МУЛЬТИФАКТОР стала лицензиатом ФСТЭК России

МУЛЬТИФАКТОР стала лицензиатом ФСТЭК России

МУЛЬТИФАКТОР стала лицензиатом ФСТЭК России

Компания МУЛЬТИФАКТОР получила лицензию ФСТЭК России на осуществление деятельности по разработке и производству средств защиты конфиденциальной информации.

Для получения лицензии компания МУЛЬТИФАКТОР выполнила все условия положения № 171, утверждённого постановлением правительства Российской Федерации от 3 марта 2012 г.

Лицензия предоставляет право вести деятельность, связанную с разработкой и производством средств защиты информации.

Флагманским продуктом компании является одноименная система многофакторной аутентификации для сайтов, физических и виртуальных серверов, облачных сервисов, серверов приложений.

В качестве второго фактора аутентификации могут выступать мобильное приложение, мессенджеры, одноразовые коды, а также биометрия. Система входит в Реестр российского ПО Минцифры.

«МУЛЬТИФАКТОР растёт и масштабируется, а лицензирование продуктов — требование рынка и наших заказчиков, к которому мы должны прислушиваться. Получение данной лицензии позволит нам выпустить сертифицированные ФСТЭК программные решения», — прокомментировал событие Константин Ян, генеральный директор МУЛЬТИФАКТОР.

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