Mit einem intelligenten Wärme-Management-System gelingt es Forschern des Massachusetts Institute of Technology (MIT) aus Mikroprozessoren auf Basis von III-IV-Halbleitern wie Galliumnitrid (GaN) die maximale Leistung herauszukitzeln. Damit beseitigen die Experten einen Engpass bei der Satellitenkommunikation und der Realisierung des künftigen Mobilfunkstandards 6G.
Die US-amerikanische Actionkamera-Pionierin Gopro sieht sich durch die stark gestiegenen Preise für Speicherchips in ihrer Existenz gefährdet. Das Unternehmen mit Zentrale im kalifornischen San Mateo warnte die Anleger, dass es Zweifel am Fortbestand des Unternehmens gebe. Eine solche vorsorgliche Mitteilung ist eine verpflichtende Warnung an Investoren im Fall finanzieller Schwierigkeiten. Gopro könne zusätzliche Finanzierung oder Vereinbarungen mit Geldgebern anstreben, um eine Zahlungsunfähigkeit zu vermeiden, hiess es.
Die globale klare Nummer eins unter den KI-Chip-Entwicklern Nvidia steigt mit einem eigenen Zentralprozessor (CPU) nun auch offiziell in den PC-Markt für Endkunden ein. Nvidia-Chef Jensen Huang hat im Rahmen der Computex in Taiwan, einer B2B-Fachmesse, die ihren Schwerpunkt stark auf den IT-Channel legt, den neuen Superchip vorgestellt, der die bisherigen Platzhirsche Intel und AMD direkt angreifen und Marktanteile abjagen soll.
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Der südkoreanische Elektronikriese Samsung liefert erste Muster für seinen neuesten KI-Speicherchip aus. Der Konzern hat offiziell mit der Verteilung von Mustern des 12-Schichten-HBM4E-Chips an globale Kunden begonnen. Der Chip ist den Angaben nach mehr als 20 Prozent schneller als das Vorgängermodell HBM4. Die Speicherbausteine erreichen demnach eine Rate von 16 Gbit/s pro Pin (Gesamtbandbreite von 4,0 TB/s).
Forscher unter der Leitung der University of California, Berkeley (UC Berkeley) haben die elektronischen Eigenschaften eines gängigen Halbleitermaterials verändert und damit energieeffizienter gemacht. Dies könnte der Grundstein zur schnelleren, stromsparenderen Datenspeicherung und -verarbeitung sein. Die wachsende Beliebtheit elektronischer Geräte treibt die Nachfrage nach energieeffizienteren Computerchips voran.
Tesla wird offiziell der erste grosse externe Grosskunde für die neue Chiptechnologie von Intel, die auf dem sogenannten "14A-Verfahren" beruht, mit dem Intel mit Herstellern wie TSMC in Konkurrenz tritt. Tesla-Chef Elon Musk gab bekannt, dass Tesla diese Technologie für sein ehrgeiziges "Terafab"-Projekt in Austin, Texas, nutzen werde.
Das US-KI-Unternehmen Anthropic mit Zentrale in San Francisco erwägt Insiderberichten zufolge die Entwicklung eigener, massgeschneiderter KI-Chips, um die Abhängigkeit von Chipherstellern wie Nvidia zu verringern und dem Mangel an Halbleitern entgegenzuwirken, die für den Betrieb und die Entwicklung von KI-Modellen benötigt werden.
Jensen Huang, der CEO von Nvidia, rechnet mit Bestelleingängen für aktuelle KI-Chipsysteme des Konzerns im Wert von mindestens einer Billion Dollar bis Ende 2027. Huang verdoppelt damit seine Prognose aus dem Vorjahr. Zugleich betonte er im Rahmen der hauseigenen Entwicklermesse GTC, dass die Nachfrage nach Computer-Kapazität auch noch deutlich höher ausfallen werde. Diese sei binnen zwei Jahren "um das Millionenfache" gestiegen und zeige keinerlei Anzeichen einer Abschwächung.
Forscher des Korea Advanced Institute of Science and Technology haben das Konzept des alltäglichen Schleifpapiers auf den Bereich der Nanotechnologie ausgeweitet und erhöhen damit die Leistung und Stabilität von Smartphones und Computern für KI-Anwendungen und Co. Mit der neuen Technik lassen sich Halbleiteroberflächen bis auf einzelne Atome genau gleichmässig bearbeiten.
Forscher der University of Hong Kong, der Beihang University, weiterer Kollegen aus China und Saudi-Arabien sowie von der Universität in Cambridge haben eine neue Hardware in Form eines Chips zur schnelleren Reaktion für autonom fahrende Autos und Roboter entwickelt. Denn bisher besteht oft eine erhebliche Verzögerung bei der Verarbeitung dessen, was die Systeme "sehen". Zwar können heutige KI-Programme Objekte genau erkennen, doch sind die Berechnungen so komplex, dass sie oft bis zu einer halben Sekunde dauern.
