В МФТИ подобрали работающие альтернативы GPU NVIDIA

В МФТИ подобрали работающие альтернативы GPU NVIDIA

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.

Касперская: ИИ не уволит программистов, а заставит их работать по-другому

Искусственный интеллект не оставит айтишников без работы, он лишь перекроит их обязанности. Таким мнением в интервью ТАСС поделилась президент InfoWatch и глава ассоциации «Отечественный софт» Наталья Касперская.

По её словам, генеративные модели способны ошибаться и галлюцинировать, поэтому оставить их без человеческого присмотра не получится.

Программисты будут меньше писать код вручную и больше ставить задачи ИИ, разбивать их на части и проверять результат. Вокруг нейросетей уже возникает целая «обвязка» из специалистов, которые ими управляют.

«Специальности мутируют», — резюмировала Касперская.

Массовые увольнения разработчиков из-за ИИ она считает неэффективными. Некоторые американские компании, по её данным, уже возвращают сокращённых сотрудников после падения качества и роста числа ошибок.

Работы айтишникам добавит и растущий зоопарк российских ИТ-решений. Раньше разработчикам хватало поддержки Windows и иногда Linux, а теперь продукты приходится адаптировать сразу к нескольким операционным системам и их версиям.

Одновременно расходятся российский и зарубежный технологические стеки, поэтому экспортёрам приходится поддерживать фактически две разные экосистемы.

При этом нынешнего зарплатного разгона в ИТ Касперская не ждёт: в 2026 году доходы специалистов могут вырасти примерно на 5%. Пока средняя зарплата программиста, по её словам, вдвое выше заработка квалифицированного рабочего.

Касперская также призвала не зацикливаться на больших языковых моделях. Они дороги, а Россия в этом сегменте пока не входит в число лидеров. Гораздо полезнее развивать прикладной ИИ для распознавания объектов, компьютерного зрения, защиты информации и военных задач.

В общем, нейросети не заберут работу у программистов. Но желающих просто писать код и не проверять за машиной они вполне могут отправить на профессиональную перепрошивку.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru