Компьютерное железо

AMD вкладывает $10 млрд в Тайвань: гонка ИИ-ускорителей против Nvidia

AMD инвестирует больше 10 миллиардов долларов в тайваньские производственные мощности, чтобы ускорить выпуск ИИ-чипов и сократить разрыв с Nvidia. Компания делает ставку не только на сами процессоры, но и на всю инфраструктуру вокруг них.

По данным Habr, AMD расширяет сотрудничество с крупнейшими тайваньскими производителями упаковки, подложек и серверных платформ. Цель — быстрее выводить на рынок новые поколения EPYC и Instinct, серверных процессоров и ИИ-ускорителей соответственно.

Почему Тайвань? Потому что там сосредоточена критическая масса компетенций в области продвинутой упаковки чипов и производства подложек. Для современных ИИ-ускорителей это не менее важно, чем сам кристалл. Технологии 2.5D-упаковки позволяют размещать несколько кристаллов на одной подложке с высокоскоростными межсоединениями — без этого невозможно достичь пропускной способности памяти, которую требуют модели вроде GPT или Stable Diffusion.

AMD инвестирует в:

• Технологии 2.5D-упаковки для многокристальных решений

• Производство высокоплотных подложек под ИИ-ускорители

• Сборку серверных стоек и интеграцию многокомпонентных систем для дата-центров

Это не просто покупка мощностей. AMD выстраивает полный цикл от кристалла до готовой стойки в дата-центре. На фоне роста спроса на вычисления для обучения и инференса моделей время вывода продукта на рынок становится решающим фактором. Nvidia доминирует не только из-за производительности GPU, но и благодаря зрелой экосистеме CUDA и готовым серверным решениям вроде DGX.

AMD пытается сократить этот разрыв через вертикальную интеграцию. Вложения в тайваньских партнёров дают контроль над цепочкой поставок и позволяют быстрее итерировать новые поколения Instinct. Но есть подводный камень: даже с лучшим железом AMD нужно переломить инерцию рынка, где CUDA остаётся де-факто стандартом для разработки ML-систем.

Инвестиции AMD — это ставка на то, что в ближайшие годы спрос на ИИ-вычисления будет расти быстрее, чем Nvidia сможет масштабировать производство. Если это так, рынок откроется для альтернатив. Если нет — 10 миллиардов окажутся вложениями в догоняющую позицию.

TG @CIOlogia

Локальный ИИ-сервер на Tesla V100: 200 тысяч рублей против облачных подписок

Собрали сервер на двух Tesla V100 за 200 000 ₽ и прогнали 128 моделей — от LLM до генерации изображений. Разбираемся, когда старые дата-центровые GPU выгоднее новых RTX и облаков.

Tesla V100 — флагманская GPU NVIDIA 2017 года для дата-центров. Сейчас б/у карты стоят 80-100 тысяч рублей за штуку, что в 3-4 раза дешевле современных RTX 4090. Причина простая: массовый вывод из эксплуатации корпоративных серверов и переход на архитектуру Ampere/Hopper. Для локального ИИ это шанс собрать мощную лабораторию без миллионных бюджетов.

Почему V100 всё ещё интересна

V100 даёт 16 ГБ HBM2-памяти на карту с пропускной способностью 900 ГБ/с. Для сравнения: RTX 4090 предлагает 24 ГБ GDDR6X, но её стоимость 200-250 тысяч рублей. Две V100 в SXM2-форм-факторе объединяются через NVLink с общей пропускной способностью 300 ГБ/с между картами — это позволяет распределять большие модели на 32 ГБ без узкого места.

Ключевое ограничение — отсутствие Tensor Cores четвёртого поколения и поддержки FP8. V100 работает в FP16/FP32, что означает в 2 раза меньшую эффективность на токен по сравнению с A100 или H100 при одинаковой памяти. Но для экспериментов, файн-тюнинга малых моделей и локального инференса этого достаточно.

Что показали бенчмарки

Авторы прогнали 128 моделей через llama.cpp, vLLM, Stable Diffusion и VideoGen. Вот ключевые выводы:

• LLM до 13B параметров — 40-60 токенов в секунду на одной V100 в FP16, что сравнимо с RTX 3090.

• Модели 30-70B — требуют обеих карт через NVLink, скорость падает до 15-25 токенов в секунду из-за ограничений пропускной способности.

• Stable Diffusion XL — 6-8 секунд на изображение 1024x1024, приемлемо для прототипирования.

• Видеогенерация (CogVideoX, ModelScope) — медленно, 2-3 минуты на 2 секунды видео, здесь V100 уже не конкурент новым картам.

Проблемы выявились на квантизации: GPTQ и AWQ показывают нестабильность на V100 из-за особенностей работы с низкоразрядными операциями. Модели лучше запускать в нативном FP16 или использовать llama.cpp с Q4/Q5 квантизацией, что даёт предсказуемое качество.

Когда это имеет смысл

Локальная лаборатория на V100 оправдана в трёх случаях:

1. Исследования и обучение — постоянный доступ к GPU без тарификации по времени. Окупается за 6-8 месяцев по сравнению с облачными инстансами p3.2xlarge на AWS.

2. Файн-тюнинг моделей до 13B — LoRA и QLoRA работают эффективно, 32 ГБ хватает для батчей.

3. Приватные развёртывания — данные не покидают периметр, что критично для финансовых и медицинских приложений.

Не подходит для продакшн-инференса высоконагруженных сервисов — там нужна энергоэффективность и throughput современных Ampere/Hopper. V100 потребляет 300 Вт на карту, что при промышленной эксплуатации съедает экономию на железе за год.

Вывод: V100 — это компромисс между стоимостью входа и возможностями. Для малых команд и стартапов, которым нужна локальная ИИ-инфраструктура без вендор-локина, это разумный выбор в 2025-2026 годах. Главное понимать ограничения и не ожидать от пятилетних карт производительности новых поколений.

TG @CIOlogia

Поставлю на автопубликацию на пятницу, для любителей всякого ретро-железа.

Интересно, если DVI-D видеокарта получит по EDID информацию о том, что монитор имеет разрешение 3200×600×75Hz (и если мы её туда вообще сумеем запихать), каковы шансы, что она это нормально переварит? В сумме частоты вроде должны в Dual-link укладываться, по горизонтали перебор, но по вертикали запас сильно больше…

Просто есть идея (как всегда, просто идея, без шансов на реализацию мной) — эдакий полу-пассивный переходник с DVI-D на четыре ретро-монитора VGA 800×600. Запоминает одну строчку (много памяти это не требует) и раздаёт её части всей четвёрке одновременно. Смыть, повторить.

Я назвал эту штуку «Ковэкс-адаптер».

Когда мы проводим физическое тестирование на проникновение первым и логичным шагом, который мы стараемся реализовать - проникнуть на территорию объекта. Обычно мы проходим “на плечах” или ищем плохо закрытые и не охраняемые двери, часто задние противопожарные выходы, используемые как “курилку”. И только потом, проникнув внутрь, мы начинаем искать и клонировать пропуска сотрудников, чтобы беспроблемно передвигаться внутри объекта. Кажется не логичным, но так оно и есть, ведь никто не будет оставлять свой пропуск и другие документы без присмотра на улице.

Однако, если в компании до сих пор используются RFID карты (подсказка: в 90% случаев это так), а безопасники в качестве защиты от “хакеров” не печатают фото и ФИО сотрудника, и оставляют непонятные цифры (подсказка: ~ в каждой 3-ей компании), то ситуация с проникновением может иметь более драматические последствия.

Проблема в том, что зачастую цифры непонятны только для самих безопасников (по охране и ИТСО), а для знающих специалистов, особенно которые нацелены проникнуть внутрь, это ценная и очень важная информация. Если обратить внимание на черный скриншот, мы увидем работу программы Proxmark, где зеленым по черному написан ID карты - 4900ECB592, но, что еще более важное, DEZ 10: 0015512978 и DEZ 3.5C: 236.46482. Как можно увидеть, указанные ДЕЗы полностью идентичны сведениям на карте (самая верхняя на фото). И тут возникает вопрос: как нам вычислить DEZ 10 и DEZ 3.5C и обратно через них зареверсить ID?

Вообще, если мы говорим про IT, то обычно все крутиться вокруг разных систем счисления, например двоичной (0 и 1), восьмиричной (от 0 до 7), десятичной или шестнадцатеричной (от 0 до 9, а также A, B, C, D, E и F). Если мы посмотрим на ID карты: 4900ECB592, то поймем, что скорее всего он записан в 16-ричной системе, так как присутствуют буквы. Продолжая вышесказанную мысль, давайте попробуем перевести ID карты в десятичную систему: получим 313548125586. Хм, ничего общего.

А если попробуем наоборот: DEZ 10 переведем из десятичной в 16-ричную? Получим: (0015512978)10 = (ECB592)16. Бинго, в яблочко, почти точное попадание. Осталось понять, что делать с 4900? А я отвечу - НИ-ЧЕ-ГО. В качестве первых 2-х байтов можно использовать любые значения, так как они не участвуют в идентификации. Можно их заменить, например на 0000, то есть получим ID карты 0000ECB592, которая также легко сможет открывать заветные двери (проверено).

Хорошо, с этим разобрались! А что делать со вторым числом? Там есть небольшая хитринка, но в целом ничего сложного: переводим отдельно число до точки из десятичного формата в 16-ричный, а потом аналогичные действия проводим с числом после точки. В итоге получаем:

(236)10 = (EC)16
(46482)10 = (B592)16

Получаем все тот же ID = ECB592.

Получается, в некоторых случаях чтобы склонировать карту не обязательно к ней прикладывать флиппера, проксмарк или иное схожее по функционалу оборудование - достаточно записать цифры. Следовательно, если вы любитель носить пропуск на груди, то вы наш первый “клиент” на “заимствование” электронного ключа.

Ну и в завершение домашнее задание: получите ID карты и DEZ 10 / DEZ 3.5C с оставшихся 2-х пропусков, изображенных на фото. Удачи и жду правильные ответы в комментариях.

🧠 Обязательно поделись с теми, кому это может быть полезно: 💬 Телеграм | 💬 Max | 📝 Хабр | 💙 ВКонтакте

Не смотря на весну, открываем “летний” сезон на балконе уже в мае! Давайте расскажу, что же изменилось за год, а также почему были применены те или иные решения.

Во-первых, я наконец-то провел свет. Теперь можно не прерываясь работать “от заката до рассвета” :)

Во-вторых, я прикрутил полки, куда аккуратно поместились объемные вещи. К ним, например относятся: ручной пресс, органайзер для аккуратного хранения мелочевки, рулоны с кожей (в свободное время занимаюсь кожевенным делом), лабораторник и многое другое.

Далее, стол обзавелся всевозможными покрытиями:

• 2-мя матами для резки формата А1 - на них режу кожу, а также провожу аппаратные исследования со встроенной функцией зафиксировать размеры устройств;

• пробковая доска размером А1 - заглушает звуки ударов + можно использовать как основание-подложку при проделывания отверстий;

• и, конечно, кастомный компьютерный “коврик” из натуральной кожи 0.5 см размерами 120 на 60 см - я думаю не нужно объяснять зачем он нужен.

Дед-телевизор заменен на новый полусовременный (матрица VA) изогнутый дисплей 34". К сожалению, подставка занимает половину рабочего стола, поэтому в скором времени заменю ее на кронштейн, чтобы пододвинуть монитор вплотную к стене, а также получить больше свободы в его позиционировании.

Одно из самых важных решений: вынес на улицу антенну, чтобы принимать чистый сигнал. Более подробней об этом, а также как я создал дома мини радио-лабораторию с 2-мя выносными антеннами расскажу в одной из будущих статей.

В качестве дополнительного бонуса - теперь можно погонять в сим-рейсинг, не стесняясь в громкости голоса и выражениях, когда тебя выносят в Т1…

Чего хотелось бы еще усовершенствовать aka планы на следующий год:

• конечно же, утеплить балкон, чтобы рабочее место было постоянным, а не только летним решение;

• купить/заказать стол во всю ширину стены, а также установить в нем дополнительные ящики (места много не бывает);

• установить дополнительный свет под полками в направлении стола;

• провести сетевой кабель до компьютера, чтобы пакеты не терялись по воздуху.

А как у вас обстоят дела в этом году? Делитесь фотками и расскажите про свои рабочие уголки и их особенности.

🧠 Обязательно поделись с теми, кому это может быть полезно: 💬 Телеграм | 💬 Max | 📝 Хабр | 💙 ВКонтакте

В Китае сделали настольного робота‑вайфу, которого можно поставить около ПК. Робот умеет двигать руками, крутить головой, реагировать на голос, жесты и касания, а также показывать мимику. При заказе можно выбрать ей внешность, одежду, голос и характер. Стоимость комплекта составляет $1400.

Представлен открытый проект "What Models?". Это онлайн-сервис, который показывает локальные модели, которые встанут на ПК без перегрузки ресурсов и будут работать стабильно. Нужно внести данные ПК — GPU, VRAM и RAM, и на выходе получается полный список моделей, включая названием ИИ-проекта, квантование, скорость и контекстное окно.

Чтение книг расширяет наш кругозор, заставляя мозги работать и восполняя пробелы в “белых зонах”. Сегодня в рубрике “что почитать” мы поговорим про книгу Алексея Усанова “Реверс-инжинириг встраиваемых систем”.

Алексей позиционирует свое творение как руководство по погружению в мир встраиваемых систем - от их первоначального анализа и получения прошивки до нейтрализации механизмов защиты от реверс-инжиниринга и модификации. В книге приводится базовый набор оборудования и ПО, с помощью которого можно проводить исследования большинства систем. Издание адресовано инженерам и разработчикам встраиваемых систем, а также студентам технических ВУЗов.

Структурно книга состоит из 6 глав, охватывающие различные направления программно-аппаратного хакинга: первичный анализ, получение прошивки, статистический и динамический анализы, механизмы защиты страиваемых систем и, в качестве дополнения, обустройство рабочего места исследователя.

Если говорить про автора, то Алексей более 15 лет занимается исследованиями встраиваемых систем и системной разработкой, является руководителем направления исследований безопасности аппаратных решений в компании Positive Technologies, а также аботал преподавателем на кафедре Информационная безопасность МГТУ им. Баумана.

Книгу я дочитываю, поэтому могу смело ее рекомендовать. Приобрести экземпляр можно напрямую у Издательства ДМК за 1749 рублей, но советую поторопиться, так как тираж у книги всего 200 экземпляров.

🧠 Обязательно поделись с теми, кому это может быть полезно: 💬 Телеграм | 💬 Max | 📝 Хабр | 💙 ВКонтакте

Прошлую суперпятницу я профилонил и ничего не набредил, попробую сейчас подкинуть темку: делает ли кто-то ещё контроллеры на ядре 80188? Взять этот вот концепт и довести до полной упоротости, угарности, а если прямо вот по-взрослому повезёт, то и до трудноуловимой «балдёжности»: 80188, «640 Кб хватит любому» (для ридера .TXT и .FB2 уж небось хватит!), ну и как-нибудь реализовать (может, даже софтово а-ля «Поиск») там крайне близкий идеологически к e-ink видеоадаптер, а именно — «Геркулес».

Да, это уже будет не гаджет для ретрогейминга. Золотой век — это VGA и DOS4GW, как минимум 80486 и хотя бы метра четыре памяти. Это будет почти чисто книжка (да и та довольно минималистичная, хотя, честно говоря, ни разу не видел, чтобы кто-то пользовался всерьёз на книжке чем-то сверх ридера .TXT и .FB2), но с небольшими опциями «ненормального ретро-программирования», ну, и запуска особо археологического софта, понимающего этого кота-геркула.

Да, это всё можно заэмулировать на микроконтроллере от вейпа. Но эмуляция… «балдёжности» в ней нет :( С Геркулом ещё можно смириться — «Поиск» является оправдывающим прецедентом, а вот ядро… ядро должно быть настоящее. Иначе исчезает красота. А ведь все подобные девайсы — это, по сути, явление более художественное, нежели прикладное…

Пару недель назад я попросил у вас помощи в вопросе предоставления нерабочей IoT-техники, старых роутеров, видеокамер и других умных устройств для проведения программно-аппаратных исследований. Честно говоря, я не ожидал, что так много людей откликнется и окажет неоценимую помощь.

Однако особую благодарность хочу выразить Валерию, который предоставил просто бессчётное количество исторических артефактов:

• роутеры D-Link, TP-Link, Ростелеком (ИскраТел), ZyXEL, Paradyne;

• мобильные телефоны N95i и Toshiba Portege;

• IP-видеокамеры - 2 экземпляра;

• видеокарту;

• коммуникаторы и ТСД на базе Windows CE;

• транспондер;

а также ряд других устройств, предназначение которых для меня пока остаётся загадкой 😂

Итого всё это «добро» весит около 10 килограммов и представляет собой настоящую историческую веху, в которую я, как олдфаг, вспоминающий интернет по талонам, с ностальгией готов окунуться. Валерий, очень рад познакомиться лично и ещё раз спасибо за предоставленное оборудование!

В общем, если раньше была проблема «Что тестировать?», то теперь она переросла в проблему «Когда тестировать?», потому что, даже если брать по два устройства в месяц, у меня уйдёт не меньше года на изучение всего этого добра. Но, честно скажу, это очень приятная проблема ;)

Если у вас есть предложения, с чего именно мне начать, - с радостью выслушаю ваши пожелания.

🧠 Обязательно поделись с теми, кому это может быть полезно: 💬 Телеграм | 💬 Max | 📝 Хабр | 💙 ВКонтакте

Как средненькая китайская видеокарта взорвёт мир 💥

Lisuan Tech стала первым китайским производителем, прошедшим сертификацию Windows Hardware Quality Labs (WHQL) компании Microsoft для своих графических процессоров, созданных по 6-нм техпроцессу. На этих GPU построена видеокарта Lisuan LX 7G100, выход которой планируется на фестивале распродаж «618» (18 июня). Почему это важно?

Видеокарта Lisuan LX 7G100 обладает весьма средней производительностью: сам разработчик сравнивает её с Nvidia GeForce RTX 4060 стоимостью 300 долларов. Но это первая пользовательская видеокарта, построенная на проприетарной китайской архитектуре TrueGPU. Фактически это четвёртая в мире архитектура для пользовательских видеокарт после Nvidia, AMD и, с недавних пор, Intel.

Сделать собственную архитектуру несложно — основатели Lisuan Tech уже разрабатывали её в имеющей богатую историю компании S3 Graphics. Только собственные чипы компании S3 проиграли рынок американской Nvidia и канадской ATI (позже была поглощена AMD). Поэтому важно, чтобы архитектура получилась конкурентоспособной! Lisuan Tech также заявляет, что видеокарта LX 7G100 совместима с сотнями топовых видеоигр.

Пока текущая модель имеет свои ограничения. Во-первых, Китай не обладает техпроцессом 6 нм, поэтому делает чипы на заводе тайваньской TSMC. Во-вторых, не зря вся партия будет распродана в розницу. Компания явно пока проводит бета-тестирование на потребителях и пытается узнать, стоит ли вкладываться в дальнейшую разработку собственной архитектуры.

Видеокарта Lisuan LX 7G100 — первый шаг к независимости Китая от американских производителей графических процессоров. Это пригодится как геймерам, так и профессионалам всего мира — для обучения ИИ и других задач. Если новые продукты будут удачными, а Китай сможет завершить свою шпионскую операцию по переходу на 2-нанометровый техпроцесс внутри страны, то видеокарты Lisuan Tech помогут обходить американские санкции и собьют цены на видеокарты во всём мире.

Тут на Авито всплыл Gemini PDA за 4.000 рублей в убитом состоянии. Кто-то криворукий порвал шлейф акб, утопил его, угрел процессор и сделал из прекрасного смартфона кирпич. В процессе диагностики обнаружил кз на вторичке, после снятия экрана с кп оказалось что и первичные шины питания в кз - а это уже последствия неграмотного прогрева процессора в формата бутерброда (шарики у него настолько маленькие, что их очень легко слипнуть если качать при прогреве, не говоря уже об ОЗУ).

Если повезло и после воды процессор выжил, а ушатали его прогревом - есть шансы что аппарат оживет и если да, то будет крутая статья с его оживлением, обзором, а я начну ходить с ним как с основным. Это же моя мечта!!!

Бренд Xyled представил IT-ремень в виде панели задач Windows 7 с металлической пряжкой в виде логотипа ОС.

Народное поверье, что все что дорого - значит качественно, не всегда является правдой. Аналогично можно сказать и про дешевый товар: не всегда он является одноразовым ширпотребом. Однако, в большинстве случаев это соответствует действительности: если цена высока, значит в оборудовании используются качественные и дорогие комплектующие, а также затрачены определенные человекочасы.

С момента покупки нового мультиметра UNI-T UT61B+ я горю желанием поменять родные щупы. Несмотря на китайское происхождение, у них минимальное сопротивление, а замеры они делают достаточно точно и быстро. Единственный существенный минус - их наконечники очень короткие и толстые, что накладывает определенные ограничения на их использование и измерения. Во-первых, когда мы имеем дело с плотной SMD-пайкой в ограниченном пространстве, в том числе с многоножечными чипами, производить измерения не только невозможно, но и опасно, так как можно “закоротить” плату. Во-вторых, на щуп нельзя прикрепить “крокодила”, например, для подачи точечного питания или имитации джампера.

Можно сказать, что проблема “высосана из пальца” и все, что мне нужно сделать - это сходить в магазин и купить подходящие комплектующие. Сказано - сделано: купил, принес домой, хотел начать работу и … не тут-то было. При первичной проверке щупов оказалось, что измерения на них скачут. Вроде качественный компьютерно-бытовой магазин на 3 буквы, а продали ерунду.

Хорошо, идем в синий маркетплейс и выбираем щупы с 36 тысячами отзывов и средней оценкой 4.8 (ну столько-то не накрутят же, верно?). “Оказалось, что показалась”, и замеры как прыгали, так и прыгают. При попытке вернуть товар даже продавец отказался их забирать обратно и предложил их оставить себе с выплатой небольшой компенсации. Я пару раз отказывался, но в итоге просто “забил”: теперь они лежат мертвым грузом и я не представляю, что с ними делать. Если посмотреть отзывы, очень много людей говорят, что провода работают отлично. Мне вот интересно: это мне так повезло или это “нелицензионные” провода и юни-т не хочет с ними работать ;)

В связи с этим я нуждаюсь в помощи и у меня к вам вопрос: посоветуйте, пожалуйста, хорошие провода для тестера, чтобы контакты были тонкими и длинными, с низким (желательно околонулевым) сопротивлением и подходящими под гнезда UNI-T. Заранее благодарю :)

🧠 Обязательно поделись с теми, кому это может быть полезно: 💬 Телеграм | 💬 Max | 📝 Хабр | 💙 ВКонтакте

Начал потихоньку разбирать то самое чудо-юдо из одного из прошлых постов. И, честно говоря, в этот раз оно решило не сопротивляться — на сайте производителя неожиданно нашлась вполне вменяемая документация. Причём не просто общие слова, а с техническими деталями и даже распиновкой.

Выяснилось, что всё довольно прозаично: красный — это KL.30, чёрный — земля, а белый — тот самый загадочный третий провод, который раньше вызывал больше всего вопросов. Им оказался KL.15 — не просто «ещё один плюс», а линия, на которую питание подаётся только при включённом зажигании. То есть, в отличие от постоянного питания на KL.30, этот провод живёт своей жизнью: есть зажигание — есть питание, нет зажигания — тишина: всё, что не должно сажать аккумулятор на стоянке, вешается именно туда.

В ходе изучения устройства я долго пытался понять, как же оно осуществляет связь с оператором: где GSM сим-карта или тут все по новомодной технологии Mesh? :) Ну или мне стоит искать дополнительный модуль связи где-то у себя под задним сидением? Но нет — всё оказалось куда компактнее. Если верить документации на УВЭОС, внутри вполне взрослый набор: GSM, UMTS и LTE в нескольких диапазонах, а тип SIM-карты – резидентная (несъемная) многопрофильная SIM-карта, установленная на печатную плату по SMD-технологии.

И действительно, если присмотреться, то “симка” у нас в форм-факторе WSON 8, и даже обведена соответственно. Поэтому, одним из следующих шагов может быть ее выпаивание и установка в полнофункциональный мобильный аппарат: узнать оператора связи, номер телефона, есть ли безлимитный интернет и звонки на отличные от экстренных служб номера.
А то кто знает… ну вы поняли ;)

Про остальные составляющие расскажу в будущих постах, а вы пока можете делать ставки, что тут еще есть интересного.

🧠 Обязательно поделись с теми, кому это может быть полезно: 💬 Телеграм | 💬 Max | 📝 Хабр | 💙 ВКонтакте

Бывший разработчик Microsoft Дэйв Пламмер показал выполнение базовых принципов обучения современных языковых моделей на ЭВМ PDP-11, выпущенной 47 лет назад. Центральный процессор работает на тактовой частоте 6 МГц, а объем доступной оперативной памяти ограничен 64 КБ, но несмотря на эти рамки, на ПК была запущена модель, полностью написанная на ассемблере для архитектуры столь старой машины.

Суть эксперимента заключалась не в решении сложной когнитивной задачи, а в демонстрации «анатомии обучения». Перед моделью стояла цель — научиться выстраивать обратную последовательность из восьми цифр, алгоритм должен выявить структурное правило зависимости позиции выходного токена от входного, что является упрощенной иллюстрацией работы механизма внимания в больших языковых моделях (LLM).

Для адаптации алгоритма к столь ограниченным ресурсам потребовался ряд инженерных компромиссов. Итоговая модель содержит всего 1 216 параметров, а вычисления производятся с фиксированной точностью. Каждый такт процессора был оптимизирован для выполнения матричных операций без использования библиотек вроде PyTorch или CUDA. По данным видеозаписи эксперимента, процесс обучения занял примерно 350 итераций. На компьютере PDP-11/44, оснащённом платой кэш‑памяти, достижение 100% точности выполнения задачи по реверсированию последовательности потребовало около 3,5 минут. Для сравнения, более ранние версии кода на на аналогичном «железе» требовали для полного цикла обучения более шести часов.

Пламмер отдельно подчёркивает, что демонстрация не является попыткой принизить современные достижения в области ИИ. Напротив, она призвана показать, что принципиальная схема работы нейросети остаётся прежней и воспроизводимой даже на архаичном оборудовании. «Эта старая машина не мыслит в каком‑то мистическом смысле. Она просто выполняет арифметические действия, чтобы обновить несколько тысяч тщательно сохранённых чисел. В этом вся суть», — комментирует разработчик. По его мнению, ключевое различие между такой моделью и современными моделями уровня GPT заключается исключительно в масштабе: количестве параметров, объёме данных и доступной вычислительной мощности.

4 года назад я перешёл с винды на мак, подключил свой старый 2K монитор и вообще не понял прикола.

Монитор отлично работал с виндовым ноутом, но на маке всё поплыло. Текст мыльный, глаза уставали довольно быстро.

Я всё откладывал этот вопрос, а глаза продолжали страдать.

Наконец-то, взяв себя в руки, я пошёл в наш курский программистский чатик за советом. Умные люди рассказали про PPI у маков и посоветовали смотреть в одну из таких конфигураций:

• 4K на 24 дюйма

• 5K на 27 дюймов

• 6K на 32 дюйма

Если очень грубо, PPI — это плотность пикселей на дюйм.

Я решил взять 5K монитор и запустил исследование в ChatGPT, и он предложил мне 4 варианта:

• 27" Монитор DIGMA PRO Art M, 5120x2880 — 54 990

• Samsung ViewFinity S9 S90PC S27C902PAI 27" 5120x2880 — 81 999

• Монитор Digma Pro DM27SP02 — 84 906

• Kuycon G27X SE — от 80 000

Я человек простой: что дешевле, то и беру.
Поэтому остановился на Digma PRO.

После 2К монитора, это просто сказка, смотреть одно удовольствие. Единственное неудобство — ножка не регулируется по высоте. Но сама по себе она более-менее высокая, так что с 14-дюймовым маком можно обойтись и без подставки.

Пока ждал монитор нашел 2 способа улучшить качество на 2K мониторе:

• включить 2x масштабирование — тогда качество отличное, но всё огромное

• установить BetterDisplay — специальную утилиту для мака для настройки монитора, и изображение становится чуть чётче, но всё ещё достаточно отстойное

Кстати, обзоры этих мониторов можно посмотреть здесь:

• Монитор для Mac за 50 тысяч — Digma 5k Pro Art M

• Как выбрать монитор для Мака и MacOS? Потратил полмиллиона и узнал

https://t.me/cherkashindev/460

Сегодня межсетевой экран нового поколения (NGFW) остается одним из ключевых средств по защите информации. Среди его функций: системы обнаружения/предотвращения вторжений (IDS/IPS), потоковая антивирусная защита, инспекция SSL-трафика и так далее. До 2022 года у большинства компаний в основе инфраструктуры были решения класса NGFW от зарубежных производителей, но постепенно начался процесс миграции на отечественные продукты.

При этом этом среди компаний все еще распространена практика использования межсетевых экранов иностранных производителей. Об этом говорит, по крайней мере, востребованность уже установленных систем (запчасти и обход лицензионных ограничений). Однако с точки зрения информационной безопасности наличие зарубежных NGFW создает ряд рисков. Среди них:

• Отсутствие официальных патчей и обновлений баз сигнатур угроз. Устройство без актуальных экспертных данных «слепнет» в течение нескольких месяцев. К тому же вы эксплуатируете устройство, об уязвимостях которого узнаете из публичного доступа, но закрыть их нечем;

• Снижение отказоустойчивости. Если нет поддержки от вендора, то это лишает пользователя легитимного цикла. Поэтому сбой ПО или железа сулит длительную остановку деятельности организации;

• Риск подмены ПО. Непрозрачность источника обновлений с высокой вероятностью приведет к внедрению закладок в прошивку. Такие атаки на цепочки поставок распространены среди профессиональных хакерских групп;

• «Окирпичивание» NGFW при автоматическом обращении за лицензией или телеметрией. Устройство может получить команду на блокировку интерфейсов, что мгновенно парализует сеть;

• Принадлежность производителей к недружественным странам с соответствующими выводами о доверии к ним.

Но стоит уточнить о нескольких факторов, которые затрудняют переход с зарубежных межсетевых экранов на отечественные. Так, российские продукты по функциям пока вне конкуренции со зрелыми зарубежными решениями. Российских NGFW моложе и некоторые функции, которые отточены до автоматизма, пока реализованы с ограничениями. В первую очередь, речь о поддерживаемых сетевых технологиях, что существенно ограничивает в вариантах внедрения. К тому же архитектурное отличие некоторых отечественных платформ требует мощных аппаратных ресурсов, особенно при обработке шифрованного трафика на высоких скоростях.

Решения класса NGFW преимущественно являются пограничными средствами защиты, поэтому ошибки или пренебрежение функциональностью при миграции могут стоить очень дорого.

Компания «Анлим» – центр компетенций по информационной безопасности, на протяжении 14 лет как интегратор, советует не держаться за зарубежные продукты, но и не рубить с плеча. Нужно обеспечить плавный переход, а не аварийную замену.

Цены на комплектующие: осторожный оптимизм

Стоимость модулей оперативной памяти DDR5 упала на 20%. Ресурс Wccftech отмечает, что комплект из двух 16-Гбайт модулей с частотой чипов 6400 МГц подешевел до 380 долларов, хотя недавно стоил почти 500 долларов. Кратковременная коррекция или конец безумного роста?

Мониторинг цен показывает, что указанный в СМИ модуль за 4 дня подорожал на 20 долларов, но вряд ли рост продолжится. Быстрая DDR5-память — это самые востребованные чипы для создания дата-центров, в которых обучаются ИИ-модели. В начале года мы писали, что большие языковые модели — главные потребители компьютерных чипов и вызвали кратный рост стоимости оперативной памяти и SSD. Надежда на недостаток инвестиций OpenAI не оправдалась, компания нашла финансирование. Однако теперь причины серьезнее.

OpenAI закрыла проект генеративного видео Sora. Парадокс, но, скорее всего, это произошло из-за достижения очень высокой технологической планки — Голливуд опасался не просто фейков, а целых сгенерированных ИИ-фильмов с известными актёрами. Доказательства только косвенные — например, расторгнутая сделка с Disney на 1 млрд долл. Независимо от причины: закрылось ИИ-решение — высвободились мощности — упал спрос на компоненты — OpenAI расторгла многомиллиардную сделку с Oracle по расширению дата-центра Stargate в США.

В первую очередь такие события подрывают веру инвесторов в безграничное будущее ИИ, ограничивают финансирование, охлаждают цены. Можно надеяться, что мы на пике цен. Но вряд ли они упадут обратно в 4–5 раз. По крайней мере, на стабильном рынке работать будет удобнее — цены будут более прогнозируемыми. Следим за развитием событий.

Помните в своих постах я периодически указывал на 📺 Matt Brown и его реверс-инжиниринг IoT-устройств, которые нас окружают? Так вот, буквально 8 дней назад Matt совместно с Andrew Bellini анонсировали абсолютно бесплатный курс по аппаратному хакингу под названием All about UART (Все про UART).

В соответствии с описанием,

Этот вводный курс познакомит вас со всем, что касается UART, одного из старейших и до сих пор наиболее распространенных протоколов связи для встроенных систем. Вы изучите основы взаимодействия устройств с помощью электронных сигналов, принципы работы UART вплоть до уровня напряжения на проводе, научитесь распознавать сигналы UART и, что наиболее важно, взаимодействовать с ними. Помимо изучения UART, этот курс также научит вас основным навыкам работы с аппаратным обеспечением, таким как использование мультиметра, логического анализатора, адаптера UART и даже, при желании, пайка.

Курс состоит из 6 секций и суммарно 17 уроков общей продолжительностью 2 часа 35 минут. Авторами, как я упомянул выше, являются Andrew Bellini и Matt Brown. К сожалению, язык повествования только английский, но отечественный «однобуквенный» браузер имеет встроенный функционал по переводу его на русский.

Ребята «защитились» и не дают возможность просматривать видео с российских IP‑адресов. Какие наивные). Мало того, что у нас хорошие учителя в лице главного регулятора, и даже бабушки знают, как обойти это ограничение, так они решили защититься от главных хакеров таким детским способом. Ладно, не будем над ними шутить, возможно они руководствуются требованиями своего регулятора… В любом случае, для вашего удобства я скачал все уроки, смонтрировал в одно видео и разместил во 📺 ВКонтакте.

Поэтому устраивайтесь по-удобнее и в путь - грызть гранит науки!

🧠 Обязательно поделись с теми, кому это может быть полезно: 💬 Телеграм | 💬 Max | 📝 Хабр | 💙 ВКонтакте