✅ Intel представила чип Gaudi 3: ускорение ИИ‑инференса и снижение энергопотребления
Intel анонсировала чип Gaudi 3 для ИИ‑нагрузок — он ориентирован на инференс и обучение больших моделей в дата‑центрах. По данным компании, новинка даёт прирост производительности до 40 % в задачах инференса при снижении энергопотребления на 20–30 % по сравнению с предыдущим поколением. В архитектуре сделали упор на пропускную способность памяти и оптимизацию межчиповых соединений, чтобы эффективнее масштабировать кластеры. Первые поставки уже идут крупным облачным провайдерам, а вендоры начинают адаптировать ПО под новый стек.
«IT Дайджест» - канал из категории «Технологии», подключенный к сервису кросспостинга MaxGate. Публикации канала синхронизируются между Telegram и мессенджером MAX, а на этой странице собраны ссылки на обе версии канала.
Сейчас у канала 1 053 подписчика суммарно в Telegram и MAX. За последние 29 дней в истории MaxGate учтено 83 публикаций, поэтому перед подпиской можно оценить не только размер аудитории, но и регулярность обновлений.
Чтобы подписаться, используйте кнопки «Открыть в MAX» и «Открыть в Telegram» в верхней части страницы. У отдельных постов ссылка может быть доступна в обоих мессенджерах или только в одном из них, если MaxGate получил такой URL из истории обработки.
✅ OpenAI и Scale AI запустили совместный проект по улучшению разметки данных
OpenAI и Scale AI объявили о партнёрстве для повышения качества обучающих датасетов. Проект фокусируется на полуавтоматической разметке сложных данных (мультимодальные пары текст‑изображение, длинные диалоги, технические документы) с контролем качества через экспертные валидационные цепочки. Цель — снизить уровень шума в данных и улучшить обобщающую способность будущих моделей. В пилотном режиме система уже используется для подготовки датасетов под мультимодальные задачи и тонкую настройку под отраслевые сценарии.
✅ В Японии тестируют ИИ‑диспетчеризацию энергосети: баланс спроса и генерации
В Японии запустили пилотный проект ИИ‑диспетчеризации энергосети для балансировки спроса и распределённой генерации (солнечные панели, ветрогенераторы, накопители). Модель в реальном времени прогнозирует пики нагрузки, перераспределяет потоки и управляет зарядкой/разрядом накопителей. Первые результаты показали снижение пиковых нагрузок на 12–18 % и уменьшение потерь в сети. Проект рассматривают как основу для масштабирования на городские энергосистемы и интеграции электромобилей как мобильных накопителей.
✅ Геораспределенные облака — новый ответ на цифровое неравенство в России
Концентрация облачных мощностей в центральной части России создает серьезное цифровое неравенство: задержки при передаче данных для дальних регионов могут в 10 раз превышать московские показатели . Решением становится переход к децентрализованным геораспределенным облачным платформам. Одна из таких систем уже представлена на рынке: она использует распределенную сеть узлов по всей стране, автоматически направляя запросы пользователей к ближайшей площадке . Это критически важно для промышленности, ритейла, логистики и других отраслей с распределенной структурой бизнеса . Следующий шаг — интеграция таких платформ с мощными ИИ-ЦОДами, где вычисления будут «двигаться к энергии», а не наоборот .
