ADVERTISE SUBSCRIBE TECHNICAL ARTICLES EVENTS ETNdigi ABOUT USCONTACT
ECF26 infobanner

IN FOCUS

Agenttinen tekoäly tarttuu RTL-verifioinnin tuottavuusongelmaan

Agenttinen tekoäly siirtää RTL-verifioinnin painopistettä yksittäisten työkalujen automatisoinnista koko työnkulun älykkyyteen. Siemens EDA:n tavoitteena on vähentää koordinointiin kuluvaa aikaa ilman, että suunnitteluinsinöörit menettävät kontrollin prosessista.

Lue lisää...

ETNtv

 
ECF25 videos
  • Jaakko Ala-Paavola, Etteplan
  • Aku Wilenius, CN Rood
  • Tiitus Aho, Tria Technologies
  • Joe Hill, Digi International
  • Timo Poikonen, congatec
  • ECF25 panel
ECF24 videos
  • Timo Poikonen, congatec
  • Petri Sutela, Testhouse Nordic
  • Tomi Engdahl, CVG Convergens
  • Henrik Petersen, Adlink Technology
  • Dan Still , CSC
  • Aleksi Kallio, CSC
  • Antti Tolvanen, Etteplan
ECF23 videos
  • Milan Piskla & David Gustafik, Ciklum
  • Jarno Ahlström, Check Point Software
  • Tiitus Aho, Avnet Embedded
  • Hans Andersson, Acal BFi
  • Pasi Suhonen, Rohde & Schwarz
  • Joachim Preissner, Analog Devices
ECF22 videos
  • Antti Tolvanen, Etteplan
  • Timo Poikonen, congatec
  • Kimmo Järvinen, Xiphera
  • Sigurd Hellesvik, Nordic Semiconductor
  • Hans Andersson, Acal BFi
  • Andrea J. Beuter, Real-Time Systems
  • Ronald Singh, Digi International
  • Pertti Jalasvirta, CyberWatch Finland
ECF19 videos
  • Julius Kaluzevicius, Rutronik.com
  • Carsten Kindler, Altium
  • Tino Pyssysalo, Qt Company
  • Timo Poikonen, congatec
  • Wolfgang Meier, Data-Modul
  • Ronald Singh, Digi International
  • Bobby Vale, Advantech
  • Antti Tolvanen, Etteplan
  • Zach Shelby, Arm VP of Developers
ECF18 videos
  • Jaakko Ala-Paavola, Etteplan CTO
  • Heikki Ailisto, VTT
  • Lauri Koskinen, Minima Processor CTO
  • Tim Jensen, Avnet Integrated
  • Antti Löytynoja, Mathworks
  • Ilmari Veijola, Siemens

ETN

data-dcm-placement='N4481.1916188ETN.FI/B33427643.447188350' data-dcm-rendering-mode='script' data-dcm-https-only data-dcm-api-frameworks='[APIFRAMEWORKS]' data-dcm-omid-partner='[OMIDPARTNER]' data-dcm-gdpr-applies='gdpr=${GDPR}' data-dcm-gdpr-consent='gdpr_consent=${GDPR_CONSENT_755}' data-dcm-addtl-consent='addtl_consent=${ADDTL_CONSENT}' data-dcm-ltd='false' data-dcm-resettable-device-id='' data-dcm-app-id='' data-dcm-click-tracker=''>
Jun # TME square
TMSNet  advertisement
ETNdigi
A la carte
AUTOMATION DEVICES EMBEDDED NETWORKS TEST&MEASUREMENT SOFTWARE POWER BUSINESS NEW PRODUCTS
ADVERTISE SUBSCRIBE TECHNICAL ARTICLES EVENTS ETNdigi ABOUT US CONTACT
Share on Facebook Share on Twitter Share on LinkedIn

TECHNICAL ARTICLES

Robottiauto vaatii uuden polven nopeampaa muistia

Tietoja
Kirjoittanut Veijo Ojanperä
Julkaistu: 28.11.2024
  • Devices
  • Embedded
  • Artificial Intelligence

Autoteollisuuden järjestelmissä edellytetään välitöntä käynnistystä. Tämän takia tulevaisuuden ajoneuvoissa ja lopulta robottiautoissa vaaditaan nykyistä nopeampia muistiratkaisuja. Niitä kehittää KIOXIA.

Tällä hetkellä autoteollisuus on useiden markkinoita määrittävien muutosten kynnyksellä, joita ohjaavat sähköistyminen ja ajoneuvojen älykkyyden kasvu. Sähköautojen (EV) yleistyessä ja autojen kehittyessä samanaikaisesti hienostuneiksi, ohjelmisto-ohjatuiksi laitteiksi, datan rooli on tärkeämpi kuin koskaan. Ajoneuvojen muuttuminen digitaalisiksi alustoiksi on avannut valtavia innovointimahdollisuuksia, jotka voivat parantaa liikenneturvallisuutta ja tarjota uutta toiminnallisuutta, joka puhuttelee kuluttajia. Tämä kuitenkin tuo mukanaan merkittäviä haasteita – erityisesti datan tallennuksen alueella.

Jotta autoteollisuuden seuraava kehitysvaihe voi onnistua, kaikkien ratkaisujen on oltava tehokkaita, skaalautuvia, turvallisia ja kyettävä tarjoamaan oikea määrä innovaatioita samalla, kun ne auttavat alaa navigoimaan jatkuvien haasteiden ja säädösten parissa. Datan tallennusratkaisut ovat ratkaisevan tärkeitä, jotta ajoneuvojen älykkyys pystyy vastaamaan kehittyvän autoteknologian asettamiin vaatimuksiin. Tallennusratkaisujen suunnittelu ja valinta autoteollisuuden tarpeisiin edellyttävät syvällistä ymmärrystä sekä nykyisistä että tulevista näkymistä.

Kasvavat datavaatimukset ja niiden vaikutukset autoteollisuuden suunnittelijoihin

Pyrkimys älykkäämpään ajoneuvoturvallisuuteen on johtanut siihen, että ajoneuvoihin on sisällytetty yhä enemmän kehittyneitä kuljettajaa avustavia järjestelmiä (ADAS), kuten automaattinen hätäjarrutus (AEB), mukautuva vakionopeudensäädin (ACC) ja kaistavahti (LKA). Näiden järjestelmien turvallinen toiminta edellyttää laajaa valikoimaa kuvantamis-, tutka-, LiDAR- ja muita havainnointiteknologioita, jotka tuottavat huomattavia määriä dataa. Tämä data on tallennettava nopeasti ja analysoitava ohjauselektroniikan avulla. Laajentuneen ADAS-integraation seurauksena modernien ajoneuvojen tallennusvaatimukset ovat kasvaneet eksponentiaalisesti.

Viimeisen vuosikymmenen aikana viihdejärjestelmien toiminnallisuus on myös kehittynyt. Nykyään kuluttajat arvostavat ominaisuuksilla rikastettuja ohjaamoja, jotka tarjoavat väriä vaihtavia sisätiloja, älykästä ilmastointia ja suuria LCD-näyttöjä. Näiden päivitysten sisällyttäminen tulee kuitenkin hintansa kanssa.

Modernien ajoneuvojärjestelmien tuottaman datan määrä on hämmästyttävä, ylittäen sen, mitä vielä vuosikymmen sitten pidettiin mahdollisena. Olemme nopeasti siirtyneet autoista, joissa oli alle gigatavu tallennustilaa 2000-luvun alussa, kymmeniin gigatavuihin 2010-luvulla ja nykyään satoihin gigatavuihin 2020-luvulla.

Ohjelmistopohjaisten ja autonomisten ajoneuvojen toteutuksen monimutkaisuus

Ohjelmistopohjaisten ajoneuvojen (SDV) käsite herättää kiinnostusta monissa autoteollisuuden valmistajissa, sillä se tarjoaa mahdollisuuden tarjota kuluttajille personoituja kokemuksia ja päivitysmahdollisuuksia, avaten uusia liiketoimintamahdollisuuksia auton alkuperäisen myynnin jälkeen. Kuluttajat ovat jo tottuneet tähän mukautuvuuteen ja ohjelmistovetoiseen kehitykseen älypuhelimien ja tietokoneiden kautta, ja aivan kuten nämä markkinat ovat menestyneet, myös autoteollisuus voisi kokea vastaavia hyötyjä.

SDV-ajoneuvojen menestys riippuu kuitenkin kyvystä kehittää autoja, joissa on riittävästi laskentatehoa ja datan tallennuskapasiteettia tulevien ominaisuuksien integroimiseksi, samalla kun tuotantokustannukset pysyvät hallinnassa. Esimerkiksi, jos valmistaja haluaa lisätä tulevaisuudessa uusia ominaisuuksia, kuten 3D-navigoinnin tai sisäänrakennettujen kameroiden käyttämisen kojelautakameroina, suunnittelijoiden on varmistettava, että tallennusjärjestelmällä on tarvittava nopeus, kaistanleveys ja kapasiteetti näiden toimintojen tukemiseen tehokkaasti. Näin ollen autoteollisuuden valmistajat voivat omaksua SDV-konseptin vain, jos datan tallennusmarkkinat pystyvät tarjoamaan edullisia ratkaisuja, jotka vastaavat myös tulevia teknisiä vaatimuksia.

Autonominen ajaminen eli robottiauto on toinen konsepti, joka osoittautuu autoteollisuudelle haastavaksi toteuttaa. Säädökset ovat välitön este, joka voi tehdä järjestelmien testauksesta ja varmentamisesta pitkiä ja kalliita prosesseja. Myös riskit hidastavat kehitystä, sillä valmistajat (OEM) pelkäävät oikeudenkäyntejä, jos autonomiset ajoneuvot aiheuttavat liikenneonnettomuuksia. Valmistajat ovat varovaisia myös impulsiivisuuden suhteen, sillä kuljetusalalla on lukuisia tapauksia, joissa yritykset ovat yrittäneet "hypätä" eteenpäin huolellisen etenemisen sijaan, mikä on johtanut takaiskuihin ja epäonnistumisiin, ja joissakin tapauksissa jopa kuluttajien pysyvään luottamuksen menetykseen.

Tästä huolimatta tämänhetkinen merkittävin tekninen haaste on saavuttaa riittävä laskentatehon, havainnointikyvyn ja ohjelmistokehityksen taso, jotta autonomiset ajoneuvot pystyisivät navigoimaan monimuotoisissa ympäristöissä, ei vain hyvin merkityillä moottoriteillä ja kaupunkialueilla.

Viime vuosina on käynyt ilmeiseksi, että edistyneempien ADAS-järjestelmien ja tasojen 4 ja 5 autonomisten ajoneuvojen saavuttamiseksi autovalmistajien on käytännössä luotava "palvelin pyörillä". Tämä on uskomattoman monimutkainen tehtävä, joka kattaa sekä raakalaskentatehon että järjestelmäarkkitehtuurin. Autonomisen ajamisen edistyneet ominaisuudet, kuten reaaliaikainen toiminta ja monimutkaiset prosessointitarpeet, tekevät keskitetystä arkkitehtuurista nykyisiä hajautettuja tai toimialuepohjaisia lähestymistapoja sopivamman. Tämä kehitys mahdollistaa havainnointi-, päätöksenteko- ja ohjausjärjestelmien paremman integroinnin, mutta vaatii suorituskykyisiä ja optimoituja tallennusteknologioita.

Tallennusratkaisujen suunnittelu autoteollisuudelle

Ajoneuvojen tallennusratkaisujen tarpeet ovat kehittyneet, ja ne edellyttävät laajempia lämpötila-alueita, parempaa tärinänkestävyyttä, reaaliaikaisen käsittelyn kykyä, nopeampia käynnistysaikoja sekä ainutlaatuisia luku-/kirjoitusoperaatioita verrattuna yritys- tai kuluttajamuistiin. Tämän seurauksena ala omaksuu räätälöityjä teknologioita, jotka pystyvät vastaamaan sen vaatimuksiin, auttavat edistämään innovaatioita, mahdollistavat tulevat päivitykset SDV-ajoneuvoihin ja takaavat pitkän saatavuuden, joka vastaa teollisuuden pidennettyjä tuotesyklejä.

Autoteollisuuden jatkuvasti kehittyvän markkinan ymmärtäminen on ratkaisevan tärkeää oikeiden ratkaisujen tarjoamiseksi. KIOXIA on vuosikymmenien ajan ollut sitoutunut tähän tavoitteeseen, toimittaen laajan valikoiman tuotteita, jotka kykenevät toimimaan laajennetuissa lämpötilaolosuhteissa ja täyttävät AEC-Q100-standardin vaatimukset.

Tällä hetkellä ala on riippuvainen kahdesta keskeisestä NAND Flash -muistin muodosta – sulautettu e-MMC-kortti ja universaali flash-muisti eli UFS. Tulevaisuuden ajoneuvot voivat tutkia vaihtoehtoisia tallennusvälineitä, kuten SSD-levyjä, mutta tällä hetkellä irrotettavia tallennusvaihtoehtoja vältetään, koska on huoli tallennuslaitteen irtoamisesta.

Vaikka e-MMC on vakiintunut standardi vuodesta 2007 lähtien, se on edelleen suosittu valinta vähemmän vaativille autoteollisuuden järjestelmille ja sitä tullaan käyttämään edelleen vuosia sen alhaisten kustannusten ja pienempien tallennuskapasiteettien ansiosta. Kuitenkin e-MMC:n siirtonopeus on rajoitettu enintään 400 MB/s sen rinnakkaisliitännän vuoksi, eikä se enää vastaa autoteollisuuden kasvaviin vaatimuksiin.

Sen sijaan UFS 3.1 sopii hyvin autoteollisuuden kasvaviin vaatimuksiin, tukien kaikkea digitaalisista ohjaamoista ja viihdejärjestelmistä ja tarjoten skaalautuvuuden, joka vastaa modernien ajoneuvojen kasvavia datatarpeita. Sarjaliitännällä varustettu UFS 3.1 mahdollistaa täysduplex-viestinnän, joka mahdollistaa samanaikaiset luku- ja kirjoitusoperaatiot, ja saavuttaa siirtonopeuden 2320 MB/s. Tämä suorituskyky ylittää e-MMC:n. Kuitenkin seuraavan sukupolven ajoneuvoja varten tarvitaan edelleen edistyneempiä ratkaisuja.

Uudet muistit tukevat ajoneuvojen kehityksessä

Vastatakseen tulevien tason 4 ja 5 autonomisten ajoneuvojen sekä SDV-ajoneuvojen tarpeisiin KIOXIA on esitellyt alan ensimmäiset UFS version 4.0 flash-muistilaitteet. Verrattuna nykyisiin UFS 3.1 -laitteisiin, näillä laitteilla on suurempi maksiminopeus, 4640 MB/s, ja ne sisältävät uusia ominaisuuksia, jotka on suunniteltu palvelemaan paremmin seuraavan sukupolven ajoneuvoja.

Toisin kuin kuluttaja- ja yritystason tallennussovelluksissa, välitön käynnistys on lähes kaikissa autoteollisuuden järjestelmissä välttämätön. KIOXIA:n UFS 4.0 -laitteet sisältävät High-Speed Link Startup Sequence (HS-LSS) -ominaisuuden, joka mahdollistaa nopeamman Link Startup -yhteyden laitteen ja isännän välillä nopeudella HS-G1 Rate A (1248 MB/s) verrattuna perinteisiin UFS-laitteisiin. Tämä auttaa vähentämään linkin käynnistysaikaa 70 prosenttia (kuva 1).

Kuva 1. UFS 4.0 tarjoaa huomattavasti lyhyemmän käynnistysajan verrattuna e-MMC- ja UFS 2.1/3.1 -ratkaisuihin (Lähde: KIOXIA).

Turvallisuuskriittisissä toiminnoissa, kuten ajoneuvojen ohjausjärjestelmissä, järjestelmän eheys on ensiarvoisen tärkeää. Tämän vaatimuksen täyttämiseksi UFS 4.0 sisältää sisäänrakennetun virkistysominaisuuden (Refresh Feature), joka parantaa datan luotettavuutta päivittämällä heikentynyttä dataa ja estää tietojen korruptoitumisen myös ajoneuvojen vaativissa käyttöympäristöissä. Lisäksi laajennettu diagnoositoiminto (Diagnosis Feature) mahdollistaa käyttäjille pääsyn tärkeisiin tietoihin UFS-laitteesta, mikä mahdollistaa ennakoivien toimenpiteiden toteuttamisen.

UFS 4.0 hyödyntää myös KIOXIA:n kahdeksannen sukupolven BiCS FLASHTM 3D -teknologiaa, joka tarjoaa paremman suorituskyvyn ja tallennustiheyden verrattuna aiempiin sukupolviin. Näiden toimintojen yhdistelmä muodostaa tuotteen, joka on suunniteltu erityisesti autoteollisuuden tarpeisiin eikä vain mukautettu siihen. UFS 4.0:n suorituskyky ja ominaisuudet tasoittavat tietä autonomisille ajoneuvoille ja keskitetylle arkkitehtuurille, kun taas sen tallennustiheydet 28, 256 ja 512 gigatavua tarjoavat kustannustehokkaita ratkaisuja ajoneuvojen integrointiin. Tämä mahdollistaa uusien ominaisuuksien lisäämisen ohjelmistopohjaisiin ajoneuvoihin tulevaisuudessa.

Lopuksi

SDV-ajoneuvojen ja autonomisten autojen laajamittaisen käyttöönoton avain piilee perustaustateknologioiden, kuten prosessorien ja flash-muistin, rajojen työntämisessä, jotta kustannuksia voidaan alentaa ja suorituskykyä parantaa. Nykyisillä markkinoilla kuitenkin esiintyy rinnakkain sekä perinteisiä ajoneuvoja että innovatiivisia premium-malleja, jotka tulevat säilymään nähtävissä tulevaisuudessa.

Siksi autoteollisuus tarvitsee sekä pitkäikäisiä e-MMC-ratkaisuja että suorituskykyyn tähtääviä UFS-ratkaisuja. Laitteita, jotka on täysin optimoitu autoteollisuuden käyttöön ja joissa on räätälöityjä ominaisuuksia ja suunnitteluja, jotka vastaavat markkinoiden tuotetarpeita ja pitkäikäisyyttä – tämä on jotakin, mitä KIOXIA pyrkii aina tarjoamaan autoteollisuuden flash-muistivalikoimallaan.

 

MORE NEWS

AMD siirtää muistin pois piirilevyltä

Nopeissa sulautetuissa järjestelmissä ongelma ei ole aina laskennan määrä, vaan se, miten data saadaan liikkumaan riittävän nopeasti. AMD uusissa Versal Premium Gen 2 MoP -piireissä LPDDR5X-muisti tuodaan samaan pakettiin järjestelmäpiirin kanssa. Se vähentää piirilevyn muistireititystä ja helpottaa kompaktien, suuren kaistanleveyden järjestelmien suunnittelua.

Fujitsu haluaa viedä tekoälyn pois pilottivaiheesta

Fujitsu tuo Uvance Wayfinders -konsulttiliiketoimintansa Suomeen. Uuden yksikön vetäjäksi on nimitetty Matti Puttonen, jonka mukaan suomalaisyrityksissä tekoälyä käytetään jo paljon, mutta liian usein vielä hajanaisina kokeiluina.

Paljonko ChatGPT-kysely kuluttaa? Kukaan ei kerro tarkasti

Tekoälyn energiankulutusta verrataan nyt ilmastointilaitteisiin, jääkaappeihin ja puhelimen lataamiseen. Vertailut ovat näyttäviä, mutta insinöörin kannalta kiinnostavin tieto puuttuu edelleen. Kukaan ei kerro, paljonko eri tekoälymallit, eri kyselytyypit ja eri datakeskukset oikeasti kuluttavat sähköä.

PLC ei tarvitse enää omaa rautaa

Teollisuuden ohjausjärjestelmissä ohjlemoitava logiikka on perinteisesti ollut oma fyysinen PLC-laitteensa. Congatecin ja CODESYSin uusi yhteistyö vie kehitystä toiseen suuntaan. Siinä PLC-ohjaus voidaan ajaa virtualisoituna ohjelmistokuormana samalla sulautetulla alustalla muiden teollisuussovellusten kanssa.

Atominohut transistori voi korvata piikanavan

ASML, TSMC ja imec ovat vieneet 2D-materiaaleihin perustuvat transistorit askeleen lähemmäs teollista valmistusta. Yhtiöt esittelivät 300 millin piikiekolle integroidun rakenteen, jossa transistorin kanavana käytetään atominohuita puolijohdemateriaaleja piin sijasta.

8-kanavainen autotutkapiiri näkee 400 metrin päähän

Infineon on aloittanut RASIC CTRX8188F -tutkapiirin tuotannon. Yhtiön mukaan kyseessä on autoteollisuuden ensimmäinen tuotantovalmis 8Tx8Rx-kuvantavan tutkan MMIC-piiri eli lähetin-vastaanotin, jossa on samalla piirillä kahdeksan lähetys- ja kahdeksan vastaanottokanavaa.

Windows 10 sai vuoden jatkoajan

Windows 10 virallinen tuki päättyi 14. lokakuuta 2025, mutta miljoonille vanhoille pc-koneille annettiin vielä lisäaikaa. Microsoftin kuluttajille suunnattu Extended Security Updates eli ESU-ohjelma tarjoaa Windows 10 -laitteille kriittiset ja tärkeät tietoturvapäivitykset 12. lokakuuta 2027 asti.

Jo lähes puolet uusista puhelimista tukee generatiivista tekoälyä

Generatiivinen tekoäly on nousemassa nopeasti älypuhelimien perusominaisuudeksi. Counterpoint Researchin tuoreen ennusteen mukaan GenAI-kykyisten älypuhelimien osuus maailman toimituksista kasvaa tänä vuonna 45 prosenttiin. Vuonna 2025 osuus oli 36 prosenttia, ja vuonna 2027 sen arvioidaan nousevan jo 52 prosenttiin.

Halpa koodi oli vain välivaihe

Tekoäly lupasi tehdä ohjelmistokehityksestä halvempaa. Nyt koodia syntyy enemmän kuin koskaan, mutta Gartner varoittaa toisesta suunnasta. Kun koodin generoimisen arvo lähestyy nollaa, todellinen kustannus siirtyy tokeneihin, katselmointiin ja vastuun kantamiseen.

Analoginen signaali on sähköauton invertterin heikko lenkki

Sähköauton virranmittauksessa Hall-anturi ei ole katoamassa mihinkään. Sen sijaan ongelmaksi on nousemassa se, miten anturin mittaustieto viedään mikro-ohjaimelle sähköisesti vaikeassa ympäristössä. Melexiksen uusi MLX91229 tuo tähän ratkaisuksi digitaalisen sigma-delta-lähdön.

Nyt se tapahtui – nanometrin raja murtui mikropiirissä

IBM sanoo kehittäneensä maailman ensimmäisen alle yhden nanometrin piiriteknologian. Kyse ei ole pelkästä viivaleveyden pienentämisestä, vaan uudesta nanostack-arkkitehtuurista, jossa nanosheet-transistoreita pinotaan kolmiulotteisesti päällekkäin.

Muistien hinta näkyy nyt myös Samsungin kansansuosikissa

Samsungin uusi Galaxy A27 5G kertoo hyvin, mihin älypuhelinmarkkina on liikkumassa. Keskiluokan puhelimessa uudistukset ovat maltillisia, mutta hinta nousee nopeasti, jos käyttäjä haluaa enemmän tallennustilaa. Suomessa Galaxy A27 5G 128 gigatavun version suositushinta on 349 euroa, mutta 256 gigatavun mallista pyydetään jo 449 euroa.

RedCap eli kevyt 5G joutuu raskaaseen testiin

5G RedCapin on määrä tuoda viidennen sukupolven yhteydet aiempaa kevyempiin, edullisempiin ja vähemmän virtaa kuluttaviin laitteisiin. Käytännön laitekehityksessä tämä ei kuitenkaan tee testauksesta yksinkertaista. Anritsu on päivittänyt SmartStudio NR- ja SmartStudio NR IP Performance -ohjelmistonsa tukemaan RedCap-laitteiden sovellustason suorituskykytestausta.

Qt vie näyttävät käyttöliittymät mikro-ohjaimiin

Suomalainen Qt Group laajentaa asemaansa sulautettujen käyttöliittymien markkinassa. Yhtiö aloittaa yhteistyön puolijohdevalmistaja GigaDevicen kanssa, jotta Qt for MCUs -kehitysympäristö saadaan optimoitua GigaDevicen GD32H7-mikro-ohjainalustalle.

NXP vie ADAS-laskennan tutkapiirille

Autojen kuljettajaa avustavat järjestelmät eivät voi enää jäädä vain kalliimpien mallien varusteiksi. NXP:n uusi SAF8444-tutkajärjestelmäpiiri pyrkii tuomaan L2- ja L2+-tason ADAS-toimintoja myös edullisempiin automalleihin siirtämällä osan laskennasta suoraan tutka-anturiin.

AI-palvelimissa kellotus nousee uuteen rooliin

Tekoälypalvelimissa, GPU-alustoissa ja SmartNIC-verkkokorteissa suorituskyky ei synny enää yhdestä prosessorista. Järjestelmät rakentuvat useista eri piireistä, kuten CPU, GPU, FPGA-piireistä, ASICeista ja ohjainpiireistä. Tämä tekee myös kellotuksesta aiempaa kriittisempää.

OpenAI suunnitteli oman LLM-kiihdyttimen Broadcomin kanssa

OpenAI on ottanut uuden askeleen kohti täyttä tekoälypinoa. Broadcomin kanssa kehitetty Jalapeno ei ole yleiskäyttöinen prosessori, vaan suurten kielimallien inferenssiin optimoitu ASIC-kiihdytin, jolla OpenAI hakee parempaa energiatehokkuutta, pienempää viivettä ja vähemmän riippuvuutta ulkopuolisista tekoälykiihdyttimistä.

Suomen dataverkon pullonkaula on nyt kuitu

Suomen runkoverkot on pitkälti rakennettu aikakaudella, jolloin tekoälyn, datakeskusten ja digitaalisen teollisuuden kapasiteettitarpeita ei vielä tunnettu. Lounean uuden FBBV-hankkeen mukaan ongelma ei ole enää niinkään 400G- tai 800G-siirtotekniikassa, vaan fyysisessä kuidussa ja reittien vähyydessä.

Donut Lab kehuu akkuaan täysin räätälöitäväksi

Donut Lab jatkoi tänään I Donut Believe -videosarjaansa. Odotetut yksityiskohdat esimerkiksi kennon energiatiheydestä jäivät edelleen hämärän peittoon. Tällä kertaa yhtiö esitteli solid state -akkutekniikansa räätälöitävyyttä. Donut Labin mukaan samaa akkukemiaa voidaan sovittaa hyvin erilaisiin sovelluksiin ja muotoihin.

GaN-sotaa kolmella rintamalla

Infineonin ja kiinalaisen Innosciencen välinen GaN-kiista on saanut uuden käänteen. Vielä keväällä asetelma näytti Infineonin kannalta selvältä, kun USA kauppakomissio määräsi Innosciencen tuotteille tuonti- ja myyntikiellon. Nyt Innoscience kertoo saaneensa omia voittojaan sekä Kiinassa että Saksassa.

Jun  # puffbox mobox till square
TMSNet  advertisement

© Elektroniikkalehti

 
 

TECHNICAL ARTICLES

Tekoäly tuo jakeluun lisää älykkyyttä

ETN - Technical articleTekoäly on jo selkeästi ohittanut kokeiluvaiheen. Avnet Insights 2026 -selvityksen mukaan tekoäly on monilla elektroniikan aloilla jo mukana käytössä olevissa tuotteissa, ja sen soveltaminen yleistyy nopeasti kaikkialla EMEA-alueella.

Lue lisää...

OPINION

Halpa koodi oli vain välivaihe

Tekoäly lupasi tehdä ohjelmistokehityksestä halvempaa. Nyt koodia syntyy enemmän kuin koskaan, mutta Gartner varoittaa toisesta suunnasta. Kun koodin generoimisen arvo lähestyy nollaa, todellinen kustannus siirtyy tokeneihin, katselmointiin ja vastuun kantamiseen.

Lue lisää...

 

LATEST NEWS

  • AMD siirtää muistin pois piirilevyltä
  • Fujitsu haluaa viedä tekoälyn pois pilottivaiheesta
  • Paljonko ChatGPT-kysely kuluttaa? Kukaan ei kerro tarkasti
  • PLC ei tarvitse enää omaa rautaa
  • Atominohut transistori voi korvata piikanavan

NEW PRODUCTS

  • Bluetooth haastaa UWB:n etäisyysmittauksessa
  • 6 watin DC/DC-muunnin mahtuu tuuman koteloon
  • Lisäkortilla 10 megabitin 4G-yhteys IoT-laitteisiin
  • Yksi anturi korvaa neljä mikrokytkintä autossa
  • Murata kutisti 100 voltin autokondensaattorin 0805-kokoon
 
 

Section Tapet