Google внедряет чип Titan для безопасности облачных сервисов

Google внедряет чип Titan для безопасности облачных сервисов

Google внедряет чип Titan для безопасности облачных сервисов

Google раскрывает технические подробности своего нового чипа Titan, являющегося сложной функцией безопасности для облачной вычислительной сети. Google устанавливает Titan на каждом из тысяч серверов, поддерживающих облачные сервисы Google.

Google надеется, что Titan поможет ей поглотить большую часть мирового рынка облачных технологий, которая, по прогнозам Gartner, будет стоить почти 50 миллиардов долларов. Пресс-секретарь Google сообщил, что компания планирует раскрыть технические детали Titan в четверг в своем блоге.

По словам Нила Мюллера (Neal Mueller), главы отдела маркетинга продуктов облачной платформы Google, Titan сканирует аппаратную составляющую с целью выявить несанкционированные изменения. При нахождении таковых, Titan не позволит машине загрузиться.

Необходимость в таком решении, как Titan возникла из-за опасений по поводу того, что киберпреступники могут скомпрометировать серверы, аппаратная составляющая которых сделана азиатскими компаниями.

«Это решение позволяет нам поддерживать должный уровень понимания нашей цепочки поставок, которого мы иначе не имели бы» - сказал Мюллер.

На данный момент компания Google владеет только 7 процентами мирового рынка облачных технологий. Titan является частью стратегии, которую Google надеется использовать для привлечения корпоративных клиентов из медицинской и финансовой сфер.

В МФТИ подобрали работающие альтернативы GPU NVIDIA

Институт искусственного интеллекта МФТИ оценил возможности альтернативных графических процессоров (GPU) от китайских производителей. Параллельно в Физтехе был создан Центр компетенций, основной задачей которого стала помощь бизнесу в построении инфраструктуры для работы с искусственным интеллектом.

Российские компании столкнулись с увеличением сроков поставок, ограничениями на загрузку драйверов и отсутствием официальной поддержки оборудования NVIDIA, графические ускорители которой традиционно используются при построении ИИ-инфраструктуры.

В этих условиях бизнесу приходится пересматривать привычные подходы и искать альтернативные технологические решения.

Институт искусственного интеллекта МФТИ провёл комплексное исследование рынка альтернативных ускорителей, преимущественно китайского производства. В рамках работы специалисты изучали архитектурные особенности оборудования, состояние драйверов, совместимость с популярными фреймворками и поведение ускорителей под нагрузкой при выполнении различных задач — от работы с большими языковыми моделями и системами компьютерного зрения до распределённых вычислений.

По итогам испытаний наилучшие результаты показали видеокарты s4000 от Moore Threads и C500 от MetaX. Они продемонстрировали высокую производительность и стабильную работу во всех ключевых сценариях, включая длительную непрерывную нагрузку. В ряде тестов их производительность оказалась сопоставимой с NVIDIA A100, а в отдельных случаях — даже превосходила её.

«Мы оценивали скорость и воспроизводимость вычислений, устойчивость при росте нагрузки и стабильность поведения моделей на разных типах ускорителей. Эти параметры определяют пригодность систем для длительной эксплуатации. По итогам исследований мы сформировали программно-аппаратные конфигурации, обеспечивающие необходимую производительность языковых моделей на альтернативных платформах. Такой подход формирует предсказуемый жизненный цикл ИИ-решений и позволяет компаниям системно планировать эксплуатацию систем в собственных контурах», — рассказал научный директор Института искусственного интеллекта МФТИ Юрий Визильтер.

В МФТИ пообещали продолжить тестирование новых поколений ускорителей, а также подготовку практических рекомендаций по их использованию для решения типовых задач.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru