Nowości w Google Colab. Moc obliczeniowa na raty i GPU Premium

Google Colab znane też jako Colaboratory umożliwia kodowanie w Pythonie za pomocą przeglądarki i testowanie kodu na kartach graficznych sektora profesjonalnego. Teraz poza dotychczasową subskrypcją z dodatkiem Premium pojawiła się dodatkowa opcja zakupu.

Jak podaje portal Techcrunch najnowsza aktualizacja pozwoli na dokupienie dodatkowego czasu obliczeniowego bez konieczności opłacania subskrypcji, co spodoba się ludziom, którzy mieszczą się w darmowym limicie i tylko czasem potrzebowali więcej.

Warto też znaczyć, że według Google’a bezpłatny Colab nie ulegnie zmianom, a jedyną nowością będą pakiety obejmujące 100 jednostek obliczeniowych za 9,99 dolarów lub 500 jednostek za 49,99 dolarów. Po wyczerpaniu pakietu przydział użytkownika spada do darmowego limitu.

Drugą nowością jest dostęp płatnych użytkowników do najnowszych układów graficznych Nvidii z sektora profesjonalnego, a więc Nvidia V100 lub A100, podczas gdy standardem w usłudze są układy T4. Przykładowo ogromne układy A100 (ich powierzchnia to 826 mm²) mają na pokładzie 6912 jednostek CUDA oraz 40 lub 80 GB pamięci graficznej HBM2E. Z kolei V100 o powierzchni 815 mm² mają 5120 rdzeni CUDA i dysponują 16/32 GB pamięci HBM2.

Warto jednak zaznaczyć, że jak podaje Google, uzyskanie określonego przypisania typu układu GPU nie jest gwarantowane i zależy od wielu czynników, w tym dostępności i salda płatnego użytkownika w Colab. Jest rzeczą oczywistą, że karty graficzne premium będą również zużywać jednostki obliczeniowe Colab szybciej niż standardowe GPU.

Podziel się postem:

Najnowsze:

Oprogramowanie

Unia Europejska przejdzie na Linuxa? Powstaje dystrybucja EU OS

Unia Europejska może wkrótce podjąć kroki w kierunku uniezależnienia się od amerykańskiego oprogramowania. Społeczność entuzjastów pod patronatem władz UE pracuje nad projektem EU OS, który ma zastąpić system operacyjny Windows w instytucjach rządowych. Wybór padł na modyfikację dystrybucji Fedora Linux, która zostanie dostosowana do potrzeb urzędników poprzez interfejs przypominający Windows.

Bezpieczeństwo

Przełomowa kwantowa technologia generowania liczb losowych z WAT: Szczegółowa analiza i perspektywy

W dzisiejszym zaawansowanym technologicznie świecie, prawdziwie losowe liczby stanowią fundament wielu kluczowych dziedzin. Od zabezpieczania komunikacji poprzez kryptografię aż po przeprowadzanie złożonych symulacji naukowych i inżynierskich , generowanie nieprzewidywalnych sekwencji danych jest niezbędne. Losowość odgrywa również istotną rolę w grach losowych , w sektorze finansowym , gdzie zapewnia unikalność transakcji, oraz w badaniach statystycznych. W kryptografii, siła klucza szyfrującego jest bezpośrednio związana z jakością i stopniem losowości użytym do jego wygenerowania . Im wyższa entropia źródła losowego, tym trudniejszy do złamania staje się klucz. Prawdziwa losowość jest zatem kluczowym elementem zapewniającym bezpieczeństwo w cyberprzestrzeni, wzmacniając algorytmy szyfrujące i chroniąc integralność przesyłanych oraz przechowywanych danych . Zapotrzebowanie na generatory liczb losowych o wysokiej jakości i nieprzewidywalności stale rośnie, co jest bezpośrednio powiązane z postępem technologicznym i coraz większym znaczeniem bezpieczeństwa informacji. Wraz z dynamicznym przenoszeniem coraz większej liczby aspektów naszego życia do sfery cyfrowej, ilość generowanych i przesyłanych danych nieustannie wzrasta. Ochrona tych danych przed nieautoryzowanym dostępem i manipulacją staje się priorytetem, a prawdziwa losowość jest nieodzownym narzędziem do skutecznego szyfrowania i zabezpieczania przed różnego rodzaju atakami.

Bezpieczeństwo

Prawdopodobnie DeepSeek Zna Twoje Sekrety: Analiza Bezpieczeństwa Danych Treningowych LLM

Prawdopodobnie DeepSeek zna Wasze sekrety oraz klucze API! Takie ostrzeżenie pojawiło się na łamach Sekurak.pl. W dynamicznie rozwijającym się świecie dużych modeli językowych (LLM), gdzie innowacje pojawiają się niemal codziennie, DeepSeek AI szybko zyskał miano znaczącego gracza, budząc zainteresowanie swoimi możliwościami i efektywnością. Jednakże, wraz z postępem technologicznym, pojawiają się również nowe wyzwania w obszarze bezpieczeństwa. Niedawne odkrycie dokonane przez badaczy z Truffle Security rzuca nowe światło na potencjalne zagrożenia związane z danymi treningowymi tych zaawansowanych modeli. Wnikliwa analiza publicznie dostępnego zbioru danych Common Crawl, wykorzystywanego do trenowania LLM, w tym DeepSeek, ujawniła obecność licznych, potencjalnie wciąż aktywnych kluczy API i haseł.

Dodaj komentarz

Twój adres e-mail nie zostanie opublikowany. Wymagane pola są oznaczone *