Новый вектор атаки ZenHammer затрагивает процессоры AMD Zen и DDR5 RAM

Новый вектор атаки ZenHammer затрагивает процессоры AMD Zen и DDR5 RAM

Новый вектор атаки ZenHammer затрагивает процессоры AMD Zen и DDR5 RAM

Исследователи разработали новый вектор — ZenHammer, ставший первым типом атаки Rowhammer DRAM против микроархитектуры AMD Zen (мапирует физические адреса на чипах памяти DDR4 и DDR5).

Ранее считалось, что чипы AMD Zen и модули DDR5 RAM менее уязвимы перед Rowhammer. Теперь новое исследование поставило под сомнение это утверждение.

ZenHammer разработали и показали специалисты Швейцарской высшей технической школы Цюриха. По их словам, решить проблему запуска атаки вида Rowhammer на AMD Zen помогли обратный инжиниринг и нелинейные функции адресации DRAM на платформах AMD.

 

Ранее Rowhammer хорошо работал с процессорами Intel и ARM, при этом архитектура Zen считалась относительно незатронутой из-за схем адресации DRAM, синхронизации с командами обновления и пр.

В новом отчёте (PDF) исследователи описывают метод обхода одной из защитных мер — Target Row Refresh (TRR), в чём помогла синхронизации атаки с помощью команд обновления DRAM. Более того, эксперты оптимизировали шаблоны доступа к памяти, что позволило увеличить скорость активации строк.

В результате удалось продемонстрировать вектор атаки ZenHammer, в ходе которого специалисты вызвали перестановку битов в случае с модулями DDR4 на платформах AMD Zen 2 (Ryzen 5 3600X) и Zen 3 (Ryzen 5 5600G).

 

Стоит отметить, что AMD выпустила уведомление, в котором есть советы по противодействию ZenHammer. Корпорация также пообещала изучить проблему подробнее и актуализировать информацию для пользователей.

Rubytech запустила российскую LLM на китайских GPU без NVIDIA

Группа Rubytech протестировала российскую языковую модель Cotype 3 от MWS AI на китайских графических ускорителях. Испытания проводились на программно-аппаратном комплексе «Машина искусственного интеллекта» Скала^р. Результат: модель работала стабильно, а производительность в популярных сценариях инференса оказалась сопоставима с конфигурациями на NVIDIA H100.

В тестовой системе использовались восемь китайских GPU. При обработке контекста объёмом 27 тыс. токенов среднее время генерации первого токена составило около 8 секунд, а межтокенная задержка — от 111 мс. По оценке Rubytech, этого достаточно для корпоративных ИИ-сервисов.

Но железо само себя не настроит. Инженеры адаптировали драйверы, программное окружение и средства оркестрации. В отдельных сценариях оптимизация позволила ускорить работу в 2-2,2 раза по сравнению со штатной средой китайских GPU. Контейнерная архитектура должна упростить развёртывание моделей и переход от тестов к промышленной эксплуатации.

Главный вывод испытаний — корпоративную ИИ-инфраструктуру можно строить без обязательной привязки к ускорителям NVIDIA. Особенно это актуально для госсектора, компаний с государственным участием и организаций КИИ, которым нужны локальное размещение моделей, контролируемая инфраструктура и возможность масштабироваться без лотереи с поставками H100.

Rubytech также заявляет, что китайские GPU в отдельных сценариях способны снизить совокупную стоимость владения. Правда, революцию пока придержали: речь идёт не о полном отказе от NVIDIA, а о появлении ещё одного рабочего варианта.

Дальше компания планирует испытать новое поколение китайских ускорителей и расширить список российских моделей и корпоративных ИИ-сервисов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru