Торвальдс подтвердил: Linux Kernel 7.0 почти готов и ускорит игры

Торвальдс подтвердил: Linux Kernel 7.0 почти готов и ускорит игры

Торвальдс подтвердил: Linux Kernel 7.0 почти готов и ускорит игры

Релизы ядра Linux долгое время интересовали в основном серверных администраторов и энтузиастов. Но с ростом популярности Steam Deck, SteamOS и игровых компьютеров на Linux ситуация меняется. И грядущий Linux Kernel 7.0 как раз из тех обновлений, на которые стоит обратить внимание не только серверщикам.

Как сообщает Phoronix, новая версия ядра принесёт целый набор улучшений производительности.

Большая часть изменений по-прежнему ориентирована на серверные нагрузки, но есть и новшества, которые потенциально улучшат отзывчивость системы и игровой опыт.

Самой интересной функцией называют TIP Time Slice Extension. Она позволяет приложению временно попросить у планировщика ядра немного дополнительного процессорного времени, если в данный момент выполняется критически важная задача.

Проще говоря, если игра или аудиоприложение понимает, что его вот-вот «прервут» в самый неподходящий момент, оно может вежливо попросить: «подожди секунду, я почти закончил». В теории это должно привести к более плавной работе тяжёлых приложений, снижению фризов и, возможно, к улучшению 1% low FPS в играх. Практику, правда, покажут только реальные тесты.

Ещё одно важное изменение — новый механизм управления памятью под названием sheaves. Формально он рассчитан на серверы, но может быть полезен и на десктопах.

Многие ресурсоёмкие приложения и игры постоянно выделяют и освобождают память, что иногда приводит к скачкам задержек при высокой нагрузке на CPU. Оптимизации sheaves потенциально помогут сгладить такие пики и сделать поведение системы более стабильным.

Для серверных сценариев в Linux Kernel 7.0 тоже много интересного:

  • Open Tree Namespace ускоряет создание контейнеров в Docker, Kubernetes и микросервисах;
  • улучшения в IO_uring и zero-copy networking снижают нагрузку на CPU при высоких скоростях сети (10 Гбит/с и выше);
  • дополнительная настройка планировщика помогает веб- и базам данных ровнее переживать пиковые нагрузки.

Если всё пойдёт по плану, Ubuntu 26 LTS может получить новое ядро уже в апреле. Примерно в те же сроки ожидается Fedora 44.

Ну и да — в Linux Kernel 7.0 наконец-то можно будет менять логотип Tux при загрузке. Мелочь, а приятно.

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