Throttling game

В полку́ странных игр прибыло! Помните я писал игру, где надо управлять человечком, подключая и отключая зарядку «Макбука»? Вчера вечером написал небольшую игру из той же оперы.

Фабула игры такова: у одного из блоков атомной электростанции сработала система предупреждения — все три уровня защиты вырубились, теперь управлять реактором нужно вручную. График загрузки процессора символизирует температуру внутри блока — много плохо, мало — тоже плохо.

Чтобы поиграть в эту игру, надо открыть рядом «Монитор ресурсов» и вывести график загрузки процессоров. Частоту обновления («Вид» → «Частота обновления») надо поставить «Очень часто».

После этого можно запустить игру и, управляя загрузкой процессора через клавишу «Касплок» («капс» включен — процессор загружен), держать загрузку между 10 и 90%. После старта у вас будет четыре секунды, чтобы подготовиться, вывести все нужные окна на передний план и нащупать кнопку.

Скриншот терминала: процессы Opera Helper, watchdogd. ЦП: 4,41% система, 3,94% пользователь, свободно 91,65%. Потоки 3791, процессы 766. График загрузки ЦП.

На идею меня навела бессмертная игра «Посадка на Луну» для калькулятора «Электроника МК-61» и код, который я делал когда-то для одного из старых проектов — у меня была идея выводить пульсацию проигрываемой мелодии в «Мониторинг ресурсов», рисуя её в окошках загрузки ядер процессора. Тогда у меня был «Макбук» с четырьмя ядрами и для каждого «Мониторинг» выводил своё окошко.

Из-за инерции, с которой рисуется загрузка процессоров, сделать это не удалось, а код лежал в архиве до вчерашнего вечера.

Код игрушки лежит в моём репозитории.

2 комментария

DeepSeek R1

Хочу поделиться. Погоняли китайскую нейросеть «ДипСик Эр1» на оборудовании «Селектела», за что ребятам, как всегда, большое спасибо. Это, конечно, чудо, что на относительно скромном оборудовании можно себе развернуть полноценную большую языковую модель.

Скриншот вывода nvidia-smi: две GPU NVIDIA A100 80GB PCIe, драйвер 570.86.15, CUDA 12.8; процесс llama-cli использует ~80 ГБ памяти на каждой GPU.

На двух nVidia A100 40 GB модель как-то ползает (мы брали квантизованную Q2_K_XL). Можно общаться, но не слишком комфортно. А вот на двух карточках по 80 гигабайт в однопользовательском режиме работает уже просто отлично. В память лезет чуть больше половины всех слоёв, больше всего грузятся ядра центрального процессора (у нас там 24 ядра на 2,4 ГГц), но общаться вполне комфортно — скорость порядка 170 токенов в минуту.

Завтра попробуем замерить сколько человек может работать с такой моделью параллельно. Но даже уже в этой конфигурации можно проверять какие-то гипотезы. Удивительно насколько доступными стали топовые языковые модели!

5 комментариев