d-Matrix, üretken yapay zeka çıkarımı için geliştirdiği Raptor hızlandırıcısında 3D-DRAM belleğin ilk silikon sonuçlarını paylaştı. Şirketin ISCA 2026 verilerine göre Raptor kartı yaklaşık 105 TB/s bellek bant genişliği, 2,5 ns ortalama paket gecikmesi ve 0,376 pJ/bit I/O enerji tüketimi sunuyor. Böylece şirket, büyük dil modellerinin token üretirken karşılaştığı bellek darboğazını 3D istiflenmiş dijital bellek içi hesaplama teknolojisiyle azaltmayı hedefliyor. d-Matrix, 3DIMC adını verdiği teknolojide özel DRAM katmanını mantık yongasıyla yüz yüze bağlayarak veri yolunu kısaltıyor. Bunun yanı sıra tasarım, geleneksel bellek PHY katmanının enerji ve gecikme maliyetini azaltırken çok sayıda DRAM bankasına paralel erişim sağlıyor. Şirket bu teknolojiyi önce Pavehawk test yongasında doğruladı, ardından Corsair’ın devamı olan Raptor’a taşıdı. Raptor özellikle eğitim yerine düşük gecikmeli üretken yapay zeka çıkarımına odaklanıyor. Büyük dil modelleri otomatik regresif token üretirken model ağırlıklarını ve büyüyen KV önbelleğini sürekli okuyup yazıyor. Bu nedenle hesaplama birimleri yeterli gücü sunsa bile bellek veri akışına yetişemediğinde performans düşüyor. Öte yandan SRAM yüksek bant genişliği sağlarken kapasite ve bit başına maliyetle sınırlanıyor, HBM ise daha yüksek kapasite karşılığında daha fazla veri aktarım enerjisi kullanıyor. d-Matrix, 3D-DRAM ile bellek ve hesaplama katmanlarını birbirine yaklaştırarak bu iki seçenek arasında farklı bir çözüm sunuyor. Bir Raptor kartı 32 GB 3D-DRAM taşıyor ve … Raptor 3D-DRAM 105 TB/s bellek bant genişliğine ulaştı haberi ilk önce Teknoblog üzerinde yayımlandı.
Read the full story at the source
This story was published by Teknoblog.
See other sources covering this event →
Microsoft, şirketlerin kendi sistemlerine yerleştirdiği yapay zeka ajanlarını da içeriden kaynaklanan güvenlik riskleri arasında değerlendirmesi gerektiğini açıkladı. Microsoft Security yöneticisi Hayete Gallot, 19 Ekim tarihli yazısında ajanların hedeflerine ulaşmaya çalışırken beklenmedik davranışlar gösterebileceğini belirtti. Şirket bunun için yalnızca dış saldırıları engellemeyi yeterli görmüyor, ajanların eylemlerini çalışma boyunca izleyen ve gerektiğinde yetkilerini sınırlayan denetimler öneriyor. Bu değerlendirme, bütün ajanların kötü niyetli olduğu anlamına gelmiyor. Microsoft’a göre modeller, sonuç elde etmeye odaklanıyor ancak kuruluşların kurallarını ve muhakemesini kendiliğinden paylaşmıyor. Bağlam değiştikçe planlar ve davranışlar da değişebiliyor. Şirket verilerine, uygulamalara ve araçlara geniş erişim veren izinler, bu değişimin etkisini artırabiliyor. Microsoft’un açıkladığı yaklaşım, Guardian Agents adlı denetleyici ajanların eylemleri gerçekleşmeden önce gözetimini temel alıyor. Kimlik, izinler, veriler, cihazlar, ağ, bulut ve çalışma ortamından gelen işaretler bu denetime katkı sağlıyor. Amaç, ajanın o anda ne yapmaya çalıştığını ve hangi riski oluşturduğunu birlikte değerlendirmek. Şirket, daha önce duyurduğu Project Perception güvenlik sisteminin bu alanda da kullanılabileceğini söylüyor. Denetimler, değişken sonuçlar üretebilen yapay zekanın çevresine bağımsız sınırlar yerleştiriyor. Güvenlik ekipleri ise kayıtlar üzerinden ne olduğunu ve riskin neden yükseldiğini inceleyebiliyor. Microsoft, yerel ajan keşfini 60 türe çıkarıyor Aynı gün yayımlanan teknik açıklama, yerel ajan keşfine 35 yeni tür ekleyerek desteklenen toplamı 60’a çıkardığını belirtiyor. Claude Code, … Microsoft, yapay zeka ajanları için sürekli denetim istiyor haberi ilk önce Teknoblog üzerinde yayımlandı.
Ukrayna ordusu, cephede yaralanan askerini ateş hattından tahliye etmek için dron kullandı. Bu olay, yaralı bir askeri tahliye etmek için dronun kullanıldığı ilk operasyon olarak tarihe geçti.
Amazon, Indiana’daki eski kömür santrali sahasında 12 nükleer reaktör planına finansman sağlayacak. Proje, 960 megavat üretim gücü hedefliyor.
Yapay zeka yazılım geliştirmeyi hızlandırıyor ancak şirketlerin bu avantajı kalıcı hale getirmesi için kalite, güvenlik ve denetim süreçlerini de yeniden ele alması gerekiyor
Spotify, 2026 içinde düşük nitelikli ve spam olarak tanımladığı 50 milyondan fazla parçayı önerilerinden çıkardığını açıkladı. Şirketin 20 Ekim’de paylaştığı verilere göre bu işlem, ciddi veya tekrarlanan kural ihlalleri nedeniyle platformdan tamamen kaldırdığı 75 milyondan fazla spam parçadan ayrı bir uygulamayı oluşturuyor. Başka bir deyişle önerilerden çıkarma, her durumda parçanın hizmetten silinmesi anlamına gelmiyor. Öneri sistemindeki değişiklikler, dinleyicilerin atladığı, görmezden geldiği veya duymak istemediğini bildirdiği parçaların incelenmesine dayanıyor. Spotify, son altı ayda yaptığı güncellemelerle bu tür içeriklerin kişiselleştirilmiş önerilerde görünmesini azaltmayı hedeflediğini belirtiyor. Editörler de spam veya düşük nitelikli üretim olarak tanımladıkları içerikleri programlarına almıyor. Şirket tek bir işaretle karar vermiyor. Dinleyici etkileşimi, geri bildirimler, yükleme davranışları, parça bilgileri ve birden fazla üçüncü taraf yapay zeka tespit aracının verileri birlikte değerlendiriliyor. Bununla birlikte Spotify, yapay zeka tespit teknolojisinin sınırlarını kabul ediyor. Üretken modeller geliştikçe bu ayrımı yapmanın zorlaşacağını da vurguluyor. Toplu yüklemeler, kopya parçalar, arama görünürlüğünü kötüye kullanan girişimler, spam çalma listesi ağları ve yapay biçimde kısaltılan kayıtlar da denetimin kapsamına giriyor. Spotify sistemlerini, içerik yükleyenlerin yeni yöntemlerine göre güncellemeyi sürdüreceğini söylüyor. Açıklanan sayılar şirketin kendi uygulamalarını ve ölçümlerini yansıtıyor. Spotify, yapay sanatçı kimliğini ayrı etiketliyor Bu adımlar, ağustosta duyurulan AI Persona etiketi kararını izliyor. Spotify o duyuruda, eylül ortasından … Spotify, 50 milyon spam parçayı önerilerinden çıkardı haberi ilk önce Teknoblog üzerinde yayımlandı.
OPPO'nun katlanabilir olmayan geniş yapılı yeni telefonu Reno X hakkında sızan teknik detaylar ve beklenen özellikler haberimizde.
Comments