Названа главная уязвимость армии США

Названа главная уязвимость армии США

Названа главная уязвимость армии США

Американские средства массовой информации обозначили главную уязвимость армии США. Оказалось, что вооруженные силы сталкиваются с элементарной нехваткой ресурсов.

Основной фокус ВС США сосредоточен на противостоянии таким глобальным державам, как Россия и Китай.

«Армия должна быть в состоянии, если это будет необходимо, одержать победу в информационной войне. Также способность поддерживать мир с помощью силы требует от нас переориентации и укрепления наших сил», — сказал изданию National Interest генерал-майор Пол А. Чемберлейн.

Также было отмечено, что в 2019 году планируется увеличить бюджет на проведение модернизации. Помимо этого, National Interest указывает на то, что Вооруженным Силам США недостает необходимых ресурсов для противодействия такой серьезной угрозе, как терроризм.

Военным, прежде всего, предстоит ответить на этот вопрос, считает автор статьи, так как терроризм на данный момент является основной проблемой безопасности американской армии.

Мы уже сообщали о том, что правительство США создает новое подразделение по кибербезопасности, энергетической безопасности и реагированию на чрезвычайные ситуации (CESER).

CESER будет заниматься исследованиями и разработками систем усовершенствования кибербезопасности, которые позволят сделать объекты жизнеобеспечения более устойчивыми к кибератакам и природным и антропогенным угрозам.

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