Пользователи потеряли криптовалюту на общую сумму $20 млрд

Пользователи потеряли криптовалюту на общую сумму $20 млрд

Пользователи потеряли криптовалюту на общую сумму $20 млрд

Интересные результаты исследования криптовалютных кошельков предоставили сотрудники американской компании Chainalys. Согласно их отчету, большая часть цифровой валюты утеряна по той причине, что пользователи забывают приватные ключи.

Такая забывчивость стоила пользователям в общей сумме 20 миллиардов долларов в криптовалюте. После утери ключей пользователи просто не могут получить доступ к своим средствам.

Среди утерянных средств лидирует биткоин — по праву старшая из всех цифровых валют.

К счастью для пользователей, есть компании, которые помогают в определенных случаях вернуть доступ к утерянной криптовалюте. Но в этом случае потерявшим ключи лицам придется предоставить максимальное количество правильной информации, на основе которой можно создать ключ для входа.

Среди известных случаев восстановление доступа можно вспомнить ФБР — спецслужбе удалось вернуть контроль над 1 миллиардом долларов в цифровых деньгах.

Не дремлют также деятели довольно сомнительных форм жизни — например, некий гипнотизер предлагает свои услуги, благодаря которым пользователь сможет вспомнить информацию для входа в свой кошелек.

В это время, как стало известно на прошлой неделе, в Японии уже сажают за использование скриптов для майнинга криптовалюты. Согласно местному изданию Kahoku, Йошида Шинкару был признан виновным в незаконной добыче цифровой валюты за счет ресурсов компьютеров пользователей.

Шинкару использовал общедоступный легитимный инструмент Coinhive.

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