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Microsoft says Windows 11 is getting faster and more memory-efficient, but will PCs with 8GB RAM benefit? Here's what users should know about the changes.
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Windows 11 dans une machine virtuelle sur un Mac Apple Silicon, ça se fait depuis looooongtemps avec des outils comme Parallels ou UTM. Mais tart, l'outil en ligne de commande qui crée et clone des VM comme on le ferait avec des conteneurs, n'en est pas capable, parce que la virtualisation d'Apple sur laquelle il repose ne gère officiellement que macOS et Linux.
Sauf qu'un dev nommé Mustafa Akin, vient de publier un fork qui permet d'installer Windows 11 avec tart sans un seul clic.
Je viens de le tester sur mon Mac Studio M4 Max avec l'ISO française de Windows 11 et j'ai trouvé que ça fonctionnait super, d'où ce petit tuto.
Pour vous lancer là dedans, il vous faut donc un Mac Apple Silicon sous macOS 26.6 ou 27, Xcode pour compiler tout ça, et bien sûr une ISO de Windows 11 ARM64 ( faudra vous démerder ensuite avec la licence ). Par contre, faut le savoir, ce fork repose sur deux réglages privés d'Apple, non documentés, qu'une mise à jour de macOS pourra shooter à tout moment. Donc ne montez pas votre futur homelab là dessus sans un plan de repli.
Sur son site, Mustafa Akin publie un binaire tout fait, mais j'ai préféré compiler le programme car le script de création du paquet de son fork signe proprement l'application en local avec le droit de virtualisation qui va bien.
Lateo.net - Flux RSS en pagaille (pour en ajouter : @ moi) git clone --branch windows-guest-extras https://github.com/mustafaakin/tart.git
cd tart
git checkout e4c623c
./scripts/package-windows-preview.sh 0.1.0-windows-preview
export PATH="$PWD/dist/windows-preview/tart.app/Contents/MacOS:$PATH"
La commande export rend ce tart.app accessible au niveau du système prioritaire devant un éventuel tart déjà installé. Il ne reste alors qu'à lui passer votre ISO... tart téléchargera alors les pilotes virtio-win et WinFsp, fabriquera son propre média d'installation et démarrera Windows sans rien demander de plus.
tart create win11 --from-iso ~/Downloads/Win11_Arm64.iso
Ça m'a pris en tout et pour tout 26 minutes pour obtenir cette VM Windows fonctionnelle. Notez également que l'installation force l'anglais américain et que d'autres langues peuvent poser souci mais avec mon ISO française, l'interface est bien restée en français. Seul le clavier est resté en QWERTY au départ.
L'auteur écrit sur son blog que l'install de l'agent doit se faire manuellement pour l'instant mais ce qu'il a oublié de préciser c'est que le pilote viosock, celui qui relie le Mac à la VM, n'est pas dans la liste des pilotes que tart injecte (viostor, viogpudo, NetKVM, viorng et viofs). Résultat, chez moi, tart exec ne fonctionnait pas. Comme ce pilote se trouve dans l'ISO virtio-win que tart a gardée dans son cache, il suffit donc de le copier dans un dossier partagé, contenant l'agent publié avec la préversion :
hdiutil attach -readonly -nobrowse ~/.tart/cache/windows/sha256:303f7ae40dad495d6ae474fdc571df58958a4dbc5c37a522d80f9a203867949d.iso
mkdir -p ~/tart-share
cp -R /Volumes/virtio-win-0.1.302/viosock/w11/ARM64 ~/tart-share/viosock
hdiutil detach /Volumes/virtio-win-0.1.302
curl -L -o ~/tart-share/tart-guest-agent.exe https://github.com/mustafaakin/tart/releases/download/windows-preview-0.1.0/tart-guest-agent.exe
tart run win11 --dir=share:$HOME/tart-share
Comme la commande tart run garde la main, laissez-la tourner et ouvrez un second terminal pour la suite, en y refaisant l'export ci-dessous depuis le dossier tart, sinon vous appellerez un autre tart.
export PATH="$PWD/dist/windows-preview/tart.app/Contents/MacOS:$PATH"
Au démarrage, la session admin (mot de passe admin) s'ouvre alors toute seule et vous arrivez sur le bureau. Le dossier partagé apparaît sur le lecteur Z:, dans un dossier share. Ouvrez PowerShell en administrateur (et n'oubliez pas que le clavier est en QWERTY) pour installer le pilote, puis déclarer l'agent comme tâche lancée à l'ouverture de session, parce que c'est dans cette session que sont le presse-papiers et le bureau :
pnputil /add-driver Z:\share\viosock\viosock.inf /install
mkdir "C:\Program Files\Tart"
copy Z:\share\tart-guest-agent.exe "C:\Program Files\Tart\"
$a = New-ScheduledTaskAction -Execute "$env:SystemRoot\System32\conhost.exe" -Argument '--headless "C:\Program Files\Tart\tart-guest-agent.exe" --run-agent'
$t = New-ScheduledTaskTrigger -AtLogOn -User $env:USERNAME
$s = New-ScheduledTaskSettingsSet -ExecutionTimeLimit ([TimeSpan]::Zero) -RestartCount 999 -RestartInterval (New-TimeSpan -Minutes 1)
$p = New-ScheduledTaskPrincipal -UserId $env:USERNAME -LogonType Interactive -RunLevel Highest
Register-ScheduledTask -TaskName "Tart Guest Agent" -Action $a -Trigger $t -Settings $s -Principal $p
Start-ScheduledTask -TaskName "Tart Guest Agent"
Get-Service VirtioSocketWSP
Le service VirtioSocketWSP doit alors afficher Running. S'il n'existe pas, c'est que le pilote n'est pas passé et tart exec ne répondra pas. Relisez alors la sortie de pnputil et vérifiez que le dossier viosock contient bien viosock.inf.
Retournez ensuite dans le terminal du Mac et entrez cette commande pour connaitre le numéro de version du Windows :
tart exec win11 cmd /c ver
Microsoft Windows [version 10.0.26200.8037]
Informations système dans la VM : Windows 11 Famille, build 26200, sur une "Apple Virtualization Generic Platform" en ARM64
L'intérêt de tout ça c'est surtout d'avoir un Windows jetable. Vous devez arrêtez d'abord la VM de base avec tart exec win11 shutdown /s /t 0 puis pour cloner la VM, faites un : tart clone win11 w1 . C'est instantané, et y'a plus qu'à la démarrer avec un tart run w1 --no-graphics.
Avec --no-graphics ça démarre sans fenêtre et vous pouvez alors lancer ce que vous voulez avec tart exec. Ensuite pour tout stopper, un petit tart stop w1, et un tart delete w1 pour supprimer la VM et voilà...
En tout cas, n'en faites pas votre Windows de tous les jours car il n'y a ni son ni accélération graphique, pas de possibilité de suspendre le Windows et la virtualisation imbriquée se fige dès que Windows veut démarrer WSL2 ou Hyper-V.
La commande Get-Tpm confirme aussi l'absence de TPM. Et selon l'auteur, le disque est le point faible de ce Windows ARM 64 sous tart, en partie parce que tart rempli très vite les SSD avec ses logs. Pensez aussi à changer le mot de passe, puisque le compte est admin avec le mot de passe admin, et que SSH est ouvert sur le réseau interne de tart.
Mais pour tester des logiciels Windows ou scripter des trucs, ça tient bien la route.
Source : Mustafa Akin
South Korea will launch the 614-petaflop Hangang supercomputer in December, opening high-end compute to researchers, national projects, and companies.
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IBM Ventures backs BQP as its BQPhy software aims to accelerate enterprise engineering workloads using existing GPU and HPC infrastructure.
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Anyone who has followed the aftermarket automotive performance industry for long enough can tell you just how dramatically it has changed over the past few decades. What once required mechanical tinkering and a lot of know-how can now be done in mere minutes via an electric control unit (ECU), which can extract significant boosts in horsepower and torque from naturally aspirated, turbocharged, or supercharged engines.
In some ways, though, the process has become much more difficult.
Just ask Alabama-based Audi Performance & Racing, more prominently known as APR. As modern vehicles become increasingly software-driven and OEMs continue to tighten security, the company has had to work harder each year to offer ECU tuning that delivers more power while staying within factory parameters for overall reliability. It's a far more arduous process now than it was in the early aughts, when my own B5-generation Audi S4 was still fresh on the market.
Make Windows 11 feel faster with nine cleanup tips for startup apps, storage, background processes, updates, malware scans, and more.
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L' ordonnanceur du noyau Linux vient de recevoir une proposition de mise à jour qui fait grimper les perfs de façon assez spectaculaire sur certaines charges. Hygon, le fondeur chinois qui fabrique des x86 sous licence de l'architecture Zen d'AMD, a envoyé une série de patches pour étendre le cache-aware scheduling, et les chiffres annoncés montent jusqu'à 360% de mieux en termes de transactions par seconde sur MySQL.
Pour comprendre le délire, faut revenir au cache-aware scheduling de base, le fameux CAS, conçu par les ingénieurs d'Intel (Tim Chen, Chen Yu et Peter Zijlstra) et tout juste mergé dans Linux 7.2. Sur un CPU moderne avec plusieurs caches de dernier niveau, le fameux LLC, l'ordonnanceur essaie de regrouper sur le même domaine de cache les tâches qui partagent des données. Du coup, moins de ratés de cache, moins de données qui font des allers-retours entre les caches, et donc de la perf en plus sans toucher au matos mais juste en plaçant mieux les tâches.
Le hic, c'est que ce CAS de base raisonne au niveau d'un seul LLC. Tant que votre charge tient dans un domaine de cache, nickel. Mais dès que la charge dépasse ce que peut contenir un seul cache partagé, l'ordonnanceur ne sait pas regrouper les tâches au niveau du dessus : elles se dispersent sur des cœurs qui ne partagent plus le même cache, et toute la localité s'évapore. Et ça tombe mal pour Hygon, dont les puces récentes ne sont pas un bloc unique mais un assemblage de chiplets (le C86-7490 en réunit quatre), avec plusieurs caches partagés éparpillés sur la galette.
D'où l'idée de développer ces patches, qui permettent un regroupement hiérarchique et offrent la possibilité de s'étendre ou de se contracter dynamiquement selon la taille de la charge et la topologie de la machine.
Hygon annonce donc jusqu'à +49% sur Hackbench , +20% sur Schbench (non, pas le rappeur), et ce fameux +360% sur MySQL !! C'est le feu !
Maintenant, avant de revendre votre PC pour en prendre un sous Hygon, attention ! Ces chiffres, ce sont des "jusqu'à", mesurés sur des topologies multi-domaines, donc typiquement de gros serveurs à plusieurs chiplets. Sur votre laptop avec un seul LLC, vous ne verrez donc sans doute rien passer.... Ouais, je sais, sniiiif. Le 360% n'est pas un gain universel, mais plutôt le pic sur la config qui souffrait le plus du problème.
Un fondeur chinois qui, parti d'une licence Zen d'AMD, en vient à pousser du code dans Linux pour faire tourner tout le monde plus vite, Intel et AMD compris, c'est chouette quand même. Si ça vous intéresse, les patches viennent d'être postés sur la mailing list du kernel , donc rien n'est encore intégré mais si ça passe la revue, c'est de la perf gratuite pour les machines qui en bavent le plus.
Microsoft’s Windows K2 effort aims to improve Windows 11 performance, reliability, updates, taskbar flexibility, and user feedback loops.
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En 2026, avec une gamme complète et des critères de bonus écologique de plus en plus stricts, choisir le bon modèle chez Tesla n'a rien d'évident. Ce guide va vous aider à y voir plus clair entre la Model 3, le Model Y, la Model S et le Model X.
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Google rebuilt Android’s kernel using AutoFDO and real app data, boosting performance, speeding system calls, and improving app launches.
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Once you have your Django projects running, you come to situations, when you need to optimize for performance. The rule of thumb is to find the bottlenecks and then to take action to eliminate them by more idiomatic Python code, database denormalization, caching, or other techniques.
What is a bottleneck? Literally it refers to the top narrow part of a bottle. In engineering, bottleneck is a case where the performance or capacity of an entire system is limited by a single or small number of components or resources.
How to find these parts of your code? The most trivial way is to check the current time before specific code execution and after that code execution, and then count the time difference:
from datetime import datetime
start = datetime.now()
# heavy execution ...
end = datetime.now()
d = end - start # datetime.timedelta object
print d.total_seconds() # prints something like 7.861985
However, measuring code performance for Django projects like this is inefficient, because you need a lot of such wrappers for your code until you find which part is the most critical. Also you need a lot of manual computation to find the critical parts.
Recently I found line_profiler module that can inspect the performance of the code line by line. By default, to use line_profiler for your functions, you should decorate them with @profile decorator and then to execute the script:
$ kernprof -l some_script_to_profile.py
This script will execute your script, analize the decorated function, and will save results to a binary file that can later be inspected with:
$ python -m line_profiler some_script_to_profile.py.lprof
That's quite complicated, but to use line_profiler for Django views, you can install django-devserver which replaces the original development server of Django and will output the performance calculations immediately in the shell like this:
[30/Jan/2015 02:26:40] "GET /quotes/json/ HTTP/1.1" 200 137
[sql] 1 queries with 0 duplicates
[profile] Total time to render was 0.01s
[profile] Timer unit: 1e-06 s
Total time: 0.001965 s
File: /Users/archatas/Projects/quotes_env/project/inspirational/quotes/views.py
Function: quote_list_json at line 27
Line # Hits Time Per Hit % Time Line Contents
==============================================================
27 def quote_list_json(request):
28 1 2 2.0 0.1 quote_dict_list = []
29 2 1184 592.0 60.3 for quote in InspirationQuote.objects.all():
30 1 1 1.0 0.1 quote_dict = {
31 1 1 1.0 0.1 'author': quote.author,
32 1 1 1.0 0.1 'quote': quote.quote,
33 1 363 363.0 18.5 'picture': quote.get_medium_picture_url(),
34 }
35 1 1 1.0 0.1 quote_dict_list.append(quote_dict)
36
37 1 42 42.0 2.1 json_data = json.dumps(quote_dict_list)
38 1 370 370.0 18.8 return HttpResponse(json_data, content_type="application/json")
The most interesting data in this table is the "% Time" column, giving an overview in percentage which lines of the Django view function are the most time-consuming. For example, here it says that I should pay the most attention to the QuerySet, the method get_medium_picture_url() and the HttpResponse object.
To setup line profiling, install line_profiler and django-devserver to you virtual environment:
(myproject_env)$ pip install line_profiler
(myproject_env)$ pip install django-devserver
Then make sure that you have the following settings in your settings.py or local_settings.py:
# settings.py
INSTALLED_APPS = (
# ...
'devserver',
)
MIDDLEWARE_CLASSES = (
# ...
'devserver.middleware.DevServerMiddleware',
)
DEVSERVER_MODULES = (
'devserver.modules.sql.SQLRealTimeModule',
'devserver.modules.sql.SQLSummaryModule',
'devserver.modules.profile.ProfileSummaryModule',
# Modules not enabled by default
'devserver.modules.profile.LineProfilerModule',
)
DEVSERVER_AUTO_PROFILE = True # profiles all views without the need of function decorator
When you execute
(myproject_env)$ python manage.py runserver
it will run the development server from django-devserver and for each visited view, it will show the analysis of code performance. I have tested this setup with Django 1.7, but it should work since Django 1.3.
Do you know any more useful tools to check for performance bottlenecks?
