Автоматизация

Когда быстрый чип ждет данные: где России искать место в гонке ИИ‑ускорителей

Обложка: Когда быстрый чип ждет данные: где России искать место в гонке ИИ‑ускорителей

Когда говорят об аппаратном обеспечении для искусственного интеллекта, разговор обычно быстро сводится к GPU. У кого больше ускорителей, современнее техпроцесс и выше показатели в FLOPS, тот и должен выигрывать технологическую гонку. На практике мощный вычислительный кристалл может значительную часть времени ждать, пока память и интерфейсы доставят ему данные. За десять лет производительность вычислительных блоков GPU выросла намного быстрее пропускной способности памяти, а стоимость HBM остается высокой и в последние годы росла даже в пересчете на емкость и пропускную способность. Поэтому эффективность современной ИИ‑платформы определяется уже не отдельным чипом, а всей системой: памятью, межсоединениями, хост‑процессором, компилятором и программной средой. Может ли Россия участвовать в этой гонке, не пытаясь полностью повторить NVIDIA?

Читать далее

ZOLT JOURNAL / ДАЛЬШЕ

Обложка: Торвальдс: исправление ошибок в ядре Linux с помощью ИИ становится нормой
АвтоматизацияHabr AI

Торвальдс: исправление ошибок в ядре Linux с помощью ИИ становится нормой

Исправление ошибок с помощью ИИ становится всё более распространённой практикой при разработке ядра Linux, заявил основатель проекта Линус Торвальдс. Он отмечает, что в только что выпущенной версии 7.4-rc2 присутствует всё больше исправлений, подготовленных с участием ИИ.

Обложка: ИИ знает ответ на вопрос, но продолжает молчать: XYBench
АвтоматизацияHabr ML

ИИ знает ответ на вопрос, но продолжает молчать: XYBench

13 ноября 2026 года исследователи Allen Institute for AI (Ai2) представили XYBench, бенчмарк для проверки способности языковых моделей распознавать подобные ситуации. В него вошло 8 115 вопросов из программирования, технической поддержки и повседневных задач. Авторы протестировали Claude Sonnet 4.6, GPT-5, Gemini 3.1 Pro, Qwen3.5-9B и DeepSeek-V4 Pro. Результаты выявили

Обложка: Кроссплатформенная альтернатива генерации кадров NVIDIA DLSS с поддержкой видеокарт прошлых поколений
АвтоматизацияHabr AI

Кроссплатформенная альтернатива генерации кадров NVIDIA DLSS с поддержкой видеокарт прошлых поколений

Apex Compute выпустила открытую бета-версию генератора кадров Apex Neural Rendering. Инструмент работает поверх прослойки OptiScaler, подменяет штатный вызов NVIDIA DLSS Frame Generation и позволяет запускать синтез промежуточных кадров на видеокартах GeForce RTX™, GeForce® GTX 16, AMD Radeon™, Intel® Arc™ и чипах Apple Silicon.