Обновление Windows 10 устраняет проблему производительности процессоров

Обновление Windows 10 устраняет проблему производительности процессоров

Обновление Windows 10 устраняет проблему производительности процессоров

Microsoft выпустила обновление для Windows 10 под идентификатором KB4482887, предназначенное для билда 1809. В KB4482887 корпорация справилась с проблемой патчей для Spectre, которые негативно влияли на производительность процессоров. Также был устранен надоедливый баг Центра уведомлений и ряд других проблем.

Вышедшее обновление доступно для всех пользователей Windows 10 October 2018 Update (build 1809). Установить его можно как обычно — через Windows Update.

Что касается фикса производительности, Microsoft отмечает: после него система, конечно, работает не так быстро, как это было до патчей для Spectre, однако все равно заметно быстрее, чем с этими патчами.

Чтобы почувствовать ускорение системы, у пользователя должен быть процессор AMD или Intel Broadwell. Корпорация протестировала эти возможности на сборках Windows 10 Insider.

Другая проблема, устраненная с выходом нового обновления — баг Центра уведомлений. Его суть заключалась в неудобном расположении при запуске:

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