Artikel nach Tag: ai-hardware

NeoLogic quasi-CMOS: technologischer Pionier des WEF 2026

Das israelische Startup NeoLogic revolutionierte die Chip-Architektur mit quasi-CMOS. Dreifache Reduzierung des Stromverbrauchs. Erfahren Sie, wer gewinnt und wer verliert.

UK Sovereign AI: 1,5-Milliarden-Dollar-Plan und der Chip-Kampf

Analyse des britischen Plans zur Schaffung souveräner KI-Hardware im Wert von 1,5 Milliarden Dollar. Die Rolle von AMD, Startups wie Fractile und der versteckte Kampf um ARM. Lesen Sie die Details.

Nvidia und SK Hynix: mehrjährige Vereinbarung über HBM4-Speicher für KI

Analyse der mehrjährigen Partnerschaft zwischen Nvidia und SK Hynix bei der Entwicklung von HBM4 und HBM4E. Wer gewonnen hat, wer verloren hat und warum dies die KI-Infrastruktur verändert. Lesen Sie die Details.

POSTECH-Multifunktionstransistor für KI-Geräte: Durchbruch oder Kuriosität?

Südkoreanische Wissenschaftler entwickelten einen Transistor mit 4-facher Beschleunigung und 75% weniger Komponenten. Analyse der Technologie, Perspektiven und Risiken für Samsung, Intel und TSMC.

NVIDIA Rubin AI-Architektur in den USA in Produktion gestartet: Analyse

Analyse von NVIDIA Rubins stillem Coup: Warum Startups zuerst Chips bekamen, wer verliert, thermische Probleme und Auswirkungen auf den KI-Markt. Lesen.

Nvidia und Microsoft ARM-Computer: RTX Spark auf Windows

Nvidia und Microsoft bereiten ARM-PCs mit dem RTX-Spark-Chip und einer KI-Leistung von 1 Petaflop vor. Erfahren Sie mehr über die Auswirkungen auf Intel, AMD und den Markt. Lesen Sie die Details.

Meta entwickelt ein tragbares KI-Gerät: Zuckerbergs Strategie

Meta hat die Entwicklung eines tragbaren KI-Geräts bestätigt. Wir analysieren die 'Octopus'-Strategie, das Hatch-Abonnement, den Wettbewerb mit Apple und die Datenschutzrisiken. Lesen Sie die Details.

Apple M5-Chip: 3-nm-Prozess, 128 Neural Engine-Kerne, KI-Revolution

Apple M5 mit 3nm TSMC und 128 Neural-Kernen: KI 4x schneller als M4. Warum der Chip von 95 % der Nutzer nicht benötigt wird, Apple ihn aber an alle verkauft. Detaillierte Analyse.

HBM4: Massenproduktion von Samsung und SK Hynix für NVIDIA – Probleme und Realität

Samsung und SK Hynix haben mit der Produktion von HBM4 für NVIDIA Rubin begonnen. Die verdoppelte Bandbreite verbirgt Probleme: Verzug, Rückstand von SK Hynix und Kapazitätsreduzierung. Erfahren Sie die Wahrheit über das KI-Speicherrennen.

Quantenchip bei Raumtemperatur: Durchbruch in KI und photonischen Technologien

Prototyp eines nanophotonischen Chips der Monash University arbeitet bei Raumtemperatur und verarbeitet Quanteninformationen und Bilder. Erfahren Sie mehr über Valleytronik-Technologie und ihre Vorteile.

Polariton-Transistor: Rechnen ohne Elektronen

Wissenschaftler haben einen Polariton-Transistor entwickelt, der mit Licht arbeitet. Erfahren Sie, wie die 20-fJ/Bit-Technologie KI-Chips und Rechenzentren verändern wird. Lesen Sie die Analyse!

AMD Helios vs Nvidia: Krieg um KI-Racks

AMD bringt Helios auf den Markt – ein offenes KI-Rack gegen Nvidia. Erfahren Sie, warum dies eine Neugestaltung des Rechenzentrumsmarktes ist, nicht nur ein neuer Chip. Analysen und Prognosen.

Nvidia und Corning: Ersetzen von Kupfer durch Optik in der KI-Infrastruktur

Wie der 3,2-Milliarden-Dollar-Deal zwischen Nvidia und Corning den Glasfasermarkt für KI verändert. Exklusiver Zugang, 10-faches Kapazitätswachstum und das Ende der Kupferkabel. Lesen Sie die Analyse.

Chinas Quantencomputer mit über 1000 Qubits: Durchbruch

Quantencomputer auf photonischen Chips mit über 3000 Qubits in Peking vorgestellt. Erfahren Sie, wie dies den Markt verändern und IBM herausfordern wird. Lesen Sie die Analyse.

TPUv8 von Google: zwei Chips für KI-Training und Inferenz

Google teilt TPUv8 in spezialisierte Chips für Training und Inferenz auf. Erfahren Sie, wie dies die Architektur der KI-Infrastruktur und den Wettbewerb mit Nvidia verändert.

Lokale KI auf RTX 3090: Mining-Build

Build auf H510 Pro BTC+ und 3 RTX 3090 für gpt-oss-120b: 110 t/s Inference, Ladeoptimierung. Tests, Diagramme, Kosten für LLM-Entwickler.