SiFive, veri merkezi yol haritasını hızlandırmak için 400 milyon dolarlık Seri G yatırımını topladı ve 3.75 milyar dolarlık bir değerlemeye ulaştı. Bu yazı, "SiFive 400M Dolar Turu, Agentic AI Talebi için Yeni CPU Savaş Alanını Vurguluyor" başlığıyla EE Times'ta yayımlandı.
SiFive, bugün yüksek performanslı veri merkezi yol haritasını hızlandırmak amacıyla 400 milyon dolarlık aşırı talep gören bir Seri G finansman turu gerçekleştirdiğini duyurdu. Atreides Management tarafından yönetilen bu tur, Positron, Mythic ve Cerebras gibi diğer son yatırımları da içermektedir; ayrıca daha önce Axiado, Astera Labs ve Enfabrica'ya da yatırım yapmıştır. Bu finansman turu ile SiFive'ın toplam finansmanı yaklaşık 970 milyon dolara ulaştı. [...] Bu yazı, SiFive'ın 400 milyon dolarlık turunun, Agentic AI talebi için yeni CPU savaş alanlarını vurguladığını belirtiyor.
Zamanın ötesinde bir azim, inanç ve isyan hikayesi, Samson: A Tyndalston Story'nin bugün GeForce NOW kütüphanesine katılmasıyla sahne alıyor. Liquid Swords'un büyük bir heyecanla beklenen bu çıkışı, GeForce NOW sayesinde neredeyse her cihazda akışa sunulabiliyor ve sinematik yoğunluk ile efsanevi hikaye anlatımını buluta taşıyor. Bunu dört […] parçasından biri olarak yakalayın.
Eski Google DeepMind araştırmacısı Andrew Dai, büyük laboratuvarlardaki yapay zeka modellerinin, en azından görsel ipuçlarını anlamak söz konusu olduğunda, 3 yaşındaki bir çocuğun zekasına sahip olduğunu düşünüyor.
Google, mevcut ortaklığını genişleterek, AI veri merkezlerini güçlendirmek için birden fazla nesil Intel çipini kullanma taahhüdünde bulundu.
Birçok tahmine göre, kuantum bilgisayarlarının siber güvenlik, ilaç geliştirme ve diğer endüstrilerdeki potansiyelini gerçekleştirmek için milyonlarca qubit'e ihtiyacı olacak. Sorun şu ki, belirli bir tür qubit'in milyonunu aynı anda kontrol etmek isteyen herkes, milyonlarca lazer ışınını kontrol etme sorunuyla karşılaştı. MIT, Colorado Üniversitesi Boulder Kampüsü, Sandia Ulusal Laboratuvarları ve MITRE Corporation'dan bilim insanlarının, artırılmış gerçeklik, biyomedikal görüntüleme ve diğer alanlardaki birçok zorluğun üstesinden gelmek için geliştirdikleri görüntü projeksiyon teknolojisi tam da bu zorluğu aşmayı hedefliyordu. Bu teknoloji, iki insan yumurta hücresinin boyutundan daha küçük bir alana Mona Lisa'yı projekte edebilen, 0.1 kare milimetreden daha küçük bir fotonik çip şeklinde geliyor. "Başladığımızda, devrim niteliğinde bir görüntüleme teknolojisi üreteceğimizi asla tahmin etmemiştik," diyor, Quantum Moonshot adı verilen elmas bazlı kuantum bilgisayar projesinin liderlerinden biri ve Colorado Üniversitesi Boulder Kampüsü'nde kuantum mühendisliği profesörü olan Matt Eichenfield. Çip, saniyede kare milimetre başına 68.6 milyon bireysel ışık noktası—fiziksel piksellerden ayırt etmek için "tarayıcı pikseller" olarak adlandırılıyor—projekte edebiliyor, bu da önceki teknolojilerin, örneğin mikro-elektromekanik sistemler (MEMS) mikromirror dizilerinin yeteneğinin elliden fazla katı. "Artık difraksiyonun izin verdiği mutlak sınırda bir tarayıcı piksel ürettik," diyor MIT'de misafir araştırmacı ve QuEra Computing'de fotonik mühendisi olan Henry Wen. Çipin ayırt edici özelliği, voltaja yanıt olarak çipin düzleminden dışarı doğru kavislenen küçük metalik kantileverlerin bir dizisidir ve ışık için mini "kayak rampaları" gibi işlev görür. Işık, her kantileverin uzunluğu boyunca bir dalga kılavuzu aracılığıyla yönlendirilir ve ucundan çıkar. Kantileverler, voltaj altında genişleyip daralan piezoelektrik bir malzeme olan ince bir alüminyum nitrit tabakası içerir, bu da mikromakinenin yukarı ve aşağı hareket etmesini sağlar ve dizinin iki boyutlu bir alanda ışık ışınlarını taramasına olanak tanır. Eichenfield, ekibin başarısının büyüklüğüne rağmen, kantileverlerin mühendislik sürecinin "oldukça sorunsuz" olduğunu söylüyor. Her kantilever, dört ince malzeme katmanından oluşur ve dinlenme durumunda düzlemden yaklaşık 90 derece kıvrılmıştır. Bu kadar yüksek bir kavis elde etmek için ekip, soğutulduğunda bireysel katmanların büzülme ve genişleme farklılıklarından yararlandı. Dört malzeme katmanının üzerine, her kantileverin genişliği boyunca kıvrılmasını önleyen dalga kılavuzuna dik olarak uzanan bir dizi silisyum dioksit çubuğu da eklenmiştir. Bir mikro-kantilever, ışığı doğru yere projekte etmek için kıvrılır ve hareket eder. Matt Saha, Y. Henry Wen ve diğerleri. Çipin kendisini mühendislik etmekten daha fazla zorluk, çipin görüntü ve videoları projekte etme detaylarını çözmekti. MITRE'den araştırmacı Andy Greenspon'a göre, kantileverlerin ışık ışınlarını senkronize etme ve zamanlama sürecini çözmek önemli bir çaba gerektirdi. Şimdi, ekip çip aracılığıyla A Charlie Brown Christmas filmini başarıyla projekte etti. Çip, Mona Lisa'nın yaklaşık 125 mikrometre boyutunda bir görüntüsünü projekte etti. Matt Saha, Y. Henry Wen ve diğerleri. Çip, herhangi bir önceki ışın tarayıcıdan daha fazla noktayı belirli bir zaman aralığında projekte edebildiği için, kuantum bilgisayarlarındaki çok daha fazla qubit'i kontrol etmek için de kullanılabilir. Quantum Moonshot programının misyonu, milyonlarca qubit'e ölçeklenebilen bir kuantum bilgisayarı inşa etmektir. Bu nedenle, her birini kontrol etmenin ölçeklenebilir bir yoluna ihtiyaç duyulmaktadır, diyor Wen. Her qubit'in her an kontrol edilmesi gerekmediğini fark eden ekip, çipin ışık ışınlarını iki boyutlu bir alanda hareket ettirme yeteneğinin, çok daha az lazerle tüm qubit'leri kontrol etmelerine olanak tanıyacağını belirtti. Wen'in çipin geliştirebileceğini düşündüğü bir diğer süreç ise 3D baskı için nesneleri taramaktır. Bugün, bu genellikle bir nesnenin tüm yüzeyini taramak için tek bir lazer kullanmayı içerir. Ancak yeni çip, potansiyel olarak binlerce lazer ışını kullanabilir. "Artık saatler süren bir süreci dakikalara indirebileceğinizi düşünüyorum," diyor Wen. Wen, farklı kantilever şekillerinin potansiyelini keşfetmek için de hey
Bilim & Teknoloji Manchester Üniversitesi'nde matematik profesörü olan David J. Silvester, akışkan davranışındaki ani değişiklikleri tespit etmek için yeni bir makine öğrenimi yöntemi geliştirdi. Bu yöntem, bu tür kararsızlıkları tanımlamanın hızını ve maliyetini artırarak fiziksel sistemleri simüle etmede makine öğreniminin karşılaştığı en büyük engellerden birini aşmayı sağlıyor. Bulgular, Journal of Computational Physics dergisinde yayımlandı.
Araştırmacılar, kontrol teorisini kullanarak AI modellerinin eğitim sürecindeki gereksiz karmaşıklığı azaltıyor, bu sayede performanstan ödün vermeden hesaplama maliyetlerini düşürüyorlar.
