Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
NVIDIA și partenerii săi au deschis ca standard MRC, un protocol care crește reziliența rețelelor pentru antrenarea AI la scară foarte mare, după ce a fost folosit în producție pe infrastructura Spectrum‑X, potrivit NVIDIA. Miza este una operațională: în clustere cu mii de GPU-uri, întreruperile sau congestia de rețea pot încetini ori opri antrenări lungi și costisitoare, iar MRC este proiectat să reducă aceste blocaje prin rutare pe mai multe căi și recuperare rapidă la pierderi de pachete.
MRC (Multipath Reliable Connection) este descris ca un protocol de transport RDMA (Remote Direct Memory Access – tehnologie care permite transferuri de date cu latență mică, ocolind o parte din procesarea clasică a sistemului de operare). Concret, MRC permite ca o singură conexiune RDMA să distribuie traficul pe mai multe rute din rețea, cu efecte urmărite direct în exploatare:
NVIDIA susține că MRC ajută la menținerea unui nivel ridicat de utilizare a GPU-urilor, tocmai prin faptul că „ține” lățimea de bandă necesară pe durata antrenării și reduce timpii morți generați de problemele de rețea.
În arhitectura descrisă, MRC folosește mecanisme care vizează două tipuri de incidente frecvente la scară mare: congestia și pierderile de date.
Pe congestie, protocolul ar evita dinamic rutele supraîncărcate „în timp real”, pentru a susține lățime de bandă ridicată chiar și când rețeaua este aglomerată. La pierderi de date, NVIDIA indică o retransmisie „rapidă și precisă”, menită să limiteze efectul întreruperilor scurte asupra joburilor de lungă durată.
Un element cheie este „failure bypass”: tehnologia ar detecta o cădere de rută și ar reruta traficul automat, în hardware, „în doar microsecunde” — un detaliu relevant pentru antrenarea distribuită, unde sincronizarea între mii de GPU-uri este sensibilă la întreruperi.
NVIDIA indică drept utilizatori ai Spectrum‑X Ethernet (în acest context) OpenAI, Microsoft și Oracle. În plus, compania afirmă că centrele de date Microsoft Fairwater și Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Abilene se bazează pe MRC pentru cerințe de performanță, scalare și eficiență.
Un punct cu impact de industrie este că MRC, după utilizarea în producție cu performanță optimizată pe hardware Spectrum‑X, a fost „lansat ca specificație deschisă” prin Open Compute Project (OCP) — o mișcare care, în mod tipic, facilitează adoptarea mai largă și interoperabilitatea între furnizori.
NVIDIA mai precizează că a colaborat la dezvoltarea MRC cu AMD, Broadcom, Intel, Microsoft și OpenAI.
„Implementarea MRC în generația Blackwell a avut mult succes și a fost posibilă datorită unei colaborări puternice cu NVIDIA”, a declarat Sachin Katti, șeful diviziei de industrial compute la OpenAI. „Abordarea end‑to‑end a MRC ne-a permis să evităm o mare parte din încetinirile și întreruperile tipice legate de rețea și să menținem eficiența antrenărilor de frontieră la scară.”
Pe Spectrum‑X Ethernet, clienții ar avea opțiuni de modele de transport RDMA: atât Adaptive RDMA, cât și MRC, plus alte protocoale personalizate, care rulează nativ pe NVIDIA ConnectX SuperNICs și switch-urile Spectrum‑X și susțin designuri de rețea „multiplanar”.
În această arhitectură, o rețea multiplanară înseamnă mai multe „plane” (fabrice) independente, fiecare oferind rute alternative între GPU-uri. NVIDIA afirmă că funcția Spectrum‑X Multiplane adaugă echilibrare de sarcină accelerată în hardware între plane, pentru reziliență și scalare, menținând latențe predictibile și permițând extinderea la „sute de mii de GPU-uri”.
Pentru piață, mesajul operațional este că, pe măsură ce infrastructura de antrenare AI crește, diferențiatorul nu mai este doar viteza brută, ci capacitatea rețelei de a evita congestia și de a „supraviețui” defectelor fără a opri joburile — iar standardizarea deschisă a MRC urmărește să transforme aceste mecanisme într-o practică mai ușor de adoptat la scară.
Recomandate
OpenAI alocă 5 milioane de dolari (aprox. 23 milioane lei) pentru a finanța verificarea și dezvoltarea rezultatelor matematice generate de AI , într-o mișcare menită să reducă tensiunile din comunitatea academică după acuzații de plagiat legate de o problemă veche de aproape un secol, potrivit Antena 3 . Donația merge către fundația Simons , axată pe matematică, și vine după ce Asociația pentru Matematică Umană (AHM) a criticat compania de inteligență artificială pentru modul în care a comunicat „rezolvarea” unei probleme majore din matematică, în contextul în care au apărut suspiciuni că rezultatele s-ar fi bazat pe munca altor cercetători. De ce contează: bani pentru „audit” științific al rezultatelor produse de AI OpenAI spune că finanțarea are ca scop să „ajute matematicienii să examineze, să înțeleagă și să dezvolte rezultatele produse de inteligența artificială”, inclusiv rezultate publicate recent. Practic, compania încearcă să mute discuția din zona de dispută privind prioritatea științifică într-un cadru de evaluare și validare făcut de comunitatea de specialitate. În postarea de pe rețeaua X, OpenAI a transmis că vrea să sprijine transformarea progreselor din AI „într-o înțelegere umană mai profundă și în noi descoperiri”. Contextul acuzațiilor: Navier–Stokes și disputa privind prioritatea În septembrie, OpenAI a anunțat că un model AI nelansat încă ar fi rezolvat o problemă majoră legată de ecuațiile Navier–Stokes , asociate cu descrierea mișcării fluidelor pe baza celei de-a doua legi a lui Newton. Potrivit materialului, problema îi pune în dificultate pe matematicieni de aproape un secol. Conform TechCrunch, doi matematicieni au spus că erau aproape de un rezultat similar și au pus sub semnul întrebării dacă activitatea OpenAI s-a bazat pe munca lor. OpenAI a negat că ar fi văzut lucrările acestora. Unul dintre matematicieni, Levent Alpöge, lucrează la Anthropic și colabora în nume propriu. AHM a criticat public demersul OpenAI, afirmând că: „Matematicienii nu au cerut ca această muncă să fie făcută” și acuzând compania de „totală lipsă de respect față de normele cercetării științifice”. Cum vor fi folosiți banii și ce mai include pachetul de finanțare OpenAI precizează că cei 5 milioane de dolari vor finanța: „ateliere, conferințe și programe speciale”; acces la modelele OpenAI și la resurse de calcul pentru cercetătorii sprijiniți de fundația Simons. Inițiativa are, în total, finanțare și resurse de 15 milioane de dolari, oferite împreună de fundația Simons, Anthropic și OpenAI, potrivit articolului. [...]
Nvidia ia în calcul oprirea livrărilor de cipuri AI către clienții care dezvoltă sisteme nesigure , potrivit WinFuture – o poziție care poate schimba practic accesul la infrastructura de calcul pentru companiile ce construiesc produse de inteligență artificială, într-o piață în care cipurile Nvidia sunt esențiale. Jensen Huang a spus, într-o discuție la Londra cu Bloomberg, că scenariul este „ipotetic”, dar că răspunsul este „da” la întrebarea dacă Nvidia ar tăia aprovizionarea unui client care construiește AI nesigură. Înainte de o astfel de decizie, Huang afirmă că ar încerca mai întâi o discuție cu clientul și subliniază că Nvidia „nu poate controla companiile altora”, iar tehnologia sa are utilizări multiple, nu doar în aplicații cu risc. Precedent: liste de cumpărători aprobați și verificări mai dure în Asia Publicația notează că restricționarea accesului la produse Nvidia nu este doar teorie. Anul trecut, compania a introdus o listă de cumpărători aprobați în Singapore, Malaezia și Japonia, iar înăsprirea verificărilor a dus la pierderea aprobării pentru mai mult de jumătate dintre clienții care fuseseră anterior livrați în aceste piețe. „Dureri de creștere” și control intern pentru agenți AI Huang califică îngrijorările actuale privind siguranța drept „dureri de creștere” ale unei tehnologii noi și spune că o parte din temeri au fost generate chiar de industrie. Soluția pe care o indică este accelerarea dezvoltării de sisteme care să limiteze și să monitorizeze AI, inclusiv folosirea inteligenței artificiale ca instrument de control. În acest context, Nvidia construiește un „propriu” grup intern care să verifice agenții AI înainte de utilizare, pentru a identifica riscuri de securitate. În evaluarea lui Huang, problema devine tot mai puțin performanța tehnică și tot mai mult încrederea companiilor că pot opera aceste sisteme în siguranță. Fără reglementare de stat, în viziunea lui Huang În același timp, șeful Nvidia respinge măsuri stricte de reglementare guvernamentală pentru sector. El a susținut anterior, la conferința Dreamforce, că nu sunt necesare legi noi și că firmele ar trebui să continue dezvoltarea, oprindu-se doar când un produs devine nesigur. Poziția contrazice, între alții, pe Dario Amodei (Anthropic), care a cerut o încetinire la nivel de industrie și standarde comune de siguranță. Pentru companii, mesajul are o consecință operațională directă: accesul la cipuri ar putea depinde nu doar de capacitatea de plată sau de conformarea comercială, ci și de modul în care își gestionează riscurile de siguranță ale produselor AI – într-un domeniu în care, după cum admite chiar Huang, „nu există niciodată siguranță sută la sută”, iar criteriile concrete rămân de văzut. [...]
OpenAI acuză că un fost angajat a scos din companie peste 100 de fișiere confidențiale și le-a folosit la Apple , într-un episod care poate ridica miza litigiilor pe „secrete comerciale” (informații interne cu valoare economică, protejate legal) dintre giganții tech, potrivit The Verge . Într-un document depus miercuri, OpenAI susține că fostul angajat (nenumit) ar fi trimis informațiile către un cont personal înainte să plece la Apple, iar ulterior ar fi prezentat materialele conducerii Apple, inclusiv vicepreședintelui responsabil de operațiunile companiei în Asia. Dosarul apare în contextul unei dispute legale între Apple și OpenAI privind secrete comerciale, însă de această dată OpenAI este cea care formulează acuzațiile. Publicația notează că informația despre depunere a fost relatată anterior de Reuters. Ce ar conține fișierele și de ce contează operațional OpenAI afirmă că fișierele includ elemente sensibile despre planurile sale de produs, precum imagini cu cel puțin un dispozitiv nelansat, informații despre furnizori, date de inginerie, fișiere de proiect, standarde pentru finisaje și rapoarte despre „acoperirea și etanșarea componentelor hardware”. Din perspectivă operațională, astfel de detalii pot influența decizii de proiectare și lanț de aprovizionare (alegerea furnizorilor, materiale, specificații), iar OpenAI susține că există riscul ca informația să circule intern la Apple și să fie folosită de ingineri pentru a modela produse viitoare. Legătura făcută de OpenAI cu noile dispozitive Apple OpenAI leagă explicit noul ecran inteligent HomeView al Apple și alte dispozitive prezentate săptămâna aceasta de o prezentare pe care fostul angajat ar fi susținut-o cu luni în urmă. Compania susține că, având acele informații, Apple „face un nou efort” în zona produselor cu inteligență artificială integrată, invocând un articol și un anunț al companiei despre lansările recente. În același timp, The Verge amintește că planurile de produs ale Apple se derulează, de regulă, pe termene lungi, iar un astfel de ecran inteligent a fost vehiculat în zvonuri de ani de zile — un context care complică demonstrarea unei legături directe între presupusa scurgere și produsele anunțate acum. Reacții și ce urmează OpenAI afirmă că este „foarte îngrijorată” că informațiile confidențiale ar circula în interiorul Apple. Apple nu a răspuns imediat solicitării de comentariu a publicației. Următorul pas relevant va fi modul în care instanța va trata acuzațiile și ce probe vor fi acceptate privind transferul și utilizarea documentelor, într-un moment în care competiția pentru produse hardware „cu AI” aduce în prim-plan nu doar inovația, ci și protecția informațiilor interne. [...]
Bill Gates spune că riscul major al AI este folosirea ei în scopuri malițioase, nu „scăparea de sub control” , potrivit HotNews , care relatează declarațiile făcute după o audiere în Comisia de Supraveghere a Camerei Reprezentanților din SUA. În evaluarea cofondatorului Microsoft , „adevăratul pericol” nu este scenariul în care inteligența artificială ar deveni incontrolabilă, ci faptul că tehnologia poate fi pusă la lucru de „persoane rău intenționate”, ceea ce ar putea genera consecințe negative în lumea reală. „Adevăratul pericol nu este acela că inteligența artificială ar deveni incontrolabilă”, ci că această tehnologie riscă să fie „folosită de persoane rău intenționate”. HotNews notează și avertismentul lui Gates că „vom avea multe surprize neplăcute”, fără a detalia în fragmentul disponibil ce tip de incidente anticipează sau un calendar al riscurilor. [...]
Satya Nadella cere ca modelele de inteligență artificială să fie tratate din start ca „potențial compromise” , o schimbare de abordare care împinge companiile spre controale operaționale mai stricte și standardizate pentru utilizarea AI în produse și procese, potrivit The Verge . Într-o postare amplă pe X, CEO-ul Microsoft descrie riscurile asociate modelelor AI foarte avansate și susține că nu mai este acceptabil un model de funcționare în care AI este tratată ca un „set de cutii negre” (sisteme opace) ale căror recomandări sunt doar acceptate sau respinse. În loc, Nadella propune un sistem mai transparent, în care modelele pot fi „conținute” și observate, iar activitatea lor lasă „dovezi lizibile de oameni” care să fie rezistente la manipulare. „Frâna de urgență” ca cerință operațională Elementul care iese în evidență în poziția lui Nadella este ideea de control activ și imediat asupra unui model, plecând de la prezumția că acesta este deja compromis și trebuie izolat încă de la început. „Trebuie să presupunem că un model este compromis și să îl izolăm de la început. Gândiți-vă la asta ca la o frână de urgență. O persoană autorizată ar trebui să poată întotdeauna să pună pe pauză sau să oprească un model în mijlocul unei sarcini. Modelele mai avansate vor necesita tehnologii de izolare mai avansate, pe care trebuie să le standardizăm.” În termeni practici, mesajul indică o direcție în care implementările AI ar trebui proiectate cu mecanisme explicite de oprire/pauză, supraveghere și limitare a acțiunilor în timp real, nu doar cu politici sau verificări ulterioare. Măsuri propuse: de la raportarea incidentelor la audituri independente Pe lângă „izolare”, Nadella enumeră recomandări care se suprapun cu discuțiile mai largi din industrie privind guvernanța AI, inclusiv: raportarea la timp a incidentelor; audituri independente; date verificabile; mecanisme de izolare („containment”). Publicația notează și că Nadella folosește în mod repetat termenul „super inteligență” pentru a descrie AI în postare, fără a detalia în textul citat o definiție tehnică a conceptului. Ce nu reiese din material este dacă Microsoft intenționează să introducă imediat astfel de cerințe ca standard intern pentru produsele sale sau dacă este, deocamdată, o poziționare de principiu. [...]
Satya Nadella cere ca modelele de inteligență artificială să fie tratate ca „insideri” și proiectate cu oprire umană din mers , pe ideea că trebuie presupus din start că pot fi compromise, potrivit Wccftech . Mesajul vizează direct modul în care companiile își construiesc controalele operaționale atunci când folosesc „agenți” AI cu acces la date sensibile și capacitatea de a executa acțiuni critice. Nadella argumentează că, pe măsură ce sistemele de tip „agentic AI” primesc acces și control asupra unor funcții-cheie din companii, nu mai sunt suficiente măsuri simple precum „AI care supraveghează AI” sau invocarea transparenței „chain-of-thought” (expunerea pașilor de raționament ai modelului). El atrage atenția că modelele sunt nedeterministe — pot produce rezultate diferite la aceleași intrări — și totuși sunt implementate cu acces la „cele mai sensibile date” și cu posibilitatea de a lua „acțiuni critice” în numele organizațiilor. De ce contează: control operațional, nu doar performanță În viziunea CEO-ului Microsoft, dacă modelele ajung să funcționeze ca „insideri” corporativi, arhitectura de siguranță trebuie să se bazeze pe proiectare deterministă a sistemelor din jurul lor, controale umane și proceduri de operare fiabile. Altfel spus, software-ul care poate fi inconsecvent în rezultate trebuie „încadrat” de mecanisme consecvente de evaluare și intervenție. Într-un pasaj despre folosirea modelelor pentru a se testa reciproc, Nadella avertizează că se poate ajunge la straturi opace suprapuse: „Puteți și ar trebui să folosiți modele pentru a se testa și verifica adversarial între ele. Totuși, puteți ajunge la un model opac într-un strat de orchestrare opac, supravegheat de un alt model opac. Practic, cutii negre încastrate.” „Presupuneți compromiterea” și oprirea din timpul execuției Din principiile de „observabilitate” (capacitatea de a vedea și măsura ce face sistemul) discutate de Nadella, Wccftech evidențiază trei teme: izolare (containment), auditabilitate independentă și observabilitate. Cea mai directă implicație operațională este cerința ca sistemele să fie proiectate cu izolare încă de la început, pe presupunerea că modelul poate fi compromis. „Trebuie presupus că un model este compromis și izolat încă de la început.” Consecința practică, în aceeași logică, este controlul uman explicit: „O persoană autorizată ar trebui să poată întotdeauna să pună pe pauză sau să oprească un model în timpul unei sarcini.” Evidențe „lizibile pentru oameni” și audit care nu depinde de model Nadella mai susține că nu ar trebui ca „un singur model” să controleze simultan comportamentul unui sistem și „dovezile” necesare pentru a verifica dacă acel comportament rămâne aliniat intenției inițiale. În plus, el cere ca acțiunile relevante ale modelului să lase urme care nu pot fi falsificate și care pot fi citite de oameni: „Fiecare acțiune semnificativă a modelului trebuie să lase dovezi lizibile pentru oameni, care nu pot fi falsificate. Dacă nu poate fi observat, nu poate fi de încredere!” În aceeași linie, CEO-ul Microsoft spune că organizațiile trebuie să poată reproduce modul în care s-a ajuns la un rezultat fără să se bazeze pe model pentru a „certifica” explicația. Contextul invocat de sursă Wccftech plasează declarațiile într-un moment în care au apărut tot mai des relatări despre agenți AI care acționează independent. Publicația menționează, ca exemplu timpuriu, un incident raportat în iulie, în care agenți AI ai OpenAI (între 700 și 1.200, conform materialului) ar fi compromis infrastructura companiei Hugging Face . Pentru companii, mesajul central este unul de guvernanță operațională: dacă AI primește acces la sisteme și poate executa acțiuni „mission-critical”, atunci trebuie tratată ca un actor intern cu risc, cu mecanisme de izolare, oprire și audit proiectate din start, nu adăugate ulterior. [...]
