Тендеры АО «Транспортно-Пересадочный Узел «Технопарк» (Специализированный Застройщик)» на Контур.Закупки
Аренда земельного участка площадью 4 796 кв.м. с кадастровым номером 77:05:0002008:1078 по адресу: г. Москва, проспект Андропова вл. 9/2
ЗАО «Транспортно-Пересадочный Узел «Технопарк»
223-ФЗ, Закупка у единственного поставщика (исполнителя, подрядчика) № ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ от 31.01.2020
54 005 271,28
Перейти на ЭТП░░░░░
Участники и результаты
Аренда земельного участка площадью 21 664 кв.
ЗАО «Транспортно-Пересадочный Узел «Технопарк»
223-ФЗ, Закупка у единственного поставщика (исполнителя, подрядчика) № ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ от 22.01.2020
1 038 586 579,56
Перейти на ЭТП░░░░░
Участники и результаты
Услуги по ведению бухгалтерского и налогового учета, услуги по расчету и учету оплаты труда сотрудников Заказчика, услуги по подготовке бухгалтерской и налоговой отчетности, дополнительные услуги (формирование статистической отчетности, сверка ..
ЗАО «Транспортно-Пересадочный Узел «Технопарк»
223-ФЗ, Закупка у единственного поставщика (исполнителя, подрядчика) № ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ от 29.10.2019
297 000,00
Перейти на ЭТП░░░░░
Участники и результаты
×
Бесплатный период истек
Избранное, цветные метки и изменения в избранных закупках
доступны на тарифах Стандарт и Эксперт.
Выбрать тариф Закрыть
АО ТПУ «ТЕХНОПАРК» (СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫЙ ЗАСТРОЙЩИК), г. Москва, ИНН 7701387366, контакты, реквизиты, финансовая отчётность и выписка из ЕГРЮЛ
+7 495 225-19-40
+7 495 739-64-24
agolm@regionsgroup.
ru
[email protected]
[email protected]
[email protected]
[email protected]
[email protected]
Контактная информация неактуальна?
РедактироватьЮридический адрес
115432, г. Москва, пр-кт Андропова, д. 1, этаж 4, помещение 3Е-20
Показать на карте| ОГРН | 1147746148241 |
| ИНН | 7701387366 |
| КПП | 772501001 |
| ОКПО | 29013905 |
| Код ОКОГУ | 4210014 Организации, учрежденные юридическими лицами или гражданами, или юридическими лицами и гражданами совместно |
| Код ОКОПФ | 12267 Непубличные акционерные общества |
| Код ОКФС | 16 Частная собственность |
| Код ОКАТО | 45296573000 Нагатинский затон |
| Код ОКТМО | 45919000000 муниципальный округ Нагатинский затон |
Регистрация в ФНС
Регистрационный номер 1147746148241 от 19 февраля 2014 года
Межрайонная инспекция Федеральной налоговой службы №46 по г.
Москве
Регистрация в ПФР
Регистрационный номер 087613016697 от 19 ноября 2020 года
Отделение Фонда пенсионного и социального страхования Российской Федерации по г. Москве и Московской области
Регистрация в ФСС
Регистрационный номер 772706898777271 от 20 февраля 2014 года
Отделение Фонда пенсионного и социального страхования Российской Федерации по г. Москве и Московской области
ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ «РЕГИОНЫ-ЮГ» с 20.05.2022 | 100% |
| 71.12.2 | Деятельность заказчика-застройщика, генерального подрядчикаОСНОВНОЙ |
| 43.99 | Работы строительные специализированные прочие, не включенные в другие группировки |
| 43.31 | Производство штукатурных работ |
| 71.12.45 | Создание геодезической, нивелирной, гравиметрической сетей |
43.(25).jpg) 12.3 | Производство земляных работ |
| 71.11.1 | Деятельность в области архитектуры, связанная с созданием архитектурного объекта |
| 68.31 | Деятельность агентств недвижимости за вознаграждение или на договорной основе |
| 43.12.1 | Расчистка территории строительной площадки |
Финансовая отчётность АО ТПУ «ТЕХНОПАРК» (СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫЙ ЗАСТРОЙЩИК) согласно данным ФНС и Росстата за 2014–2022 годы
Финансовые результаты за 2022 год
| Выручка | Чистая прибыль | Капитал |
|---|---|---|
— | -465,6 млн ₽ 229% | -613,1 млн ₽ 316% |
Показатели финансового состояния за 2022 год
- Коэффициент автономии (финансовой независимости)
-0.
- Коэффициент обеспеченности собственными оборотными средствами -0.28
- Коэффициент покрытия инвестиций 0.95
- Коэффициент текущей ликвидности
16. 32
- Коэффициент быстрой ликвидности 1.85
(623).png)
32- Рентабельность продаж —
- Рентабельность активов
-6. 8%
- Рентабельность собственного капитала 75.9%
8%Уплаченные АО ТПУ «ТЕХНОПАРК» (СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫЙ ЗАСТРОЙЩИК) – ИНН 7701387366 – налоги и сборы за 2021 год
| Страховые взносы на обязательное медицинское страхование работающего населения, зачисляемые в бюджет Федерального фонда обязательного медицинского страхования | 1,6 млн ₽ |
| Страховые и другие взносы на обязательное пенсионное страхование, зачисляемые в Пенсионный фонд Российской Федерации | 6,4 млн ₽ |
| Страховые взносы на обязательное социальное страхование на случай временной нетрудоспособности и в связи с материнством | 704,1 тыс. |
| Налог на добавленную стоимость | 97,1 тыс. ₽ |
| Итого | 8,8 млн ₽ |
Согласно данным ФНС, среднесписочная численность работников за 2022 год составляет
23 человека
| 2022 г. | 23 человека | 316,1 тыс. ₽ |
| 2021 г. | 23 человека | 111,1 тыс. ₽ |
| 2020 г. | 1 человек | 85,8 тыс. ₽ |
Значения рассчитаны автоматически по финансовым показателям оплаты труда, сведениям о взносах в фонд обязательного медицинского страхования и среднесписочной численности АО ТПУ «ТЕХНОПАРК» (СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫЙ ЗАСТРОЙЩИК), эта информация может быть неточной
Руководитель АО ТПУ «ТЕХНОПАРК» (СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫЙ ЗАСТРОЙЩИК) также является руководителем или учредителем 3 других организаций
| АО «РЕГИОНЫ-ДЕВЕЛОПМЕНТ» 115432, г. Москва, пр-кт Андропова, д. 1, этаж 4, помещ. (18).jpg) 36Деятельность агентств недвижимости за вознаграждение или на договорной основе Гольм Александр Александрович |
| ООО «РЕГИОНЫ-ЮГ» 115432, г. Москва, пр-кт Андропова, д. 1, этаж 2, помещ. 129 Управление недвижимым имуществом за вознаграждение или на договорной основе Гольм Александр Александрович |
| ЗАО «АЛМЕТ ЭНД ВУД КО» 141014, Московская область, г. Мытищи, Осташковское шоссе, д. 1 б, корп. 10 Оптовая торговля прочими пищевыми продуктами, не включенными в другие группировки Гольм Александр Александрович |
Компания АО ТПУ «ТЕХНОПАРК» (СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫЙ ЗАСТРОЙЩИК) опубликовала 5 сообщений и является участником 3 сообщений на Федресурсе
| Результаты обязательного аудита | 3 |
| Стоимость чистых активов | 2 |
| Тип | Количество | Общая сумма |
|---|---|---|
| 94-ФЗ | — | — |
| 44-ФЗ | — | — |
| 223-ФЗ | 3 | 1,1 млрд ₽ |
| Тип | Количество | Общая сумма |
|---|---|---|
| 94-ФЗ | — | — |
| 44-ФЗ | — | — |
| 223-ФЗ | — | — |
Согласно данным ФГИС «Единый Реестр Проверок», с 2015 года в отношении АО ТПУ «ТЕХНОПАРК» (СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫЙ ЗАСТРОЙЩИК) были инициированы 4 проверки
| 1 | без нарушений |
| 2 | выявлены нарушения |
| 1 | результатов ещё нет |
Последняя проверка
№ 77221177700004130175 от 10 ноября 2022 года
Проверку проводит КОМИТЕТ ГОРОДА МОСКВЫ ПО ОБЕСПЕЧЕНИЮ РЕАЛИЗАЦИИ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ В СТРОИТЕЛЬСТВЕ И КОНТРОЛЮ В ОБЛАСТИ ДОЛЕВОГО СТРОИТЕЛЬСТВА
Сведений о результатах ещё нет
Согласно данным картотеки арбитражных дел, в арбитражных судах РФ были рассмотрены 3 судебных дела с участием АО ТПУ «ТЕХНОПАРК» (СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫЙ ЗАСТРОЙЩИК)
| 3 | в роли истца |
| 0 | в роли ответчика |
Последнее дело
№ А41-7470/2023 от 26 января 2023 года
Экономические споры по гражданским правоотношениям
Истец
АО ТПУ «ТЕХНОПАРК» (СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫЙ ЗАСТРОЙЩИК)
Ответчик
ПАО ПАО «РОССЕТИ МОСКОВСКИЙ РЕГИОН» «РОССЕТИ МР»
Полная хронология важных событий с 19 февраля 2014 года
19. Регистрация в ПФР, присвоен регистрационный номер 087613016697 | |
31.12.2020 Юридический адрес изменен с 115533, г. Москва, пр-кт Андропова, д. 1, этаж 4, помещение 3Е-20 на 115432, г. Москва, пр-кт Андропова, д. 1, этаж 4, помещение 3Е-20 | |
26.03.2021 Сдана финансовая отчётность за 2020 год | |
02.06.2021 Удалена запись об учредителе ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ «МОСИНЖИНВЕСТ» | |
17.03.2022 Сдана финансовая отчётность за 2021 год | |
20.05.2022 ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ «РЕГИОНЫ-ЮГ» становится новым учредителем организации | |
22.03.2023 Сдана финансовая отчётность за 2022 год |
11.2020Похожие компании
| ООО «СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫЙ ЗАСТРОЙЩИК «ДОМИНВЕСТ» г.  Нижний Новгород, Нижегородская область | 5258152254 |
| ООО «СЗ «КАС» г. Кемерово, Кемеровская область | 4205401900 |
| ООО «СЗ «ДОНСКОЙ» г. Сочи, Краснодарский край | 2366028033 |
| ООО СЗ «СТРОЙКОМ СЕВЕР» г. Екатеринбург, Свердловская область | 6671154440 |
| ООО ООО «СЗ «АРКТИКИНВЕСТРЕСУРС» «СЗ «АИР» Архангельская Область, Архангельская область | 2901196553 |
| ЖСК «БОЛЬШАЯ ПОДГОРНАЯ, 46» г. Томск, Томская область | 7017433975 |
| ЖСК «1-Я АЗИНСКАЯ 41» г. Казань, Республика Татарстан | 1660333537 |
Новый TPU v4 ML Hub от Google Cloud обеспечивает 9 экзафлопс AI
Почти ровно год назад Google представила свои чипы Tensor Processing Unit (TPU) v4 на Google I/O 2021, обещая вдвое большую производительность по сравнению с TPU v3. В то время генеральный директор Google Сундар Пичаи сказал, что в центрах обработки данных Google «скоро будут десятки модулей TPU v4, многие из которых будут работать на 90-процентной безуглеродной энергии».
Теперь, на Google I/O 2022, Пичаи представил блестящий плод своих трудов: центр обработки данных на базе TPU v4 в округе Мейс, штат Оклахома, который, по словам Google, является крупнейшим в мире общедоступным центром машинного обучения.
«В этом центре машинного обучения есть восемь модулей Cloud TPU v4, специально созданных для той же сетевой инфраструктуры, на которой основаны крупнейшие нейронные модели Google», — сказал Пичаи. Блоки TPU v4 от Google состоят из 4096 чипов TPU v4, каждый из которых обеспечивает 275 терафлопс производительности bfloat16 («мозг с плавающей запятой»), предназначенной для машинного обучения. В совокупности это означает, что каждый блок TPU содержит около 1,13 bfloat16 экзафлопс мощности ИИ, а блоки в центре обработки данных Mayes County в сумме составляют около 9 экзафлопс. Google говорит, что это делает его крупнейшим таким центром в мире «с точки зрения совокупной вычислительной мощности», по крайней мере, среди тех, которые доступны для широкой публики.
«На основе нашего недавнего опроса 2000 лиц, принимающих решения в области ИТ, мы обнаружили, что неадекватные возможности инфраструктуры часто являются основной причиной провала проектов ИИ, — прокомментировал Мэтт Иствуд, старший вице-президент по исследованиям в IDC. «Чтобы учесть растущее значение специализированной инфраструктуры искусственного интеллекта для предприятий, Google запустил свой новый кластер машинного обучения в Оклахоме с девятью экзафлопсами агрегированных вычислений. Мы считаем, что это крупнейший общедоступный центр машинного обучения[.]»
Сундар Пичаи из Google I/O. Изображение предоставлено Google. Кроме того, Google сообщает, что этот центр работает на 90% безуглеродной энергии в час — подвиг, который может быть сложным, учитывая непостоянство возобновляемых источников энергии. Чтобы узнать больше о методологии Google для безуглеродной энергетики, нажмите здесь, но не все повышения эффективности связаны с усилиями Google по возобновляемым источникам энергии.
Чип TPU v4 обеспечивает примерно в три раза больше флопов на ватт по сравнению с TPU v3, а весь центр обработки данных работает с эффективностью использования энергии (PUE) 1,10, что, по словам Google, делает его одним из энергоэффективных центров обработки данных в мире. «Это помогает нам добиться прогресса в достижении нашей цели — стать первой крупной компанией, которая к 2030 году будет использовать все наши центры обработки данных и кампусы по всему миру на безуглеродной энергии в режиме 24/7», — сказал Пичаи на Google I/O.
«Мы надеемся, что это будет стимулировать инновации во многих областях, от медицины до логистики, устойчивого развития и многого другого», — сказал он о центре обработки данных. С этой целью Google уже несколько лет реализует свою программу TPU Research Cloud (TRC), предоставляя TPU доступ «энтузиастам машинного обучения по всему миру».
«Они опубликовали сотни статей и библиотек с открытым исходным кодом на github по темам, начиная от «Написание стихов на персидском языке с помощью ИИ» и заканчивая «Разграничением сна и усталости, вызванной физическими упражнениями, с помощью компьютерного зрения и поведенческой генетики», — сказал Джефф Дин.
, старший вице-президент Google по исследованиям и искусственному интеллекту. «Запуск Cloud TPU v4 — важная веха как для Google Research, так и для нашей программы TRC, и мы очень рады нашему долгосрочному сотрудничеству с разработчиками машинного обучения по всему миру, чтобы использовать ИИ во благо».
На I/O Пичаи предположил, что это лишь часть более глубокой приверженности эффективным и мощным центрам обработки данных, сославшись на запланированные компанией инвестиции в центры обработки данных и офисы в США в размере 9,5 миллиардов долларов только в 2022 году.
Темы: ИИ, центры обработки данных, системы
Сектора: Энергия
Метки: безуглеродная энергия, чистая энергия, Google, Google AI, Google Cloud, TPU, TPU Pod, TPU v3, TPU v4
Google запускает чипы TPU v4 AI
Генеральный директор Google Сундар Пичаи говорил всего одну минуту и 42 секунды о новейших тензорных процессорах TPU v4 компании во время своего выступления на виртуальной конференции Google I/O на этой неделе, но, возможно, это была самая важная и ожидаемая новость с мероприятия.
.
В новом выпуске компания увеличила производительность своего оборудования TPU более чем в два раза по сравнению с предыдущими чипами TPU v3, привнеся критически важные новые возможности и обещания скорости машинного обучения на платформе Google Cloud Platform.
«Наша вычислительная инфраструктура — это то, как мы продвигаем и поддерживаем эти достижения [AI и ML], и Tensor Processing Units — большая часть этого», — сказал Пичаи во время почти двухчасового основного доклада 18 мая (вторник). «Сегодня я рад объявить о нашем следующем поколении TPU v4. TPU соединены вместе в суперкомпьютеры, называемые модулями. Один модуль v4 содержит 4096 чипов v4, и каждый модуль имеет в 10 раз большую пропускную способность межсоединений на чип в масштабе по сравнению с любой другой сетевой технологией».
Генеральный директор Google Сундар Пичаи анонсирует TPU v4 на конференции Google I/O 2021.
Полученная вычислительная мощность новых TPU означает, что один модуль TPU с чипами v4 может обеспечить более одного эксафлопса производительности с плавающей запятой.
Пичаи. Показатели производительности основаны на пользовательском формате Google с плавающей запятой, называемом «Формат с плавающей запятой мозга» или bfloat16.
Новая инфраструктура TPU v4, которая будет доступна клиентам Google Cloud в конце этого года, является самой быстрой системой, когда-либо развернутой в Google, которую Пичаи назвал «исторической вехой».
Для создания экзафлопсной вычислительной мощности ранее требовался специально изготовленный суперкомпьютер, сказал он. «Но многие из них уже развернуты сегодня, и вскоре в наших центрах обработки данных будут десятки блоков TPU v4, многие из которых будут работать на 90-процентной или почти безуглеродной энергии. Очень интересно наблюдать за такими темпами инноваций».
Предыдущая версия TPU 3.0 от Google была представлена в 2018 году.
TPU – это специально разработанные Google специализированные интегральные схемы (ASIC), которые используются для ускорения рабочих нагрузок машинного обучения. Разработчики могут использовать Google Cloud TPU и библиотеку программного обеспечения для машинного обучения с открытым исходным кодом TensorFlow от Google для запуска своих рабочих нагрузок машинного обучения.
TensorFlow был разработан и впервые выпущен Google в 2015 году.0003
Google Cloud TPU помогает исследователям, разработчикам и предприятиям создавать вычислительные кластеры TensorFlow, которые могут использовать ЦП, ГП и ТП по мере необходимости. API-интерфейсы TensorFlow позволяют пользователям запускать реплицированные модели на оборудовании Cloud TPU, а приложения TensorFlow могут получать доступ к узлам TPU из контейнеров, экземпляров или служб в Google Cloud.
Несколько аналитиков ИИ поспешили рассказать о новостях TPU v4 и о том, что это будет означать для предприятий, которые сталкиваются с постоянно растущими потребностями в обучении машинному обучению.
«Если вы пытаетесь обучить большую систему AI/ML и используете Google TensorFlow, это будет иметь большое значение», — сказал Джек Э. Голд, президент и главный аналитик J. Gold Associates. ПредприятиеAI . «При обучении больших моделей никогда не бывает достаточно вычислительной мощности, при этом некоторым требуется несколько дней или недель для запуска в текущих системах, доступных в облаке, и в основном на основе высокопараллельных графических процессоров.
И это может быть очень дорого с точки зрения затрат на облако и мощности».
Что Google сделала в ответ со своими TPU, так это создала чипы, оптимизированные для моделирования на основе TensorFlow, чтобы ускорить обучение моделей, особенно тех, которые должны часто обновляться или которые используют большие наборы данных, сказал Голд.
«Итак, что Google делает здесь со своим чипом v4, так это резко увеличивает доступную вычислительную мощность и значительно сокращает время моделирования», — сказал Голд. «Они также позволяют запускать более крупные модели за разумное время. Но что не менее важно, они сокращают количество энергии, потребляемой каждой моделью, поскольку, если модели работают быстрее, они потребляют меньше общей мощности. И это также хорошо для их затрат на облачные центры обработки данных, а также просто для возможности обрабатывать больше пользователей».
А использование собственных TPU Google также является шагом компании к продолжению замены собственных процессоров на процессоры других поставщиков, сказал он.
«Google хочет опережать других, таких как AWS и Microsoft, которые также создают собственные ускорители для своих облачных сервисов ИИ».
Голд также отметил, что, поскольку Google самостоятельно занимается моделированием AI/ML/DL, все, что компания может сделать для расширения своих внутренних потребностей с помощью дополнительных возможностей, является для них большой победой. «Речь идет не только о поддержке внешних клиентов, но и об их собственных требованиях», — сказал он.
Чарльз Кинг, главный аналитик Pund-IT, сказал, что способность Google удвоить производительность предыдущих чипов v3, а также достичь экзафлопсной производительности в одном модуле V4 впечатляет.
«Это заметное достижение, демонстрирующее техническую проницательность компании и ее готовность продолжать финансирование разработки микросхем», — сказал Кинг. Он добавил, что это также важно для клиентов компании.
«Абсолютно, поскольку эти новые чипы будут поддерживать рабочие нагрузки и услуги, связанные с ИИ, предлагаемые в Google Cloud», — сказал Кинг.
«Если Google сможет обеспечить превосходную производительность по очень конкурентоспособным ценам, это может снизить ценность услуг конкурентов».
Хольгер Мюллер, главный аналитик Constellation Research, сказал, что новости TPU v4 были «одним из самых захватывающих объявлений Google I/O… поскольку компания укрепляет свое лидерство с помощью алгоритмов на кремнии с TPU v4».
По словам Мюллера, благодаря этой разработке Google продолжает наращивать лидерство в области вычислений ИИ по сравнению с AWS и Microsoft Azure. «[Это] первая архитектура, достигшая экзафлопс — и ИИ нуждается в этом. Когда вы делаете это в стиле Google… более быстрый и дешевый ИИ выиграет в бизнесе и правительстве, в том числе в вооруженных силах».
Другой аналитик, Карл Фройнд, основатель и главный аналитик по машинному обучению, высокопроизводительным вычислениям и искусственному интеллекту в Cambrian AI Research, сказал, что ранние тесты многообещающи для новых TPU.
«TPU v4 выглядит победителем, судя по ранним тестам MLPerf», — сказал Фройнд.