Очередной киберпроект Пентагона терпит фиаско

Очередной киберпроект Пентагона терпит фиаско

 Чиновники минобороны США, похоже, потеряли лишний повод гордиться собой. Их киберпроект по обмену конфиденциальной информацией о киберугрозах с бизнес-структурами, похоже, терпит фиаско.

По имеющейся информации, проект покинула почти треть участников. 5 из 17 компаний, состоявших в особой группе - Defense Industrial Base Enhanced Cybersecurity Services, приняли решение покинуть проект, который, по их мнению, является слишком обременительным, и перенаправить ресурсы на другие нужды. Как утверждали ранее инициаторы проекта, его реализация позволит государственным и негосударственным учреждениям и компаниям учиться на чужих ошибках, не подвергая риску собственные информационные сети и репутацию.

Как заявляли сторонники проекта, учитывая тот факт, что большинство компаний и информационных сетей стратегического значения (энергетика, банковская сфера и т.д.) находятся в частных руках, жизненно важно, чтобы федеральные органы власти и компании, работающие в стратегически важных сферах экономики, выработали эффективную схему обмена конфиденциальными данными. На начальном этапе данный проект показал себя достаточно эффективным и успешным, вследствие чего Пентагон призвал участвовать в нем всех подрядчиков ведомства и интернет-провайдеров, обслуживающих стратегически важные информационные сети страны.

Известно, что четыре из пяти компаний, вышедших из проекта, заявили о готовности вновь присоединиться к нему в случае внесения в него некоторых изменений.

Подпишитесь на новости

Энтузиасты обошли ограничения GeForce и удвоили скорость

Часть возможностей GeForce оказалась доступна после программной разблокировки. Авторы GPU Unlock и его версии для архитектуры Ada показали, как увеличить скорость отдельных матричных вычислений на потребительских видеокартах Nvidia. На RTX 4090 в синтетических тестах результат вырос примерно вдвое.

Разработчики опубликовали код и замеры в репозиториях GPU Unlock и GPU Unlock Ada.

Инструмент запускается до штатного драйвера Nvidia и меняет настройки, ограничивающие скорость определённых тензорных операций. Основная мишень — вычисления FP16 и BF16 с накоплением результата в FP32, которые используются в задачах машинного обучения.

В независимом тесте RTX 4090 при одинаковом лимите мощности скорость таких инструкций действительно удвоилась. А вот в вычислениях через библиотеку cuBLAS прибавка оказалась скромнее: около 12-34% для FP16 и 16-20% для BF16 в отдельных конфигурациях. Один из вариантов нагрузки вообще не ускорился.

Разблокировка не добавляет видеопамять и не увеличивает её пропускную способность. Поэтому задачи, упирающиеся в память, могут почти ничего не выиграть. Поддержка зависит от модели карты, а основной вариант инструмента рассчитан на Linux.

Для любителей локального ИИ эти эксперименты могут быть полезны.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru