Linux вдохнул новую жизнь в видеокарты AMD 2011–2013 годов

Linux вдохнул новую жизнь в видеокарты AMD 2011–2013 годов

Linux вдохнул новую жизнь в видеокарты AMD 2011–2013 годов

Старые видеокарты AMD получили неожиданно хорошие новости из мира Linux. В ближайшей версии ядра Linux 6.19, выход которой ожидается в феврале 2026 года, появится полноценная поддержка графических процессоров на архитектурах GCN 1.0 и 1.1 — тех самых, что дебютировали ещё в 2011–2013 годах.

Речь идёт о поколениях Southern Islands и Sea Islands, знакомых по таким моделям, как Radeon HD 7970, HD 7950, а также Radeon R9 290 и 290X.

До сих пор владельцы этих видеокарт были вынуждены мириться с ограничениями: современный драйверный стек AMDGPU официально поддерживал только GCN 1.2 и более новые архитектуры. Старые GPU оставались за бортом всех свежих оптимизаций.

Ситуацию удалось изменить благодаря работе Тимура Кристофа и команды Valve, которая активно участвует в развитии графического стека для Linux. В результате для GCN 1.0 и 1.1 подготовили новые открытые драйверы, которые теперь планируется включить в основную ветку ядра.

И это не просто «поддержка для галочки». По тестам Phoronix, перевод Radeon HD 7950 на новый драйверный стек даёт прирост производительности до 30%. Особенно заметен эффект в старых OpenGL-играх, где оптимизации оказываются наиболее эффективными.

Одна из ключевых причин такого прироста — полноценная поддержка Vulkan-драйвера RADV из Mesa. Ранее владельцы старых карт были фактически лишены преимуществ современного графического стека, а теперь получают более быстрый и стабильный рендеринг.

Разумеется, ждать чудес не стоит: видеокарты 12–14-летней давности не станут внезапно пригодными для современных AAA-проектов. Но для повседневной работы, старых игр и просто более плавного интерфейса улучшения будут вполне ощутимыми.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru