Künstliche Intelligenz
Chipfertigung: Das sind die Pläne des Weltmarktführers TSMC bis 2029
Der weltweit größte Chipauftragsfertiger TSMC zeigt einen aktuellen Fahrplan mit optimierten Fertigungsprozessen bis 2029. Neu dabei: A13, A12 und N2U. Bei allen drei handelt es sich um Ableger bestehender Fertigungsprozesse und keine grundlegend neuen Generationen.
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N2U ist eine weiter optimierte 2-Nanometer-Variante, die 2028 N2P ablösen soll. TSMC sieht sie für Chips ab der Smartphone-Klasse bis hin zu Serverablegern, die nicht die allerneueste Fertigungstechnik benötigen.
N2U soll verglichen mit N2P drei bis vier Prozent mehr Performance bringen oder alternativ die elektrische Leistungsaufnahme um acht bis zehn Prozent bei gleicher Geschwindigkeit senken. Die Transistordichte steigt minimal um zwei bis drei Prozent. Praktisch: Die Designregeln von N2P bleiben kompatibel, sodass Firmen ihre Chipdesigns mit minimalem Aufwand portieren können.

PPA-Werte (Performance, Power, Area) zu N2U verglichen mit N2P.
(Bild: Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., Ltd.)
N2U wird eine günstigere Alternative zu A16 und A14. A16 ist ein N2-Ableger mit Backside Power Delivery, von TSMC Super Power Rail genannt. Dabei verläuft die Stromversorgung auf der Chipunterseite anstelle der Oberseite. Die Aufteilung von Daten- und Stromleitungen ermöglicht effizientere Verdrahtungen, was die benötigte Chipfläche senkt und die Effizienz steigert. Allerdings ist die Fertigung aufwendiger, weshalb die Super Power Rail primär bei Server-Hardware zum Einsatz kommen soll.
Auf A14 folgen A13 und A12
A14 fürs Jahr 2028 ist der echte N2-Nachfolger mit der zweiten Generation von Gate-All-Around-Transistoren, auch Nanosheets genannt. A14 ohne Super Power Rail hat auf dem Papier minimal bessere elektrische Eigenschaften als A16, eignet sich aber auch für günstigere Chips, etwa Smartphone-Prozessoren.
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TSMCs Roadmap bis 2029.
(Bild: Taiwan Semiconductor Manufacturing Co., Ltd.)
A12 ist schließlich wieder eine Variante mit Super Power Rail. Zu den konkreten Verbesserungen schweigt sich TSMC aus. Zur Größenordnung: Beim Wechsel von N2P auf A16 verspricht TSMC eine bis zu 20 Prozent höhere Effizienz.
A13 ist ein Zwischenschritt, ähnlich wie der verbesserte 7-nm-Prozess N6 oder die verbesserte 5-nm-Version N4: keine wirklich neuen Prozesse, aber kleine Sprünge rechtfertigen einen Wechsel. TSMC verspricht eine gut drei Prozent höhere Transistordichte und „ein paar“ verbesserte elektrische Eigenschaften. Eine echte neue Fertigungsgeneration nach A14 ist ab 2030 zu erwarten.
Künstliche Intelligenz
Cobalt: Forscher entwickeln Smartphone-App für Robotertraining aus der Ferne
Ein Forschungsteam unter Federführung der Georgia Tech (mit Beteiligung von UC Berkeley, NYU Abu Dhabi, University of Toronto und Nvidia) hat die App Cobalt zur Steuerung von Roboterarmen entwickelt, die mit einem Smartphone von jedem Ort der Welt aus angesteuert werden können. So könne prinzipiell jeder Mensch ohne technische Vorkenntnisse einen Roboter bedienen. Dahinter steckt das Ziel, die dabei entstehenden Steuerungsdaten für das Training von Steuerungsalgorithmen für verschiedene autonome Aufgaben des Roboters zu sammeln und zu verwenden.
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Die Cobalt-App für Smartphones arbeitet vergleichsweise einfach: Über eine sichere WLAN-Verbindung stellt sie übers Internet eine Verbindung zu einem Teleoperationsserver her, über den ein Roboterarm angesteuert werden kann. Zur Steuerung müssen die Nutzer lediglich das Mobiltelefon im Raum bewegen. Über die internen Sensoren werden die Bewegungen abgebildet und vom Roboterarm nachgeahmt. Das Resultat können die Nutzer sofort über eine Live-Videoverbindung mit geringer Latenz ansehen. Die Datenübertragung werde über WebRTC (Web Real-Time Communication) realisiert, schreiben die Forscher in der Studie „COBALT: Crowdsourcing Robot Learning via Cloud-Based Teleoperation with Smartphones“, die auf Arxiv im Preprint veröffentlicht ist. Der Hauptautor, Ayush Agarwal, hat die Ergebnisse auch auf der „IEEE International Conference on Robotics and Automation“ in Wien vorgestellt, die am 5. Juni 2026 endet.
Der Teleoperationsserver kann von jedem Ort auf der Welt erreicht werden, sodass eine große Nutzerbasis gewonnen werden kann. Schließlich verfügen weltweit rund fünf Milliarden Menschen über ein Smartphone, so die Forscher.
Die Nutzer können über die Cobalt-App etwa den Roboterarm anweisen, ein Objekt zu greifen, zu bewegen und loszulassen. Es seien eine Vielzahl von Objektmanipulationen möglich. Das geschehe über ein Smartphone intuitiver als über andere Eingabegeräte.
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Das Video zeigt das Prinzip und die Funktion der Cobalt-App.
Dahinter steckt die Idee, dass auch unerfahrene Menschen mit einem Roboter arbeiten können. Die von ihnen dabei erzeugten Steuerungsdaten zeichnen die Wissenschaftler auf. Damit wollen sie Robotersteuerungsalgorithmen trainieren, um die Durchführung bestimmter Aufgaben mit einem Roboter automatisieren zu können.
Crowdsourcing von Robotertrainingsdaten
Die Forscher stellen sich vor, mit einem solchen System die Datenerfassung für das Training von Robotern mittels Crowdsourcing zu ermöglichen. Das würde das Problem lösen, die im großen Maßstab erforderliche Erfassung von Daten für das Training von Robotern für die Massenherstellung in den Griff zu bekommen. Denn das Training von selbstständig agierenden Robotern lässt sich in der erforderlichen Qualität nicht allein durch Simulationen erreichen.
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Die Wissenschaftler haben ihr System mit Probanden aus neun verschiedenen Ländern ausprobiert. Darunter Menschen, die keine Erfahrungen mit Robotern hatten, und Schüler der Midtown Highschool aus Atlanta. Die erfassten Daten ergaben, dass sie sich qualitativ für ein Robotertraining eignen und solchen, die mit professionellen Virtual-Reality-Headsets, Controllern, Tastaturen oder Computermäusen aufgezeichnet werden, in nichts nachstehen.
(olb)
Künstliche Intelligenz
c’t-Workshop: Daten intelligenter analysieren mit Power BI
Excel ist ein bewährtes Werkzeug für Datenanalysen. Wachsen jedoch die Datenmengen und werden Auswertungen komplexer, stößt das Programm schnell an seine Grenzen. Manuelle Schritte, lange Ladezeiten und eingeschränkte Möglichkeiten zur Datenintegration machen den Arbeitsalltag oft unnötig mühsam. Power BI schafft hier Abhilfe: Es verknüpft verschiedene Datenquellen, erstellt interaktive Visualisierungen und teilt Berichte effizient.
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In diesem Workshop erfahren Sie, wie Sie den Umstieg von Excel auf Power BI meistern und das Tool effizient für Ihre Zwecke einsetzen. Referent Johannes Curio vermittelt nicht nur die Grundlagen, sondern zeigt auch praxisnah verschiedene Anwendungsfälle. Wann lohnt sich der Wechsel? Wie funktioniert der Import und die Modellierung von Daten? Und wie lassen sich aussagekräftige Dashboards erstellen? Während der Schulung bleibt stets ausreichend Raum für individuelle Fragen.
Von der Theorie zur Praxis
Darüber hinaus lernen Sie, wie Sie Beziehungen und Hierarchien erstellen, um leistungsstarke Datenmodelle zu entwickeln. Damit Sie diese im nächsten Schritt übersichtlich und verständlich präsentieren können, erfahren Sie, wie sich interaktive Visualisierungen und professionelle Berichte generieren lassen.
Der Workshop kombiniert Theorie mit Praxis, sodass Sie das Gelernte direkt anwenden können. Typische Anwendungsfälle helfen Ihnen, den Umgang mit Power BI zu vertiefen und Lösungen für Ihren Arbeitsalltag zu entwickeln.
Weitere Informationen und Anmeldung
Diese Veranstaltung richtet sich an alle, die
- Power BI künftig nutzen wollen oder müssen.
- regelmäßig mit Excel arbeiten und dessen Grenzen spüren.
- größere Datenmengen effizient analysieren möchten.
- interaktive Dashboards für ihr Team oder Entscheider erstellen wollen.
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Um aktiv an den Übungen und Beispielen teilzunehmen, sollte Power BI Desktop auf Ihrem Computer installiert sein. Zudem benötigen Sie Zugriff auf den Power-BI-Webservice, einen aktuellen Webbrowser sowie ein Headset oder Mikrofon.
Die Veranstaltung findet am 28. Juli 2026 von 9 bis 17 Uhr online statt. Frühbucher sparen 10 % und zahlen nur 629,00 Euro. Weitere Informationen sowie Details zur Anmeldung finden Sie auf der zugehörigen Seite..
(abr)
Künstliche Intelligenz
Die ersten PCIe-6.0-SSDs auf der Computex
Auf der IT-Messe Computex sind die ersten öffentlich ausgestellten PCI-Express-6.0-SSDs zu sehen, die ab 2027 in Servern und Rechenzentren sitzen werden. Der Controller- und SSD-Hersteller Phison zeigt mehrere Demo-Aufbauten und Modelle, die unter der eigenen Marke Pascari erscheinen.
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Team Group hat die T-Create Master AI Gen 6 im Gepäck, verrät allerdings kaum Details. Alle PCIe-6.0-SSDs setzen auf Serverformate wie E3.S und E1.S. Für Desktop-PCs und Notebooks bleibt PCIe 6.0 bis auf Weiteres Zukunftsmusik. Bei Endkunden zieht die Technik voraussichtlich erst ab 2030 ein.

Teamgroups PCIe-6.0-SSD in einem Server-Mock-up.
(Bild: Mark Mantel / heise medien)
Hohe Geschwindigkeit demonstriert
Phison ist einer der größten Zulieferer von SSD-Controllern. Der X3 für PCIe 6.0 schafft sequenzielle Übertragungsraten von bis zu 28 GByte/s, was auch Benchmarks vor Ort beweisen. Noch beeindruckender ist jedoch die Geschwindigkeit bei zufälligen Zugriffen: Phison verspricht unter den richtigen Bedingungen bis zu 6,8 Millionen Input/Output-Operationen pro Sekunde (IOPS).

Christian Hirsch / heise medien
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Gegenüber den schnellsten PCIe-5.0-SSDs entspricht das einer Leistungsverdoppelung. Die meisten Endkundenmodelle sind jedoch langsamer – hier läge die Performance eher um den Faktor 3 zu.
Das Effizienzproblem und daraus resultierend die hohe Hitze der ersten PCIe-5.0-SSDs soll sich bei der ersten PCIe-6.0-Generation nicht wiederholen. Phison verspricht eine Übertragungsrate von 4 GByte pro Sekunde und Watt. Bei 28 GByte/s entspricht das sieben Watt, ein guter Wert für eine High-End-SSD.
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Verstärkerchips auch schon da
Phison übernimmt gleich auch weitere Infrastruktur, die mit den hohen Signalraten von PCIe 6.0 klarkommt. Ein Testaufbau zeigt passende Retimer, die etwa als Signalverstärker auf Mainboards dienen. Die Anforderungen an die Signalqualität steigen so stark, dass ohne solche Verstärker nicht mehr viel geht.
(mma)
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