Qilimanjaro Quantum Tech ha presentato EduQit, un kit modulare per il calcolo quantistico progettato per la formazione pratica, l'apprendimento sperimentale e la ricerca di base. EduQit consente a università e istituti di ricerca di lavorare direttamente con un sistema di calcolo quantistico fisico, colmando una lacuna nell'istruzione quantistica che spesso si basa su teoria e simulazioni.
È disponibile la versione 1.12 di Libgcrypt, la libreria di basso livello usata da GnuPG e altri software per la crittografia. Questa release introduce ottimizzazioni per le CPU AMD Zen 5 tramite VAES e AVX-512, promettendo un incremento di performance fino a 2x per le operazioni AES.
Timur Kristóf, parte del team graphics Linux di Valve, ha risolto problematiche nel driver open-source AMDGPU. Questo permette alle GPU AMD GCN 1.0 e 1.1 di usare AMDGPU invece del driver Radeon. I nuovi aggiornamenti superano le limitazioni delle APU GCN 1.1, abilitando il supporto AMDGPU DC per Kaveri e derivati.
È stata rilasciata la versione 0.0.15 del driver NVIDIA-VAAPI. Questo driver VA-API, basato sull'interfaccia NVDEC di NVIDIA, abilita l'accelerazione video per le GPU NVIDIA con il browser Firefox su Linux, supportando VA-API ma non NVDEC di NVIDIA.
Cooler Master ha mostrato in Cina un nuovo sistema di raffreddamento a liquido AIO (All-in-One) da 360x360mm, progettato per workstation ad alte prestazioni con CPU fino a 2000W. Questo sistema di raffreddamento è pensato per utenti che necessitano di dissipare elevate potenze termiche.
Moltbot annuncia progressi che potrebbero riabilitare il Mac mini di Apple nello sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale, superando le limitazioni tradizionali legate all'ecosistema CUDA.
T-Head Semiconductor di Alibaba ha sviluppato un nuovo chip AI che punta a competere con le prestazioni delle GPU Nvidia A800 e A100. Questa mossa potrebbe intensificare la competizione nel mercato dell'hardware per l'intelligenza artificiale, offrendo potenzialmente nuove opzioni per i carichi di lavoro di inference e training.
Il mercato dei server AI si sposta verso architetture rack-level, con Delta e Liteon che emergono come fornitori chiave. Questa tendenza riflette la crescente domanda di maggiore densità di calcolo e migliori capacità di gestione termica nei data center AI.
Un utente ha realizzato un server AI ad alte prestazioni con componenti consumer, raggiungendo 768GB di memoria tra RAM e VRAM. La configurazione, basata su un Threadripper Pro e diverse GPU, dimostra come un budget relativamente contenuto possa competere con soluzioni enterprise più costose, spingendo i limiti dell'inference AI in locale.
La prossima release di GNOME 50, prevista in distribuzioni come Ubuntu 26.04 LTS e Fedora Workstation 44, includerà un rilevamento migliorato delle GPU discrete all'interno di GNOME Shell. Questo sviluppo, in lavorazione da due anni, è stato finalmente integrato.
Una nuova ricerca suggerisce che il calcolo termodinamico potrebbe ridurre drasticamente il consumo energetico dell'intelligenza artificiale nella generazione di immagini. I prototipi sono promettenti, ma la sfida di creare hardware competitivo è significativa.
Il driver open-source Vulkan Mesa NVK ha temporaneamente disabilitato il supporto per le pagine di memoria più grandi a causa di un problema riscontrato. Questa funzionalità, implementata nel driver del kernel Nouveau in Linux 6.19, mirava a migliorare le prestazioni tramite la compressione e l'utilizzo di pagine di dimensioni maggiori.
Micron sta costruendo Fab 10B a Singapore, una nuova fabbrica che promette di raddoppiare la produzione di memorie flash 3D NAND dell'azienda nella regione. L'impianto sarà pienamente operativo tra circa 10 anni.
In tempi di budget limitati per RAM, storage o GPU, sostituire il case del PC può dare una ventata di novità al sistema. Un nuovo case offre funzionalità moderne e un aspetto aggiornato, rappresentando un investimento duraturo anche per futuri assemblaggi.
Gli SSD Pascari di Phison hanno stabilito un nuovo standard di affidabilità alimentando il primo data center lunare. Questa pietra miliare dimostra la capacità degli SSD di operare in ambienti estremi, aprendo nuove frontiere per l'elaborazione dati nello spazio.
Elon Musk ha annunciato l'intenzione di ridurre drasticamente i tempi di progettazione dei chip per l'intelligenza artificiale, portandoli a soli nove mesi. Questa accelerazione potrebbe avere un impatto significativo sullo sviluppo di nuove capacità AI, ma solleva anche interrogativi sulla validità dei processi di test e validazione.
Tesla ha riavviato lo sviluppo del suo supercomputer Dojo, con un rinnovato interesse verso applicazioni di intelligenza artificiale in ambito spaziale. Il progetto, precedentemente focalizzato sulla guida autonoma, sembra espandere il suo raggio d'azione.
Lightmatter prevede di introdurre interconnessioni fotoniche per infrastrutture AI nel 2026. Questa tecnicia promette di migliorare significativamente le prestazioni e l'efficienza energetica dei sistemi di calcolo per l'intelligenza artificiale, aprendo nuove possibilità per applicazioni avanzate.
Il progetto Asahi Linux compie progressi portando Linux sull'hardware Apple Silicio. L'attenzione si concentra ora sui chip M3, più recenti di M1 e M2. Un tecnico di Asahi Linux è riuscito ad avviare l'ambiente desktop KDE Plasma su un MacBook M3 con codice sperimentale, sebbene l'accelerazione GPU non sia ancora disponibile.
Un team ha testato una workstation con due RTX PRO 6000 e 1.15TB di RAM per carichi di lavoro AI multi-utente. Confronto tra inference GPU-only (INT4) e CPU+GPU (FP8) con MiniMax M2.1. I risultati mostrano che INT4 è più veloce nel prefill ma limitato dal KV-cache, mentre FP8 scala meglio con contesti ampi, sebbene più lento.