Месяц: Декабрь 2024

После выхода процессора AMD Ryzen 7 9800X3D, который быстро завоевал статус самого быстрого процессора для игр, исследователь Том Васик провел его разборку. Результаты его анализа показали, что большая часть процессора состоит из фиктивного кремния, предназначенного для обеспечения структурной целостности. Несмотря на это, технология 3D V-Cache, используемая в чипе, принесла AMD значительное преимущество в производительности, особенно по сравнению с процессорами Intel Arrow Lake.

Процессоры серии Ryzen 9000 X3D используют структуру, в которой чип с кэш-памятью L3 размещен ниже вычислительного кристалла, что позволяет улучшить теплотехнические характеристики и повысить тактовую частоту. Однако AMD не раскрывает все детали своей методики монтажа. Чипы были значительно уменьшены, чтобы обеспечить лучшую теплопроводность и место для гибридного соединения.

Согласно данным Васика, чип с кэш-памятью имеет площадь всего 36 мм², что значительно меньше, чем вычислительный кристалл с площадью 66,3 мм². Однако, в отличие от того, что ожидалось, диаметр чипа с кэш-памятью на 50 мкм больше по всем сторонам, что предполагает наличие пустого пространства.

Процессоры AMD использовали толстый слой фиктивного кремния для обеспечения прочности, при этом 93% всей толщины упаковки составляют неактивные материалы. Эти материалы служат исключительно для поддержания структуры чипа, что привело к большому количеству пустого пространства внутри процессора.

AMD

Верховный суд США принял решение рассмотреть иск TikTok и его китайской материнской компании ByteDance, которые оспаривают закон, предписывающий продажу приложения до 19 января 2024 года или его запрет по соображениям национальной безопасности. Суд назначил слушания на 10 января.

Закон, утвержденный Конгрессом в апреле, был поддержан судом апелляционной инстанции в Вашингтоне 6 декабря. Согласно этому закону, TikTok, являясь китайским приложением, представляет угрозу национальной безопасности США из-за доступа к данным пользователей, включая местоположение и частные сообщения. Однако TikTok утверждает, что не представляет угрозы для безопасности.

TikTok заявляет, что закрытие приложения даже на месяц приведет к потере трети пользователей в США, а также повредит рекламным доходам и привлечению новых создателей контента. В компании подчеркивают, что, несмотря на возможные риски, американские пользователи должны иметь право выбирать, использовать ли TikTok.

Инженеры Массачусетского технологического института (MIT) разработали метод создания многослойных чипов, которые могут значительно повысить производительность вычислительных устройств, включая технологии для искусственного интеллекта (ИИ). Вместо того, чтобы увеличивать количество транзисторов на поверхности чипа, ученые предложили их многослойное расположение, что позволит чипам обрабатывать гораздо больше данных.

Основной проблемой при создании таких чипов была необходимость использования громоздких кремниевых пластин в качестве основы, что замедляло передачу данных между слоями. Однако инженеры MIT нашли решение этой проблемы, создав технологию, которая позволяет вырастить несколько слоев полупроводниковых материалов без использования кремниевых подложек, что ускоряет обработку данных.

Метод, описанный в журнале Nature, позволяет строить высококачественные транзисторы и элементы памяти прямо друг на друге, не используя традиционные кремниевые пластины. Это обеспечит более быстрый и эффективный обмен данными между слоями чипа, что важно для задач ИИ.

Команда инженеров использовала новый метод для создания чипа с несколькими слоями материалов, что могло бы позволить создавать устройства, обладающие мощностью современных суперкомпьютеров, но в компактных формах для таких устройств, как ноутбуки и носимые гаджеты.

MIT

В пресс-службе Национального исследовательского технологического университета (НИТУ) МИСИС сообщили, что российские ученые разработала подход, позволяющий с высокой точностью прогнозировать появление дефектов в стальных конструкциях, используемых на атомных станциях. В основе разработки — нейросети, которые помогут улучшить долговечность материалов, подвергающихся воздействию нейтронного облучения.

Исследование было направлено на решение одной из ключевых проблем эксплуатации ядерных реакторов. В процессе работы атомных станций оболочка тепловыделяющих элементов, подвергаясь облучению, начинает «распухать», что снижает ее прочность и долговечность. Этот процесс накладывает ограничения на срок службы материалов, используемых в реакторах, особенно жаропрочной аустенитной стали.

Для решения этой проблемы ученые НИТУ МИСИС и Всероссийского НИИ автоматики имени Духова создали систему, которая с высокой точностью предсказывает, как нейтронное излучение будет влиять на структуры стали при разных температурах и составах материалов. Используя данные о 1,1 тыс. образцов стали, они обучили алгоритм, который способен с точностью до 98,9% прогнозировать поведение материалов под воздействием излучения.

Ученые из KAIST (Корейский институт науки и технологий) разработали новую технологию, которая ускоряет и улучшает процесс обучения нейросетей. Открытие основано на принципах работы человеческого мозга, который начинает учиться еще до получения сенсорной информации.

Исследовательская группа решила одну из главных проблем нейросетевых технологий — проблему транспортировки весов, которая мешала созданию биологически правдоподобных моделей обучения. Эта проблема возникла ещё в 1986 году, когда Джоффри Хинтон предложил метод обратного распространения ошибок, но для его работы требуется предположение, что нейроны могут учитывать всю информацию о соединениях между слоями. Это было признано невозможным для биологических нейронных сетей.

Команда из KAIST продемонстрировала, что мозг начинает обучение через случайную активность нейронов ещё до того, как он получает внешние стимулы. Они использовали этот принцип для создания нейросети, которая предварительно обучалась на случайных данных (шум), что позволило создать условия для эффективного обучения без необходимости транспортировки весов. В результате, нейросеть, прошедшая предварительное обучение, значительно ускоряет процесс обучения и повышает точность при работе с реальными данными.

arXiv

Группа российских ученых сделала открытие в Атлантическом океане, выявив новые глубоководные течения в разломах подводного хребта. Исследование проводилось в рамках двухмесячной экспедиции на научно-исследовательском судне «Академик Иоффе» Института океанологии им. П. П. Ширшова РАН.

В пресс-службе института сообщили, что в ходе работы океанологи обнаружили, что на различных глубинах Срединно-Атлантического хребта, в районе разломов Океанографер, Хайес и Атлантис, встречаются потоки воды с севера и юга Атлантики. Эти течения перемешиваются, создавая уникальные условия для глубоководных впадин, заполняя их различными водными массами

Кроме того, в ходе экспедиции было протестировано новейшее гидрофизическое оборудование отечественного производства, разработанное в рамках программы импортозамещения, отметили в пресс-службе учреждения.

Группа ученых из Университета Калифорнии в Лос-Анджелесе (UCLA) разработала новый метод диагностики, который может позволить выявлять изменения в кровеносных сосудах головного мозга, связанные с когнитивными нарушениями и деменцией, на ранних стадиях. Технология основывается на анализе крови, что делает её более доступной по сравнению с дорогими методами, такими как МРТ.

Исследования показали, что уровень белка PlGF в плазме крови может стать маркером для выявления пациентов с риском сосудистых заболеваний головного мозга, которые ведут к когнитивному упадку. Этот белок играет важную роль в образовании кровеносных сосудов и нарушении их проницаемости, что связано с развитием болезни малых сосудов, одной из главных причин деменции.

В отличие от традиционной диагностики, основанной на МРТ, новый метод позволяет выявить изменения на более ранних этапах, до появления явных повреждений головного мозга, которые проявляются в виде белых пятен на снимках. В ходе исследования ученые установили, что высокие уровни PlGF в крови связаны с повышенной проницаемостью сосудов, накоплением жидкости в белом веществе мозга и нарушениями когнитивных функций.

Специалисты Приволжского исследовательского медицинского университета (ПИМУ) приступили к испытаниям нового метода лечения хронического панкреатита, использующего трансплантацию островков Лангерганса — клеток, вырабатывающих инсулин. Этот метод впервые применяется в России.

Как сообщают в пресс-службе программы «Приоритет-2030», операция включает в себя удаление поджелудочной железы, что необходимо в случае невыносимых болей или угрозы онкологического заболевания. После удаления поджелудочной железы островки Лангерганса извлекаются из хвостовой части органа и пересаживаются в печень пациента. Там они начинают вырабатывать инсулин, что помогает регулировать уровень сахара в крови.

Этот метод был успешно применен на двух пациентах, которые отметили значительное снижение болевого синдрома. Однако, по словам врачей, роль пересаженных клеток пока остается ограниченной, и медики планируют в будущем проводить операции на более ранних стадиях болезни, чтобы предотвратить истощение клеток Лангерганса.

Ученые из России разработали новые математические модели, которые помогут эффективно бороться с обледенением летательных аппаратов, включая самолеты и дроны. Эти модели позволяют точно просчитывать взаимодействие жидкостей с водоотталкивающими покрытиями, что станет основой для повышения безопасности полетов и снижения риска аварий.

В Центре научной коммуникации МФТИ сообщили, что работа ученых фокусируется на обледенении летательных аппаратов. Ледяные наросты, образующиеся на крыльях и фюзеляже, увеличивают массу самолета, ухудшают аэродинамику и могут нарушать работу датчиков. Для защиты от этих проблем на конструкции наносятся специальные водоотталкивающие покрытия.

Разработанные модели помогают оценить, как быстро вода вытесняет воздух из пор на поверхности этих материалов. На основе большого массива экспериментальных данных ученые создали модели, которые прогнозируют эффективность гидрофобных покрытий в разных условиях и помогают выбрать оптимальные материалы для защиты от льда.

Нужен только аккаунт на GitHub.