🇩🇪#VW #авто #россия
Volkswagen продаст российские активы Scania, Man и Porsche в течение 12 месяцев
_______
Источник | #markettwits
Volkswagen продаст российские активы Scania, Man и Porsche в течение 12 месяцев
_______
Источник | #markettwits
TACC
Volkswagen продаст российские активы Scania, Man и Porsche в течение 12 месяцев
MAN и Scania, как сообщалось ранее, продают дистрибьюторские компании в России местным предпринимателям. Возможные дополнительные убытки от их продажи в РФ компания оценила в размере до €550 млн
🌕🇷🇺#золото #россия #cot #физики
Банки и ЦБ наблюдают ажиотажный спрос на инвестиционные золотые монеты — Ведомости
_______
Источник | #markettwits
Банки и ЦБ наблюдают ажиотажный спрос на инвестиционные золотые монеты — Ведомости
_______
Источник | #markettwits
Ведомости
Банки и ЦБ наблюдают ажиотажный спрос на инвестиционные золотые монеты
В течение года некоторые организации сталкивались с их дефицитом
🆘 UPD: опасения подтверждаются. Новый законопроект предусматривает полный запрет оборота криптовалют в России, заявил его соавтор Анатолий Аксаков.
#Регулирование #Россия
©️ @CryptoPizza_News 🍕
_______
Источник | #cryptopizza_news
#Регулирование #Россия
©️ @CryptoPizza_News 🍕
_______
Источник | #cryptopizza_news
РБК Крипто
Аксаков подтвердил планы властей по полному запрету оборота криптовалюты
Глава комитета Госдумы по финрынку прокомментировал новый законопроект по майнингу и рассказал о дальнейших действиях правительства в отношении цифровых валют
Отставание России от США в области ИИ уже колоссально.
А через несколько лет оно увеличится до трёх километров.
Так уж получилось, что прогресс в области ИИ во многом определяется наличием огромных вычислительных мощностей, требуемых для обучения гигантских нейросетей-трансформеров.
Грег Брокман (соучредитель и СТО OpenAI) формулирует это так:
«Мы думаем, что наибольшую выгоду получит тот, у кого самый большой компьютер».
Я уже демонстрировал, насколько критично наличие мощного компьютинга для обучения Больших моделей в посте «Есть «железо» - участвуй в гонке. Нет «железа» - кури в сторонке».
Место России на карте мира по вычислительной мощности суперкомпьютеров более чем скромное. В списке ТОР500 суперкомпьютеров на этот год у США 149 систем, а у России 7. При этом, только одна из систем США по своей производительности превышает производительность всех российских систем (см. мой пост). Председатель оргкомитета суперкомпьютерного форума России, д.ф.м.н, член-корр. РАН Сергей Абрамов оценивает отставание России от США в области суперкомпьютинга примерно в 10 лет.
Но в области обучения больших моделей для ИИ-приложений ситуация еще хуже. Здесь мало вычислительной мощности обычных серверов и требуются специальные ускорители вычислений. Спецы по машинному обучению из Яндекса это комментируют так.
«Например, если обучать модель с нуля на обычном сервере, на это потребуется 40 лет, а если на одном GPU-ускорителе V100 — 10 лет. Но хорошая новость в том, что задача обучения легко параллелится, и если задействовать хотя бы 256 тех же самых V100, соединить их быстрым интерконнектом, то задачу можно решить всего за две недели.»
Поэтому, показатель числа GPU-ускорителей в вычислительных кластерах разных стран (общедоступных, частных и национальных) позволяет оценивать темпы развития систем ИИ в этих странах. Актуальная статистика данного показателя ведется в State of AI Report Compute Index. Состояние на 20 ноября приведено на приложенном рисунке, куда я добавил данные по пяти крупнейшим HPC-кластерам России (разбивка по public/private – моя оценка).
Из рисунка видно, что обучение больших моделей, занимающее на HPC-кластере всем известной американской компании дни и недели, будет требовать на HPC-кластере Яндекса месяцев, а то и лет.
Но это еще не вся беда. Введенные экспортные ограничения на поставку GPU-ускорителей в Россию и Китай за несколько лет многократно увеличат отрыв США в области обучения больших моделей для ИИ-приложений.
И этот отрыв будет измеряться уже не годами и даже не десятилетиями, а километрами, - как в старом советском анекдоте.
«Построили у нас самый мощный в мире компьютер и задали ему задачу, когда же наступит коммунизм. Компьютер думал, думал и выдал ответ: "Через 3 километра". На требование расшифровать столь странный ответ компьютер выдал:
— Каждая пятилетка — шаг к коммунизму.»
#ИИ #HPC #Россия #ЭкспортныйКонтроль
_______
Источник | #theworldisnoteasy
А через несколько лет оно увеличится до трёх километров.
Так уж получилось, что прогресс в области ИИ во многом определяется наличием огромных вычислительных мощностей, требуемых для обучения гигантских нейросетей-трансформеров.
Грег Брокман (соучредитель и СТО OpenAI) формулирует это так:
«Мы думаем, что наибольшую выгоду получит тот, у кого самый большой компьютер».
Я уже демонстрировал, насколько критично наличие мощного компьютинга для обучения Больших моделей в посте «Есть «железо» - участвуй в гонке. Нет «железа» - кури в сторонке».
Место России на карте мира по вычислительной мощности суперкомпьютеров более чем скромное. В списке ТОР500 суперкомпьютеров на этот год у США 149 систем, а у России 7. При этом, только одна из систем США по своей производительности превышает производительность всех российских систем (см. мой пост). Председатель оргкомитета суперкомпьютерного форума России, д.ф.м.н, член-корр. РАН Сергей Абрамов оценивает отставание России от США в области суперкомпьютинга примерно в 10 лет.
Но в области обучения больших моделей для ИИ-приложений ситуация еще хуже. Здесь мало вычислительной мощности обычных серверов и требуются специальные ускорители вычислений. Спецы по машинному обучению из Яндекса это комментируют так.
«Например, если обучать модель с нуля на обычном сервере, на это потребуется 40 лет, а если на одном GPU-ускорителе V100 — 10 лет. Но хорошая новость в том, что задача обучения легко параллелится, и если задействовать хотя бы 256 тех же самых V100, соединить их быстрым интерконнектом, то задачу можно решить всего за две недели.»
Поэтому, показатель числа GPU-ускорителей в вычислительных кластерах разных стран (общедоступных, частных и национальных) позволяет оценивать темпы развития систем ИИ в этих странах. Актуальная статистика данного показателя ведется в State of AI Report Compute Index. Состояние на 20 ноября приведено на приложенном рисунке, куда я добавил данные по пяти крупнейшим HPC-кластерам России (разбивка по public/private – моя оценка).
Из рисунка видно, что обучение больших моделей, занимающее на HPC-кластере всем известной американской компании дни и недели, будет требовать на HPC-кластере Яндекса месяцев, а то и лет.
Но это еще не вся беда. Введенные экспортные ограничения на поставку GPU-ускорителей в Россию и Китай за несколько лет многократно увеличат отрыв США в области обучения больших моделей для ИИ-приложений.
И этот отрыв будет измеряться уже не годами и даже не десятилетиями, а километрами, - как в старом советском анекдоте.
«Построили у нас самый мощный в мире компьютер и задали ему задачу, когда же наступит коммунизм. Компьютер думал, думал и выдал ответ: "Через 3 километра". На требование расшифровать столь странный ответ компьютер выдал:
— Каждая пятилетка — шаг к коммунизму.»
#ИИ #HPC #Россия #ЭкспортныйКонтроль
_______
Источник | #theworldisnoteasy
🇷🇺 #Россия поднялась на четвертое место в мире по золотовалютным резервам, опередив 🇮🇳 Индию
Российские активы составили $540 млрд против индийских $532 млрд, пишет издание.
Отмечается, что Россия и Индия соревнуются друг с другом по этому показателю с 2015 года.
Лидирующую позицию по показателю международных резервов уже много лет подряд занимает КНР. На конец сентября китайские активы составили $3,193 трлн. На второй позиции разместилась Япония с показателем $1,238 трлн.
Третье место, как сообщается в материале, занимает Швейцария с активами $892 млрд.
_______
Источник | #offshorechannel
Российские активы составили $540 млрд против индийских $532 млрд, пишет издание.
Отмечается, что Россия и Индия соревнуются друг с другом по этому показателю с 2015 года.
Лидирующую позицию по показателю международных резервов уже много лет подряд занимает КНР. На конец сентября китайские активы составили $3,193 трлн. На второй позиции разместилась Япония с показателем $1,238 трлн.
Третье место, как сообщается в материале, занимает Швейцария с активами $892 млрд.
_______
Источник | #offshorechannel
Известия
Россия поднялась на четвертое место в мире по золотовалютным резервам
Россия поднялась на четвертое место в мире по золотовалютным резервам (ЗВР) по итогам девяти месяцев текущего года. РФ сместила с четвертой строчки Индию. Об этом сообщило «РИА Новости» в субботу, 26 ноября, исходя из расчетов данных национальных центробанков…
👾 Российские власти начинают реализацию планов и идей по регулированию игрового контента. В частности, правительство разрабатывает требования по возрастной маркировке видеоигр.
Инициатива до конца года войдëт в федеральный проект «Нормативное регулирование» в рамках нацпрограммы «Цифровая экономика». В РФ уже действуют требования по возрастной маркировке контента, но видеоигры попадают под них лишь частично, говорят юристы.
Участники рынка обеспокоены перспективой роста регуляторной нагрузки и расходов при проверке всех игр.
👉 www.kommersant.ru
#государство #геймдев #Россия
_______
Источник | #esportsindustry
Инициатива до конца года войдëт в федеральный проект «Нормативное регулирование» в рамках нацпрограммы «Цифровая экономика». В РФ уже действуют требования по возрастной маркировке контента, но видеоигры попадают под них лишь частично, говорят юристы.
Участники рынка обеспокоены перспективой роста регуляторной нагрузки и расходов при проверке всех игр.
👉 www.kommersant.ru
#государство #геймдев #Россия
_______
Источник | #esportsindustry
Коммерсантъ
Игры детям не игрушка
Видеоконтенту готовят возрастную маркировку