Microsoft выпустила новый инструмент для анализа данных крупного бизнеса

Microsoft выпустила новый инструмент для анализа данных крупного бизнеса

Microsoft выпустила новый инструмент для анализа данных крупного бизнеса

Microsoft запустила новый сервис, призванный помочь крупному бизнесу анализировать большие объёмы данных, хранящихся в корпоративных системах. В результате новый инструмент Azure Synapse станет частью быстроразвивающихся технологий облачного вычисления.

По словам специалистов, используя Synapse, крупные компании смогут лучше анализировать данные и, соответственно, принимать стратегически грамотные решения.

Рохан Кумар, вице-президент Azure Data, объяснил, что Synapse позволит решить две основные проблемы крупного бизнеса.

Первая проблема заключается в том, что компаниям необходимы разные инструменты для анализа данных в клиентских БД (имена и адреса в рядах и колонках) и для обработки данных мониторинга веб-сайта (записываются клики и временные метки). Synapse, по словам Кумара, может справиться с обоими типами данных.

Помимо этого, нововведение решает и другую проблему. Synapse автоматически обрабатывает отдельные задания, что позволяет создать систему для анализа данных. Такой подход позволяет снять часть работы с программистов.

«В случае с нашими клиентами мы получили следующее преимущество — те задачи, что ранее занимали многие месяцы, теперь выполняются в течение одного дня», — отметил Кумар.

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