Глава GitHub опроверг информацию о взломе веб-сервиса

Глава GitHub опроверг информацию о взломе веб-сервиса

Глава GitHub опроверг информацию о взломе веб-сервиса

Представители веб-сервиса GitHub опровергли информацию о взломе. Напомним, что ранее неизвестные заявили о краже исходного кода ресурсов GitHub.com и GitHub Enterprise.

Специальный пост в разделе DMCA злоумышленники замаскировали под сообщение от генерального директора GitHub Нэта Фридмана. Однако сам Фридман заявил, что это не его рук дело, а также опроверг слухи о компрометации сайта GitHub.

По словам гендиректора, так называемый слитый код имеет отношение исключительно к продукту GitHub Enterprise Server, который позволяет компаниям запускать серверы по модели on-premise, если им нужно хранить исходный код локально.

Фридман уточнил, что код утёк за несколько месяцев до этой ситуации, а причиной стала ошибка сотрудников.

 

Глава GitHub пообещал, что разработчики устранят два бага, которые привели к утечке, и закроют другие лазейки, позволяющие третьим лицам присовокуплять свой код к проектам других людей.

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