Ростелеком прорабатывает идею сбора биометрических данных россиян в МФЦ

Ростелеком прорабатывает идею сбора биометрических данных россиян в МФЦ

Ростелеком прорабатывает идею сбора биометрических данных россиян в МФЦ

Сбор биометрических данных россиян — важный вопрос, над организацией этого процесса давно думают все уполномоченные структуры. Государственный оператор «Ростелеком» предложил схему, которая позволит облегчить сбор данных самим гражданам, а также ускорит весь процесс. Компания предлагает организовать сбор биометрии в многофункциональных центрах предоставления госуслуг (МФЦ).

В настоящее время оператор только прорабатывает эту идею. Предстоит выяснить массу нюансов, прощупать почву и, наконец, понять — будет ли пользоваться спросом сбор биометрических данных в МФЦ.

Скорее всего, будет. Ведь это позволит гражданам обойтись без поиска специальных отделений кредитных организаций, которые в настоящее время уполномочены вести сбор биометрии.

«Идея находится в стадии проработки», — передает ТАСС слова официального представителя «Ростелеком».

Данная идея выглядит еще привлекательнее на фоне того факта, что многие банки не успели уложиться в срок и обеспечить сбор биометрических данных россиян в 20% своих отделений. Теперь, к слову, у Центрального банка России есть основания для введения санкций  в отношении провинившихся кредитных организаций.

Удивительно, что даже крупные банки, входящие в первую двадцатку, не смогли выполнить требование регулятора. Напомним, что Банк России обязал обеспечить сбор биометрии граждан в 20% отделений к 31 декабря 2018 года.

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