Российская команда заняла первое место на соревнованиях CTFZone 2020

Российская команда заняла первое место на соревнованиях CTFZone 2020

Российская команда заняла первое место на соревнованиях CTFZone 2020

На прошедших выходных завершились международные соревнования по этичному хакингу CTFZone 2020, организатором которых выступила компания BI.ZONE. В финал прошли команды из России, Китая, Италии, США, Польши и Японии.

На соревнованиях CTF (Capture The Flag) команды специалистов пробуют свои силы в решении практических задач из области кибербезопасности. За это они получают уникальный набор символов, который как раз и называется «флагом».

Если команда побеждает на турнире CTFZone, она автоматически получает место в финале DEF CON CTF. Всего таких соревнований, открывающих путь в  финал DEF CON CTF, по всему миру шесть.

В этот раз из-за непростой эпидемиологической ситуации финал соревнования проходил онлайн (формат — Attack/Defense). Каждой команде дали по серверу или небольшой сети, функционирование и защиту которой необходимо было поддержать.

Параллельно этичные хакеры должны были выявить как можно больше уязвимостей в сервисах своих противников. Участвующим в конкурсе нужно было продемонстрировать подготовленность во многих областях: безопасность приложений, прикладная криптография, обратный инжиниринг.

После напряжённой борьбы, которая длилась 24 часа, призовой фонд в размере $18 000 достался командам из России и Китая, занявшим первые три места. Первое место досталось российской команде, которая теперь имеет право выступить в финале DEF CON CTF.

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