|
|
|
|
|||||||||
|
A la carte
|
|||||||||||
|
|||||||||||
|
|
|
|
|||||||||
|
A la carte
|
|||||||||||
|
|||||||||||
Tänään on syyskuun 15. päivä. Huawein kohdalla tämä tarkoittaa, että sen komponenttitoimittajat eivät voi enää toimittaa piirejä yhtiön laitetuotantoon, mikäli niiden valmistuksessa käytetään amerikkalaista tekniikkaa. Huawei lähetti eilen virallisen lausunnon koskien komponenttien toimituksia. Yhtiön mukaan sillä on tarpeeksi piirisarjoja varastossa, jotta matkapuhelintoimituksia voidaan jatkaa.
Nvidia ilmoitti eilen ostavansa Arm:n jättimäisessä 40 miljardin dollarin kaupassa. Nvidian perustajiin kuuluva pääjohtaja Jensen Huang kirjoitti yrityksen työntekijöille kirjeen, jossa perusteli kauppaa.
Global Mobile Suppliers Associationin (GSA) uusien lukujen mukaan markkinoilla on jo yli 400 erilaista 5G-verkossa toimivaa laitetta. Kaupallisesti tarjolla olevia puhelimia on 138.
Nvidia ilmoitti eilen ostavansa sulautetuissa sovelluksissa ja esimerkiksi älypuhelimissa hyvin suositut Arm-prosessorit, mutta kuinka suuresta markkinasta prosessoreissa on kyse? IC Insightsin tuore ennuste antaa hyvä kuvan.
Grafiikkaprosessoreistaan tunnettu Nvidia ostaa alun perin englantilaisen Arm:n 40 miljardin dollarin jättikaupassa, joka voi olla yksi puolijohdealan tärkeimpiä yrityskauppoja koskaan. Kyse voi olla itse asiassa 2000-luvun Wintel-alustan syntymisestä, tosin raudalla.
OMRON on ilmoittanut tuovansa maailmanlaajuisesti markkinoille uuden FH-sarjan konenäköjärjestelmän, joka on alan ensimmäinen tekoälytekniikkaa hyödyntävä ratkaisu, joka tunnistaa virheet ilman opetusnäytteitä. Tekoälytekniikka paikantaa luotettavasti sellaisetkin viat, joiden havaitseminen on aiemmin ollut vaikeaa.
Privaattiverkko vauhdittaa nyt Oulun yliopistollista sairaalaa matkalla maailman älykkäimmäksi sairaalaksi. Pohjois-Pohjanmaan sairaanhoitopiiriin kuuluvassa sairaalassa verkko otettiin pilottikäyttöön syyskuun alussa. Verkkoon voidaan myöhemmin lisätä myös 5G-toiminnallisuuksia.
Datamäärän räjähdys on johtanut tekoälyn ja koneoppimisen (ML) sovellusten valtavaan kasvuun, joissa muisti ja tallennustila ovat avainasemassa sovellusten onnistumisessa ja nopeudessa. Perinteisiä muisti- ja tallennusjärjestelmiä ei ole suunniteltu näiden suurien tietojoukkojen käsittelyyn, joten tietotekniikan tekoäly- ja ML-sovellusten keskeinen haaste on lyhentää etsintään ja käsittelyyn kuluvaa aikaa.
Suuren nopeuden Ethernet-muuntajien tulee täyttää nykyaikaisille, tehokkaille verkkolaitteille asetetut vaatimukset. Niiden tehtävänä on turvata luotettava ja varma datansiirto, optimoida signaalin laatu ja tehostaa verkon yleistä suorituskykyä ja kapasiteetin hyödyntämistä.
