Импортозамещение в области систем автоматизации проектирования стало новым технологическим стандартом. Особенно остро этот вопрос стоит в высокочастотной электронике. Проектирование компонентов, работающих в диапазонах сверхвысоких частот, требует точности, моделей, верификации и совместимости с оборудованием.

Отказ зарубежных вендоров от поставок или обновлений ПО поставил многие проектные группы в тупик. Но у отечественной промышленности есть свой ответ. Им стала САПР «ГАММА» от компании ГАММА Тех.

Числа с плавающей запятой лежат в основе подавляющего большинства компьютерных вычислений, особенно в сферах искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения. Они позволяют моделям эффективно обрабатывать данные, обеспечивая баланс между точностью и скоростью вычислений. Развитие вычислительных технологий требует новых форматов, которые оптимизируют использование памяти и ускоряют вычислительные процессы без значительных потерь точности. Одним из перспективных форматов стал FP8 — 8-битный формат чисел с плавающей запятой, который может улучшить производительность вычислений и сократить энергопотребление.

В октябре 2023 года Вашингтон добавил тринадцать китайских компаний в Entity List, включая Biren Technology и Moore Threads — две компании, которые считались лучшими надеждами Китая в создании конкурентов NVIDIA. Санкции перекрыли доступ к передовым фабрикам и американскому программному обеспечению для проектирования чипов, но не остановили амбиции Поднебесной в создании собственных GPU.

Сегодня, когда геополитические риски становятся определяющим фактором в технологическом развитии, а санкции США на экспорт чипов в Китай достигли беспрецедентного масштаба, китайские компании активно наращивают разработку собственных решений для искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений.

Современный бизнес стремительно внедряет технологии искусственного интеллекта — от автоматизации процессов и анализа данных до создания инновационных продуктов на базе генеративного ИИ. Однако для эффективной работы AI/ML алгоритмов требуются специализированные вычислительные системы, способные обрабатывать колоссальные объемы данных с использованием параллельных вычислений.

В условиях растущего спроса на высокопроизводительные решения и необходимости технологической независимости российские компании все чаще обращаются к отечественным производителям. ITPOD, входящий в корпорацию ITG, представляет флагманский сервер ITPOD-SY4108G-D12R-G4 — мощную вычислительную платформу, специально разработанную для самых требовательных задач искусственного интеллекта и машинного обучения.

Активное внедрение решений на базе ИИ влияет на трансформацию различных областей. С одной стороны, бизнес получает новые возможности для развития и масштабирования. Но, вместе с тем, появляются определенные вызовы.

NVIDIA представила DGX Cloud Lepton — платформу, объединяющую вычислительные мощности GPU от различных облачных провайдеров по всему миру. Цель проекта — упростить доступ разработчиков и предприятий к GPU для обучения и развертывания ИИ-моделей.

Чтобы оценить масштаб, достаточно посмотреть на цифры. Будущие потребности ИИ в энергии могут сравниться с потреблением целых стран (например, Японии или Нидерландов).

Пока мы тренируем и запускаем все более сложные ИИ-модели, энергопотребление достигает своего пика. Это приводит к дополнительным выбросам парниковых газов, дефициту пресной воды и давлению на устаревающие энергетические сети, которые подвергаются еще большему износу.

В 2024 году глобальный спрос на электричество установил рекорд и вырос на 4,3%. ИИ — одна из ключевых причин такого роста, наряду с электромобилями и попытками возродить промышленное производство.

По данным на 2022 год, центры обработки данных, ИИ и криптодобыча в совокупности потребляли около 2% всей электроэнергии в мире. Это порядка 460 тераватт-часов (ТВт/ч). 

Ежегодный прирост потребления составляет 12%.Сейчас они занимают пятую строчку по потреблению энергии вслед за предприятиями тяжелой промышленности, электротранспортом, секторами бытовой техники и систем охлаждения. 

Южная Корея запускает KISTI-6 — самый мощный суперкомпьютер в стране. В качестве подрядчика Корейский институт научной и технической информации (KISTI) выбрал Hewlett Packard Enterprise (HPE).

Компания возьмет на себя строительство шестого по счёту кластера KISTI, получившего название KISTI-6. Он станет самым мощным суперкомпьютером в Южной Корее с передовой системой безвентиляторного прямого жидкостного охлаждения. 

Применение данной технологии обеспечит плотность размещения, эффективность и устойчивость системы на новом уровне.

Размещение облачной инфраструктуры за рубежом открывает для российских компаний новые возможности на международных рынках, снижает юридические и операционные риски, сохраняя привычный уровень обслуживания. При этом многие компании продолжают использовать только локальные облака, упуская возможности глобальной инфраструктуры.

В этой статье рассмотрим основные сценарии и преимущества использования зарубежных облачных сервисов для бизнеса.

Нам упорно твердят о цифровой безопасности. При этом IT-инфраструктура остается уязвимой, чем весьма успешно пользуются фродстеры (они же мошенники, они же киберпреступники, они же хакеры).

Пользователям говорят, что беспокоится не о чем. Но статистика – вещь упрямая. Согласно отчету Федеральной торговой комиссии США, убытки от действий онлайн-мошенников составили $12,5 млрд дол. Более того, процент пострадавших от фрода пользователей всего за год вырос с 27% до 38%.

Проблема усугубляется еще и тем, что под прицелом не только обычные пользователи приложений и онлайн-сервисов, но и сами вендоры. Участились случаи мошенничества внутри компаний со стороны сотрудников. За примером можно сходить в Яндекс. Такие случае приводят не только к финансовым, но и репутационным потерям.

Что в итоге? Имеем четкую тенденцию на укрепление безопасности IT-инфраструктуры с помощью антифрод-решений на базе AI и ML. По статистике, 3 из 4 компаний планируют увеличить инвестиции в средства защиты от онлайн-мошенников.

Подробнее о том, что это за решения и как они работают, в нашем материале.

Привет Хабр! Вспомните как начался ваш путь в IT и первая тяга к технологиям? Скорее всего так или иначе вы либо сами собирали свои первые компьютеры, кропотливо подбирая железо в ограниченном бюджете. Или же наоборот, всё мечтали, что когда-нибудь вам подарят или вы уже сами заработаете на заветный апгрейд вашего Царь-ПК. И когда этот момент настал, какая радость и эйфория на вас накатывала от вида заветной новой железки. От шелеста пластика упаковки, от запаха свежего текстолита и вот пробравшись через все слои защиты из разноцветного картона и пенопласта – она, новая видеокарта. А затем спустя годы процесс повторялся снова и снова, уже и игры не так радуют, а желание всегда сидеть за компьютером обернулось рутинной работой в опен-спейс офисе.  Но одно осталось неизменным – новое железо всё также радует сердце уже давно как повзрослевшего ПК-боярина.

И знаете что? Эмоций ничуть не меньше и когда ты облачный провайдер, а в ЦОД пришло долгожданное обновление, с пылу с жару от дяди Хуанга! Но об этом, поговорим уже ниже в посте.

Графические процессоры (GPU) стали важной частью современной вычислительной техники, превратившись из устройств для рендеринга графики в критически важные компоненты для ИИ, обработки данных и высокопроизводительных вычислений. GPU состоят из множества вычислительных блоков, в основном простых арифметико-логических устройств (ALU), которые часто дополняются специализированными ядрами, такими как тензорные и RT ядра. Эти специализированные ядра позволяют параллельно обрабатывать сложные уравнения с векторами, матрицами и тензорами. В этой статье мы рассмотрим конкуренцию между AMD и NVIDIA, выясняя, почему AMD постоянно отстает от NVIDIA в ускорении GPU и гонке ИИ, и изучим исторические, технологические и стратегические факторы, которые сформировали это соперничество.

Несмотря на то, что ИИ и нейросети упоминаются практически в каждом окружающем нас продукте, от умных лампочек до крупных сервисов, к самому термину ИИ и нейросетям в частности, наблюдается глубокое пренебрежение. Их называют то «искусственными идиотами», то утверждают, что это еще не ИИ, а настоящий будет когда‑нибудь потом, и традиционно сравнивают нейросети просто с кучей блоков «IF». Но насколько вообще справедливо подобное замечание? Действительно ли нейросети и ИИ не заслуживают называться таковыми? Чтобы ответить на этот вопрос, стоит пройтись по истории термина и инструмента, начиная с описания нервных систем биологических существ и приходя к современным компьютерам, чтобы понять, как всё началось и к чему привело.

В современно мире, где данные это ценный актив, постоянно находящийся под атакой злоумышленников и некомпетентности обращения с ними со стороны «обороны», защита от шифрования выходит на первый план. В сложившемся положение, выделяются технологии NetApp SnapVault и SnapLock предлагающие ряд решений обещающих полную защиту данных, но действительно ли они могут гарантировать 100% безопасность? Давайте разберемся.

Привет всем  Хабравчанам, мы в ITGLOBAL.COM пришли к вам с интересными новостями о том, как мы подались во все тяжкие, лабораторно-экспериментального дела.

15 февраля 2023 года ITGLOBAL.COM совместно с vStack и ITPOD открыли в Москве уникальную техническую лабораторию (demo room), которая стала для нас важным шагом на пути к созданию независимой облачной инфраструктуры на базе отечественных, русских решений.
Но что же из себя вообще представляет Техлаборатория и для чего она вообще нужна?

Фон Нейман — один из величайших умов в истории человечества. Несмотря на то, что ученый ушел из жизни в возрасте 53 лет, он успел поучаствовать в создании атомной бомбы, разработке ядерной энергетики и формированию основ цифровых вычислений. В этом материале рассказали про его жизнь и научную деятельность.

Квантовый интернет — это революционная сеть, которая способна изменить подход к  вычислениям, коммуникациям и измерениям. С помощью квантового интернета можно будет мгновенно обмениваться информацией и создавать мощные приложения — от сверхточных медицинских процедур до сложных финансовых моделей и улучшенных астрономических исследований.

Несмотря на технические сложности, быстрые инновации указывают на то, что потенциал квантовых технологий может быть раскрыт уже в ближайшие десять лет. В этой статье мы постарались разобраться, какие из стран вероятнее всего станут лидерами новой отрасли.

Выбор надежного поставщика систем хранения данных (СХД) является важным шагом для организации, которая стремится обеспечить успешную работу своих инфраструктурных решений. В мире информационных технологий, где объемы данных растут экспоненциально, а потребности клиентов постоянно меняются, надежный поставщик оборудования играет важную роль в обеспечении стабильного функционирования системы.

В современном мире, где время является ценным ресурсом, обеспечение доступности и надежности серверных решений становится ключевой задачей. В начале 2022 года, когда на рынке наблюдался дефицит полупроводников и чипов, мы поставили перед собой цель предложить качественное и эффективное серверное решение в кратчайшие сроки. И именно таким решением стали серверы из линейки vStack-R.

Машинное обучение позволяет компьютерам извлекать данные, находить закономерности и принимать решения на их основе в различных отраслях. Например, в медицине его используют для анализа рентгеновских снимков и МРТ. Автономные транспортные средства с их помощью строят маршруты, а в финансисты прогнозируют рыночные тенденции.

Центральные процессоры не подходят для таких сложных задач из-за отсутствия возможности параллельной обработки данных, длительного времени обучения и ограниченной пропускной способности. Поэтому организации все чаще приобретают графические процессоры или арендуют облачные сервисы с GPU.

В этом материале мы рассказали, на какие параметры графических ускорителей стоит обращать внимание, если планируете работать с машинным обучением.