Microsoft Edge стал производительнее за счёт сжатия кеша на диске

Microsoft Edge стал производительнее за счёт сжатия кеша на диске

Microsoft Edge стал производительнее за счёт сжатия кеша на диске

Microsoft обещает пользователям браузера Edge значительный прирост производительности и уменьшение объема используемого обозревателем дискового пространства. Всё благодаря нововведению: Microsoft Edge теперь автоматически сжимает дисковый кеш.

«Начиная с версии Microsoft Edge 102 в системах Windows, браузер автоматически сжимает дисковый кеш. Задача — убедиться в пользе такого сжатия без ущерба производительности», — пишет команда разработчиков.

Как объяснил техногигант, чем больше дисковый кеш, который использует браузер, тем быстрее можно получить доступ к кешированным ресурсам. Следовательно, веб-страницы должны загружаться быстрее.

Тем не менее есть и нюансы, которые должны учитывать разработчики интернет-обозревателей: увеличение дискового кеша часто приводит к нехватке места.

«Есть способ максимально повысить использование кеша при минимизации расхода дискового пространства — сжатие. Именно сжатие обеспечивает более быстрый доступ к запрашиваемым ресурсам с диска», — добавляют в Microsoft.

Помимо этого, разработчики повысили общую отзывчивость Edge и обещают пользователям более приятное взаимодействие с программой. Напомним, что в прошлом месяце Microsoft анонсировала уход Internet Explorer в отставку.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru