Chips, Lithografie, Effizienz, Quantencomputing: mehr Rechenleistung für weniger Watt — und was wir damit anfangen.
Computing ist die verborgene Ressource hinter allem anderen: Ohne effiziente Chips gibt es weder künstliche Intelligenz noch autonome Fahrzeuge noch intelligente Netze. Die Rubrik verfolgt die schrumpfenden Strukturbreiten — 2 Nanometer und darunter —, Architekturen mit mehr Rechenoperationen pro Watt, Speicher, Interconnects und das Quantencomputing, wenn es überprüfbare Ergebnisse statt Versprechen liefert.
Wir lesen die Roadmaps von TSMC, Samsung, Intel und den chinesischen Foundries, die Architekturpapiere, die unabhängigen Benchmarks. Der Blickwinkel bleibt gleich: Effizienz — Rechenleistung pro Energieeinheit — zählt mehr als rohe Leistung, weil sie entscheidet, was wirklich laufen wird, vom Rechenzentrum bis zum Telefon. Jeder Artikel nennt seine Größenordnungen und seine Quellen.
TSMC has developed and validated backside power delivery technology for its angstrom-class A16 process.
- A lab prototype uses tunable memristor noise to process signals at different speeds.
A UMass Amherst system identified languages with 95.24% accuracy.
Researchers used Signal’s protocol to protect shared documents from providers.
QpiAI has completed the second phase of a quantum chip facility in Bengaluru.
Mojo 1.0 ist erschienen und ersetzt das streng geprüfte fn durch def.
Huawei has open-sourced the compiler layer connecting Triton and other languages to Ascend chips.
QpiAI’s Bengaluru foundry can fabricate superconducting processors with up to 128 qubits.
Rubidium-atom quantum memories preserved entanglement across 260 miles of fiber.
Alibaba Cloud says its modular AI data centers can be delivered in 100 days.