re:Captcha, YouTube, Google Drive — следующие жертвы Роскомнадзора

re:Captcha, YouTube, Google Drive — следующие жертвы Роскомнадзора

re:Captcha, YouTube, Google Drive — следующие жертвы Роскомнадзора

Судя по всему, Роскомнадзор рассуждает приблизительно так — у пользователей сейчас слишком мало проблем с доступом к важным сервисам, к которым все давно привыкли. Только такой логикой можно объяснить решение ведомства создать проблемы с доступом к re:Captcha, YouTube, Google Drive и веб-версии Google Play.

С утра многие пользователи обратили внимание на недоступность самого популярного видеохостинга YouTube. Согласно данным DownDetector, жители Москвы, Санкт-Петербурга, Екатеринбурга, Челябинска, Волгограда, Казани, Ижевска и Калуги больше других испытывали проблемы.

Пользователи уточнили, что загрузить YouTube не получается в браузерах Chrome и Opera.

Также стало известно, что под раздачу попали IP-адреса Google, отвечающие за сервис re:Captcha. У многих пользователей не работали формы регистрации и входа, где использовалась re:Captcha.

Но и на этом не все. Google Drive также пал жертвой войны Роскомнадзора с мессенджером Telegram. А вот Google Play доступен лишь частично — проблемы наблюдаются у веб-версии магазина.

Ранее стала известна причина проблем с доступом россиян к службам поисковой системы Google. Вряд ли кто-то сомневался в том, что именно Роскомнадзор внес в реестр запрещенных ряд IP-адресов Google, которые мессенджер Telegram использовал для обхода блокировки.

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