Google обновил поддержку WebSocket до десятой версии

Google обновил поддержку WebSocket до десятой версии

Google обновил версию протокола WebSocket в своем браузере Google Chrome, чтобы устранить известные уязвимости.

В ноябре 2010 исследователи Адам Барт, Дэвид Хуанг, Эрик Чен и Колин Джексон опубликовали работу, в которой описывали уязвимость в протоколе WebSocket.Уязвимость позволяла потенциальным злоумышленникам заменять, например, JavaScript файлы, такие, как скрипт Google Analytics с вредоносным файлом внутри кэша.

В результате Mozilla и Opera отключили поддержку WebSocket в своих браузерах до появления патчей, устраняющих уязвимость.

В настоящее время выпущена десятая версия протокола WebSocket, а уязвимость считается устраненной с седьмой версии. Mozilla добавил поддержку протокола WebSocket 7 версии в свой Firefox 6, находящийся в стадии бета-тестирования, в то время как Google просто обновил поддержку WebSocket до десятой версии.

В новой версии протокола  добавлены новые функции, например, поддержка двоичных сообщений и сжатие, но они не являются обратно совместимыми с предыдущими версиями протокола. Это означает, что серверы, которые хотят поддерживать будущие версии Chrome должны обновить версию WebSocket до десятой.

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