В новом релизе Axiom JDK устранили 18 уязвимостей

В новом релизе Axiom JDK устранили 18 уязвимостей

В новом релизе Axiom JDK устранили 18 уязвимостей

Новый релиз Axiom JDK включает патчи для 18 уязвимостей, обнаруженных за последние три месяца. Часть брешей получила статус критических. Обновление предоставляется в рамках технической поддержки и доступно в личном кабинете разработчика на официальном сайте.

Помимо патчей, в релиз вошли 835 исправлений и доработок открытого исходного кода.

Обновление выпущено для версий JDK 8, 11, 17, 21 и 23 с длительной поддержкой, его могут установить пользователи более ранних версий.

Все дистрибутивы Axiom JDK проходят проверку кода в соответствии с требованиями безопасной разработки.

По статистике, в течение года в платформу вносятся около 4000 исправлений, из которых 200 касаются безопасности, а 30 направлены на устранение уязвимостей.

По словам Сергея Лунегова, директора по продуктам Axiom JDK, работа по обеспечению безопасности требует системного подхода. Он отметил, что помимо защиты от атак важно минимизировать уязвимости на уровне платформы.

В МФТИ подобрали работающие альтернативы GPU NVIDIA

Институт искусственного интеллекта МФТИ оценил возможности альтернативных графических процессоров (GPU) от китайских производителей. Параллельно в Физтехе был создан Центр компетенций, основной задачей которого стала помощь бизнесу в построении инфраструктуры для работы с искусственным интеллектом.

Российские компании столкнулись с увеличением сроков поставок, ограничениями на загрузку драйверов и отсутствием официальной поддержки оборудования NVIDIA, графические ускорители которой традиционно используются при построении ИИ-инфраструктуры.

В этих условиях бизнесу приходится пересматривать привычные подходы и искать альтернативные технологические решения.

Институт искусственного интеллекта МФТИ провёл комплексное исследование рынка альтернативных ускорителей, преимущественно китайского производства. В рамках работы специалисты изучали архитектурные особенности оборудования, состояние драйверов, совместимость с популярными фреймворками и поведение ускорителей под нагрузкой при выполнении различных задач — от работы с большими языковыми моделями и системами компьютерного зрения до распределённых вычислений.

По итогам испытаний наилучшие результаты показали видеокарты s4000 от Moore Threads и C500 от MetaX. Они продемонстрировали высокую производительность и стабильную работу во всех ключевых сценариях, включая длительную непрерывную нагрузку. В ряде тестов их производительность оказалась сопоставимой с NVIDIA A100, а в отдельных случаях — даже превосходила её.

«Мы оценивали скорость и воспроизводимость вычислений, устойчивость при росте нагрузки и стабильность поведения моделей на разных типах ускорителей. Эти параметры определяют пригодность систем для длительной эксплуатации. По итогам исследований мы сформировали программно-аппаратные конфигурации, обеспечивающие необходимую производительность языковых моделей на альтернативных платформах. Такой подход формирует предсказуемый жизненный цикл ИИ-решений и позволяет компаниям системно планировать эксплуатацию систем в собственных контурах», — рассказал научный директор Института искусственного интеллекта МФТИ Юрий Визильтер.

В МФТИ пообещали продолжить тестирование новых поколений ускорителей, а также подготовку практических рекомендаций по их использованию для решения типовых задач.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru