Пентагон завершает создание новейшей системы кибероружия

Пентагон завершает создание новейшей системы кибероружия

Пентагон завершает создание новейшей системы кибероружия

Для защиты госструктур США от кибератак, а также для совершения таких атак против боевиков ИГИЛ (запрещенная в РФ террористическая группировка), Пентагон анонсировал разработку передовой системы кибероружия. Сообщается, что работа над этой системой уже находится в стадии завершения.

Управлять системой, получившей название United Platform, будет специальное подразделение министерства обороны США, она предусматривает использование кибервойсками инструментов для проведения или отражения кибератак.

Таким образом, United Platform станет постоянным спутником любых киберопераций Пентагона, эта платформа должна обеспечить защиту военной техники США.

Технические детали, по понятным причинам, на данном этапе не разглашаются. Известно, что систему United Platform могут запустить в середине июля.

Немудрено, что американские власти задумались над реализацией подобной платформы — ведь ситуация в киберпространстве постоянно накаляется. Например, в начале прошлого месяца работающие на китайское правительство киберпреступники скомпрометировали компьютеры подрядчика ВМС США, что позволило им похитить крайне чувствительную информацию, касающуюся ведения подводного боя.

Среди похищенных злоумышленниками данных были планы создания сверхзвуковой противокорабельной ракеты. От официальных лиц стало известно, что взлом был произведен в январе и феврале.

Подпишитесь на новости

Энтузиасты обошли ограничения GeForce и удвоили скорость

Часть возможностей GeForce оказалась доступна после программной разблокировки. Авторы GPU Unlock и его версии для архитектуры Ada показали, как увеличить скорость отдельных матричных вычислений на потребительских видеокартах Nvidia. На RTX 4090 в синтетических тестах результат вырос примерно вдвое.

Разработчики опубликовали код и замеры в репозиториях GPU Unlock и GPU Unlock Ada.

Инструмент запускается до штатного драйвера Nvidia и меняет настройки, ограничивающие скорость определённых тензорных операций. Основная мишень — вычисления FP16 и BF16 с накоплением результата в FP32, которые используются в задачах машинного обучения.

В независимом тесте RTX 4090 при одинаковом лимите мощности скорость таких инструкций действительно удвоилась. А вот в вычислениях через библиотеку cuBLAS прибавка оказалась скромнее: около 12-34% для FP16 и 16-20% для BF16 в отдельных конфигурациях. Один из вариантов нагрузки вообще не ускорился.

Разблокировка не добавляет видеопамять и не увеличивает её пропускную способность. Поэтому задачи, упирающиеся в память, могут почти ничего не выиграть. Поддержка зависит от модели карты, а основной вариант инструмента рассчитан на Linux.

Для любителей локального ИИ эти эксперименты могут быть полезны.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru