Яндекс атаковали самым мощным DDoS в истории Рунета

Яндекс атаковали самым мощным DDoS в истории Рунета

Яндекс атаковали самым мощным DDoS в истории Рунета

На прошедших выходных неизвестные киберпреступники провели самую мощную DDoS-атаку в истории Рунета. Целью злоумышленников стали серверы российского интернет-гиганта «Яндекс», а специалисты Cloudflare подтвердили зафиксированный рекорд.

О кибератаке изданию «Ведомости» рассказал некий источник внутри самого «Яндекса». Также отмечается, что компания едва сдержала настолько сильный DDoS, несмотря на сотрудничество с Cloudflare, которая привыкла отражать кибератаки.

Подробности кампании киберпреступников пока остаются за ширмой, что легко можно объяснить внутренним расследованием. Известно лишь, что на этой неделе «Яндекс» продолжает ощущать на себе действия злоумышленников.

Источник «Ведомостей» уточнил, что речь идёт об угрозе критической инфраструктуре, то есть операция преступников вышла уже на уровень страны. Тем не менее на данный момент атака никак не повлияла на работу сервисов «Яндекса», и до пользовательских данных злоумышленники не добрались.

Напомним, что в середине июля веб-сайт Минобороны России на два часа ушёл в офлайн из-за DDoS-атаки. А в начале лета Сбер зафиксировал рост числа таких же кампаний на свою инфраструктуру.

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