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
LINUX DO - 最新话题
小众软件
小众软件
C
Check Point Blog
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
V
Visual Studio Blog
Last Week in AI
Last Week in AI
P
Proofpoint News Feed
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
The GitHub Blog
The GitHub Blog
T
Tailwind CSS Blog
Recorded Future
Recorded Future
雷峰网
雷峰网
WordPress大学
WordPress大学
A
Arctic Wolf
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Project Zero
Project Zero
T
Tor Project blog
T
Threat Research - Cisco Blogs
Scott Helme
Scott Helme
Spread Privacy
Spread Privacy
G
Google Developers Blog
Security Latest
Security Latest
MongoDB | Blog
MongoDB | Blog
T
Threatpost
I
InfoQ
T
Tenable Blog
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
S
Security Affairs
H
Hackread – Cybersecurity News, Data Breaches, AI and More
人人都是产品经理
人人都是产品经理
C
Cisco Blogs
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
aimingoo的专栏
aimingoo的专栏
C
CXSECURITY Database RSS Feed - CXSecurity.com
美团技术团队
Google DeepMind News
Google DeepMind News
The Hacker News
The Hacker News
D
Docker
博客园 - 【当耐特】
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
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
Vercel News
Vercel News
PCI Perspectives
PCI Perspectives
Microsoft Azure Blog
Microsoft Azure Blog
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
月光博客
月光博客
Cloudbric
Cloudbric
A
About on SuperTechFans
F
Fortinet All Blogs

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 Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Как ИИ помогает Linux возвращать к жизни двадцатилетние видеокарты
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!