Khronos одобрила расширение GL_EXT_mesh_shader для OpenGL, и это первый шаг к полному Mesh Shaders в линейке Mesa. Реализация уже влили в mesa, а вот драйвер RadeonSI ждёт своей очереди. Релиз ожидается в ближайшие дни.

Это первая крупная фича для OpenGL за долгое время, и она привнесёт геометрические шейдеры в core Mesa. Работа велась под эгидой AMD, при поддержке Qiang Yu и Shihao Wang.

• Обсуждение в основном вращается вокруг будущего OpenGL и его расширений, включая GL_EXT_mesh_shader и GL_EXT_descriptor_buffer, а также их влияние на Minecraft и другие проекты.
• Участники обсуждают, что новые расширения делают возможным использование шейдеров накладки и дескрипторов буферов, что может быть полезно для таких проектов, как Minecraft.
• Также обсуждается, что OpenGL всё ещё используется в Minecraft и других проектах, и что новые расширения могут помочь в разработке игр.
• Некоторые участники выражают обеспокоенность по поводу того, что OpenGL может быть вытеснен Vulkan и другими API, и что поддержка OpenGL может быть прекращена в будущем.
• В обсуждении также затрагиваются такие темы, как эволюция графических API и их влияние на разработку игр и будущее OpenGL.

Выпуск Blender 4.5 LTS знаменует завершение линейки 4.x, с фокусом на улучшении бэкенда Vulkan для рендеринга интерфейса и 3D-сцен. Хотя Vulkan ещё не включён по умолчанию из-за проблем с поддержкой сеток из 100+ миллионов вершин, он уже сравним по функциональности и производительности с OpenGL, предлагая лучшее использование многопоточности современных GPU для плавной работы вьюпорта.

Обновление также поддерживает соответствие стандартам VFX-индустрии через синхронизацию с VFX Reference Platform и обновления библиотек. Основное внимание разработчиков теперь переключено на Blender 5.0, где ожидаются масштабные изменения в системе Geometry Nodes, ключевой для процедурных неразрушающих workflow.

• Blender не является полноценной заменой параметрическим CAD-системам (например, Fusion 360, SolidWorks) для точного проектирования под 3D-печать или станки с ЧПУ, но может быть полезен для редактирования и исправления мешей.
• Для эффективной работы в Blender не требуется врожденный художественный талант; это навык, который можно развить на практике, начав с базовых руководств за несколько дней.
• Многие пользователи со схожим бэкграундом в CAD находят переход сложным из-за принципиально разных подходов к моделированию (полигональное vs. параметрическое), но в итоге осваивают и ценят Blender за гибкость.
• Blender активно развивается (ожидается версия 5.0 с новыми функциями, например, нодами для композитинга в видеоредакторе) и широко используется в индустрии (кино, AAA-игры), несмотря на сложности с UI.
• Выбор инструмента (Blender vs. CAD) зависит от конкретных задач: Blender силён в визуализации, скульптинге и работе с органическими формами, в то время как CAD-системы незаменимы для точного инженерного проектирования.

Создание кластера из 10 Raspberry Pi CM5 за $3000 оказалось спорным решением. Хотя сборка обеспечила 160 ГБ оперативной памяти и 10-кратный прирост производительности в тесте HPL (325 Gflops при 130 Вт), энергоэффективность лишь ненамного превзошла более мощный кластер на базе Framework. Основная проблема — неспособность использовать iGPU для ускорения AI через Vulkan в llama.cpp, что ограничило инференс моделей медленными CPU. Попытка запуска крупной модели Llama 3.3:70B провалилась: кластер не справился даже с генерацией 16 токенов из-за архитектурных ограничений распределённой обработки.

Практический вывод: такие системы подходят лишь для узких сценариев параллельных вычислений, но бесполезны для современных AI-задач. Автор отмечает, что за два года ожидания поставки железо устарело, а альтернативы вроде Xerxes Pi на Kickstarter лишь повторяют эту рискованную модель.

• Сборка кластера из Raspberry Pi рассматривается как дорогостоящее и непрактичное, но интересное для обучения и экспериментов хобби, а не как эффективное решение для высокопроизводительных вычислений.
• Для серьёзных задач ИИ и распределённых систем рекомендуется использовать мощные CPU/GPU, виртуализацию или аренду облачных ресурсов, а не низкопроизводительные одноплатные компьютеры.
• Кластеры на Raspberry Pi могут быть полезны для образовательных целей, тестирования программных интерфейсов (например, MPI, Kubernetes) и управления лёгкими контейнерами, но не для нагрузок, требующих высокой пропускной способности или вычислений.
• Экономическая нецелесообразность сборки кластера из Pi для производительности подчёркивается высокой стоимостью, низкой эффективностью и доступностью более мощных и дешёвых альтернатив (например, GPU, NUC, MacBook).
• Автор исходного обсуждения получил ценный опыт и материалы для контента, но проект не оправдал ожиданий по производительности, особенно в задачах LLM-инференса.

Проект AMDVLK с открытым исходным кодом прекращён.

• AMD прекращает разработку открытого драйвера AMDVLK и переходит к полной поддержке стороннего драйвера RADV для Vulkan на Linux.
• Сообщество воспринимает это решение как позитивное и долгожданное, поскольку RADV уже давно популярнее у пользователей.
• Высказываются мнения, что полный переход на открытый код всего стека драйверов был бы выгоден для производителей железа.
• Поднимается вопрос о будущем Vulkan-драйвера AMD для Windows и возможности использования там RADV.
• Участники обсуждают сложности открытия кода из-за коммерческой тайны и патентов в проприетарных компонентах.
• Обсуждается влияние решения на развитие ROCm и совместимость с открытым стеком.
• Высказываются опасения о возможном негативном влиянии разработчиков AMDVLK на код RADV.

• Intel Arc Pro B50 — полупрофессиональная видеокарта на базе Battlemage BMG-G21 (16 Xe2-ядер, 16 ГБ GDDR6, 128-бит, 224 ГБ/с, 70 Вт, питание только от слота PCIe 5.0 x8).
• Форм-фактор low-profile, dual-slot, 4×mini-DP — ставится в компактные SFF-станции без дополнительных проводов.
• Целевые задачи: CAD, визуализация, локальный ИИ-инференс до 170 TOPS (INT8); драйверы сертифицированы под профессиональные приложения.
• Цена 349 $, продаётся как в рознице, так и в OEM-системах.

• Arc Pro B50 ≈ 1.5× быстрее RTX A1000, но это лишь догоняющий показатель против 1,5-летней карты.
• 16 ГБ за $350 хвалят, но многие требуют 32–96 ГБ для ИИ/3D; Intel и AMD не делают, Nvidia тоже ограничивает.
• Однослотовая, 70 Вт, 4×DP, SR-IOV и vGPU — плюсы для серверов и виртуализации.
• Поддержка ПО (IPEX, Vulkan, игры) всё ещё сыровата; 8-потоковый лимит кодирования остался.
• Рынок разделился: кто-то хочет «много памяти за разумные деньги», кто-то смеётся, что «играть всё равно нельзя».

Rasterizer — GPU-ускоренный движок 2D-векторной графики от mindbrix.
Проект на GitHub: mindbrix/Rasterizer.

• Автор показал компактный GPU-рендерер 2D-векторов (Rasterizer), 10 лет развивавшийся из VectorGL; использует «традиционный» граф-конвейер Metal, а не compute-шейдеры.
• Лицензия «personal-use zlib» вызывает вопросы: неясно, что считать личным/некомерческим и можно ли распространять ПО с этой библиотекой.
• Производительность конкурентна с Vello (Apache/MIT) и, вероятно, выше Rive на сложных сценах; у Vello бывают подвисания при зуме.
• Поддерживаются любые масштабы и огромные пути, но самопересечения и правило winding остаются главной головной болью параллелизации.
• Реализованы только базовые заливки; текста, градиентов, фильтров пока нет. Кеширование текстур не используется — 60 fps достигается полным перерисом.
• Планы: добавить коммерческую лицензию, написать подробный пост о методике, оценить порт на Vulkan/OpenGL.

В декабре 2020-го Хектор Мартин запустил Asahi Linux, а я, работая над Panfrost, лишь хотел подсказать. В итоге купил Mac mini и начал реверсить GPU. Через пару недель нарисовал треугольник, потом — компилятор шейдеров, а после сессии за несколько дней поднял OpenGL-драйвер.

Год улучшал драйвер, пока игры не пошли под macOS. Параллельно Asahi Lina писала kernel-драйвер; в декабре 2022-го у нас впервые заработала графика в Linux.

В 2023-м, заканчивая универ, я решил:

• довести M1-драйвер до ума;
• сделать полноценный OpenGL 4.6 и Vulkan;
• запустить Proton-игры.

Через месяц после выпуска — OpenGL 3.1, затем ES 3.1. Добавил эмуляцию geometry/tessellation, в январе 2024-го сдал OpenGL 4.6. Vulkan 1.3 прошёл за пару недель, 1.4 вышел в день публикации спецификации. Karol Herbst добавил OpenCL 3.0. Подключил sparse-текстуры — заработал Direct3D 12 через Proton.

Цели выполнены: драйверы в Mesa, игры идут, миф о несовместимости Vulkan с Apple развеян.

• Alyssa за 5 лет с нуля довела Vulkan-драйвер для Apple Silicon до upstream, чем вдохновила всё open-source-сообщество.
• Учёба, работа в Collabora и «хобби»-проект — комментаторы поражаются, как она всё успевала.
• С августа она в Intel и, судя по резюме, занимается open-source-графикой Xe-HPG.
• Многие жалеют, что она уходит из Asahi, но считают переход новым вызовом, а не «уходом».
• Появились вопросы о будущем Asahi на M3/M4 и о том, почему Apple не мешает проекту, в отличие от других.

Librebox-demo — репозиторий движка Librebox: открытой альтернативы Roblox.
Цель — совместимость с Roblox-играми и инструментами, но без проприетарных ограничений.

Ключевое

• Язык: C++ + Lua
• Лицензия: MIT
• Статус: ранняя альфа
• Сборка: CMake + vcpkg

Быстрый старт

git clone https://github.com/librebox-devs/librebox-demo.git
cd librebox-demo
cmake -B build -S . -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
cmake --build build
./build/librebox

Функции

• Загрузка .rbxl и .rbxm
• Базовый рендер OpenGL/Vulkan
• Серверный режим headless

Планы

• Поддержка плагинов
• Web-клиент
• Мобильные порты

PR и issue приветствуются.

• Librebox — это пока демо с очень ограниченным подмножеством API Roblox; серверов и сети нет.
• Пользователи надеются на Linux-клиент и сохранение творений Roblox, но опасаются юридических проблем.
• GitHub и Discord проекта выглядят странно: разработчики скрыты, активности мало, но код реально пишется.
• Некоторые считают, что такие проекты важнее для Roblox, чем борьба с хищниками на платформе.
• Есть предложения переименовать в OpenBox из-за лицензии MIT, но другие напоминают, что MIT — это тоже «свободно».

• Скачать
• Документация
• Сообщество
• Разработка
• Пожертвовать

FFmpeg

Кроссплатформенное решение для записи, конвертации и потоковой передачи аудио/видео.

ffmpeg -i input.mp4 output.avi

Новости

23 августа 2025, FFmpeg 8.0 «Huffman»

Крупнейший релиз:

• Новые декодеры: APV, ProRes RAW, RealVideo 6.0, G.728
• Улучшения VVC: IBC, ACT, Palette Mode
• Vulkan-кодеки: FFv1 (кодирование/декодирование), ProRes RAW (декодирование)
• Аппаратное ускорение: Vulkan VP9, VAAPI VVC, OpenHarmony H.264/5
• Форматы: MCC, G.728, Whip, APV
• Фильтры: colordetect, pad_cuda, Whisper и др.

Кодеки на базе вычислительных шейдеров Vulkan 1.3 работают на любом железе без привязки к специфическим ускорителям.
Инфраструктура обновлена: новый фордж на code.ffmpeg.org.

30 сентября 2024, FFmpeg 7.1 «Péter»

• VVC-декодер стал стабильным.
• Добавлены AAC USAC, MV-HEVC, LC-EVC.
• Vulkan-кодирование H.264/HEVC, скоро AV1.
• Исправлена передача диапазона цветов (full-range).

• Пользователи благодарят разработчиков FFmpeg и называют его незаменимым инструментом для автоматизации аудио/видео.
• Особый интерес вызывают новые кодеки и ускорение через вычислительные шейдеры Vulkan, включая ProRes и FFv1.
• Многие признают, что без LLM/скриптов сложно помнить все параметры CLI, поэтому активно используют LLM-обёртки.
• Обсуждаются GUI-фронтенды, проблемы экранирования при вызове из Python и запросы о денойзе старых записей.
• Подчёркивают, что FFmpeg лежит в основе множества других инструментов, а новый релиз быстро дойдёт до yt-dlp, Jellyfin и подобных проектов.

• Arm Neural Technology — первое в мире решение, встраивающее нейро-акселераторы в мобильные GPU Arm. С 2026 г. оно сокращает нагрузку на GPU до 50 % и открывает путь к ПК-качеству графики на смартфонах.
• Neural Super Sampling (NSS) — стартовая функция: апскейл 540p → 1080p за 4 мс на кадр.
• Открытый набор разработчика уже доступен: плагин Unreal Engine, эмулятор Vulkan, профайлеры, модели на GitHub и Hugging Face. Поддержка от Epic, Tencent, NetEase и др.
• Расширения Vulkan добавляют «Graph Pipeline» для вывода нейросетей прямо в рендер-процесс.

• Участники обсуждают, как ИИ-апскейлинг (типа DLSS/FSR) позволит инди-студиям делать игры «АА-качества» из минимальной графики, высвобождая ресурсы для гейм-дизайна.
• ARM анонсировала «первую в отрасли» встроенную нейро-ускоряющую часть в GPU, но многие указывают, что NPU в SoC уже есть с 2017 г. (Kirin 970) и новизна, вероятно, в интеграции именно в GPU, а не рядом.
• Поддержка Vulkan-расширений вместо проприетарных API считается плюсом, но вызывает опасения «extension spaghetti».
• Скепсис вызывают сроки (IP анонсирована за два года до чипов) и маркетинговые формулировки «Arm как компания» vs «ARM как архитектура».
• Участники перечисляют три пути ускорения ИИ: GPU compute, tensor-cores, NPU; последние пока используются мало, кроме как для lock-in Microsoft ONNX.

Это вторая часть серии о разработке Tyr — современного GPU‑драйвера на Rust для ядра Linux с поддержкой Arm Mali на CSF.

Разберем, как работают GPU‑драйверы, на примере VkCube — простого приложения на Vulkan, рисующего вращающийся куб. Простота сцены помогает понять путь данных и команд от приложения к GPU.

UMD и KMD

• UMD (usermode) реализует API вроде Vulkan/OpenGL/OpenCL и преобразует команды приложений в низкоуровневые команды для GPU. В нашем случае это panvk из Mesa.
• KMD (kernel mode) соединяет UMD с железом: инициализирует устройство, управляет памятью, очередями, планированием и уведомлениями. В нашем случае это Tyr, нацеленный попасть в основное дерево Linux.

Что делает UMD

• Подготавливает данные: геометрию, текстуры, машинный код шейдеров, матрицы трансформаций.
• Просит KMD разместить их в памяти GPU, создает VkCommandBuffer с командами отрисовки, настраивает состояние конвейера, указывает, куда писать результат, и как получать сигнал о завершении.

Про шейдеры

• Это полноценные программы на GPU. Для VkCube им нужны хотя бы геометрия, цвета и матрица вращения, чтобы расположить и раскрасить куб и крутить его.

Что делает KMD

• Выделяет и отображает память, изолируя процессы в отдельных контекстах/VM.
• Принимает работу от UMD, ставит в аппаратные очереди, отслеживает зависимости и завершение.
• Планирует выполнение на массово параллельном, асинхронном железе, соблюдая порядок и справедливое распределение ресурса между клиентами.
• Инициализирует устройство: тактирование, питание, стартовые процедуры; обеспечивает совместный и честный доступ приложений к GPU.

Ключевой вывод

• Основная сложность — в UMD, который переводит высокоуровневые API в команды GPU. Но KMD обязан предоставить надежные примитивы: память, очереди, синхронизацию, планирование и разделение ресурсов, чтобы UMD было реально реализовать.

Интерфейс драйвера

• На основе этих задач KMD экспонирует минимальный набор операций: запрос сведений об устройстве, создание/уничтожение VM, привязка/отвязка памяти к VM, получение состояния VM, отправка работ в очереди и механизмы уведомлений — тот же API, что у C‑драйвера Panthor для того же железа.

• Обсуждение статьи о драйвере GPU: часть читателей хвалит материал, но считает его слишком коротким и ждёт продолжения/второй части.
• Уточняют, что речь идёт о драйвере panthor для Mali CSF (на RK3588), а не panfrost; один из комментаторов отмечал баги в Firefox на RK3588, ему ответили про соответствующий драйвер.
• Спор о фокусе: одни подчёркивают важность того, что это один из первых GPU-драйверов Linux на Rust; другие критикуют кликбейт заголовок и считают, что нужно акцентировать Mali CSF, а не Rust.
• Техническая дискуссия: вопрос о целесообразности uring_cmd вместо ioctl; ответы поясняют, что из-за природы асинхронных очередей GPU дополнительная CPU-очередь мало что даст, а интерфейс драйвера следует ожиданиям Mesa.
• Отмечают, что текущая часть охватывает в основном границу пользователь/ядро и управление очередями/буферами; «основное действие» — выполнение команд GPU — ожидается в следующих частях.
• Дополнительно подчёркивают сложность современных GPU-драйверов и их объём в ядре Linux, что оправдывает выбранные подходы и терминологию.