Сообщество - Лига Новых Технологий
Добавить пост

Лига Новых Технологий

1 322 поста 16 111 подписчиков

Популярные теги в сообществе:

Этапы развития роботов Boston Dynamics - от простых до управляемых ИИ

Источник: ТГ канал Нейросети и IT

Чудеса! Электричество из чайника, не в а из

Приветствую Пикабутяне и Пикабутянки!

Сделал термоэлектрогенератор "Яля" (в переводе с ненецкого - Свет) в форме 5 литрового чайника, выдает электричества на освещение дома (маааленького), телевизора (крошечного), и довольно быструю зарядку телефона обычного.

Я когда то уже писал как я немного в лесу живу ловушки для слепней делаю, мастерю да готовлю, много уж воды утекло, сейчас живу в деревне, но о лесном доме не забыл т.к. для него изначально делал.

В видео немного рассказываю как да что.

Работает от разницы температур, т.е. стоит на печьке или костре, внутри водичка нагревается не выше 100с, на этой разнице температур и вырабатывается электроэнергия, называется эффект Зеебека.

Тут генератор без аккумулятора и выравнивателей, для наглядности происходящего.

Сейчас он готовый отправлен в чум на Ямал к товарищу оленеводу, для тестирования в суровых условиях тундры и кочевого быта.

Мне очень важно знать нужно ли это изобретение, очень хочется сделать его максимально доступным и надёжным. Т.к. подразумевается использование вдали от цивилизации.

Оленеводы, охотники, рыбаки, участники проектов Арктический и Дальневосточный гектар, туристическая инфраструктура, геологи, лесники, все те кто жизнь ведёт там где нет электричества, ночи длинные и холодные, вопрос к вам, надо такое?

Пишите комментарии, постараюсь на вопросы ответить

Видео вертикальное, т.к. статистика говорит что в основном смотрят с телефона, надеюсь я не ошибся

Чудеса! Электричество из чайника, не в а из Альтернативная энергетика, Генератор, Изобретения, Дальневосточный гектар, Гектар, Инновации, Техника, Инженер, Солнечные панели, Видео, YouTube, Длиннопост

Такой чайник-электрогенератор отправился в тундру, с аккумулятором, mppt модулем и эффективными лампочками

Чудеса! Электричество из чайника, не в а из Альтернативная энергетика, Генератор, Изобретения, Дальневосточный гектар, Гектар, Инновации, Техника, Инженер, Солнечные панели, Видео, YouTube, Длиннопост

Это презентовал на кастинге тюменского стартап шоу настартап, допиливал в ночь перед шоу, посему провода торчат немного, работе не мешают, они термостойкие

Показать полностью 2 1

Новейший мега гибкий дисплей-«бумага» от Самсунга

Платформы для онлайн-обучения: что вы о них думаете? Поделитесь мнением!

Онлайн-курсов становится все больше, и нам интересно собрать статистику. Пожалуйста, пройдите небольшой опрос и поделитесь своим мнением!

Apple M1 — разбор с точки зрения аппаратной безопасности

Давным-давно, в далёкой-далёкой яблочной компании зародилась идея создать собственный процессор для ноутбуков. И вот, спустя годы, Apple презентовала свой десктопный процессор M1.

Apple M1 — разбор с точки зрения аппаратной безопасности Apple, Криптография, Процессор, Электроника, Гаджеты, Техника, Timeweb, Информационная безопасность, Познавательно, Длиннопост

В этой статье мы сосредоточимся на разборе безопасности процессора M1 от Apple. Компания всегда уделяла значительное внимание информационной безопасности своих устройств, особенно мобильных. Это не значит, что iPhone или iPad нельзя взломать. Нет, можно, конечно, вопрос лишь в цене. Просто цена взлома iOS существенно выше, чем взлома устройств на других ОС.

Но за всё приходится платить. И пользователи Apple платят сполна. Невозможно установить стороннее приложение, кроме как из AppStore, невозможно пользоваться NFC, кроме как через ApplePay, невозможно скачивать сторонние оформления иконок, шрифтов, клавиатур и т. д. Да даже бесполезный в большинстве случаев авиарежим и AirDrop нельзя убрать из панели быстрого доступа. Фактически — это непроницаемый железный занавес, который опустился от Штеттина на Балтике до Триеста на Адриатике.

Пользователи из России уже второй год живут на устройствах, функционал которых был искусственно обрезан. Не работает NFC, нельзя установить (или обновить установленные) основные банковские приложения, Apple даже телеграмм цензурирует. Фактически, телефоны яблочной марки лишились крайне важного для повседневности функционала.

Всё же, вернёмся к Apple M1. Что это такое? Фактически, это существенно улучшенный вариант 5-нм мобильного чипа A14 Bionic, который установлен в линейке смартфонов iPhone 12 и на двух iPad. Его мощность позволила Купертино поставить его в ноутбуки — сначала в MacBook Air, а затем в MacBook Pro — аж в 3-х версиях.

Apple M1 — это не только центральный процессор (CPU), это система из множества чипов, которые находятся под одним колпаком. То есть, система на чипе (system on the chip, SoC). Если в обычных процессорах от Intel и AMD стоит множество универсальных ядер, то в M1, как у наследника энергоэффективных мобильных чипов, сильно фрагментированы ядра и, соответственно, решаемые ими задачи.

Apple М1 — это:

  • Центральный процессор CPU — главный вычислительный центр, ответственный за большинство ежедневных задач. Выполняет большинство задач компьютера и программ.

  • Графический процессор GPU — работа с графикой, видео, изображениями и игры, конечно же.

  • Блок нейронной обработки (Neural processing unit, NPU) — машинное обучение и искусственный интеллект – зона ответственности данного чипа.

  • Обработчик цифровых сигналов (digital signal processor, DSP) — сложные математические вычисления. Выполняет более сложные математические функции, чем центральный процессор, включая декомпрессию музыкальных файлов.

  • Блок обработки изображений ISP — думаю, из расшифровки понятно, зачем он нужен.

  • Кодировщик видео (Video encoder/decoder) — аналогично.

  • Блок единой памяти (Unified memory) — позволяет модулям чипа взаимодействовать максимально быстро.

  • Блок безопасности (Secure Enclave) — самое интересное для нас место, скоро перейдём к нему.

Apple M1 — разбор с точки зрения аппаратной безопасности Apple, Криптография, Процессор, Электроника, Гаджеты, Техника, Timeweb, Информационная безопасность, Познавательно, Длиннопост

Децентрализация позволяет подбирать под каждую задачу отдельное ядро, не задействуя другие части чипа. Помимо внушительной мощности (M1 кладёт на лопатки всех своих синих предков) такая система позволила существенно увеличить время работы того же мака. Показатели автономности выросли на 3-4 часа экрана, очень хороший результат. Также Air стали пассивно охлаждаться — единственный их кулер был убран.

Apple M1 и устройства на нём действительно открыли новую страницу в истории микроэлектроники, можно сказать — совершили революцию. Мощные, не требующие много энергии компьютерные процессоры стали новой фишкой компании. Но давайте чуть глубже зароемся в тот компонент M1 и устройства на его основе и узреем те технологии, которые обеспечивают мощную защиту яблочным устройствам.

❯ Secure Enclave — цитадель чипа M1

Secure Enclave — не новомодное изобретение. Его встраивают в чипы Apple уже давно — с 2013 года яблочные гаджеты постепенно обзаводились этим островком безопасности. Первыми устройствами с ним были iPhone 5S и iPad Air, а уже сейчас он находится на всех без исключения гаджетах Apple. Зачем он нужен и как он работает?

Apple M1 — разбор с точки зрения аппаратной безопасности Apple, Криптография, Процессор, Электроника, Гаджеты, Техника, Timeweb, Информационная безопасность, Познавательно, Длиннопост

Secure Enclave это фактически компьютер в компьютере, а именно — выделенная защищенная подсистема. Она обеспечивает защиту вашим самым сокровенным тайнам (нет, не фоткам в iCloud) — код-паролю и биометрической информации, которая хранится в отдельном хранилище. Естественно, Secure Enclave шифрует и обычные данные на накопитель, но не так, как для код-пароля и биометрии. Работает он чуть менее, чем постоянно. Вы его используете каждый день, но не замечаете этого. Как он работает?

Приведу простой пример. Есть у нас приложение “Госуслуги”. В нём – куча разной полезной информации для вас и, что самое главное, о вас. Поэтому при настройке приложения оно вам крайне рекомендует задать пароль для входа. Но чтобы не вводить пароль каждый раз, его можно дополнить биометрией —Touch ID/Face ID.

Её регистрация осуществляется при первом включении и настройке устройства пользователем. Датчики считывают вашу биометрию и отправляют её в Secure Enclave. В нём происходит обработка, шифровка и сохранение данных в выделенном хранилище в качестве шаблона. Он, кстати, не является чем-то постоянным и постоянно совершенствуется, каждое новое прикосновение пальца или изменение внешности лица учитывается в существующем шаблоне, развивая его.

Когда вы запускаете приложение, то оно просит вас провести аутентификацию. Touch ID/Face ID её проводит (заменяя ввод пароля), и вы получаете доступ к Госуслугам.

Именно в момент проведения аутентификации Secure Enclave включается в работу — сенсоры отправляют ему считанную биометрию в зашифрованном виде. Secure Enclave дешифровывает её и сверяет с шаблоном, который находится в выделенном хранилище. Если обнаружено сходство — вы получаете доступ к Госуслугам. Если нет — вас просят ввести пароль и заново пройти аутентификацию.

Концептуально безопасность Secure Enсlave построена на двух основных принципах.

Первый— изоляция Secure Enclave от основного процессора телефона. Это две параллельные системы, которые связаны между собой только защищенными каналами связи.

Второй — на Secure Enclave не хранится никакой информации о пользователе (он просто не имеет собственного хранилища). Эта система лишь контролирует поступление и извлечение информации, которая хранится в защищенном энергозависимом хранилище.

А вот как и с помощью чего происходит этот контроль я и предлагаю поговорить ниже. За основу взят материал про Secure Enclave, опубликованный на сайте службы поддержки Apple.

Apple M1 — разбор с точки зрения аппаратной безопасности Apple, Криптография, Процессор, Электроника, Гаджеты, Техника, Timeweb, Информационная безопасность, Познавательно, Длиннопост

Схема Secure Enclave

Начнём с самого главного — сопроцессора процессора процессора (хе-хе). Он обеспечивает основную вычислительную мощность Secure Enclave, занимаясь управлением всех функций системы.

Его тактовая частота ниже частоты основного чипа, что позволяет блокировать атаки, которые направлены на изменение тактовой частоты процессора и его питания. Также за счёт изоляции от процессора сопроцессору нельзя повредить тем же программным обеспечением, которое может взломать центральный процессор. За счёт этих мер шанс добраться до ваших данных становится практически ничтожным.

Модуль защиты памяти. Смотрите, сам Secure Enclave работает в выделенной области DRAM-памяти (т. е. оперативке). Когда вы запускаете устройство, загрузочное ПЗУ (постоянное запоминающее устройство — энергонезависимое хранилище, как CD-диск, грубо говоря, о нём ниже) генерирует случайный кратковременный ключ защиты памяти для модуля защиты памяти, с помощью которого происходит ваша аутентификация.

Когда Secure Enclave записывает информацию в отдельный блок памяти, модуль защиты зашифровывает выделенный блок. Чтобы получить доступ к зашифрованной информации, модуль защиты должен получить необходимый тег аутентификации, и тогда модуль производит расшифровку блока. Если же тег не совпадает, МЗП передаёт Secure Enclave сообщение об ошибке и дальнейшие операции останавливаются до перезагрузки системы.

Загрузочное ПЗУ. Постоянно запоминающее устройство, где находится постоянный код, задающий аппаратный корень доверия для всего Анклава. Когда устройство включается, ПЗУ генерирует случайный кратковременный ключ, защищающий модуль защиты памяти. Также он шифрует блоки памяти, которые записывает Анклав в свою выделенную область.

Генератор истинных случайных чисел. Его задача создавать случайные криптографические ключи, которые будут использоваться при передаче данных от модуля к модулю.

Ещё одним важным элементом защиты является корневой криптографический ключ уникального идентификатора (UID). Это значение является уникальным для каждого устройства и не связано ни с какими другими ID на устройстве. Они генерируются генератором случайных чисел Secure Enclave на этапе производства, при этом процесс происходит исключительно в Анклаве. Это означает, что никто ни на каком этапе производства и продажи техники не может получить доступ к UID.

Модуль AES Secure Enclave. Это аппаратный блок, который выполняет симметричное дополнительное шифрование на основе шифра AES (один блок данных шифруется в другой посредством ключа шифрования).

Эта разработка предотвращает утечку данных на основе анализа тактовой частоты, статического и динамического анализа питания. То есть, модуль шифрует данные о базовых параметрах работы процессора в данный конкретный момент.

Ключи, используемые AES SE, не видны даже загрузочному ПЗУ Secure Enclave, хоть он и может запрашивать операции по шифровке и дешифровке данных.

Модуль AES. Ага, кроме того, что выше, существует ещё и отдельный AES модуль. Как показано на схемке ниже, он не находится в составе Secure Enclave. Он заключен между энергонезависимой изолированной флеш-памятью NAND и основной системной памятью.

В момент загрузки sepOS (операционка Secure Enclave) создаёт с помощью генератора случайных чисел случайный кратковременный ключ. AES модуль передаёт этот ключ по выделенным проводам, что ограничивает доступ к модулю одним Secure Enclave.

Этот модуль выполняет роль таможни, которая запаковывает и распаковывает ключи для Secure Enclave. Он обладает ключами для расшифровки данных Secure Enclave, но при этом он никогда не предоставляет этот ключ какому бы то ни было программному обеспечению. Его работа, опять же, представлена на схеме.

Apple M1 — разбор с точки зрения аппаратной безопасности Apple, Криптография, Процессор, Электроника, Гаджеты, Техника, Timeweb, Информационная безопасность, Познавательно, Длиннопост

Акселератор открытого ключа (PKA) — это ещё один аппаратный блок, но уже внутри Secure Enclave, который выполняет криптографические операции. В отличие от модуля AES выше его шифрование — асимметрично.

Также как и AES, он защищает информацию от отслеживания по тактовым частотам процессора. Ключи шифрования видны только РКА и никому более, по аналогии, опять же, с AES.

Чтобы было более понятно различие этих двух систем, разберём разницу между симметричным (AES) и асимметричным (PKA) шифрованием. Более подробно прочитайте в этой статье на Хабре.

Симметричное шифрование в своей работе всегда использует один-единственный ключ, который известен и отправителю, и получателю. Он расшифровывает и шифрует информацию во всех сценариях работы.

Принцип простой как дверь, что даёт ему два плюса — он быстро работает и его создание не является чем-то сложным. Минус также лежит на поверхности — если ключ будет скомпрометирован, то вся информация будет известна обладателю ключа.

Apple M1 — разбор с точки зрения аппаратной безопасности Apple, Криптография, Процессор, Электроника, Гаджеты, Техника, Timeweb, Информационная безопасность, Познавательно, Длиннопост

Асимметричное шифрование использует другой, более сложный принцип. Отправитель кодирует сообщение при помощи открытого ключа, который был заранее известен от получателя. Закодированное таким образом сообщение принимает адресат, но какую-то информацию он может получить, используя закрытый ключ шифрования, известный только ему.

Самый главный плюс этой системы — максимальная защищенность. Жертвуя временем, мы получаем крайне тяжелую для взлома структуру передачи информации.

Apple M1 — разбор с точки зрения аппаратной безопасности Apple, Криптография, Процессор, Электроника, Гаджеты, Техника, Timeweb, Информационная безопасность, Познавательно, Длиннопост

В Secure Enclave используется оба этих принципах в схожих по своей сути задачах, но в разных модулях. Причина дублирования, в целом, очевидна — если ключ от модуля AES в Secure Enclave будет скомпрометирован, то им не получится воспользоваться для дальнейшего продвижения через модуль РКА.

Переходим к последним модулям Secure Enclave — шина I2C, защищенное энергонезависимое хранилище и защищенный нейронный модуль, который не представлен на схемах Анклава, так как его, с недавних пор, там тупо нет.

Apple M1 — разбор с точки зрения аппаратной безопасности Apple, Криптография, Процессор, Электроника, Гаджеты, Техника, Timeweb, Информационная безопасность, Познавательно, Длиннопост

Шина I2C обеспечивает физическое соединение Secure Enclave с защищенным энергозависимым хранилищем с помощью двухканального соединения. Один провод отвечает за передачу данных, другой – за управление этим процессом. Само хранилище представляет собой, грубо говоря, CD-диск, на котором записана определенная информация.

Что там за информация? Там записаны корни всех ключей шифрования данных пользователей, UID, биометрия, данные Apple Pay и самое главное — значение код-пароля. Кроме того, там находится счетчик попыток входа и количество этих самых доступных попыток. По истечению этих попыток (допустим, 10 попыток на айфоне) происходит либо блокировка устройства, либо уничтожение всех данных, которые были защищены код-паролем пользователя.

То есть, в этом хранилище находятся ваши личные данные, а также ключи, которые позволяют расшифровать данные на вашем накопителе, и именно это хранилище и защищает Secure Enclave.

Защищенный нейронный модуль. Он интегрирован в Neural Engine, но связан только с Secure Enclave. На смартфонах и планшетах с Face ID модуль преобразует двумерные изображения и карты глубины лица в математические данные. А они уже по этапу отправляются через Анклав в защищенное хранилище.

После того, как мы познакомились со всеми частями Secure Enclave, я предлагаю чуть ближе рассмотреть процесс поступления и извлечения информации из защищенного хранилища. К сожалению, на сайте Apple я так и не нашёл последовательную цепочку поступления информации в защищенное энергонезависимое хранилище. Поэтому нижеследующие описание этого процесса является лишь моей догадкой, построенной на некоторых фрагментах статьи службы поддержки и здравом смысле.

Поступление информации:

  1. В момент регистрации Face ID/Touch ID датчики сканируют вашу биометрию и направляют её в зашифрованном виде в Secure Enclave.

  2. Прежде чем попасть в Анклав, данные проходят через AES-модуль, который их шифрует.

  3. Зашифрованная вне Secure Enclave биометрия проходит уже через внутреннюю симметричную шифровку аналогичного AES-модуля.

  4. Происходит финальный этап шифрования — асимметричным способом через акселератор открытого ключа.

  5. Наконец, идёт запись шаблона биометрии на защищенное энергонезависимое хранилище.

Извлечение информации, а вернее — сверка шаблона:

  1. В момент прохождения аутентификации Face ID/Touch ID датчики сканируют вашу биометрию и направляют её в зашифрованном виде в Secure Enclave.

  2. Прежде чем попасть в Анклав, данные проходят через AES-модуль, который их шифрует.

  3. Зашифрованная вне Secure Enclave биометрия проходит уже через внутреннюю симметричную шифровку аналогичного AES-модуля. И вот здесь момент, в котором я не уверен, — либо полученная биометрия сверяется сопроцессором Secure Enclave с шаблоном между AES модулем и РКА, либо она сверяется между РКА и защищенным хранилищем. Я больше склоняюсь ко второй версии.

  4. Защищенное хранилище по запросу РКА отправляет шаблон для сверки.

  5. Если совпадения были найдены, то аутентификация считается пройденной, а полученные данные стирается за ненадобностью (кроме случаев, когда они улучшают существующий шаблон).

Шифровка обычной информации на накопитель:

Apple M1 — разбор с точки зрения аппаратной безопасности Apple, Криптография, Процессор, Электроника, Гаджеты, Техника, Timeweb, Информационная безопасность, Познавательно, Длиннопост

T2 – это один из родителей M1 — по крайне мере, в сфере аппаратной безопасности.

  1. Мы нажимаем на кнопочку «Сохранить» сохраняя нашу красивую презентацию.

  2. Файл с презентацией отправляется в AES модуль вне Secure Enclave и проходит через симметричное шифрование.

  3. Для шифровки данных используется ключ из защищенного хранилища.

  4. Ваша презентация в зашифрованном виде записана на накопитель.

❯ Аппаратное отключение микрофона

Ещё одна интересная аппаратная функция защиты безопасности, про которую мне хотелось рассказать, это аппаратное отключение микрофона при закрытие крышки ноутбука. Оно защищает вас от прослушки, даже если каким-то образом был взломан сам Макбук или Айпад. Впервые функция была реализована на Макбуках с поддержкой сопроцессора Apple T2 (чип безопасности для интеловских маков). Сейчас она применяется на всех современных макбуках и айпадах компании.

Apple M1 — разбор с точки зрения аппаратной безопасности Apple, Криптография, Процессор, Электроника, Гаджеты, Техника, Timeweb, Информационная безопасность, Познавательно, Длиннопост

Схема реализации

Для работы этой схемы применяются датчики крышки ноутбука, которые фиксируют физическое закрытие крышки (в частности, через датчик угла наклона шарнира). Параметры, заданные в них на производстве, невозможно перепрограммировать или изменить любым другим способом.

После закрытия крышки или чехла проходит буквально 0,5 секунд и система отключает каналы передачи данных между микрофоном и ЦП, либо отключает один из каналов ввода микрофона, которые обеспечивают его работу. То есть, просто-напросто технически отключая микрофон от системы. Опять же, если ваше устройство было взломано — прослушать вас при закрытой книжке будет технически невозможно, так как физического контакта между микрофоном и системой нет.

❯ Резюмируя

Ну как-то так. В основе аппаратной безопасности чипа Apple M1 лежит Secure Enclave. Несмотря на кажущуюся сложность чипа, принцип его работы довольно… Понятен? Зашифрованная информация поступает в Анклав, проходит через ещё два уровня шифровки и записывается в защищенное хранилище. Для хранилища всех остальных данных применяется один уровень шифровки. Если уж совсем упрощать.

Разбирая каждый модуль отдельно, можно просто сдохнуть от количества различных терминов. Но если рассматривать общий принцип защиты информации в Secure Enclave, то можно понять, что Apple ничего сверхсложного не выдумывала.

Аппаратное отключение микрофона является пусть и небольшим, но важным штрихом ко всей картине аппаратной безопасности систем на чипе Apple M1.

Cписок источников:


Apple M1 — разбор с точки зрения аппаратной безопасности Apple, Криптография, Процессор, Электроника, Гаджеты, Техника, Timeweb, Информационная безопасность, Познавательно, Длиннопост

  • Написано специально для Timeweb Cloud и читателей Пикабу. Подписывайтесь на наш блог, чтобы не пропустить новые интересные материалы.

  • Также подписывайтесь на наш телеграмм-канал — только здесь, технично, информативно и с юмором об IT, технике и электронике. Будет интересно.

  • Облачные сервисы Timeweb Cloud — это реферальная ссылка, которая может помочь поддержать наши проекты.

Показать полностью 11

Хотите крутую альтернативу ChatGPT4, которая работает локально?

Чат с RTX: локальная альтернатива ChatGPT!

Чат с RTX - это ваш выбор!

Чем он крут:

Локальная работа: работает на вашем ПК с Windows RTX 30х или 40х серий, без задержек и с сохранением конфиденциальности.

Персонализация: обучайте чат-бота на своих данных и получайте уникальные ответы.

Поддержка файлов: текст, PDF, документы или ссылки на видео YouTube.

Быстрый анализ данных: идеально подходит для исследований и анализа.

Два LLM: Mistral 7B и Llama 2 13B - выбирайте тот, который вам подходит.

Chat with RTX - это инновационное приложение, которое использует генеративный ИИ (ИИ) для создания персонализированных чат-ботов.

Как он работает:

Загрузите приложение: https://www.nvidia.com/en-us/ai-on-rtx/chat-with-rtx-generat...

Выберите LLM: Mistral 7B (требует 8GB VRAM) или Llama 2 13B (требует 12GB VRAM).

Обучите чат-бота: загрузите свой контент, например текст, PDF или документы.

Наслаждайтесь общением: ваш чат-бот готов к работе!

Чат с RTX - это мощный искусственный интеллект, работающий локально на вашей машине без подключения к Интернету.

Посмотрите пример Chat с RTX использования. (https://www.youtube.com/watch?v=np5AzacH4do)

Не нравится Чат с RTX! Не проблема!

Попробуйте LMStudio (https://lmstudio.ai/) x AnythingLLM (https://useanything.com/download)!

Это два удобных инструмента, которые позволят загрузить, запустить и управлять мощным локальным LLM вместо ChatGPT. Серьезно.

Посмотрите пример LMStudio x AnythingLLM использования. (https://www.youtube.com/watch?v=-Rs8-M-xBFI)

А еще? https://www.youtube.com/watch?v=rwqPA4qi0H8

Альтернативные инструменты для работы с LLM

https://lmstudio.ai/

https://useanything.com/download

https://github.com/imartinez/privateGPT

https://github.com/oobabooga/text-generation-webui

https://github.com/SillyTavern/SillyTavern

https://github.com/OpenAccess-AI-Collective/axolotl

https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory

https://github.com/mit-han-lab/llm-awq

https://github.com/turboderp/exllamav2

https://github.com/IST-DASLab/gptq

https://github.com/ggerganov/llama.cpp

https://github.com/vllm-project/vllm

https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM

https://github.com/run-llama/llama_index

https://continue.dev/

Рекомендации по модели:

https://huggingface.co/NousResearch/Nous-Hermes-llama-2-7b

https://huggingface.co/openchat/openchat-3.5-0106

https://huggingface.co/upstage/SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0

https://huggingface.co/google/gemma-7b

https://huggingface.co/mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1

https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-coder-33b-instru...

https://huggingface.co/jbochi/madlad400-3b-mt

https://huggingface.co/colbert-ir/colbertv2.0

ВСЕ модели:

https://huggingface.co/models

https://t.me/d00m4ace_blogD00M4ACE нейроподкаст на нейронках 🤖

#чатботы #искусственныйинтеллект #nvidia #RTX #локальныйчатбот

Показать полностью

Как компания Nvidia из "стартапа в кафешке" превратилась в главного поставщика чипов для искусственного интеллекта

Nvidia - одна из ключевых компаний мира прямо сейчас. Существует популярное мнение, что они просто везунчики, которые всегда оказываются с нужным продуктом в нужное время. Однако, если историю развития этой компании, то станет отчетливо видно, что эти ребята умеют мастерски конкурировать, делают полезные выводы из провалов и отлично "ловят волны". Сегодня разберемся, как им это удается.

Как компания Nvidia из "стартапа в кафешке" превратилась в главного поставщика чипов для искусственного интеллекта Технологии, Инновации, Бизнес, Nvidia, Чип, Процессор, Видеокарта, Intel, Изобретения, Стартап, Искусственный интеллект, Нейронные сети, Корпорации, Компьютер, Компьютерные игры, Игры, Ноутбук, Игровой ПК, Гаджеты, Прогресс, Длиннопост

Главный секрет Nvidia в том, что её основатель ходит с стильной кожанке. Спасибо за внимание. Ладно, шучу, сейчас во всем разберемся.

Nvidia обогнала по стоимости Saudi Aramco, и теперь выше детища Дженсена Хуанга лишь Microsoft да Apple. Microsoft за последние годы ИИ-бума влезли в очень плотную зависимость от чипов Nvidia, из-за чего сейчас экстренно пилят собственную замену. Apple же слез с чипов Nvidia в 2010-х, но, уверен, у Nvidia неплохие шансы пободаться и с этим гигантом.

Возможно, кто-то спросит "Аффтар, почему ты так уверено назвал Nvidia главной компанией нашего будущего?". Отвечу: "Потому что Nvidia продает те самые пресловутые лопаты современным золотоискателям. А это самая надежная и устойчивая бизнес-стратегия независимо от эпохи и контекста".

Ладно, к делу. Изучая материалы про Nvidia, я регулярно сталкивался со следующим лейтмотивом:

"Да просто чуваки каждый раз оказывались вовремя с востребованным продуктом. Они просто крайне везучие".

Так вот, если компания умудряется несколько раз подряд оказаться с востребованным продуктом (причем, самым популярным на рынке, или одним из самых) в нужные моменты времени, то это означает, что у компании офигеть какая мощная стратегия, а СЕО - крутой визионер.

Поэтому, в этом материале я хочу не просто рассказать историю развития компании и основные этапы её развития. Но также понять, как Дженсену и ко. удавалось делать настолько верные и точные стратегические ставки. А еще, по ходу дела расскажу, что же за продукцию такую производит эта Nvidia, что на неё всегда есть устойчивый спрос в самых разных индустриях и сегментах рынка.

Disclaimer. История Nvidia - это большой и яркий путь с россыпью крутых бизнес-решений. Так что, я поделю материал на две части. Сегодня расскажу, как из небольшого перспективного "стартапа из кафешки" Nvidia превратилась в важнейшего производителя железа для современной технологических отраслей. А во второй части (coming soon) мы разберемся, как Nvidia из просто крупной и важного игрока превратилась в главную компанию будущего, которая (очень возможно), скоро станет самой дорогой корпорацией в истории.

Этап первый. Как жизнь Nvidia чуть не закончилась после первого же выпущенного чипа

Думаю, многие из вас слышали историю, как Дженсен Хуанг, Крис Малаховски и Кертис Прэм сели за столик в дешевой кафешке в Сан-Хосе и стали думать, какая технология станет the next big thing в этом мире. Еще ходит байка, что эта забегаловка была в таком суровом районе, что в её стенах зияли дырки от гангстерских пуль.

Последний факт, наверно, должен был символизировать стартаперский дух начинания, но на самом деле все трое фаундеров на тот момент уже были состоявшимися взрослыми спецами. Например, наш главный герой трудился руководителем направления в LSI Logic - довольно крупном производителе интегральных схем, а два других партнера инженерили в Sun Microsystems (эту компанию позже поглотит Oracle). В общем, ребята были весьма матерыми профи, а не какими-то оборванцами, бросившими колледж ради стартапа в гараже.

Приятели сходились во мнении, что компьютерная отрасль только набирает обороты, и что в самое ближайшее время машины будут использоваться для все более широкого спектра вычислительных задач. А значит, центральным процессорам (CPU) явно понадобится помощь. Эта помощь называется аппаратное ускорение вычисления.

В двух словах. CPU - это такой "мозг компьютера". Он обрабатывает сигналы и распределяет вычислительные команды. А теперь представьте, что вам на работе подкинули 10-20 задач одновременно. Что случится с вашим мозгом? Правильно, он "перегреется" и вы поймаете мощный приступ прокрастинации (=зависнете). То же самое и с центральным процессором компьютера, который должен выполнять все больше и больше задач одновременно.

Так вот, элементы аппаратного ускорения - это такие вспомогательные мини-мозги, призванные разгрузить основной мыслительный центр.

Без этих штук мы едва бы смогли параллельно запустить на ноутбуке несколько вкладок браузера, эксель, фотошоп, Телегу, и игру в отдельном окошке.

Кстати, на счет игр. Дженсен, Крис и Кертис не сомневались, что за аппаратным ускорением будущее. Оставалось лишь выбрать направление внутри этого тренда. Решили, что это будет гейминг. Если конкретнее, то их особенно привлекала бурно развивающаяся 3D-графика для этого самого гейминга. Продвинутый графон - это штука энергозатратная, вычислительные мощности она жрет как конь. Так что, друзья решили софкусироваться на графических процессорах (GPU).

В 1995 г. Nvidia выпустила свой первый продукт - мультимедийную видеокарту NV1.

Как компания Nvidia из "стартапа в кафешке" превратилась в главного поставщика чипов для искусственного интеллекта Технологии, Инновации, Бизнес, Nvidia, Чип, Процессор, Видеокарта, Intel, Изобретения, Стартап, Искусственный интеллект, Нейронные сети, Корпорации, Компьютер, Компьютерные игры, Игры, Ноутбук, Игровой ПК, Гаджеты, Прогресс, Длиннопост

Вот так она выглядела.

NV1 отличалась от аналогов тем, что на одной плате размещалось сразу несколько модулей - блок обработи 2D-графики, ускоритель 3D-графики, звуковая карта и порт для игрового геймпада приставки Sega Saturn. Кстати, в рамках этой карты Nvidia сотрудничала с Sega, что позволило портировать некоторые популярные эксклюзивы для этой консоли на ПК.

Нужно отметить, что Nvidia - это fabless (=fabricless) company, т.е. компания без своего производства. По сути, это просто конструкторское бюро. Очень большое и крутое конструкторское бюро! Они всего лишь (ну, если сравнивать с полноценной сборкой) придумывают и разрабатывают свои технологии и продукты, а непосредственной изготовкой занимаются подрядчики по контракту. Например, первый чип NV1 для Nvidia производила компания SGS Thomson-Microelectronics на своем заводе во Франции. Сейчас, конечно, у Nvidia есть кое-какие собственные производственные мощности, но львиная доля производства все равно происходит на стороне - например, с помощью тайваньских компаний.

В итоге NV1 стал прорывом и принес компании известность... хотелось бы мне написать. Но нет, он провалился! Да-да, история третьей по стоимости компании в мире началась с провала.

Дело в том, что NV1 был больше всего заточен на игровую консоль Sega. А в те годы происходит бум ПК-гейминга. Большинство ПК же работает на операционной системе Microsoft. NV1 вышел в мае 1995, а уже в сентября Microsoft представил свой API под названием DirectX.

Если упрощенно, DirectX - это специальный модуль, позволяющий разработчикам задействовать все мощности железа без написания специального кода под каждый элемент комплектующих.

Как компания Nvidia из "стартапа в кафешке" превратилась в главного поставщика чипов для искусственного интеллекта Технологии, Инновации, Бизнес, Nvidia, Чип, Процессор, Видеокарта, Intel, Изобретения, Стартап, Искусственный интеллект, Нейронные сети, Корпорации, Компьютер, Компьютерные игры, Игры, Ноутбук, Игровой ПК, Гаджеты, Прогресс, Длиннопост

Помните, большинство игрух на ПК в конце 1990-х и начале 2000-х требовали вместе с установкой самой игры поставить DirectX?

Так вот, принцип ускорения графики у чипсета NV1 принципиально расходился с таковым у DirectX. Следовательно, первый продукт Nvidia оказался принипицально несовместим с подавляющим большинством игр, которые геймеры ставили на ПК!

А учитывая, что в создание NV1 стартап бахнул почти все первые привлеченные инвестиции (первый раунд был 10 миллионов долларов - довольно серьезная сумма по тем временам), это был epic fail. Хуангу даже пришлось сократить половину сотрудников, которых к тому моменту уже успели нанять... Был момент, когда у Nvidia хватало денег всего лишь на один месяц зарплат. Тогда родился негласный девиз компании: "У нас есть всего лишь 30 дней, чтобы продолжать делать бизнес".

Так что, да, в начале своего пути сооснователи получили довольно мощный апперкот от жестоких реалий рыночной экономики.

Впрочем, Nvidia сделала правильные выводы. С пор они редко промахивались с трендами рынка, особенно в сегменте ПК.

Интересный факт. Первые годы у Nvidia не было названия. В рабочих переписках компания называла свои первые продукты "NV" - Next Version. Ну типа, новая версия этих ваших видеокарт. Когда компания развилась до такого масштаба, что без названия уже было сложно, основатели решили открыть словарь и найти что-то прикольное из похожего на NV. В итоге остановились на слове "'invidia"', что на латыни значит... "зависть". Да-да, тот самый дух неуёмной конкурентной борьбы, который позже проявился в схватках с 3dfx, ATI, AMD и другими крутыми компаниями.

Этап второй. Первый большой успех и победа над Voodoo

Есть такой миф, что Nvidia придумала видеокарты. На самом деле, это не так. Первый графический видеоадаптеры с поддержкой 3D-графики еще в бородатом 1982 году запилила IBM. Чуть позже многие другие компании выпустили свои версии. Однако первые версии были очень дорогими и не слишком производительными. В общем, узкоспециализированная история для избранных.

Действительно массовые, доступные, универсальные и широкосовместимые 3D-видеокарты появились во второй половине девяностых. Первый образец выпустила та же IBM в 1995 г., был еще чипсет S3 ViRGE от компании S3 Graphics (сейчас принадлежит тайваньской HTC). Еще было сразу несколько популярных моделей от компании Matrox, да и японцы из Yamaha тоже что-то делали... В общем, хотя океан еще не был алым, он уже стремительно краснел.

В 1996 г. на рынок выбрасывается сразу несколько успешных моделей, но настоящий прорыв происходит, когда компания 3dfx выпускает свой 3D-ускоритель под названием Voodoo Graphics.

3dfx специализировалась на графике для игровых автоматов, и их чип выдавал скорость и качество рендера, близкое к автоматам. Тогда это была вершина крутости. К тому же, их карты хорошо совмещались с ПК-играми.

Как компания Nvidia из "стартапа в кафешке" превратилась в главного поставщика чипов для искусственного интеллекта Технологии, Инновации, Бизнес, Nvidia, Чип, Процессор, Видеокарта, Intel, Изобретения, Стартап, Искусственный интеллект, Нейронные сети, Корпорации, Компьютер, Компьютерные игры, Игры, Ноутбук, Игровой ПК, Гаджеты, Прогресс, Длиннопост

Справа - графон в Quake 1 на чипсете Voodoo, слева - без оного. Как говорится, почувствуйте разницу.

Короче говоря, это был очень крутой 3D-ускоритель, который быстро завоевал популярность. Сначала среди производителей видеокарт, а позже и среди геймдев-компаний, которые целенаправленно начали оптимизировать графон своих проектов под него.

В 1998 г. 3dfx выпустила чипсет Voodoo2, который был еще производительнее первой версии. И вот с этой штукой Nvidia пришлось конкурировать. Скажу сразу, Nvidia выиграла, а позже вообще выкупила 3dfx, интегрировав к себе их наработки. Как же им это удалось?

Если вычленять самую суть, то более массовый и простой продукт победил более продвинутый. В общем, классика. Voodoo2 показывал исключительную производительность и качество текстур, к которым не могли приблизиться конкуренты. Однако Nvidia выпустил свой новый продукт - NV4, также известный как Riva TNT. Дело в том, что поверх набора ускорителей Voodoo2 нужно было отдельно прикрутить внешнюю видеокарту. А Riva TNT имела изначально встроенную видеокарту внутри своего набора (т.е. предлагала готовое решение под ключ). К тому же, Riva TNT была банально дешевле ("дешевые карты Nvidia" сейчас звучит как плохой анекдот, но тогда реально было так). Так что, Nvidia начал активно отжирать бюджетный и средний сегменты, которые благодаря растущей доступности 3D-игр росли быстрее всего.

Тем не менее, Nvidia и 3dfx активно конкурировали следующие 2-3 года. Но Дженсен Хуанг победил. Во-первых, пока у 3dfx каждый следующий чипсеть был масштабным мегапроектом, Nvidia намеренно минимизировал цикл разработки, научившись быстро выкатывать новые версии на рынок. Это позволяло еще быстрее отжимать бюджетный и средний сегмент. К тому же, Nvidia изначально заложила в конструкцию своих продуктов систему проверки чипов на брак, за счет чего у них была ниже доля неисправной продукции.

Закончилось все тем, что в 2002 г. 3dfx проиграла Дженсену Хуангу патентный спор, что окончательно добило некогда мощного игрока. В итоге Nvidia выкупила своего закадычного конкурента за 70 миллионов долларов. Первый громкий триумф.

В 1999 г. компания выпустила один из своих главных продуктов - GeForce 256, который Nvidia с гордостью называла "первым графическим процессором". На самом деле, это было не совсем так. Хотя GeForce 256 умел создавать более сложные и реалистичные трехмерные объекты за счет наложения структур, был способен обрабатывать солидный объем графических примитивов (примитивы - это простейшие объекты, из которых на экране складывается изображение), и вообще очень резво работал с графикой, он точно не был первым графическим процессором. Более того, он был даже не самым мощным в свое время. Однако, он точно выдавал оптимальную "цену-качество", а еще Nvidia весьма талантливо его пиарила (в хорошем смысле этого слова).

Как компания Nvidia из "стартапа в кафешке" превратилась в главного поставщика чипов для искусственного интеллекта Технологии, Инновации, Бизнес, Nvidia, Чип, Процессор, Видеокарта, Intel, Изобретения, Стартап, Искусственный интеллект, Нейронные сети, Корпорации, Компьютер, Компьютерные игры, Игры, Ноутбук, Игровой ПК, Гаджеты, Прогресс, Длиннопост

GeForce 256. Как говорится, найдите 10 отличий с фото NV1 выше. Но на самом деле, разница примерно как между Nokia 3310 и пятым (ну ладно, четвертым) Айфоном.

К тому моменту Nvidia уже стала крупным поставщиком графических ускорителей и видеокарт. Её выручка была в районе 200 миллионов в год, капитализация достигала 700 млн долл., а в 1999 г. компания провела IPO на NASDAQ, окончательно перестав быть стартапом.

Этап третий. Новая конкуренция на зрелом рынке

В начале 2000-х на рынке графических процессоров уже миновал этап бешеной конкуренции между кучей стартапов. Сформировались три явных лидера - Nvidia, Intel и ATI. У Nvidia и Intel было примерно по 30% рынка, у ATI - чуть меньше. Однако в 1998 г. Intel выпустил неудачный внешний ускоритель i740, так что, через некоторое время решил забить на рынок дискретных (т.е. внешних) видеокарт, состредоточившись на внутренней графике, а также других направлениях, коих у этого диверсифицированного гиганта было предостаточно.

В итоге в сегменте внешних графических модулей образовалась дуополия - Nvidia против ATI. Тут-то Дженсен Хуанг и попал в свою любимую среду ультраконкуренции. В 2000 г. ATI как раз выпустила свой самый жирный продукт, название которого вы наверняка слышали - это чипсет Radeon (сейчас это флагман компании AMD, но об этом позже).

В общем, две компании начали бодаться за самые жирные сегменты и контракты.

Сначала Nvidia стала поставщиком чипов для консоли Xbox, которую только-только начинал развивать Microsoft. Однако в дальнейшем Microsoft ушел к конкурентам из ATI. Дженсен Хуанг подумал "А чем я хуже?", и пошел к Sony с их PlayStation. Вдобавок, Nvidia стала эксклюзивным поставщиком внешних видеокарт для компов Apple. Кстати, в рамках партнерства с Sony Хуанг поступил очень мудро - Nvidia не просто продавала свои чипы, но и помогала Sony разрабатывать собственную графику для PlayStation 3 и PSP. Конечно, в перспективе Sony мог полностью перейти на свои решения, но глава Nvidia понимал, что рано или поздно это случится в любом случае (так и случилось). Так что, лучше поучаствовать в процессе, выжав из сотрудничества максимум хотя бы до создания японцами своего GPU.

Параллельно, Nvidia начала себя вести как настоящая взрослая корпорация. Она начала скупать перспективные компании и стартапы, диверсифицируя технологическую и продуктовую базу. В частности, прикупили:

  • Exluna - разработчика оборудования для 3D-рендеров в кино.

  • MediaQ - производителя чипов, которые оптимизируют работу дисплеев и аккумуляторов мобильных телефонов и прочих "беспроводных устройств".

  • iReady - разработчика чипов, которые "разгружали мозги" сетевого адаптера (это штука внутри компьютера, с помощью которой он ловит сеть или вайфай).

А еще, что любопытно, в 2005 г. хитрая Nvidia купила некую тайваньскую компанию ULI Electronics (сейчас она называется чуть по-другому), которая была важным поставщиком компонентов для главного конкурента - ATI. Этот удар Хуанга был крайне чувствительным для конкурента.

Второй удар по себе нанесла сама ATI. Компания продалась диверсифицированному производителю микропроцессоров AMD. В итоге ATI стала "графическим юнитом" в составе AMD, при этом лишившись большинства контрактов со своим основным потребителем - Intel (ведь AMD - это уже прямой конкурент Intel, а не какой-то там поставщик графических чипов). Угадайте, кому после этого достались безхозные контракты от Intel?

В итоге получилась очень характерная ситуация. С одной стороны, огромный процессорный холдинг купил главного конкурента Nvidia (а также, соответственно, их главный продукт - чип Radeon). С другой стороны, сама Nvidia активно диверсифицировалась, скупала компании в смежных сегментах и готовилась играть по-крупному. Все это предзнаменовало главное противостояние в сегменте графики, рендеров, процессоров и всего что с этим связано - Nvidia vs AMD ("зеленые" против "красных").

Как компания Nvidia из "стартапа в кафешке" превратилась в главного поставщика чипов для искусственного интеллекта Технологии, Инновации, Бизнес, Nvidia, Чип, Процессор, Видеокарта, Intel, Изобретения, Стартап, Искусственный интеллект, Нейронные сети, Корпорации, Компьютер, Компьютерные игры, Игры, Ноутбук, Игровой ПК, Гаджеты, Прогресс, Длиннопост

Классическое противостояние, которое идет уже почти 20 лет. Иногда еще сюда добавляют Intel, но Intel - это все же прямой конкурент для AMD. Для Nvidia Intel и конкурент, и партнер и покупатель одновременно.

Кстати, есть версия, что AMD сначала хотели купить Nvidia, но Дженсен Хуанг их послал. Этот хитрый CEO что-то знал уже тогда.

Этап четвертый. Первые ростки в направлении ИИ

Середина 2000-х. Nvidia - уже совсем серьезная корпорация, зарабатывающая по 200-300 миллионов баксов за квартал.

В 2007 г. компания выпускает свой, возможно, самый важный продукт. Очень вероятно, что именно он открыл ей путь к нынешним триллионам. Он назывался CUDA (Compute Unified Device Architecture). CUDA - это GPGPU (General-purpose computing on graphics processing units). И здесь я остановлюсь подробнее.

Дженсен Хуанг понимал, что одними ускорениями графона и рендерами сыт не будешь. Так что, Nvidia выпустил, скажем так, адаптер (ну или прееходник), который позволял задействовать мощности большинства своих графическиих чипов для обработки математических вычислений, алгоритмов и прочих веселых штук, которыми занимаются разработчики самых продвинутых технологий.

Проще говоря, с помощью CUDA разрабы смогли делать запросы на упрощенных диалектах языков C, С++ и Fortran, которые обрабатывались прямо на мощностях чипов Nvidia. Позже прикрутили еще Python, MATLAB и другие популярные языки.

Отдельно выделю крайне удачное решение добавить язык Fortran. С одной стороны, этот язык сложно назвать самым популярным для разработки (видели хоть один войтивайтишный курс про Фортран?). С другой стороны, он считается "высоким языком", на котором программисты-ученые любят вести научные изыскания. В том числе, именно Fortran стал одним из ключевых языков для ранних наработок в области искусственного интеллекта и машинного обучения (есть версия, что это вообще первый язык для ИИ).

Таким образом, помимо очевидного стимулирования спроса на чипы, успешный выпуск CUDA, вероятно, стал фундаментом (или хотя бы первым кирпичиком) для лидерства компания в вычислительных мощностях для искусственного интеллекта.

Интересный факт. В 2012 г. прошел ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge - крупный конкурс, где разработчики соревновались, чья технология круче всех распознает разные картинки. Лучший результат показала нейронная модель AlexNet, которая обучалась через мощности графических чипов Nvidia с помощью CUDA. Тогда окончательно стало ясно, что графические чипы в целом и Nvidia в частности ой как пошумят по мере развития ИИ. Кстати, одним из создателей AlexNet был Илья Сутцкевер, который теперь нам известен как сооснователь OpenAI и один из самых важных людей в мире современных технологий.

Как компания Nvidia из "стартапа в кафешке" превратилась в главного поставщика чипов для искусственного интеллекта Технологии, Инновации, Бизнес, Nvidia, Чип, Процессор, Видеокарта, Intel, Изобретения, Стартап, Искусственный интеллект, Нейронные сети, Корпорации, Компьютер, Компьютерные игры, Игры, Ноутбук, Игровой ПК, Гаджеты, Прогресс, Длиннопост

Молодые Илья Сутцкевер и Алекс Крижевский, а также уже солидный Джеффри Хинтон (один из самых видных ученых в области deep learning) работают над AlexNet.

Этап пятый. Новые вызовы и работа с рисками

В конце 2000-х Nvidia продолжила усиленную диверсификацию. В частности, был куплен Ageia - разработчик движка PhysX, который позволяет моделировать и разрабатывать симуляции физических явлений. PhysX - крайне важная штука для гейминга, которую активно используют Unreal Engine, Unity и другие игровые движки. Он стал весьма важным продуктом для компании.

Однако, к началу 2010-х перед Nvidia встал серьезный вызов - стремительно набирал обороты сегмент интегрированной (внутренней) графики. Это означало, что диверсифицированный крупняк вроде Intel, Sony, Microsoft, Apple и прочих становились гораздо более самостоятельными в плане работе с графическими задачами. Если в 2007 г. Intel контролировал 30% рынка графики, то к началу 2010-х - уже более половины, и продолжал усиливать свои позиции за счет поглощения целой россыпи мелких производителей.

Позиции основного бизнеса Nvidia (дискретных, т.е. "встраиваемых", решений для графики) оказались под серьезной угрозой. К тому же, в 2008 г. Nvidia выпустила большую партию чипов с дефектами, которые отгрузили Apple, Dell, HP и другим крупным ребятам. В итоге Nvidia получила серьезный репутационный ущерб, а еще пришлось раскошелиться на компенсации.

Нужно было что-то менять. В первую очередь - еще активнее диверсифицироваться, чтобы сделать бизнес-модель прочной и устойчивой.

Действовать решили по всем фронтам:

  • Радикально усилили чипы и прочие вычислительные продукты для игр на ПК и консоли.

  • Активно пошли в мобильный сегмент. Еще в 2007 г. Nvidia купила разработчика системных чипов PortalPlayer. В 2010-х на основе технологий PortalPlayer была выпущена серия процессоров (не GPU, а полноценных CPU) для мобильных устройств под названием Tegra (их еще называют "кристаллы"). Правда, на мой взгляд, Nvidia слегка промахнулась с операционной системой, ведь большинство Tegra применялось в смарфтонах и планшетах на Windows. Впрочем, это сейчас мы видим, что мобильные потуги Microsoft оказались провалом, а в начале 2010-х это была весьма перспективная история с неплохой долей рынка. Так что, бизнес Nvidia неплохо на этом вырос. Даже CEO Microsoft Сатья Наделла недавно признавался, что сворачивание мобильного бизнеса Microsoft было главной стратегической ошибкой компании.

Nvidia даже отважилась на нетипичный для себя эксперимент - выпустила собственную портативную игровую консоль Nvidia Shield Portable:

Как компания Nvidia из "стартапа в кафешке" превратилась в главного поставщика чипов для искусственного интеллекта Технологии, Инновации, Бизнес, Nvidia, Чип, Процессор, Видеокарта, Intel, Изобретения, Стартап, Искусственный интеллект, Нейронные сети, Корпорации, Компьютер, Компьютерные игры, Игры, Ноутбук, Игровой ПК, Гаджеты, Прогресс, Длиннопост

Заряженная тем самым процессором Tegra. Работала на ОС Windows.

Вообще, консоль Shield - это крайне нетипичный продукт для Nvidia. Компания всегда отличалась высокой прагматичностью при выборе конфигурации продуктов и оценке будущего спроса, всегда стараясь сделать относительно доступный продукт, который найдет отклик у массовой аудитории. Но тут получилось с точностью до наоборот. Shield стоила дороже аналогов, а игр для неё было крайне мало (хотя Nvidia даже запилила собственную платформу для разработки). Так что, хотя эксперты и игровые издания хвалили консоль за весьма недурную графику и производительность, особой популярности продукт не сыскал. Что ж, видимо, если умеешь производить чипы и процессоры, то не стоит лезть в истории про платформы и пользовательские девайсы.

  • Еще Nvidia начал активничать в сегменте автомобильной электроники. В том числе, в области начинки для беспилотного управления.

Но про это я расскажу во второй части. Как и про конкуренцию с AMD, качели из-за криптомайнинга, партнерства с китайцами и, собственно, путь к триллионной капитализации за счет лидерства в ИИ в последние годы. Там много интересных историй. А на сегодня хватит.

Если эта статья круто зайдет, то я быстрее сяду за вторую часть. Так что, если вам понравилось, то можете подкинуть мне дополнительной мотивации в виде плюсов, комментов и репостов статьи друзьям.


Если вам заходит такой контент, то подпишитесь на мои тг-каналы. Мне будет приятно, а вы найдете там еще больше подобного:

  • На своем основном канале Дизраптор я простым человечьим языком разбираю инновации, технологические продукты и знаковые компании (а еще анонсирую все свои статьи, чтобы вы ничего не пропустили).

  • А на втором канале под названием Фичизм более точечно пишу про новые фичи и функции продвинутых компаний и сервисов.

Показать полностью 7

Звездные войны на земле. О наземных дронах для военных

Вновь мучают мысли и я вновь стараюсь их успокоить отрисовав их крупными штрихами тут. Не думаю что кто то воспримет эти фантазии серьезно. Здесь выделить можно основных три типа машин: поддержки, снабжения и камикадзе.  Первые два типа в принципе уменьшают количество людей задействованных при разного рода армейских задачах, а значит уменьшают потери и увеличивают скорость работы. Опять же меньше проблем с комплектацией, обучением и потерями. Камикадзе служит цели проделывания проламывания укреплений. Думаю тут очевидно- машина может приехать вплотную к цели и поджечь её. Ну или не доехать конечно.  Да, это будет какая-то из внучек Голиафа, достаточно бронированное  и маневренное изделие. Возможно размер этих машин будет несколько больше, чем можно это себе представить в воображении.  Возможно будет нелишним добавить систему дальней связи (или управление только на этапе выхода на цель), позволяющей идти вполне даже автономно  достаточно большие дистанции например по тылу (не обязательно своему) от точки запуска или десантирования. Хотя начинка не обязательно должна быть  взрывчатка,  интересным может быть применение и химических веществ отравляющего или раздражающего типа, агитационные материалы, горючие смеси. Отдельный интересный вариант- системы РЭБ или какой- либо разведки в дополнению к взрывчатке.  Для этого в принципе можно использовать машины которые давно уже потеряли свою значимость как боевые единицы. Необязательно шасси может быть колёсного или гусеничного типа Вполне может быть это какая-то  практически шнековая система (даже если с фентезийной возможностью откапывания себе небольшой траншеи).  Управление здесь в принципе может быть радио, инерциальное, проводное или их гибрид. Думаю ничего сильно необычного не будет.

Зачем нужны дроны снабжения итак. в принципе, понятно. Очевидно что это должна быть целая система снабжения. То есть не пара моделей машин которые что-то возят,  а целая система. В ней любой груз, доставляемый контейнерами по железнодорожному или морским путям, перегружается на тяжёлой контейнеровоз,  который довезет груз на тактическую глубину. В принципе это может быть обкатано на гражданской логистике.  В тактической глубине контейнеры разбираются с помощью вилочных погрузчиков  на паллеты.  Грузовиками-дронами они в свою очередь и транспортируются в ближний тыл, где с помощью лебёдок или системы быстрого сброса оставляются для дальнейшей расфасовки. Дальнейшая доставка должна быть обеспечена машинами ближайшего тыла. То есть это или какой-то дрон - аналог ЛуАЗ или квадроцикла который может возить буквально  ящики. В отдельных случаях это могут быть какие-либо машины заряжания которые могут забрать свой груз с паллетного уровня  и доставить его до места  встречи с экипажем, которому требуется  данный вид  груза (здесь уже  массовая дронификация может позволить не разгружать грузы в тактической глубине). Это, конечно, океаны топлива, но и наибольшая безопасность и гибкость в снабжении как буквально каждой боевой машины и каждой группы военнослужащих. Конечно глубины снабжения должны задаваться с учетом потребностей частей и соединений в  необходимом снабжении и доступными противнику мерами противодействия.  Для тестирования такой системы можно дронифицировать доставку, например, в отдаленные и труднопроходимые регионы уже на гражданке, в том числе связывая кластеры роботизированных заводов  с уже существующей транспортной системой  и системой складов. Одна часть снабжения- сеть автоматизированных заправочных станций и станций быстрого технического контроля. Другой частью является системой эвакуации машин.  Третья часть - это  по возможности максимально автоматизированное техническое обслуживание и, возможно, ремонт каждого дрона. Система связи скорее спутниковая и максимально надёжная. Безопасность от физической до противодействия спутникам и БПЛА противника. То есть это огромнейший проект по созданию инфраструктуры, сначала в гражданской сфере в промышленных кластерах, а потом и быстро разворачиваемая система ближе к зоне боевых действий. Последнее- не обязательно стационарного типа. Понятно что хранение, учет, погрузка и выгрузка а так и прочие операции с грузами, должны быть максимально  отданы на управление ИИ с необходимым дистанционным контролем, что позволит наладить адекватную работу. Главное- подробная и грамотная проработка данной системы и массовость производства. Да, я опять про кластеры роботизированных заводов (которые должны быть естественным развитием существующего завода и масштабирование далее). Отдельно конечно можно подумать и о специализированном снабжении. Неплохо изменится планирование операций если по запросу может приехать группа дронов с паромным или лодочным снаряжением с глубины 500км например. Про автономные банно - прачечные, хлебпекарни и прочие интересные и армии и МЧС дроны думаю тоже очевидно (только оставьте им охрану).

В принципе,  на основе достаточно небольшой роботизированной платформы (ну с ниву) способного ехать в колоннах машин или  быть ведомым какой-то группой людей можно создать системы поддержки сил на передовой. Например не имеет смысла держать персонал (разве что обслуживающий и командный) в машинах метеорологической, химической и подобной разведки,  связи и транспортных платформах для других дронов, системах рэр и частично рэб, автономных системах охранения, саперных и минирующих (даже и “земледелие”), инженерных (хотя тут возможно интереснее дистанционное управление или работа по заранее заложенным координатам), движущихся ложных мишеней,  медицинской эвакуации. Конечно хотелось бы сказать что будет и автономное оружие (например артиллерия или ПВО, снайперские или противотанковые системы, пусковые установки крылатых ракет и подобное), но всё-таки за оружие должен отвечать человек. В будущем возможно думаю сделать крайне роботизированную систему, (вопрос скорее квалифицированного обслуживания и отказоустойчивости, модернизации), но в ней всё равно должен быть оператор который отвечает за использование. Думаю это изменит некоторые рода войск. Например войска химической защиты: любой мониторинг становится полностью автоматизированным (как самим дроном в колонне машин или мини-дроном выпускаемым с этой платформы для забора материала), использование огнеметных систем отдаются пехоте. А самим химикам остается либо ситуативной контроль заражений (у них уже все есть и добавим роботов), и их нейтрализация (хотя тут тоже возможна автоматизация)  либо точечное использование раздражающих (или ядовитых)  систем вооружения.  А это уже работа ну например отделения в составе дивизии (с приданными им роботами не так и мало по производительности). Но не отдельного рода войск.  И тактика применения может меняться: интересно услышать мнение противника когда из 5 танков 4- ложные (все внешне одинаковы). Или дрон-сапер перед каждым танком. Или в глубоком тылу противника разъезжает дрон- минер (ладно, “земледелие” лучше, это неудачный пример), или система ПВО с охраной.  Организация массовости производства и связь- освещалось. Для модернизации нужна организационная связь боевых офицеров (хм а откуда им взяться в мирное время?) и  конструкторов.

Это конечно стоит денег, но открывает новые интересные технологии которые уже могут быть и принести прибыли для гражданского сектора. Но это очень глобально.

Показать полностью

PlanetRisk пыталась отслеживать передвижения Путина

PlanetRisk пыталась отслеживать передвижения Путина Политика, Android, Мобильные телефоны, Смартфон, iPhone, Apple, Приложение, Информационная безопасность

Американская компания PlanetRisk пыталась следить за передвижениями Владимира Путина через телефоны его окружения, пишет Wired (https://www.wired.com/story/how-pentagon-learned-targeted-ad...). Для этого специалисты использовали данные о рекламе на смартфонах.

Каждого владельца телефона iPhone или Android компания Apple или Google снабдила “анонимным” рекламным идентификатором. Этот номер используется для отслеживания наших реальных перемещений, действий в интернете, установленных приложений и многого другого.

Вот как это работает. Представьте себе женщину по имени Марсела. У нее есть телефон Google Pixel, на которым установлено приложение с прогнозом погоды Weather Channel. Выходя на утреннюю пробежку, она видит пасмурное небо. Тогда Марсела открывает его, чтобы узнать, обещают ли сегодня дождь.

Однако просто нажав на синюю иконку Weather Channel, Марсела запускает целый шквал действий, который в итоге принесет в ее телефон адресную рекламу. Все начинается с так называемой рекламной биржи — по сути, с огромного рынка, где миллиарды мобильных устройств и компьютеров всякий раз уведомляют центральный сервер об открытом рекламном пространстве.

Меньше чем в мгновение ока приложение Weather Channel передает туда целую массу данных, включая IP-адрес телефона Марселы, версию Android, на которой он работает, ее оператора связи, а также целый массив технических данных о том, как телефон настроен, вплоть до разрешения экрана. Но самое ценное в этом — точные GPS-координаты телефона

Спецслужбы других стран тоже имеют доступ к этим данным. Некоторые израильские компании, в том числе, Insanet, Patternz и Rayzone, создали аналогичные VISR программы и продают их агентствам национальной и общественной безопасности по всему миру. Rayzone даже разработала инструмент для внедрения вредоносных программ посредством целевой рекламы, о чем написало издание Haaretz.

Иными словами, все это — отнюдь не абстрактные проблемы, даже если ты обычное частное лицо. Если вы когда-нибудь давали погодному приложению разрешение на определение вашего местонахождения, есть все шансы на то, что точная информация о ваших передвижениях сохраняется в каком-нибудь банке данных, к которому имеют доступ десятки тысяч совершенно незнакомых вам людей. В том числе и сотрудники спецслужб. В том числе зарубежные государства. В том числе частные детективы. И даже пронырливые журналисты.

В результате Путина им отследить не удалось, но некоторые люди из ближнего окружения были отслежены

Показать полностью
Отличная работа, все прочитано!