Сенаторы хотят запретить передачу фискальных данных за пределы России

Сенаторы хотят запретить передачу фискальных данных за пределы России

Сенаторы хотят запретить передачу фискальных данных за пределы России

Группа сенаторов внесла в Госдуму законопроект, согласно которому фискальные данные запрещено передавать за пределы России. Одним из авторов инициативы стала Людмила Боковая, первый зампредседатель комитета Совфеда по конституционному законодательству и госстроительству.

Основная цель — обеспечить усиленную защиту фискальных данных, обрабатываемых на территории Российской Федерации.

То есть, по сути, речь идет обо всех данных, касающихся расчетов и платежей, проведенных через контрольно-кассовую технику.

Во внесенном в Госдуму законопроекте говорится, что база фискальных данных, где хранятся все полученные оператором документы, должна находится только на территории России. Такой подход запретит передавать такие данные зарубежным операторам.

Более того, передача фискальных данных также запрещена органу власти иностранного государства, иностранным физическим и юридическим лицам.

«Передача фискальных данных за пределы России может допускаться лишь в исключительных случаях. В остальном запрет на передачу таких данных поможет сохранить фискальные данные и обеспечит безопасность от воздействия внешних угроз», — объясняют авторы инициативы.

Исключительными случаями, о которых упоминают авторы законопроекта, могут стать обязанность оператора передавать клиенту чек или отчетность, которая предусмотрена договором. Во всех остальных случаях данные не должны покидать территорию РФ.

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