Выпущен релиз Ubuntu 20.04 LTS. Что нового?
Вчера, 24 апреля, был выпущен новый релиз Ubuntu версии 20.04 с кодовым названием Focal Fossa и разработчики позиционируют Ubuntu 20.04 как важное и успешное обновление с поддержкой в течение следующих 5 лет для настольных компьютеров и серверов.
Ubuntu 20.04 основана на ядре 5.4, которое было опубликовано 24 ноября 2019 года. Разработчики Ubuntu включили поддержку WireGuard и интеграцию с Livepatch (для обновлений ядра без перезагрузки).
Алгоритм сжатия ядра и initramfs по умолчанию был изменен на lz4, чтобы обеспечить гораздо более быстрое время загрузки.
Функция Linux Lockdown Kernel повышает безопасность ядра Linux, ограничивая доступ к функциям, которые могут разрешить выполнение произвольного кода через код, предоставляемый пользовательскими процессами.
Обзор новых возможностей Ubuntu 20.04:
- Linux Kernel 5.4 - реализована полная поддержка процессоров AMD EPYC 7002 Series “Rome”
- Моментальная загрузка образа
- OEM логотип отображается во время загрузки
- Улучшенный внешний вид
- Темная тема
- Поставляется с GNOME 3.36
- Переработан экран входа
- Новый экран блокировки
- Ubuntu Software на базе Snap
- Улучшена производительность GNOME Shell
- Улучшенная поддержка ZFS
- Полная поддержка Kubernetes 1.18
- Обновлен libvirt, значительно улучшен стек виртуализации, поддержка 3D приложений и карт NVIDIA V100
Как обновиться до Ubuntu 20.04?
Можно использовать следующие методы:
Через графический интерфейс с версии 18.04, выполнить следующие шаги
-
Открыть “Software & Updates”
-
Выбрать “Updates”
-
Сменить “Notify me of a new Ubuntu version” на “For any new version”
-
После произойдет поиск доступных обновлений и, вы сможете нажать “Upgrade”.
Для версии 19.10 также можно использовать встроенные инструмент обновлений.
Для обновления через командную строку, используйте следующие команды:
sudo do-release-upgrade -c -d
Также сообщаем, что образ с релизом Ubuntu 20.04 LTS уже доступен для установки в нашей облачной платформе IaaS
Как правильно оценить объем VRAM для запуска LLM
Что именно определяет расход видеопамяти и почему подобрать GPU только по объему памяти для работы с LLM не всегда сработает. Разберем влияние длины контекста, KV-кэш, количество одновременно обрабатываемых запросов, batch size и другие параметры.
09 сентября, 2026
Как запустить локальную LLM с RAG системой на своем сервере
Пошагово разбираем, как развернуть локальную RAG-систему на своем GPU-сервере, для примера будем использовать наши облачные GPU-серверы с NVIDIA L4 24GB. Для запуска моделей локально, будем использовать vLLM, для работы с базой знаний и запросами — Open WebUI.
27 августа, 2026
Тест Гилёва, Fragster и HammerDB: как комплексно оценить производительность 1С
Разобрали как объективно оценить производительность платформы 1С, если пользователи жалуются, что «1С тормозит». На примере трех тестов - Тест Гилёва, Fragster и HammerDB.
03 августа, 2026