Rubytech запустила российскую LLM на китайских GPU без NVIDIA

Rubytech запустила российскую LLM на китайских GPU без NVIDIA

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.

Российские учёные в 10 раз улучшили схемы для квантовых компьютеров

Специалисты МГТУ имени Баумана и ВНИИА разработали технологию производства сверхпроводниковых интегральных схем на основе тантала. По данным университета, она позволяет более чем в десять раз улучшить качество компонентов для квантовых сопроцессоров.

Вместо традиционного алюминия исследователи использовали тантал. Этот металл лучше переносит обработку кислотами и другими агрессивными веществами, поэтому поверхность можно тщательнее очищать от оксидов и атомарных загрязнений.

Кроме того, естественный оксид тантала содержит меньше дефектов, способных разрушать хрупкое квантовое состояние.

Технологию испытали на микроволновых резонаторах. Их внутренняя добротность в однофотонном режиме превысила 10 млн. Чем выше этот показатель, тем меньше потери и дольше компонент способен сохранять квантовую информацию. Разработчики утверждают, что такие результаты входят в число лучших в мире.

 

Главной проблемой оказалось получение высокочистого альфа-тантала. Плёнки металла могут формироваться в альфа- и бета-фазах, но для высококачественных сверхпроводниковых схем нужна именно первая. Чтобы разобраться в механизме роста материала, команда провела более тысячи экспериментов и изучила десятки серийно изготовленных пластин с помощью просвечивающей микроскопии атомарного разрешения.

Исследователи выяснили, что рост альфа-тантала на кремнии начинается после формирования слоя бета-тантала толщиной 7-10 нм. Созданные резонаторы показали добротность свыше 10 млн, подтверждает научная публикация, вышедшая в Applied Physics Reviews.

Первые поставки квантовых сопроцессоров на новой платформе уже законтрактованы на осень 2026 года.

Квантовый компьютер от этого завтра на столе не появится. Но тантал хотя бы помогает кубитам подольше не забывать, что они квантовые.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru