"Лаборатория Касперского" реализует антивирусную защиту на графических решениях Nvidia Tesla

"Лаборатория Касперского" реализует антивирусную защиту на графических решениях Nvidia Tesla

«Лаборатория Касперского» внедрила в свою инфраструктуру технологии параллельных вычислений от Nvidia. Для повышения уровня защиты клиентов компания начала использовать высокопроизводительные вычислительные системы Nvidia Tesla S1070, созданные на основе многоядерных графических процессоров.

Графические процессоры Nvidia Tesla основаны на вычислительной архитектуре Nvidia CUDA, благодаря чему программировать GPU можно с помощью стандартных языков программирования и API. «Лаборатория Касперского» использует одноюнитовые серверные системы Tesla S1070 для ускорения интеллектуальных сервисов определения схожести файлов. Сервисы схожести позволяют идентифицировать новые файлы, определяя, на какой файл или группу файлов больше всего похожа неизвестная программа, поступившая в антивирусную лабораторию компании.

Использование систем Tesla сервисами определения схожести позволило значительно повысить скорость идентификации неизвестных файлов и ускорить реакции на новые угрозы, обеспечив пользователей ещё более быстрой и полной защитой. Так, во время внутреннего тестирования система Tesla S1070 показала в 360 раз более высокую скорость работы алгоритма определения схожести по сравнению с распространенным центральным процессором Intel Core 2 Duo с тактовой частотой 2,6 ГГц.

Алгоритмы сервисов определения схожести были специально оптимизированы для работы на новых вычислителях. Они были значительно переработаны для одновременного выполнения сотен и тысяч инструкций, за каждую из которых обрабатываются большие массивы данных. Для этого специалисты «Лаборатории Касперского» использовали среду разработки Nvidia CUDA SDK, позволяющую писать программы для графических процессоров Nvidia последних поколений на стандартных языках программирования.

В «Лаборатории Касперского» планируют расширять область использования средств высокопроизводительных параллельных вычислений на графических процессорах.

Источник

ИИ экономит 11 часов в неделю, но 6 из них уходят на присмотр за ботом

Искусственный интеллект попал в неудобную статистику. Новое исследование Work AI Institute показало, что сотрудники действительно экономят время благодаря ИИ — в среднем около 11 часов в неделю. Но есть нюанс: более шести часов из этой экономии приходится тратить на проверку, исправление и контроль работы самого ИИ.

Исследование охватило 6000 офисных сотрудников из США, Великобритании и Австралии.

Опрос показал, что 75% работников заметили рост личной продуктивности после внедрения ИИ-инструментов. Однако только 13% компаний сообщили о заметном росте бизнеса благодаря этим технологиям.

 

Получается любопытный парадокс. Формально сотрудники работают быстрее, но бизнес почему-то не получает сопоставимой выгоды.

По словам профессора Калифорнийского университета Пола Леонарди, многие недооценивают объём скрытой работы, которая появляется вместе с ИИ. Нужно собирать данные, подготавливать контекст, перепроверять ответы чат-ботов, искать ошибки и дорабатывать результаты вручную.

Фактически современные сотрудники всё чаще выступают не исполнителями, а менеджерами собственных цифровых помощников.

Согласно исследованию, 37% времени взаимодействия с ИИ уходит непосредственно на работу с ботами, а ещё 36% — на применение полученных результатов в реальных задачах. Более того, 41% опрошенных признались, что не могут объяснить, каким образом ИИ пришёл к своим выводам.

Авторы приводят показательный пример. Молодой разработчик перед уходом домой интегрировал в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. После этого система перестала работать, а разбираться в причинах пришлось старшему инженеру. Сам автор изменений не смог объяснить, что именно сделал искусственный интеллект.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru