Новости: soc

Qualcomm раскрыла спецификации и бенчмарки начальных SoC Snapdragon C для ноутбуков за $300. Узнайте о 8 ядрах, GPU Adreno A643, поддержке LPDDR5 и сравнении с Intel Twin Lake. Чип обещает до 67% прироста производительности и 2-кратную энергоэффективность — идеально для учёбы и офиса.

Узнайте, как преодолеть четыре ключевых пробела внедрения ИИ в корпоративном SOC: доверие, навыки, фрагментация данных и управление. Получите практические шаги для превращения ИИ в измеримые операционные улучшения без замены существующих инструментов.

Узнайте о первых признаках подготовки Intel Halo-конкурента Razor Lake-AX: поддержка в HWiNFO, архитектура с Griffin Cove и Golden Eagle, встроенная память LPDDR6 и сроки выхода в 2028–2029 годах.

Узнайте, как ИИ сжимает временные рамки в кибербезопасности: от обнаружения уязвимостей до работы SOC. Оцените темпы изменений и подготовьте команду к новой реальности.

Узнайте количество ядер CUDA в RTX Spark: две версии — 6 144 и 5 120 ядер. NVIDIA раскрыла детали SoC через драйверы Windows 11. Младшая модель получит 18-ядерный CPU, старшая — 20-ядерный. Максимум 128 ГБ LPDDR5X. Поддержка path tracing подтверждена.

Intel представила космические чипы Starfire на техпроцессе 18A: 8 ядер, устойчивость к радиации, срок службы более 10 лет и два SKU с разной производительностью. Узнайте ключевые характеристики и преимущества SoC для космоса.

Узнайте, как Apple ускоряет выпуск M7 из-за ИИ, пропуская M6 Pro и Max. Чип получит до 1,5 ТБ памяти и 240 ГБ/с пропускной способности. Подробности о сроках и характеристиках новых SoC.

В статье рассказывается о процессоре Apple M8, который, по слухам, станет первым 1.4nm SoC компании, обеспечивающим высокую производительность ИИ. Упоминаются также M7 с улучшенной пропускной способностью памяти и планы TSMC на 2028 год. Узнайте подробности о новых чипах Apple.

SK hynix, TetraMem и Университет Южной Калифорнии создали систему-на-кристалле с in-memory computing на мемристорах для AI-устройств на периферии, достигнув многообещающей энергоэффективности, но не продемонстрировав полный потенциал.

Руководители служб безопасности активно наращивают расходы на ИИ в кибербезопасности. Однако эффективность инструментов ИИ часто снижается из-за проблем с данными: фрагментированной телеметрии, дрейфа схем и устаревших базовых линий.