Google сделает веб-серфинг более безопасным

Google сделает веб-серфинг более безопасным

...

В Google создали новую систему распознавания DNS-запросов
Google Public DNS. По заявлению разработчиков, новая система
распознавания DNS-запросов ускорит веб-серфинг и сделает его более
безопасным.

Новая система Google Public DNS, находящаяся на
экспериментальной стадии разработки, попробует улучшить существующие
технологии DNS-клиентов — путем их ускорения, повышения эффективности
кеширования данных, дополнения более мощными механизмами защиты от атак
спуфинга. В случае неправильного ввода адреса сервис способен его
автоматически исправить либо вывести страницу с релевантными
результатами поиска.

Напомним, что технологию DNS (Domain Name System, система доменных
имен) придумал Пол Мокапетрис в 1983 году. DNS избавляет конечных
пользователей от необходимости запоминания бессмысленного набора цифр
IP-адресов, предлагая для доступа к сайтам вводить в браузере понятные адреса.

Для использования службы Google Public DNS следует прописать ее
адреса в настройках сетевого подключения вместо выданных сервисным интернет-провайдером: 8.8.8.8 и 8.8.4.4 — соответственно для первичного и вторичного DNS-сервера.

источник

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