Ошибки в ПО Huawei мешают разработкам Китая в области ИИ

Ошибки в ПО Huawei мешают разработкам Китая в области ИИ

Ошибки в ПО Huawei мешают разработкам Китая в области ИИ

Усилия Китая по разработкам в области искусственного интеллекта (ИИ) встречают серьезные затруднения. По оценкам газеты Financial Times, основных причин две: ошибки в ПО и недостатки аппаратного обеспечения.

Чаще всего объектом критики становится продукция Huawei, известная чипами семейства Ascend.

Именно Huawei стал лидером гонки китайских разработчиков, которые пытались заместить продукцию Nvidia, чьи поставки подпали под жесткие ограничения американских властей.

Однако, как сообщили источники Financial Times, которые занимаются исследованиями в области ИИ, Ascend все еще сильно отстают про производительности при первичном обучении. Кроме того, разработки Huawei критиковали за нестабильность работы и недостаточную функциональность фирменного ПО Cann.

Положение осложняют низкое качество кода и плохое документирование ПО от Huawei. На него жалуются даже сотрудники самой компании.

«Когда происходят случайные ошибки, очень трудно выявить их корень из-за плохой документации. Вам нужны талантливые разработчики, которые могут прочитать исходный код, чтобы увидеть, в чем проблема. При этом качество кода низкое», — сообщил источник Financial Times в Huawei.

Атака через видеопамять: Rowhammer на GPU Nvidia даёт root-доступ на хосте

Исследователи показали новый вектор атаки на мощные GPU от Nvidia: бреши класса Rowhammer теперь могут использоваться не только против обычной оперативной памяти, но и против видеопамяти GDDR6. В некоторых сценариях атакующий может добраться до памяти хост-машины и получить root-доступ к системе.

Напомним, Rowhammer — это класс атак, при котором многократные обращения к определённым участкам памяти вызывают битовые сбои в соседних ячейках.

Долгое время такие атаки в основном ассоциировались с CPU и DRAM, но теперь две независимые исследовательские группы показали (PDF), что похожая логика работает и с GPU-памятью Nvidia поколения Ampere. В центре внимания оказались две техники — GDDRHammer и GeForge.

Первая атака, GDDRHammer, была продемонстрирована против Nvidia RTX 6000 на архитектуре Ampere. Исследователи утверждают, что смогли многократно повысить число битовых сбоев по сравнению с более ранней работой GPUHammer 2025 года и добиться возможности читать и изменять GPU-память, а затем использовать это для доступа к памяти CPU.

Вторая техника, GeForge сработала против RTX 3060 и RTX 6000 и завершалась получением root на Linux-хосте.

 

Ключевой момент здесь в том, что атака становится особенно опасной, если IOMMU отключён, а это, как отмечают исследователи, во многих системах остаётся настройкой по умолчанию ради совместимости и производительности.

При включённом IOMMU такой сценарий существенно осложняется, потому что он ограничивает доступ GPU к чувствительным областям памяти хоста. В качестве ещё одной меры снижения риска исследователи и Nvidia указывают ECC, хотя и он не считается универсальной защитой от всех вариантов Rowhammer.

На сегодня  подтверждённая уязвимость касается прежде всего Ampere-карт RTX 3060 и RTX 6000 с GDDR6, а более ранняя работа GPUHammer фокусировалась на NVIDIA A6000.

 

Для более новых поколений, вроде Ada, в этом материале рабочая эксплуатация не показана. Кроме того, исследователи прямо отмечают, что случаев реального использования это вектора в реальных кибератаках пока не известно.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru