В Литве начались учения по кибербезопасности

В Литве начались учения по кибербезопасности

В Литве начались учения по кибербезопасности

Национальные учения "Кибернетический щит-2017" в понедельник начались в Литве, в них примут участие около 200 представителей из 50 компаний балтийской республики, сообщила пресс-служба министерства обороны.

"Двухдневные национальные учения по кибернетической безопасности "Кибернетический щит-2017", вторые по счету, пройдут в Литве 2-4 октября. В этом году в маневрах примут участие около 200 представителей из 50 частных и государственных компаний, работающих в информационной инфраструктуре", — говорится в сообщении Минобороны.

По данным ведомства, целью учений, организованных Службой по кибербезопасности и телекоммуникации при Минобороны станет проверка управления киберинцидентами, пишет ria.ru.

"В первый день маневров представители литовских компаний на уровне руководителей в Вильнюсе будут отрабатывать управление киберинцидентами, согласно созданной в Литве базе кибернетической безопасности. С 3-4 октября участники маневров разделятся по командам, и приступят к отражению кибератак в специально созданной для учений виртуальной информационной инфраструктуре", — добавили в министерстве.

Команды специалистов будут работать из учебных мест, расположенных в Вильнюсе, Каунасе и других городах.

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