Компания Content AI, российский разработчик решений для интеллектуальной обработки информации, выпустила новую версию своего флагманского продукта ContentCapture 14.

Решение СontentCapture предназначено для организаций, которые в ежедневном режиме обрабатывают большие потоки входящей электронной и бумажной документации. Платформа позволяет автоматизировать обработку информации, извлечённой из отсканированных бумаг, фотографий, электронных документов. Решение распознает, классифицирует документы, извлекает данные, проверяет их корректность и передаёт в корпоративные информационные системы.

В новом релизе платформа для извлечения данных и потоковой обработки информации из любых типов документов стала доступна на Linux в сетевом варианте использования, который позволяет задействовать мощности нескольких серверов для обработки большого количества документов. Программный комплекс ContentCapture 14 совместим с отечественными операционными системами, такими как Astra Linux, «Альт» и «Ред ОС». Серверная часть решения упакована в docker-контейнеры и может использоваться как на отдельных Linux-машинах, так и в составе docker-кластера.

ContentCapture входит в реестр отечественного ПО и может заместить продукты западных вендоров — ABBYY FlexiCapture, Kofax Capture, IBM Datacap.

Британское правительство намерено потратить дополнительные £500 млн (около $626 млн), чтобы местные учёные и исследовательские организации получили возможность заниматься передовыми ИИ-разработками. Как уточняет Silicon Angle, дополнительно будет реализовано пять новых квантовых проектов в рамках Национальной квантовой стратегии с бюджетом £2.5 млрд (примерно $3,1 млрд).

£500 млн потратят на ИИ-инфраструктуру в ближайшие два года, а общий объём планируемых инвестиций в эту сферу превысит £1,5 млрд. Закупленное оборудование будет доступно учёным и экспертам по машинному обучению, а также стартапам в области ИИ. В частности, именно в рамках этой инициативы для Бристольского университета создаётся ИИ-суперкомпьютер Isambard-AI.

В рамках Национальной квантовой стратегии власти намерены запустить пять специализированных проектов. В частности, одна из инициатив направлена на внедрение квантовых компьютеров, «способных выполнять триллион операций» [подряд до первой ошибки]. Власти считают, что такие вычисления нецелесообразно проводить с помощью классических компьютеров и суперкомпьютеров. В перспективе они надеются с помощью квантовых технологий добиться прорывов в самых разных отраслях: здравоохранении, финансах, оборонном и энергетическом секторах, промышленности и др.

Источник изображения: Karlis Reimanis/unsplash.com

Параллельно будет реализовано создание сети, связывающей многочисленные удалённые квантовые процессоры, причём одной из задач станет коммерциализация квантовых сетевых технологий. Наконец, ещё три проекта связаны с разработкой квантовых сенсоров, в том числе мобильных, а также созданием нового поколения систем навигации на базе квантовых решений. Кроме того, Великобритания выделит средства на поддержку талантливых учёных и университетских стартапов, подготовку венчурных инвесторов и математиков, создание батарей и низкоорбитальных спутников и т.д.

Компания Arm анонсировала Cortex-M52 — своё самое компактное и энергоэффективное ядро, поддерживающее работу с векторными расширениями Helium. Новинка предназначена для использования в небольших и недорогих устройствах Интернета вещей (IoT), наделённых ИИ-функциями.

Изделие выполнено на архитектуре Armv8.1-M. Реализованы 32-битные шины AMBA 5 AXI, AMBA 5 AHB для периферии и AMBA 5 AHB TCM (Tightly Coupled Memory). За безопасность отвечают средства Arm TrustZone. Поддерживаются 32-битные расширения DSP/SIMD.

Источник изображений: Arm

В перечень опций входит FPU-блок с возможностью выполнения операций FP16, FP32 и FP64. Для Cortex-M52 предусмотрено использование по 64 Кбайт кеша инструкций и данных с поддержкой ECC (опционально), а также до 16 Мбайт Instruction TCM (ITCM) и Data TCM (DTCM).

По заявлениям Arm, производительность Cortex-M52 на операциях машинного обучения в 5,6 раза превышает показатель у решений предыдущего поколения, таких как Cortex-M33, причём без необходимости использования специального блока (NPU). Эффективность достигает 4,3 CoreMark/МГц и 1,6 DMIPS/МГц.

Среди ключевых вариантов использования Cortex-M52 названы энергоэффективные микроконтроллеры для потребительских устройств с батарейным питанием, носимые гаджеты со средствами машинного обучения и интеллектуальные промышленные датчики. В плане программной части новое ядро полностью совместимо с Cortex-M55 и Cortex-M85. Говорится, что благодаря Cortex-M52 клиенты смогут внедрять интеллектуальные функции в приложения и устройства на периферии при гораздо меньших затратах, чем это возможно в настоящее время.

Российский разработчик Orion soft выпустил обновление своего флагманского продукта — защищённой среды виртуализации zVirt 4.0.

Программный комплекс zVirt построен на базе свободной, кроссплатформенной платформы управления виртуализацией oVirt и включает ряд доработок, обеспечивающих стабильность и безопасность, необходимых для размещения бизнес-критичных IT-систем. В продукте реализованы: поддержка SDN (виртуализация сети L2–L4), сбор логов (syslog) + интеграция с SIEM-системами, ручное и автоматическое (по расписанию) резервное копирование БД менеджера управления, диаграмма виртуальной инфраструктуры, а также средства диагностики. По заверениям компании Orion soft, zVirt покрывает 95 % функциональности VMware vSphere Enterprise Plus и vCenter.

В версии 4.0 платформы zVirt разработчики расширили функциональность виртуализации сетей SDN (аналог VMware NSX), добавили возможность подключения к сети предприятия по L2, механизм статической маршрутизации, а также сетевую микросегментацию. За счёт обновлённого профиля безопасности и постраничного отображения объектов программный комплекс стал более устойчивым к нагрузкам и защищённым. Отдельное внимание было уделено интеграции продукта с VDI-платформой Termidesk и SIEM-системой ArcSight.

Платформа zVirt зарегистрирована в реестре отечественного ПО и может использоваться государственными и корпоративными заказчиками для реализации проектов по импортозамещению софтверных решений.

Британский разработчик ИИ-ускорителей Graphcore вынужден прекратить продажи своей продукции в Китай, а также уволить большую часть своего персонала в этой стране в связи с введением США новых ограничений на поставки в Поднебесную высокопроизводительных чипов и оборудования для их производства, сообщил Bloomberg. Ранее компания выпустила специальную версию ускорителя для клиентов из Китая и Сингапура.

«Недавно обновлённые правила экспортного контроля США означают, что Graphcore, как и другие производители оборудования для ИИ, больше не может продавать системы IPU в Китае. К сожалению, это означает, что мы будем значительно сокращать бизнес-операции в Китае», — сообщил представитель Graphcore в электронном письме ресурсу Bloomberg. Вместе с тем компания отказалась сообщить масштабы сокращения персонала.

Источник изображения: Graphcore

Основанная в 2016 году компания Graphcore одно время считался одним из самых многообещающих стартапов Великобритании. В 2020 году Graphcore привлёк $222 млн инвестиции, после чего его рыночная стоимость выросла до $2,8 млрд. Стартап разрабатывает ускорители ИИ, получившие название Intelligence Processor Units (IPU), а также связанный с ними программный стек Poplar и облачные сервисы IPU. По словам экспертов, в некоторых ИИ-нагрузках чипы Graphcore даже могут быть лучше ускорителей NVIDIA.

Хотя Graphcore является британской компанией, экспортные ограничения США касаются и её, поскольку они распространяются на использование американских инструментов производства и проектирования передовых полупроводников. Graphcore возлагала большие надежды на китайский рынок, особенно после того, как США заблокировали возможность поставок в Китай продвинутых ускорителей NVIDIA. Ранее стартап сообщал о высоком спросе на свои продукты в Поднебесной. На конференции Bloomberg Technology в октябре Найджел Тун (Nigel Toon), гендиректор Graphcore, заявил, что продажи на китайском рынке составляют «возможно, от 20 до 25 %» бизнеса компании.

В 2022 году Graphcore столкнулся с падением выручки год к году на 46 %. При этом убытки стартапа составили $204,6 млн, увеличившись по сравнению с 2021 годом на 11 %. В связи с этим Graphcore свернул операции в Норвегии, Японии и Южной Корее, а также сократил почти четверть штата. В октябре стартап заявил о необходимости привлечения инвестиций для продолжения работы, однако с тех пор никаких новостей об этом не поступало. Как сообщала газета Sunday Times ранее в этом году, один из наиболее известных спонсоров Graphcore компания Sequoia списала стоимость своей доли в стартапе до нуля.

Лос-Аламосская национальная лаборатория (LANL) Министерства энергетики США (DOE) заключила соглашение о сотрудничестве со стартапом SambaNova Systems, который специализируется на разработке ИИ-решений. Финансовые условия договора не раскрываются, но ранее стартап уже поставлял LANL свои решения.

В рамках партнёрства LANL расширит применение программно-аппаратных комплексов SambaNova DataScale. Речь идёт о системе DataScale SN30, содержащей восемь ускорителей собственной разработки Cardinal SN30, суммарно имеющих 5 Гбайт SRAM и 8 Тбайт DRAM. Конфигурация комплекса может включать от одного до трёх узлов SN30.

Кроме того, LANL внедрит решение SambaNova Suite для генеративного ИИ. Эта платформа предоставляет различные ИИ-модели, оптимизированные для корпоративных и государственных организаций. Они могут быть развёрнуты локально или в облаке с возможностью адаптации к собственному набору данных заказчика.

Источник изображения: SambaNova

Новое многолетнее соглашение между LANL и SambaNova является расширением действующего партнёрства между сторонами. Лаборатория будет использовать технологии SambaNova для решения широкого спектра задач, связанных с ИИ и большими языковыми моделями (LLM), в том числе в интересах национальной безопасности. Отмечается, что платформа SambaNova Suite предлагает быстрый и эффективный способ развёртывания генеративного ИИ для реализации самых сложных проектов.

Минцифры РФ, по сообщению газеты «Коммерсантъ», предлагает включить в национальный проект «Экономика данных» механизм поддержки российских операторов ЦОД. Речь идёт о льготном кредитовании компаний, закупающих для строительства дата-центров отечественное инженерное оборудование — системы противопожарной защиты, климатическую технику, источники бесперебойного питания (ИБП) и пр.

На фоне сложившейся геополитической обстановки и ухода с российского рынка зарубежных компаний в РФ резко возрос спрос на строительство дата-центров. При этом многие крупные компании начали переносить информацию из ЦОД в Московском регионе за Урал, что объясняется, в частности, необходимостью обеспечения физической безопасности инфраструктуры.

Источник изображения: 3data

На этом фоне Минцифры направило в АНО «Координационный центр по ЦОДам и облачным технологиям» предложения, связанные с поддержкой операторов дата-центров. Льготные кредиты помогут ускорить вывод новых мощностей на рынок и сделать их более доступными для заказчиков. Участники рынка отмечают, что за последний год оборудование, необходимое для поддержания работоспособности и отказоустойчивости дата-центров (дизель-генераторы, ИБП, системы охлаждения), подорожало приблизительно в полтора раза. Связано это с девальвацией рубля и западными санкциями. Причём отечественное оборудование зачастую на 30–40 % дороже аналогичной техники из Китая. Поэтому операторы сталкиваются со сложностями при обновлении и расширении своих мощностей.

Ожидается, что новые меры поддержки позволят операторам дата-центров получать льготные кредиты не более чем под 5 % годовых. В настоящее время ставка достигает 20 %. Однако реализация механизма потребует серьёзных нормативных изменений. Одна из сложностей заключается в том, что в российском законодательстве до сих пор отсутствует само по себе определение оператора ЦОД.

Компания Amazon Web Services (AWS) представила новую инициативу AI Ready, благодаря которой она намерена привить 2 млн человек навыки работы с искусственным интеллектом (ИИ) к 2025 году. Как сообщает Silicon Angle, компания хочет обеспечить доступ к образованию в сфере ИИ всем, кто желает учиться. У компании уже есть более 80 курсов, связанных с ИИ.

В компании уверены, что ИИ стал самой «преобразующей» технологией нынешнего поколения, поэтому AWS намерена раскрыть её полный потенциал для решения самых серьёзных мировых проблем. AWS создаст несколько бесплатных обучающих онлайн-курсов. Три разработаны для обучающихся без опыта программирования, а прочие предназначены для разработчиков. Большинство курсов включают материалы, помогающие ознакомиться с ИИ-сервисами самой AWS.

Источник изображения: Alexandra_Koch/pixabay.com

Вводный курс Introduction to Generative Artificial Intelligence даёт представление об основных концепциях генеративного ИИ и сферах его применения. Ещё два курса для новичков связаны с более подробным изучением предмета. Один предназначен для обучения бизнес-лидеров планированию проектов в области генеративного ИИ, второй представляет собой введение в использование сервиса AWS CodeWhisperer, позволяющего писать программы с помощью речевых запросов.

Пять курсов для разработчиков обещают углубленное изучение вопроса. Три связаны с коллекцией моделей Amazon Bedrock, сервисом Amazon Transcribe и набором инструментов Amazon SageMaker, которые разработчики смогут применять для создания, запуска и внедрения нейросетей. Ещё два курса для чуть более опытных слушателей посвящены тюнингу запросов к ИИ для получения оптимальных результатов и подготовке данных для обучения и внедрения ИИ-моделей.

Кроме того, AWS представит ещё две программы обучения в партнёрстве с Udacity и Code.org. AWS Generative AI Scholarship предоставит стипендии старшеклассникам и студентам на общую сумму более $12 млн и доступ к разработанному AWS курсу на платформе Udacity. А Code.org получит «облачные кредиты» на сумму до $8 млн. Организация будет использовать инфраструктуру AWS для поддержки инициативы Hour of Code, призванной обучить слушателей навыкам программирования. В рамках сотрудничества AWS представит версию Hour of Code с акцентом на ИИ-навыки.

Nokia объявила о поддержке консорциума Ultra Ethernet Consortium (UEC), созданного с целью объединения усилий компаний для обновления спецификаций Ethernet и разработки API, позволяющих удовлетворить растущие сетевые требований систем ИИ и HPC.

Компания отметила, что почти универсальный протокол для сетей передачи данных Ethernet способен удовлетворить широкие потребности систем ИИ в производительности, а благодаря поддержке Nokia консорциум сможет разрабатывать новые стандарты, лучшие практики и архитектуры для специализированных сетей ЦОД с ИИ.

Nokia добилась больших успехов в разработке сверхмасштабируемых сетевых решений с низкой задержкой для ЦОД и интерконнекта. Компания планирует использовать накопленный опыт при участии в нескольких рабочих группах UEC, помогая обеспечить соответствие продуктов консорциума критическим потребностям всех своих клиентов.

Источник изображения: Nokia

«Используя наше широкое присутствие в сфере коммуникаций, корпоративных и веб-сетей, мы стремимся сделать Ultra Ethernet высоко совместимой, недорогой и функционально интероперабельной частью будущих стеков приложений искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений», — заявил глава IP-подразделения Nokia.

Оператор ЦОД Equinix повысил энергоэффективность своего дата-центра FR6 во Франкфурте (Германия) на 9 %, оптимизировав распределение энергоресурсов при поддержке ИИ. Как сообщает Datacenter Dynamics, этот результат достигнут с помощью интеллектуальной системы управления охлаждения Etalytics.

ПО Etalytics позволило снизить индекс PUE почти до 1,2 и, как ожидается, даст возможность сократить энергопотребление на 900 МВт·ч ежегодно. В дальнейшем Equinix намерена внедрить аналогичные ИИ-решения почти во всех своих франкфутских ЦОД IBX, включая объекты FR4, FR6, FR8 и FR2.6.

Стартап Etalytics был сформирован в 2020 году одной из исследовательских групп Технического университета Дармштадта. Сотрудничество с Equinix началось тогда же. ИИ-платформа Etalyctics позволяет регулировать работу систем охлаждения, что ведёт к экономии электроэнергии. ПО собирает телеметрию с помощью IIoT-датчиков для формирования «цифрового двойника», который может использоваться для «динамических расчётов» оптимальной стратегии охлаждения в реальном времени. Учитывается температура, влажность и т.д.

Как сообщают в Equinix Germany, речь идёт о многообещающем примере позитивного эффекта цифровизации и влиянии ИИ на рост энергоэффективности. Это, в частности, позволило получить награду Energy Efficiency Award от Германского энергетического агентства (DENA). Впрочем, ПО Etalytics с не меньшим успехом может применяться в химической, фармацевтической и автомобильной промышленности.

Источник изображения: Equinix

Считается, что внедрение подобных технологий станет ещё одним ключевым фактором достижения «климатической нейтральности», особенно на фоне амбициозных целей нового Закона об энергоэффективности Германии. В Equinix сообщили, что обсуждают с немецкими политиками способы достижения ещё большей энергоэффективности и устойчивости для того, чтобы новые нормы не помешали цифровизации страны.