GPU & AI chips — August 2026

В FFmpeg появился «генератор кадров» для RTX 30 и новее

Технология называется FRUC (Frame Rate Up-Conversion), работает через API Vulkan и позволяет генерировать дополнительные кадры в уже готовых роликах при помощи GPU. Генератор работает привычным способом: анализирует два соседних физических кадра и создает между ними промежуточный, оценив движение объектов. Технология работает даже на RTX 30-ой серии и гораздо быстрее программных методов.

В FFmpeg появился «генератор кадров» для RTX 30 и новее

Технология называется FRUC (Frame Rate Up-Conversion), работает через API Vulkan и позволяет генерировать дополнительные кадры в уже готовых роликах при помощи GPU. Генератор работает привычным способом: анализирует два соседних физических кадра и создает между ними промежуточный, оценив движение объектов. Технология работает даже на RTX 30-ой серии и гораздо быстрее программных методов.

В FFmpeg появился «генератор кадров» для RTX 30 и новее

Технология называется FRUC (Frame Rate Up-Conversion), работает через API Vulkan и позволяет генерировать дополнительные кадры в уже готовых роликах при помощи GPU. Генератор работает привычным способом: анализирует два соседних физических кадра и создает между ними промежуточный, оценив движение объектов. Технология работает даже на RTX 30-ой серии и гораздо быстрее программных методов.

В FFmpeg появился «генератор кадров» для RTX 30 и новее

Технология называется FRUC (Frame Rate Up-Conversion), работает через API Vulkan и позволяет генерировать дополнительные кадры в уже готовых роликах при помощи GPU. Генератор работает привычным способом: анализирует два соседних физических кадра и создает между ними промежуточный, оценив движение объектов. Технология работает даже на RTX 30-ой серии и гораздо быстрее программных методов.

⭕️Google Pixel 10 Pro + Pixelsnap Charger

💰749.0€ invece di 810.45€ (-61.45€)

✅Apri offerta su Amazon IT 🇮🇹

📝Display 6.3", processore Google Tensor G5, RAM 16GB, memoria 128GB, batteria 4707 mAh + Google Pixelsnap

01-09-26 00:18 - Disclaimer - affiliate

⭕️Google Pixel 10 + Pixel Buds 2a

💰599.0€ invece di 727.24€ (-128.24€)

✅Apri offerta su Amazon IT 🇮🇹

📝Display 6.3", processore Google Tensor G5, RAM 12GB, memoria 128GB, batteria 4970 mAh. Pixel Buds 2a incluse

01-09-26 00:09 - Disclaimer - affiliate

Привет, друзья! Perplexity и NVIDIA выпустили очень крутого ИИ-агента, который может выполнять большую часть работы прямо на вашем компьютере. 🤯

Он называется Portable Computer, и ключевая часть агента работает локально на вашем оборудовании. Планировщик, шедулер, маршрутизатор инструментов и локальный поиск — всё это остаётся на вашем компьютере, работая на базе модели с 27 млрд параметров, которую Perplexity обучила специально для этой задачи.

Агент может подключаться к Gmail, Google Drive, Slack и GitHub, а значит способен выполнять работу в фоновом режиме, разбирать проблемы (triage issues) и готовить отчёты, при этом сохраняя ваши файлы локально.

Когда для задачи требуется более мощная модель, агент может обращаться к моделям от OpenAI, Anthropic или Google, отправляя только тот текстовый фрагмент, который необходим для конкретного шага.

И вот что делает это особенно интересным: работа, выполненная локально, не требует затрат на токены. Вычисления производятся на вашем оборудовании.

Portable Computer уже доступен для пользователей Perplexity Pro и Max на NVIDIA DGX Spark — сначала для Linux, а поддержка Windows и видеокарт RTX появится позже.

#полезное

✴️ OpenAI закупила десятки тысяч Mac mini и Mac Studio для обучения ИИ-агентов — The Information

По данным The Information, OpenAI собрала парк из десятков тысяч компьютеров Apple. Их используют не как обычные офисные машины, а для обучения агентов, которые сами открывают приложения, нажимают кнопки и выполняют задачи на компьютере.

Зачем ИИ-компании столько Mac?

Чтобы научить агента пользоваться компьютером, ему нужно снова и снова проходить реальные задания: открыть программу, найти нужный пункт, ошибиться, начать заново и получить оценку за результат. Таких попыток могут быть миллионы.

Mac для этого удобен сразу по нескольким причинам:

🟡 агент работает в настоящей macOS, а не в имитации; 🟡 процессор, графика и Neural Engine используют одну общую память, поэтому данные не приходится постоянно копировать между разными частями системы; 🟡 Mac mini компактные, а Mac Studio можно заказать с огромным объёмом памяти и активным охлаждением для долгих нагрузок.

Но это не означает, что OpenAI отказывается от NVIDIA. Мощные GPU по-прежнему нужны, чтобы обучать и обновлять саму модель. Парк Mac решает другую часть задачи: массово запускает агентов в реальной компьютерной среде и собирает их опыт.

The Information также пишет, что Anthropic использует Mac mini для похожих задач, но не закупает их напрямую, а арендует через AWS.

Сколько стоят новые Mac

Стартовые цены Apple в США и пересчёт по курсу ЦБ на 31 августа:

🟡 Mac mini M6, 16/256 ГБ — $899 ≈ 77 000 ₽; 🟡 Mac mini M5 Pro, 24/512 ГБ — $1 699 ≈ 145 000 ₽; 🟡 Mac Studio M5 Max, 36/512 ГБ — $2 499 ≈ 214 000 ₽; 🟡 Mac Studio M5 Ultra, 96 ГБ/1 ТБ — $5 499 ≈ 471 000 ₽.

Это прямой пересчёт по курсу $1 = 85,6007 ₽, без американского налога, доставки и российской наценки.

Что уже появилось в DNS:

🟡 Mac mini M6, 16/256 ГБ — 127 999 ₽; 🟡 Mac mini M5 Pro, 24/512 ГБ — 245 999 ₽; 🟡 Mac Studio M5 Max, 36/512 ГБ — 388 999 ₽; 🟡 Mac Studio M5 Ultra, 96 ГБ/1 ТБ — 874 999 ₽.

Спрос уже заметен: Apple признала, что интерес к Mac mini и Mac Studio для ИИ и агентных задач оказался выше ожиданий, а поставки некоторых конфигураций растянулись. По версии The Information, именно корпоративный AI-спрос мог повлиять и на необычно ранний августовский анонс новых моделей.

The Information · Apple: Mac mini · Apple: Mac Studio · курс ЦБ

🤑 ForgetMe | Boosty

💻 API нейросетей на 30-40% дешевле официалов

Приобрести подписку на любые сервисы ⏩ @forgetshop_bot

#нейросети #новости #openai #apple

С мест докладывают, что необычно ранний анонс новых моделей Mac mini и Mac Studio, который Apple сделала на прошлой неделе, был связан с неожиданно высоким спросом со стороны корпоративных клиентов на оборудование для ИИ. Смещение Mac mini и Mac Studio в сторону корпоративного сегмента стало заметно ещё в июне, когда Apple провела мероприятие Business at the Park с участием руководителей Ford, Disney и Anthropic. По данным источника, именно Mac mini стал там главным фаворитом. При этом сам масштаб интереса бизнеса к мощным настольным Mac оказался для Apple неожиданным - так, OpenAI купила "десятки тысяч" компьютеров, а Anthropic начал арендовать компьютеры в облаке. Между тем у компании, как утверждается, не было отдельной инженерной команды, ориентированной на корпоративных клиентов, специалистов по developer relations для этого направления и сформированной стратегии по корпоративному ИИ. Некоторые компании даже обращались к Apple с предложением купить доступ к инфраструктуре Private Cloud Compute, но получили отказ. Вместо этого Apple полагается на партнёров, которые создают инструменты и среды выполнения ИИ на базе оборудования Apple.

Разработка

• Почему я выбрал LibGDX для разработки игр на Java в 2026 году • «Чё ты такой серьёзный?» Как юмор помогает продуктовым командам • Гадание на собеседовании: можно ли за час «технички» предсказать работу на годы вперед • Hugging Face представил Microduck — небольшого двуногого робота в форме утёнка • Elephants, Goldfish and the New Golden Age of Software Engineering

Маркетинг

• «Считаем то, что важно» – практический гид по метрикам в продукте • Спустя год разработки приложения для изучения иностранных слов — я наконец нащупал его главную концепцию • Third-party Android app stores: what the current setup looks like for US developers

Кроссплатформа

• Torque Spec: Shared Form State and Validation in KMP • How to build a KMP Library using Xcode Cloud • Consuming SKIE Flows in SwiftUI • Turning the page: a real page-curl on iOS with Compose Multiplatform

iOS

• Одна настройка, два шлюза локализации: локализация iOS-приложения без использования AppleLanguages • Apple оказалась застигнута врасплох спросом на Mac Mini и Mac Studio • SwiftUIBackportKit — обратная совместимость с современными SwiftUI API с поддержкой более старых версий iOS • Как я перестал платить за macOS-минуты: перенос iOS-сборки с GitHub Actions на Xcode Cloud, с цифрами • Миллион частиц на iPhone: строим аттрактор Лоренца на GPU с Metal • Embedded Swift Improvements Coming in Swift 6.4 • Headless Xcode: From Prompt to Simulator with MCP • Protecting SwiftUI Views with Authentication • Dynamically Setting Accessibility Custom Content Pairs in SwiftUI • Detecting (Evil) Dylibs

Android

• Arkive — плагин Gradle для генерации веб-каталога экранов • AI-агент Android-разработчика: как вынести его на сервер и выполнять задачи 24/7 • Повышение качества приложений: сокращение использования памяти и улучшение миграции на другие устройства • Emulator control for adaptive app development • Compose & kotlinx.html • The Recompositions That Weren’t There! • Handling Asynchronous Images in Android Screenshot Tests • Mastering Jetpack Compose’s New SelectionState API • Building an Android App by Hand, One Layer at a Time

📈 DLSS 5 добрались уже и до RTX 20. Но есть нюанс

После того как моддеры запустили утёкший DLSS 5 на RTX 40, всё пошло ещё дальше. Экспериментальные версии модифицированной библиотеки теперь тестируют и на RTX 30, а затем добрались до RTX 20.

Но картина не такая радужная, как звучит. На RTX 30 производительность в некоторых играх падает до 1–4 FPS. Для RTX 20 сейчас появляются отдельные оптимизации, но это всё ещё экспериментальная модификация.

Получается интересный второй акт: технологию, которую NVIDIA пока оставляет эксклюзивом RTX 50, моддеры за несколько дней протащили через три поколения старых видеокарт.

Но сейчас это скорее доказательство технической возможности, чем практической пользы. На старом железе DLSS 5 запускается — вопрос только в том, сколько FPS ты готов за это отдать. __________

❤️ DigitalRazor #digitalrazor_news

NVIDIA guiding to $108 billion for the quarter ahead after a $96.2 billion quarter is a major demand signal.

CapEx is still being revised up, while memory, chip allocation, and power all tightened in the same quarter.

That collision is what prices compute in 2026 and explains why GPU access is the scarce good.

Energized megawatts arrive on permitting and interconnection schedules that a purchase order can’t accelerate.

The market is clearing on delivery, changing what a reservation is for, what an installed fleet is worth, and which number belongs in next year's plan.

Check the full rundown below👇

https://x.com/AethirCloud/status/2094437605236490573

spruthub touch - это полноценный spruthub без ограничений, соединивший в себе всё лучшее от Box и Din версий с сенсорным HD экраном, микрофоном и динамиком для установки на стену, с поддержкой PoE, в металлическом корпусе. Работает под управлением spruthub OS

Характеристики*: Экран: 10" IPS, 1280*800 CPU: 4× Cortex-A55 1,8 ГГц, RK3566 GPU: Mali-G52 2EE до 800 МГц NPU: 0.8 TOPS RAM: 4G ROM: 8G

Интерфейсы: • ZigBee EFR32 • RS485/ModBus • RJ45(TCP/IP) c PoE • Wi-Fi + Bluetooth

* Технические характеристики могут поменяться

spruthub touch - это полноценный spruthub без ограничений, соединивший в себе всё лучшее от Box и Din версий с сенсорным HD экраном, микрофоном и динамиком для установки на стену, с поддержкой PoE, в металлическом корпусе. Работает под управлением spruthub OS

Характеристики*: Экран: 10" IPS, 1280*800 CPU: 4× Cortex-A55 1,8 ГГц, RK3566 GPU: Mali-G52 2EE до 800 МГц NPU: 0.8 TOPS RAM: 4G ROM: 8G

Интерфейсы: • ZigBee EFR32 • RS485/ModBus • RJ45(TCP/IP) c PoE • Wi-Fi + Bluetooth

* Технические характеристики могут поменяться

GLM-5.3-Flash-Uncensored теперь доступна в MLX для Apple Silicon.

Модель квантизировали через OrcaSAQ:

- 320B параметров, 18B активных - нативный MLX - 94,7% Top-1 при 6-bit - 92,3% Top-1 при 4-bit - около 200 ГБ для 4-bit версии - локальный запуск на Mac с Apple Silicon

То есть 320-миллиардную MoE-модель теперь можно гонять прямо на Mac без отдельного GPU-сервера.

https://huggingface.co/orcarouter/GLM-5.3-Flash-Uncensored-MLX

⚡️ KTransformers - open-source фреймворк из Китая, который позволяет запускать огромные модели на обычном потребительском железе.

Самый показательный пример - DeepSeek-R1 на 671 млрд параметров можно запустить с RTX 4090 на 24 ГБ, используя гибридную схему CPU+GPU вместо полноценного H100-кластера.

Что заявляют разработчики:

- до 28× быстрее инференс в отдельных сценариях - дообучение DeepSeek-V3 на 4 потребительских GPU - поддержка Kimi-K2, GLM-5 и MiniMax - без облака и собственного дата-центра - полностью open source

Проект сильно снижает порог входа для локального запуска очень крупных MoE-моделей.

https://github.com/kvcache-ai/ktransformers

@Python_Community_ru

#AliExpress

Также завтра в 15:00 стартуют продажи новых флагманских POCO F9 Pro и POCO F9 Ultra. У обоих смартфонов появятся новые интересные цвета - у ультры бордовый цвет Dark Cherry, а у прошки зеленый цвет Aurora Green (задняя панель обладает люминесцентным эффектом и светится в темноте).

Цены пока неизвестны, но думаю, что с учётом курса доллара и общего подорожания комплектующих, скорее всего ценник будет конский, тем не менее продавец обещает "супер предложение" в первые 3 часа после старта продаж. В общем, завтра увидим что по чём.

Ориентировочные характеристики:

🆕🆕POCO F9 Ultra • Экран: 6,85-дюймовая AMOLED-панель TCL CSOT с рекордной частотой обновления 185 Гц, частотой дискретизации касаний до 4800 Гц в режиме Game Turbo и пиковой яркостью до 10 000 нит • Процессор: Snapdragon 8 Elite Gen 5 с частотой до 4,6 ГГц (~ 4,1 млн баллов в AnTuTu) + чип VisionBoost D8 • Память: 12 или 16 ГБ оперативной памяти (LPDDR5X) и накопители на 256 ГБ, 512 ГБ или 1 ТБ (UFS 4.1). • Камеры: Основная на 200 Мп с оптической стабилизацией (OIS).Телевик на 50 Мп перископ с 5-кратным оптическим зумом. Сверхширик на 50 Мп • Аудио: стереозвук от Bose формата 2.1 — пара динамиков с отдельным встроенным сабвуфером в блоке камер. • Аккумулятор: кремний-углеродный на 8050 мАч. • Зарядка: 100-Вт проводная и 50-Вт беспроводная. • Защита и корпус: Металлическая рамка, влагозащита класса IP68/IP69, защитное стекло Gorilla Glass 7i. Вес составляет 238г, габариты 163,5×78,0×8,5мм

🆕🆕POCO F9 Pro • Экран: 6,59-дюймовый AMOLED-дисплей, поддерживающий рекордную частоту обновления 185 Гц и частоту дискретизации касаний до 4800 Гц в режиме Game Turbo. • Процессор: Snapdragon 8 Elite Gen 5 V Series (отличие от обычного Snapdragon 8 Elite Gen 5 в немного урезанном GPU-кэше) • Память: 12 или 16 ГБ оперативной памяти (LPDDR5X) и накопители на 256 ГБ или 512 ГБ (UFS 4.1). • Камеры: Основная на 200 Мп с оптической стабилизацией (OIS).Телевик на 50 Мп с 2,5-кратным оптическим зумом. Сверхширик на 8 Мп • Аудио: стереодинамики с настройкой Sound by Bose (без сабвуфера) • Аккумулятор: кремний-углеродный на 6330 мАч. • Зарядка: 100-Вт проводная и 50-Вт беспроводная. • Защита и корпус: Металлическая рамка, влагозащита класса IP68, защитное стекло Gorilla Glass 7i. Вес составляет 218г, габариты 157,5×75,3×8,6мм

Завтра должны заработать промокоды (либо добавят купоны на этот номинал)

🔥 RU165JF9U 🔥 - скидка 165$ на POCO F9 Ultra

🔥 RU165JF9P 🔥 - скидка 165$ на POCO F9 Pro

➡️Общая страница акции Поиск по артикулу: ALI3082113057

Реклама. ООО "АЛИБАБА.КОМ (РУ)" ИНН 7703380158

🔥 Вышли официальные GGUF-квантизации GLM-5.3 Flash Uncensored

Модель: 320B параметров, 18B активных.

Доступные варианты:

- Q6_K — 263 ГБ / 94,3% Top-1 - Q4_K_M — 193 ГБ / 89,8% Top-1 — рекомендуемый - Q3_K_M — 153 ГБ / 85,6% Top-1 - Q2_K — 117 ГБ / 75,5% Top-1

Подходит для запуска на CPU + GPU, включая Apple Silicon.

Это не jailbreak: удаление отказов зашито прямо в веса модели.

API со стандартными весами: https://orcarouter.ai/models/z-ai/glm-5.3-flash

Uncensored GGUF: https://huggingface.co/orcarouter/GLM-5.3-Flash-Uncensored-GGUF

CNewsMarket выпустил новый рейтинг российских платформ виртуализации. Первой в нем третий год подряд стала Basis Dynamix Enterprise от «Базиса» (входит в ГК «РТК-ЦОД»). Ее результат — 695 баллов, на 25 больше, чем у ближайшего конкурента.

Всего аналитики рассмотрели 16 решений. Платформы сравнивали по функциональности, совместимости, безопасности и надежности. Среди критериев были автоматизация, управление виртуальными машинами и СХД, поддержка GPU, Managed Kubernetes и SDN, интеграции с каталогами и операционными системами, резервное копирование и защита виртуальной среды.

😎 Читайте Про tech  и этих Теперь и в MAX

🚨 Episode 88 of The Intelligence Journal is here.

Nvidia Buys the Commons: $12.9B for Hugging Face 🤗⚡

The chipmaker that already owns the hardware just agreed to buy the place where open source AI lives. $12.9 billion for Hugging Face, on roughly $150 million of annual revenue, up from $4.5 billion at its last round.

In 2024 Hugging Face turned down a $500 million investment from Nvidia specifically because it feared a dominant investor could sway its decisions. Two years later, the answer is yes to all of it 🔒

Join us as we break down:

- What happens to the neutrality of the open model hub when the company selling every GPU underneath it owns the registry on top. - Why Nvidia is paying an 85x revenue multiple, and what that says about owning distribution versus owning silicon. - The real strategy: defending chip dominance as labs build their own hardware, and quietly walking back into cloud through Hugging Face's customer base.

🗓️ Date: Aug 31, 2026

⏰ Time: 3:00 PM UTC

📍 Set your reminder: https://x.com/i/spaces/1yGBePlMdVbKN?s=20

🌎 Practical Neural Network Recipes in C++. Timothy Masters (1993)

❔ Чему вы научитесь: 🔵 реализовывать многослойный перцептрон и обратное распространение ошибки с нуля; 🔵 работать с методами обучения — градиентный спуск, симулированный отжиг, сопряжённые градиенты; 🔵 подготавливать входные данные и кодировать признаки для сети; 🔵 бороться с переобучением через валидационные выборки и подбор размера сети; 🔵 применять сети к классификации и распознаванию образов.

"Practical Neural Network Recipes in C++" — книга 1993 года, и это определяет её место: современный стек, глубокие архитектуры и работа на GPU здесь отсутствуют по хронологическим причинам. Ценность сегодня историческая и учебная — математика обучения разбирается на уровне кода, без фреймворка, скрывающего механику. Как практическое руководство для рабочих задач книга устарела; читать её стоит тем, кто хочет понять, как сети устроены изнутри.

🗄Скачать курс

Архиватор

Daд#middle #удаленка

Далее ML-инженер Формат работы: можно удалённо

Далее — один из крупнейших независимых digital-продакшнов в России, работает с 2005 года, в штате более 550 человек. Ищет ML-инженера в команду, которая реализует AI-решения для проектов компании.

☑️ Чем предстоит заниматься -Поддерживать текущие алгоритмические решения -Проектировать и внедрять AI-агентов (LLM, GPT-like модели) в различные процессы -Адаптировать и дообучать LLM под специфику продукта -Разрабатывать RAG-пайплайн для поиска и обработки данных

☑️ Наши пожелания к кандидатам -Знание современных AI-фреймворков и библиотек (LangChain, LlamaIndex и других) -Уверенное владение Python и PyTorch/TensorFlow -Практический опыт работы с API, Docker/Kubernetes и базами данных

Контакты: [email protected] / Telegram @daleedigital

Есть как минимум два пути, чтобы внедрить ИИ Какой выбрать — зависит от задач и барьеров 👀

1️⃣ Подключить внешний LLM-сервис. Быстро. Без сложных настроек. Но в таком сервисе нельзя работать с чувствительными данными. Это угрожает безопасности компании.

2️⃣ Купить физический сервер с GPU для ИИ в собственном контуре. Безопасно. Но это может обернуться переплатами в моменты простоя оборудования или падением сервиса при пиковых нагрузках.

И все-таки есть третий путь — доступный и безопасный ⬇️ Развернуть LLM в Managed Kubernetes и собрать RAG-систему на арендованном облачном сервере. Сохраняйте подробный гайд, чтобы повторить.

Мощности для внедрения ИИ уже есть в Selectel. Арендуйте серверы Kubernetes с GPU за пару кликов ➡️

⚡️ KTransformers - open-source фреймворк из Китая, который позволяет запускать огромные модели на обычном потребительском железе.

Самый показательный пример - DeepSeek-R1 на 671 млрд параметров можно запустить с RTX 4090 на 24 ГБ, используя гибридную схему CPU+GPU вместо полноценного H100-кластера.

Что заявляют разработчики:

- до 28× быстрее инференс в отдельных сценариях - дообучение DeepSeek-V3 на 4 потребительских GPU - поддержка Kimi-K2, GLM-5 и MiniMax - без облака и собственного дата-центра - полностью open source

Проект сильно снижает порог входа для локального запуска очень крупных MoE-моделей.

https://github.com/kvcache-ai/ktransformers