Австралия создает военное подразделение для ведения кибервойны

Австралия создает военное подразделение для ведения кибервойны

Австралия создает военное подразделение для ведения кибервойны

Вооруженные силы Австралии создают спецподразделение для ведения кибервойны, которое будет заниматься защитой военных объектов страны от хакерских атак, а также подготовкой собственных нападений на иностранные силы, передает телеканал ABC.

По данным телеканала, подразделение, работа которого начнется в ближайшие дни, станет центральной частью операций Австралии в области обороны.

"Основная цель кибервойны заключается в том, чтобы не дать вооруженным силам врага достичь начала сражения", — заявил профессор университета Нового Южного Уэльса Грег Остин.

Как сообщает телеканал, сперва в состав подразделения войдут 100 человек, за 10 последующих лет количество сотрудников должно увеличиться до 900 человек. Помимо военного персонала, в состав подразделения также войдут госслужащие, пишет ria.ru.

Главной целью спецподразделения станет определение наиболее значимых иностранных целей и подготовка к совершению собственных атак.

"Это результат меняющегося характера современного конфликта", — приводит агентство Рейтер заявление австралийского министра по кибербезопасности Дэна Техана.

По его словам, мировое влияние демонстрирует необходимость борьбы с иностранными хакерами.

"Мы должны удостовериться, что мы охраняем мам и пап, малые предприятия, крупные предприятия, правительственные ведомства и агентства", — добавил он.

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