охватывает около 180 миллиардов токенов (800 ГБ данных). На тренировку модели было потрачено 33 дня работы кластера с 992 GPU NVIDIA A100 80GB.

При выполнении модели OPT-175B на системе с одним GPU NVIDIA T4 (16ГБ) движок FlexGen продемонстрировал производительность до 100 раз опережающую ранее предлагавшиеся решения, что делает использование крупных языковых моделей более доступными и позволяет запускать их на системах без специализированных ускорителей. При этом FlexGen может масштабироваться для распараллеливания вычислений при наличии нескольких GPU. Для сокращения размерам модели дополнительно применяется собственная схема сжатия параметров и механизм кэширования моделей.

В настоящее время FlexGen поддерживает только языковые модели OPT, но в дальнейшем разработчики также обещают добавить поддержку моделей BLOOM (176 миллиардов параметров, поддерживает 46 языков и 13 языков программирования), CodeGen (может генерировать код на 22 языках программирования) и GLM. Пример диалога с ботом на базе FlexGen и модели OPT-30B:

Human: What is the name of the tallest mountain in the world?

Assistant: Everest.

Human: I am planning a trip for our anniversary. What things can we do?

Assistant: Well, there are a number of things you can do for your anniversary. First, you can play cards. Second, you can go for a hike. Third, you can go to a museum.