В работе TikTok произошел глобальный сбой

В работе TikTok произошел глобальный сбой

В работе TikTok произошел глобальный сбой

В ночь на 25 января в работе сервиса коротких видео TikTok начались сбои. К утру они достигли своего пика, а спустя 12 часов постепенно пошли на спад. Однако в некоторых регионах проблемы с доступом сохранялись даже утром 27 января. Россия также оказалась среди затронутых стран.

По данным Downdetector, глобального ресурса мониторинга сбоев, жалобы на неполадки поступали из разных уголков мира, включая Австрию, Германию, Нидерланды, Россию, США, Таиланд, Чехию и многие другие страны.

В России основная часть жалоб была зафиксирована в Москве (почти треть от общего числа), на втором месте оказался Санкт-Петербург (11%), а на третьем — Краснодарский край (7%), согласно данным портала «Сбой.РФ».

В Роскомнадзоре уточнили:

«25 января с 6 часов утра в сервисе "Мониторинг сбоев" на портале Центра мониторинга и управления сетью связи общего пользования фиксировалось увеличение числа обращений от пользователей TikTok с жалобами на сбои. Проблемы наблюдаются также у пользователей из других стран», — сообщили представители ведомства в ответ на запрос «РИА Новости».

Изначально пользователи сталкивались с трудностями в отображении рекомендаций и истории просмотров, однако вскоре сбой начал нарастать. К 10:15 по московскому времени перестали работать сайт и мобильное приложение TikTok. Восстановление началось спустя 12 часов и проходило постепенно.

Тем не менее, согласно данным с глобальной страницы Downdetector, посвящённой TikTok, в некоторых регионах мира неполадки сохраняются до сих пор.

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