GitHub приобрел инструмент для анализа кода Semmle

GitHub приобрел инструмент для анализа кода Semmle

GitHub приобрел инструмент для анализа кода Semmle

Представители сервиса GitHub объявили о приобретении инструмента для анализа кода — Semmle. Semmle позволит разработчикам и исследователям в области кибербезопасности лучше выявлять потенциальные уязвимости в коде их продуктов.

Semmle помогает минимизировать ручную работу в процессе тестирования, предлагая собственный язык запросов и движок для анализа. Со временем GitHub планирует еще плотнее внедрить Semmle в рабочий процесс сервиса.

К сожалению, представители не раскрыли финансовые подробности сделки, однако можно немного поспекулировать. Например, известно, что инструмент Semmle изначально был результатом работы специалистов Оксфордского университета, в прошлом году его запустили официально с циклом финансирования в $21 млн.

В общей сумме компании удалось заработать $31 миллион перед приобретением.

Активными пользователями Semmle на данный момент являются такие узнаваемые имена, как Uber, NASA, Microsoft и Google. Инструмент помогает им анализировать код, отслеживать проекты и, само собой, выводит предупреждения, если что-то не так.

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