Google ошибочно отправила внутреннюю сборку пользователям Pixel

Google ошибочно отправила внутреннюю сборку пользователям Pixel

Google ошибочно отправила внутреннюю сборку пользователям Pixel

Google ошибочно отправила внутренний билд в качестве обновления пользователям смартфонов Pixel. Этот билд предназначался для внутреннего использования сотрудниками Google, в распоряжение обычных пользователей он не должен был попасть.

На самом деле, внутренний билд представлял собой предстоящее обновление, которое должно прийти пользователям Pixel в июле. До выхода в паблик сотрудники Google тестируют эти версии на собственном оборудовании.

Такой подход позволяет выявить большинство багов до релиза обновления.

Один из пользователей Pixel заявил, что ему пришло обновление безопасности July 2019 OTA. У юзера был смартфон Pixel 3a XL.

После установки номер сборки изменился на PQ3B.190705.003. От Google в настоящее время не поступало никаких комментариев относительно этого инцидента.

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