Публикации
Научные статьи, доклады и патенты
Ускоряем инференс честно: почему AVX-512 не даёт ×8, а INT8 даёт ×4 даром
2026Гусев А.П.
Авторская техническая статья
Практические рычаги ускорения on-device инференса: SIMD и memory wall, NPU offload, квантование INT8/W4, и почему теоретический ×8 на бумаге превращается в ×1.8 в продукте.
Нейросети на диете: считаем инференс на салфетке, пока он не съел бюджет
2026Гусев А.П.
Авторская техническая статья
Методология выбора платформы для on-device инференса до первой строчки кода: расчёт latency, памяти, энергии и TCO на примерах edge CV (30 fps за $10) и LLM на устройстве (ответ за 3 с).
Как вести ветки в Git в разных ситуациях: методология, которую можно защитить перед руководителем команды и перед финансовым директором
2026Арсентий Гусев
Сайт xitren.tech
Методология выбора и ведения веток: Trunk-Based Development, GitFlow и GitLab Flow; риски, метрики, CI/CD и работа с несколькими релизами и линиями поддержки.
Интендант Императора, или Как обеспечить ваше GPU данными при помощи СХД
2026Гусев А.П.
Хабр, блог компании «Аэродиск»
Разбор тракта данных для ИИ-нагрузок на полковом уровне (1-10 GPU-узлов): три несовместимых профиля потребителей, минимум по цепочке снабжения, честный расчёт, где RDMA и Gen5 меняют всё, а где - ничего.
Хранение данных и ИИ: инженерный взгляд на архитектуру тракта данных
2026Гусев А.П.
Авторская техническая статья
Практический разбор архитектуры тракта данных для AI-нагрузок: от объектного хранения и NVMe до GPUDirect Storage, SLO, резервирования и экономики простоя GPU.
Test Driven Development в Embedded, или Как увеличить производительность команды на 37%
2024Арсентий Гусев
Хабр
Критерии и инструменты для ускорения встроенной разработки: TDD и BDD, этапы MVP/MMP, диаграммы сгорания задач и опыт команды складского робота Яндекс Маркета.
Классификация P300 компонента в задачах интерфейса мозг-компьютер
2017Гусев А.П., Мещеряков Р.В.
Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана, серия Приборостроение
Исследование методов классификации вызванного потенциала P300 для повышения точности и скорости работы неинвазивного интерфейса мозг-компьютер.
Архитектура REST/CoAP взаимодействия в IoT-системах для биомедицинских приложений
2016Гусев А.П.
Труды конференции «Информационные технологии в науке, образовании и управлении»
Описание архитектуры взаимодействия IoT-устройств на базе протокола CoAP с серверной REST-инфраструктурой для систем сбора биомедицинских данных.