惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

L
LangChain Blog
V
V2EX
爱范儿
爱范儿
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
Martin Fowler
Martin Fowler
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
WordPress大学
WordPress大学
有赞技术团队
有赞技术团队
宝玉的分享
宝玉的分享
Last Week in AI
Last Week in AI
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
罗磊的独立博客
小众软件
小众软件
Vercel News
Vercel News
博客园 - 司徒正美
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
V
Visual Studio Blog
J
Java Code Geeks
P
Proofpoint News Feed
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
B
Blog
美团技术团队
量子位

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания
Как ИИ помогает Linux возвращать к жизни двадцатилетние в...
Самый зубастый автор · 2026-06-20 · via Все публикации подряд на Хабре

Простой

6 мин

29

В последние годы купить новую видеокарту стало заметно сложнее и дороже. Одной из причин стал бурный рост систем искусственного интеллекта, для которых требуются огромные объемы вычислительных ресурсов. Крупные компании активно скупают графические ускорители для своих дата-центров, что влияет и на обычный рынок. В результате многие владельцы компьютеров не спешат с обновлением и продолжают использовать уже имеющееся железо или ищут недорогие варианты на вторичном рынке.

В мире open-source эта ситуация привела к довольно неожиданному результату. Разработчики Linux продолжают поддерживать видеокарты, которым уже почти два десятилетия, адаптируя драйверы под современные версии системы. Любопытно, что помогает им в этом технология, которую многие считают одной из причин нынешнего дефицита ускорителей, — генеративный искусственный интеллект. Недавняя история с доработкой драйвера для видеокарт AMD, выпущенных еще в 2007–2010 годах, наглядно показывает, как подобные инструменты используются в реальной разработке. Мы уже писали новость об этом, а теперь давайте разберемся подробнее.

Почему старые видеокарты продолжают жить в 2026 году

Многие до сих пор пользуются видеокартами, которым уже больше десяти лет. На вторичном рынке хватает моделей, способных без проблем справляться с браузером, офисными программами, воспроизведением видео и даже нетребовательными играми. Linux позволяет запускать современное программное обеспечение на таком железе значительно дольше, чем многие другие системы, если для него сохраняется поддержка драйверов. Поэтому старые видеокарты по-прежнему встречаются в домашних серверах, медиацентрах и просто компьютерах, владельцы которых не видят причин менять исправно работающие комплектующие.

Еще их можно встретить в медиацентрах, тестовых стендах и небольших серверах, где от графического ускорителя не требуется высокая производительность. В таких задачах гораздо важнее стабильная работа и совместимость с современным программным обеспечением. Поэтому пользователи не видят причин менять исправное железо на новое, особенно если оно продолжает нормально работать в актуальных версиях Linux.

Ну а благодаря открытому коду поддержка такого оборудования не заканчивается вместе с официальными драйверами производителя. Даже спустя много лет разработчики продолжают исправлять ошибки, адаптировать код под новые версии ядра и поддерживать совместимость с современными библиотеками. В результате владельцы старых видеокарт могут пользоваться актуальными дистрибутивами Linux без потери аппаратного ускорения и без необходимости искать устаревшие версии программного обеспечения.

Как Linux продолжает поддерживать устаревшие карты

За поддержку большинства современных и устаревших видеокарт в Linux® отвечает проект Mesa™. Именно он предоставляет реализации OpenGL®, Vulkan® и других графических API, которыми пользуются приложения и среды рабочего стола. Внутри Mesa существует несколько архитектур драйверов, одной из которых долгое время оставалась Gallium3D. В ее составе находился и драйвер R600, предназначенный для видеокарт AMD™ поколений Radeon™ HD 2000–6000.

Карты на чипсете R600 и последующих до серии HD 6000 вышли в период с 2007 по 2010 год. Они относились к архитектуре TeraScale™ и на момент появления предлагали вполне современные возможности для своего времени. Производитель со временем перешел на новые поколения, а проприетарные драйверы Catalyst прекратили развитие для этих моделей довольно давно. Тем не менее в Mesa™ работа над соответствующим Gallium-драйвером не остановилась полностью. Отдельные разработчики продолжали вносить исправления и улучшения, чтобы код оставался работоспособным на свежих ядрах и версиях библиотек.

Одним из участников процесса стал Герт Воллни из компании Collabora. На протяжении нескольких лет он занимался, в частности, реализацией бэкенда на основе NIR — современного промежуточного представления для шейдеров, которое постепенно вытесняет более старые подходы внутри Mesa™. В итоге драйвер получал поддержку новых расширений и лучше справлялся с компиляцией шейдеров из современных приложений.

Арендуйте GPU за 1 рубль!

Выберите нужную конфигурацию в панели управления Selectel. *

Подробнее →

Gallium3D позволяла избежать дублирования кода между разными драйверами и долгое время упрощала их сопровождение. Но чем старше становился проект, тем больше в нем накапливалось компонентов для давно снятого с производства оборудования. Из-за этого разработчикам приходилось поддерживать всё более сложную кодовую базу. Поэтому обсуждения о переносе некоторых старых драйверов в отдельную ветку продолжаются уже много лет. Это позволило бы сохранить совместимость со старым железом и одновременно упростить развитие основной версии Mesa™.

Конкретные улучшения в драйвере для карт серии R600

В начале июня 2026 года в репозиторий Mesa™ отправили серию из 59 коммитов для драйвера R600 Gallium3D. Основная работа связана с рефакторингом кода, отвечающего за компиляцию шейдеров. Разработчик привел в порядок накопившиеся за годы фрагменты, сделал их более понятными и удобными для дальнейшей работы. Все это помогает поддерживать драйвер в рабочем состоянии и упрощает внесение новых изменений в будущем.

Источник

Radeon HD 2900 XT. Источник.

Любопытно, что значительная часть этой работы выполнялась с помощью GitHub Copilot. Разработчик прямо указал в описании merge request и в самих коммитах, что использовал ИИ-инструмент при подготовке изменений. Такие пометки появились во всех соответствующих патчах. Это соответствует правилам, принятым в Linux-сообществе: участие ИИ в написании кода не запрещается, однако его использование должно быть прозрачным, а ответственность за проверку и качество изменений в любом случае остается за человеком.

Главное, что всё это имеет вполне практический результат. Благодаря таким изменениям видеокарты Radeon™ HD 2000–HD 6000 сохраняют совместимость с современными дистрибутивами Linux. Без постоянного сопровождения новые версии Mesa™ и ядра со временем могли бы перестать корректно взаимодействовать со старым оборудованием. Причем речь идет не только о дискретных видеокартах того периода, но и о некоторых встроенных графических решениях, которые до сих пор используются в старых системах.

Драйвер R600 Gallium3D покрывает довольно широкий диапазон моделей — от самых первых представителей серии до относительно поздних вариантов перед переходом AMD™ на архитектуру GCN™. Для многих из них это последний открытый путь к аппаратному ускорению графики под Linux. Сохранение работоспособности этого пути после почти двадцати лет с момента выхода первых карт выглядит как хороший пример долгосрочной заботы о совместимости в open-source экосистеме.

Так что, все это ИИ?

Не совсем. Использование Copilot в данном случае не сводилось к тому, чтобы нейросеть самостоятельно написала весь драйвер с нуля. Опытный разработчик, уже глубоко погруженный в специфику кода Mesa™ и особенностей R600, применял инструмент для ускорения рутинных операций по рефакторингу. ИИ помогал предлагать варианты переписывания фрагментов, которые затем проверялись, корректировались и тестировались человеком. Такой гибридный подход позволяет быстрее справляться с большими объёмами изменений, не жертвуя качеством.

Источник

ИИ в роли соавтора кода (Assisted-by: Copilot). Источник.

В Linux-сообществе к генеративному ИИ относятся скорее прагматично. Использование таких инструментов не запрещается, однако разработчики должны открыто сообщать об их применении и лично отвечать за отправляемый код. Проверка, тестирование и исправление ошибок по-прежнему остаются задачей человека. Такой подход позволяет использовать ИИ как вспомогательный инструмент без снижения требований к качеству изменений.

Для старых драйверов подобные инструменты особенно полезны. Обычно над таким кодом работают всего один-два человека, поэтому любая возможность ускорить рутину оказывается кстати. ИИ помогает быстрее выполнять рефакторинг и другие однотипные задачи, оставляя разработчику больше времени для действительно сложных проблем. При этом все изменения всё равно проходят проверку человеком, который хорошо знает особенности драйвера и понимает последствия каждого изменения.

Перспективы поддержки устаревшего оборудования в open-source

Обсуждения о создании отдельной ветки для старых Gallium-драйверов, включая R600, продолжаются уже некоторое время. Идея заключается в том, чтобы вынести редко изменяемый код в отдельный репозиторий или ветку, чтобы основная разработка Mesa™ могла двигаться быстрее без необходимости постоянно проверять совместимость с компонентами, которые почти не получают новых фич. Подобный подход уже применялся ранее для классических драйверов, и он показал свою эффективность.

При этом никто не предлагает просто завершить поддержку. Речь идет о более рациональной организации процесса: те, кому нужны старые драйверы, смогут продолжать их собирать и использовать, а мейнтейнеры основной ветки освободятся от части рутинной работы по поддержанию CI и исправлению регрессий на редком железе. ИИ-инструменты в такой схеме могут играть вспомогательную роль — помогать с рефакторингом и поддержанием чистоты кода в legacy-ветке, где ресурсов традиционно меньше. Собственно, это мы и видим на примере драйвера для видеокарт.

Эта история хорошо показывает одну из сильных сторон open-source. Даже после того как производитель давно перестал заниматься старым оборудованием, сообщество продолжает поддерживать его в рабочем состоянии. Инструменты вроде Copilot™ помогают разработчикам быстрее справляться с рутинной работой, но не заменяют их опыт и знания. В результате видеокарты, выпущенные почти двадцать лет назад, по-прежнему могут нормально работать в современных версиях Linux. И это круто!