Иногда что-то супер-мега-секретное вылезает наружу не через слив, а просто потому что кто-то забыл вынуть один файл из билда. Ну забыли и забыли, с кем не бывает.

Именно так всё и произошло на прошлой неделе с DLSS 5 – скандальной штукой от Nvidia. Официального анонса не было, зато была ранняя версия игры NBA 2K27, в которой была незаметная DLL-ка nvngx_dlssnr.dll на 158 мегабайт... и понеслось.

За считанные дни модеры натянули нейросетевой рендер на добрых три десятка игр, от Cyberpunk 2077 до GTA San Andreas, которой уже двадцать лет в обед (хотя ремастеру чуть меньше).

Если вы следили за DLSS 5 с марта, то помните все эти мемы и хейт. Попробуем разобраться, что произошло, как работает технически, что показывают тесты и почему до сих пор спорят о судьбах игровой индустрии. Заодно накидаю картинок и видео, потому что тут тот случай, когда лучше один раз увидеть, чем сто раз прочитать.

Читать далее

Nvidia invests $3.5 billion into Taiwanese chipmaker MediaTek. The deal shows how Nvidia plans to stay essential to AI infrastructure as Big Tech begins to build its own AI chips.

Исследователи из канадского Университета Торонто на прошлой неделе опубликовали научную работу, в которой продемонстрировали новую атаку на видеоускорители NVIDIA. Атака, получившая название GPUThor, относится к классу Rowhammer, то есть использует многократные обращения к ячейкам оперативной памяти с целью повлиять на соседние ячейки. Таким образом можно изменить данные в областях памяти, изначально недоступных потенциальному злоумышленнику. Наиболее актуален такой сценарий атаки в случае совместного доступа к профессиональному видеоускорителю. Именно поэтому в подобных работах традиционно исследуются устройства NVIDIA, в данном случае модели поколения Ampere A4000, A4500, A5000 и A6000.

По сравнению с предыдущими атаками на подобные устройства, продемонстрированными в начале 2026 года, GPUThor обеспечивает изменение данных в целевых ячейках в сотни и даже тысячи раз чаще. Но самое главное — новая атака в некоторых случаях приводит к двойным и тройным бит-флипам, которые не корректируются системой ECC. Это точно позволяет провести атаку типа «отказ в обслуживании» и теоретически создает условия для атаки с повышением привилегий, даже если коррекция ошибок включена.

Читать далее

Графический ускоритель NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition в сравнении с более распространенными H100 интересен прежде всего аппаратной поддержкой NVFP4 — четырехбитного формата весов с двухуровневым масштабированием, представленного в 2025 году. Как переход моделей на NVFP4-квантизацию влияет на производительность? Что и при каких профилях нагрузки с учетом этого перехода окажется предпочтительней — ускоритель нового семейства Blackwell или старый знакомый H100?

Меня зовут Алексей, я инженер по разработке ПО искусственного интеллекта в YADRO. В ходе статьи я получу подробные ответы на эти вопросы, а помогут в этом YADRO G4208P G3 — производительные серверы для задач ИИ, машинного обучения и глубокой аналитики. В один такой сервер я установлю четыре RTX PRO 6000, в другой — восемь H100 NVL. Оценивать буду на моделях различного размера и архитектуры: Qwen3.6-27B (dense), Qwen3.6-35B-A3B (MoE) в форматах FP8 и NVFP4, а также DeepSeek-V4-Flash в форматах Mixed FP4 и NVFP4. Использую vLLM в сценариях offline и server — vLLM 0.23.0 для Qwen, vLLM 0.26 для DeepSeek-V4-Flash — а также Docker-image на основе nvidia/cuda:13.2.0-cudnndevel-ubuntu22.04.

Читать далее

Вчера произошло интересное событие. В сеть утекла ранняя версия DLLS 5, технологии, которая при помощи искусственного интеллекта улучшает (кто-то скажет ухудшает) графику в играх.

Я знаю, что это очень узкая тема, относительно редко обсуждаемая на Хабре, но на нее можно взглянуть шире. Изначальная реакция на DLSS 5 и то, что произошло вчера, многое говорят о том, как мы относимся к нейросетям -- да и вообще к любой новой технологии.

Читать далее