Rust
8.04K subscribers
380 photos
38 videos
3 files
939 links
Rust programming language

По всем вопросам- @haarrp

@ai_machinelearning_big_data - машинное обучение

@programming_books_it - бесплатные it книги

@pythonl - 🐍

@ArtificialIntelligencedl - AI

@datascienceiot - ml 📚

#VRHSZ
Download Telegram
👣👣 Discord объяснил, почему часть инфраструктуры переходит с Go на Rust

Discord начал переносить отдельные компоненты с Go на Rust, потому что при их масштабе главная цена - это предсказуемость задержек и эффективность памяти. Речь не про "мода на Rust", а про конкретные технические потолки, в которые упираются большие real-time системы.

Контекст - почему это вообще стало проблемой
Discord - это нагрузка с постоянными пиками и жёсткими требованиями к latency. Когда у тебя миллионы одновременных соединений, сообщения в реальном времени, голосовые сессии и огромные объёмы событий, любая нестабильность по времени ответа превращается в пользовательские лаги и дорогую инфраструктуру.

Что в Go стало упираться на масштабе Discord

1) GC и хвостовые задержки
Go использует сборщик мусора. Он стал очень хорошим, но у больших сервисов с активными аллокациями и большими heap-объёмами GC всё равно может:
- создавать краткие паузы или "подёргивания"
- давать спайки по p99 и p999 latency
- делать поведение менее предсказуемым именно в моменты пиков

На небольших сервисах это часто незаметно. На real-time инфраструктуре, где важны хвостовые перцентили, это начинает быть системной проблемой.

2) Цена аллокаций и давление на память
Go удобен, но он поощряет стиль, где аллокации происходят "само собой". На горячих путях это приводит к:
- росту heap
- большему количеству работы GC
- большему потреблению RAM
- а значит - к большему числу машин и более высокой стоимости

3) Потребность в более низком уровне контроля
В некоторых компонентах Discord понадобился контроль над:
- тем, когда и как выделяется память
- буферами и их жизненным циклом
- layout данных
- оптимизациями "вплоть до байта"
Go как язык намеренно ограничивает такие вещи ради простоты и скорости разработки. Когда система доросла, Discord понадобилось больше "ручек".

Почему именно Rust


1) Нет GC - стабильнее latency
Rust не использует сборщик мусора. Память освобождается детерминированно через владение и области видимости.
Результат - меньше неожиданных спайков по времени ответа, особенно на больших heap-нагрузках.

2) Контроль над аллокациями и структурой данных
Rust позволяет проектировать горячие пути так, чтобы:
- уменьшать количество аллокаций
- переиспользовать буферы
- держать данные в более cache-friendly структурах
- снижать overhead на каждом запросе/событии

3) Производительность уровня системного программирования с безопасностью
Discord явно не хочет возвращаться в мир "C/C++ и вечных memory bugs". Rust даёт:
- системную производительность
- защиту от use-after-free, data races и многих классов ошибок памяти на уровне компилятора

Главный нюанс - Discord не "выкинул Go"
Важная мысль из текста Discord: это не религия, а прагматика.
Обычно выглядит так:
- Go остаётся отличным для продуктовой логики, быстрых сервисов, разработки и поддержки
- Rust применяют там, где есть жёсткий performance budget - горячие пути, сетевые компоненты, обработка больших объёмов событий, инфраструктурные библиотеки

То есть это "гибридная стратегия", а не миграция всего подряд.

Что это говорит о рынке

1) Go закрепился как язык для скорости разработки
Если цель - быстро писать и менять микросервисы, Go остаётся одним из лучших выборов.

2) Rust всё чаще становится языком инфраструктуры
Когда компания вырастает и начинает платить миллионы за лишние миллисекунды и гигабайты RAM, Rust становится экономически выгодным.

3) Критерий выбора меняется с "удобно" на "предсказуемо"
На больших масштабах выигрывает не тот, кто чуть быстрее в среднем, а тот, у кого меньше хвостовых задержек и меньше сюрпризов под нагрузкой.

История Discord - это не про - "Go плохой". Это кейс о том, что на hyperscale появляются другие ограничения.
Go - отличный default для backend.
Rust - сильный инструмент для performance-critical инфраструктуры, где важны p99/p999, память и контроль над горячими путями.

https://discord.com/blog/why-discord-is-switching-from-go-to-rust/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥36👍1075😁3🤬2🫡2🥰1🤔1🤗1
🦀 Как может выглядеть будущее Rust

В новой статье “A Grand Vision for Rust” разработчик Yoshua Wuyts рассуждает о том, в каком направлении может развиваться язык в ближайшие годы.

Главная идея - сделать Rust ещё более надежным системным языком, который позволяет писать быстрые программы и при этом максимально снижает вероятность ошибок.

Один из возможных шагов - развитие системы эффектов. Смысл в том, чтобы функции могли явно указывать, какие действия они выполняют. Например, делает ли функция ввод-вывод, может ли вызвать panic, использует ли выделение памяти или запускает параллельные задачи.

Если такие свойства будут описаны на уровне типов, компилятор сможет проверять гораздо больше вещей ещё до запуска программы.

Также обсуждается развитие модели конкурентности и более удобная работа с асинхронным кодом. Идея в том, чтобы управление задачами стало более структурированным и предсказуемым.

Отдельное внимание уделяется упрощению сложных частей языка и улучшению инструментов для системного программирования.

В целом автор говорит о том, что Rust уже считается одним из самых безопасных языков, но в будущем он может стать платформой, где корректность программ будет ещё сильнее контролироваться самим компилятором.🦀 Как может выглядеть будущее Rust

В новой статье “A Grand Vision for Rust” разработчик Yoshua Wuyts рассуждает о том, в каком направлении может развиваться язык в ближайшие годы.

Главная идея - сделать Rust ещё более надежным системным языком, который позволяет писать быстрые программы и при этом максимально снижает вероятность ошибок.

Один из возможных шагов - развитие системы эффектов. Смысл в том, чтобы функции могли явно указывать, какие действия они выполняют. Например, делает ли функция ввод-вывод, может ли вызвать panic, использует ли выделение памяти или запускает параллельные задачи.

Если такие свойства будут описаны на уровне типов, компилятор сможет проверять гораздо больше вещей ещё до запуска программы.

Также обсуждается развитие модели конкурентности и более удобная работа с асинхронным кодом. Идея в том, чтобы управление задачами стало более структурированным и предсказуемым.

Отдельное внимание уделяется упрощению сложных частей языка и улучшению инструментов для системного программирования.

В целом автор говорит о том, что Rust уже считается одним из самых безопасных языков, но в будущем он может стать платформой, где корректность программ будет ещё сильнее контролироваться самим компилятором.

blog.yoshuawuyts.com/a-grand-vision-for-rust/
#rust #rustlang
26🔥14🥰4💯2🤔1
👣 Microsoft выкатили RustTraining.

Вот лишь часть тем, которые сразу зацепили:

- Async в продакшене
- Конкурентность и runtime
- Почему разработчикам на C/C++ стоит переходить на Rust
- no_std — Rust без стандартной библиотеки
- Зачем Rust разработчикам на C#
- Системное программирование и продакшн
- Unsafe Rust - управляемый риск
- Phantom types
- Машины состояний для протоколов

И это только малая часть.

Похоже, туда вложили очень много работы, точно стоит выделить время и пройтись.

github.com/microsoft/RustTraining/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4511👍9🥰1🌚1🤗1
Forwarded from Machinelearning
📌 Google разработала алгоритм квантования KV-кэша без потери точности.

Подразделение Research анонсировало TurboQuant, алгоритм векторного квантования, объединяющий 2 других метода - QJL и PolarQuant, который решает проблему увеличения KV-кэша при работе с длинным контекстом.

TurboQuant будет представлен на ICLR 2026, PolarQuant - на AISTATS 2026.

KV-кэш хранит промежуточные представления токенов, чтобы модель не пересчитывала их на каждом шаге генерации. С ростом контекста он превращается в узкое место по памяти.

Обычное векторное квантование сжимает эти данные, но вносит накладные расходы: для каждого блока нужно хранить константы квантования в полной точности, а это плюс 1–2 бита на элемент, что частично обесценивает само сжатие.


🟡TurboQuant - двухэтапный пайплайн.

Сначала PolarQuant: случайный поворот выравнивает геометрию векторов, после чего они переводятся из декартовых координат в полярные (радиус и угол). Распределение углов оказывается предсказуемым и сконцентрированным, поэтому нормализация и хранение дополнительных констант становятся больше не нужны.

На втором этапе подключается QJL, метод на основе преобразования Джонсона-Линденштраусса, который кодирует остаточную ошибку первого этапа всего одним знаковым битом и через встроенную оценочную функцию сочетает высокоточный запрос с низкоточными сжатыми данными, корректно вычисляя attention score.

Ни один из методов не требует обучения или дообучения и работает в режиме "без предварительного анализа набора данных".

Алгоритмы тестили на бенчмарках для длинного контекста: LongBench, Needle In A Haystack, ZeroSCROLLS, RULER и L-Eval с моделями Gemma и Mistral.

При квантовании KV-кэша до 3 бит TurboQuant показал нулевую деградацию точности на всех задачах: поиск «иголки в стоге сена», QA, генерация кода, суммаризация.


Объем KV-кэша при этом сократился в 6 раз. На H100 четырехбитный TurboQuant ускорил вычисление attention-логитов до 8 раз по сравнению с 32-битными ключами.


Область применения не ограничивается KV-кэшем. В экспериментах с высокоразмерным векторным поиском TurboQuant стабильно превзошел по recall методы PQ и RaBitQ несмотря на то, что те использовали крупные код-буки и подстройку под конкретный датасет.


🟡Статья
🟡Arxiv


@ai_machinelearning_big_data

🎯Полезные Мл-ресурсы 🚀 Max

#AI #ML #LLM #TurboQuant #Google
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
11🔥11👍3🥰1
🤖 Spacebot: AI для команд и сообществ

Spacebot — это мощный AI-агент, созданный для работы в многопользовательских средах, таких как Discord и Slack. Он обрабатывает множество запросов одновременно, не блокируя пользователей и не теряя контекст. Идеально подходит для активных сообществ и команд, обеспечивая эффективное взаимодействие и выполнение задач.

🚀 Основные моменты:
- Поддержка одновременных разговоров и задач.
- Интеграция с Discord, Slack и Telegram.
- Специализированные процессы для выполнения различных задач.
- Возможность развертывания через один клик или самостийно.
- Многофункциональные инструменты для работы с файлами и кодом.

📌 GitHub: https://github.com/spacedriveapp/spacebot

#rust
🔥5🗿3🖕21🥰1🤣1💅1
📘 На Stepik вышел курс — «Rust для профессионалов»

Уже уверенно пишете на Rust и готовы к новым вызовам? Этот курс — именно то, что нужно, чтобы вывести свои навыки на экспертный уровень.

🔍 Что вы получите:
• Глубокое понимание ключевых тем: generics, lifetimes, async, управление памятью
• Решение реальных инженерных задач: параллелизм, системное программирование, архитектура
• 150 интерактивных заданий с автопроверкой — всё в браузере, без установки, в удобное для вас время

🎓 Сертификат по завершении — добавьте его в резюме или профиль LinkedIn

🚀 Прокачайте Rust с пользой и удовольствием. Начните уже сегодня и получите скидку 25%, которая действительна в течение 48 часов

👉 Пройти курс на Stepik
😡41🔥1🥰1
😁45👍123🥰2💯2🔥1🍌1
🦀 Вышел Rust 1.94.1

Команда Rust выпустила новый патч-релиз - 1.94.1.

- это не новый функциональный релиз
- исправляет 3 ошибки, появившиеся в 1.94.0

Обновиться можно одной командой:

rustup update stable

Rust 1.94.0 (предыдущий релиз) принёс реальные изменения:
- новые API и улучшения стандартной библиотеки
- улучшения Cargo и конфигов
- расширение поддержки платформ (включая RISC-V)
- обновления Unicode и lint’ов

👉 А вот 1.94.1 - это чисто «починка после релиза»:
фиксит баги, которые всплыли сразу после выхода 1.94.0
Вывод:
- если ты уже на 1.94.0- обновляться обязательно
- если нет, просто ставь 1.94.1 и не думай

Классический Rust-подход:
сначала выкатывают фичи → потом быстро стабилизируют продакшен

https://blog.rust-lang.org/2026/03/26/1.94.1-release/
👍156🖕2🥰1😁1😢1👾1