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M12-Festplatten: Toshiba knackt die 30-TB-Marke mit 11 Scheiben Glas


M12-Festplatten: Toshiba knackt die 30-TB-Marke mit 11 Scheiben Glas

Bild: Toshiba

Jetzt hat auch Toshiba die 30-TB-Marke bei seinen Festplatten geknackt. Dafür wechselt der Hersteller auf gläserne Scheiben und bringt davon elf im mit Helium gefüllten 3,5″-Gehäuse unter. Damit werden 28 TB möglich. Durch überlappende Spuren (SMR) geht es hinauf auf bis zu 34 TB.

Fast zwei Jahre hat es gedauert bis Toshiba aus der ersten öffentlichen Demonstration des 11-Platter-Designs ein fertiges Produkt macht, während Western Digital bereits seit längerem elf Magnetscheiben einsetzt. Seagate wiederum ist bis 32 TB vorerst bei 10 Plattern geblieben

  • WD Red Pro 26 TB im Test: Elf Magnetscheiben gegen die Laser-Technik HAMR
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Toshiba bestückt damit die neue Enterprise-HDD–Serie M12, die als Muster bereits ausgeliefert wird und fortan bei Hyperscalern und Cloud Service Providern (CSP) im Rechenzentrum eingesetzt werden soll.

Bei elf Scheiben wird auf Glas gewechselt

Gegenüber der MG11-Serie steigt die Zahl der Scheiben also von 10 auf 11. Das wird unter anderem durch einen Materialwechsel möglich: Statt aus Aluminiumsubstrat bestehen diese nun größtenteils aus Glas, „was dünnere Designs ermöglicht und die Langlebigkeit verbessert“, erklärt Toshiba.

Am Aufnahmeverfahren hat sich wiederum nichts geändert und so setzt Toshiba weiterhin auf das sogenannte Flux Control Microwave-Assisted Magnetic Recording (FC‑MAMR), bevor auch bei diesem Hersteller irgendwann das Heat Assisted Magnetic Recording (HAMR) zum Einsatz kommen wird. Für die Zukunft plant der Hersteller aber auch bereits mit 12 Plattern, was den Umstieg auf HAMR noch etwas hinauszögern könnte.

Start mit 30 bis 34 TB und SMR

Die ersten Muster der M12-Serie sollen Speicherkapazitäten von 30 TB bis 34 TB besitzen. Diese wird aber nur durch überlappende Datenspuren (Tracks) erreicht, was als Shingled Magnetic Recording (SMR) bekannt ist. Erst im dritten Quartal 2026 sollen Modelle mit konventionellen Spuren (CMR) erscheinen, die dann aber nur maximal 28 TB bieten.

Insbesondere beim zufälligen Schreiben kommt es mit SMR zu Leistungseinbußen. Diese sollen durch die „vom Host gemanagte SMR-Architektur, bei der das Hostsystem die Platzierung und das Neuschreiben von Daten organisiert“, gemildert werden.

Knapp unter 300 MB/s

Toshiba nennt zudem maximale Datentransferrate von 282 MiB/s, was umgerechnet rund 296 MB/s entspricht. Die MG11-Serie war allerdings schon bei knapp über 300 MB/s angelangt. Wie üblich sind die Server-HDDs für den Dauerbetrieb ausgelegt und besitzen ein Workload-Rating von jährlich 550 TB. Die MTBF wird mit 2,5 Millionen Stunden angegeben und die durchschnittliche jährliche Ausfallrate wird auf 0,35 Prozent beziffert.



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Low-Latency-DOCSIS: Vodafone will die Latenz im Kabel-Internet senken


Vodafone schaltet eine neue Technologie für geringere Reaktionszeiten im Kabel-Internet frei: den „Latenz-Booster“. Laut Vodafone soll die Technik die Reaktionszeiten unter Last etwa bei Videokonferenzen oder Online-Spielen deutlich reduzieren. Besonders in Stoßzeiten mit hoher Netzauslastung sollen Nutzer davon profitieren.

Halbierte Latenz bei hoher Netzauslastung

Das Unternehmen spricht von einer Reduzierung der Latenz bei zeitkritischen Anwendungen um mehr als die Hälfte. Internet-Nutzer sollen von der neuen Technik vor allem in Stoßzeiten profitieren, wenn die Netzauslastung hoch ist. Vodafone bereitet aktuell den „Latenz-Booster“ in ersten Netzsegmenten vor. Bis Oktober möchte das Unternehmen die Technologie in rund 45 Prozent des Kabelnetzes freischalten – und damit für rund 12 Millionen Haushalte. Im Oktober sollen dann auch die passenden Firmware-Updates für erste Kabel-Router veröffentlicht werden, damit die Technik auch von den Endgeräten unterstützt wird.

In 2 Jahren sollen alle Anschlüsse umgestellt sein

Die Freischaltung an immer mehr Stellen im Netz soll schrittweise erfolgen. In rund zwei Jahren sollen netzseitig alle 24 Millionen Haushalte mit Kabel-Internet von der neuen Technologie Gebrauch machen können.

Low-Latency DOCSIS priorisiert Echtzeit-Anwendungen

Technisch steckt hinter dem Latenz-Booster der Übertragungsstandard Low-Latency DOCSIS, bei dem speziell gekennzeichnete Datenströme im Netz bevorzugt transportiert werden. Ihre Datenpakete werden nicht mehr aufgehalten, wenn im Hintergrund große Datenmengen wie Downloads oder Updates laufen. Die Daten werden folglich anders sortiert und wichtige Informationen kürzer gepuffert und schneller durch das Netz geleitet.

Test in Stuttgart bestätigt schnellere Reaktionszeiten in Stoßzeiten

Im vergangenen Jahr hat Vodafone die Technologie erstmals im Netz von Stuttgart getestet. Hier wurde sie in einem ausgewählten Netzsegment mit rund 100 Hausanschlüssen und über mehrere Monate aktiviert. Zum Einsatz kam dafür der neueste Kabel-Router Ultra Hub 7. Tausende Messungen aus dem Testgebiet belegen laut Vodafone, dass zu Stoßzeiten, in denen besonders viele Daten transportiert werden, die Reaktionszeiten bei ausgewählten Latenz-kritischen Anwendungen um mehr als 50 Prozent im Vergleich zu vorher reduziert werden konnten.



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„Rechenbasierte Nutzung“: Google berechnet Limits bei Gemini künftig neu


„Rechenbasierte Nutzung“: Google berechnet Limits bei Gemini künftig neu

Bild: Google

Bereits Ende April kamen Gerüchte auf, dass Google die Nutzungslimits für Gemini überarbeiten und dabei auch ein Punktesystem einführen könnte. Nun hat das Unternehmen Änderungen angekündigt, deren Grundlage künftig auf den tatsächlichen Verbrauch und nicht mehr auf eine generelle Anzahl von Anfragen basieren wird.

Keine feste Zahl von Anfragen als Grundlage

Laut einem Support-Dokument will Google künftig auf eine „rechenbasierte Nutzung“ setzen und sich damit von der bisherigen festen Anzahl an Anfragen pro Tag verabschieden. In die neue Berechnung sollen unter anderem die Komplexität einer Anfrage, die verwendeten Funktionen oder Anwendungen sowie die Länge der jeweiligen Konversation einfließen. Gleichzeitig weist Google in diesem darauf hin, dass Nutzer mit kostenpflichtigem Abonnement höhere Limits erhalten sollen als Anwender des kostenlosen Tarifs.

Bislang orientierten sich die Nutzungslimits ausschließlich an der Anzahl der täglichen Anfragen, unabhängig davon, wie aufwendig diese tatsächlich waren. Laut Google soll die Berechnung des jeweiligen Verbrauchs künftig alle fünf Stunden erfolgen, die eigentliche Begrenzung werde jedoch über ein wöchentliches Limit geregelt. Das Unternehmen weist außerdem darauf hin, dass bestimmte Funktionen wie die Bild-, Video- oder Musikerstellung, Deep Research sowie Erweitertes Denken und Deep Think das jeweilige Limit deutlich schneller ausschöpfen können.

Google nennt nur Verhältnisse, keine genauen Zahlen

Konkrete Angaben, an denen sich Nutzer orientieren oder ihren Verbrauch nachvollziehen könnten, nennt Google in seiner Veröffentlichung allerdings nicht. Stattdessen erklärt das Unternehmen lediglich, dass Nutzer eines AI-Plus-Abonnements ein doppelt so hohes Nutzungslimit wie Anwender ohne kostenpflichtigen Tarif erhalten sollen. Beim Pro-Abonnement falle das Limit bereits viermal höher als im Standardtarif aus, der Ultra-Tarif wiederum soll ein bis zu 20-fach höheres Limit ermöglichen. Der Grund, dass Google bisher auf konkrete Zahlen verzichtet, könnte darin zu finden sein, dass sich Anpassungen auf diese Weise leichter vornehmen lassen, da dafür lediglich die Ausrichtung des kostenlosen Tarifs geändert werden müsste.

KI-Anbieter spüren immer höheren Kostendruck

Google ist allerdings nicht der erste Anbieter, der sich von einer Begrenzung über die reine Anzahl von Anfragen verabschiedet. Bereits Ende April hatte GitHub angekündigt, die Abrechnung seines KI-Tools Copilot ab dem 1. Juni dieses Jahres von einem klassischen Abo-Modell auf ein ebenfalls nutzungsbasiertes System umzustellen. Auch dort sollen die Kosten künftig stärker an die tatsächliche Nutzung angepasst werden.

Die immer weiter steigende Akzeptanz künstlicher Intelligenz entwickelt sich für viele Unternehmen zunehmend zum Problem. Einerseits lassen sich dadurch mehr Nutzer erreichen und zusätzliche Einnahmen generieren, andererseits wird gleichzeitig immer deutlicher sichtbar, wie stark defizitär viele Anbieter derzeit arbeiten, um neue Abonnenten zu gewinnen. Neben begrenzten Rechenkapazitäten spielen dabei auch die in zahlreichen Regionen deutlich gestiegenen Energiekosten eine wichtige Rolle.



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Gemini Omni und Gemini Flash 3.5: Googles neue Spitzenmodelle für Agenten und das Weltverständnis


Gemini Omni und Gemini Flash 3.5: Googles neue Spitzenmodelle für Agenten und das Weltverständnis

Bild: Google

Nachdem Anthropic und OpenAI zuletzt vorgelegt haben, hat Google auf der Entwicklerkonferenz I/O 2026 ebenfalls neue Spitzenmodelle präsentiert. Gemini 3.5 Flash ist das neue Alltagsmodell, das vor allem Agenten antreiben soll. Gemini Omni ist das neue Video-Modell, das Fähigkeiten von Veo und Nano Banana vereint.

Gemini 3.5 Flash: Effizienz und Geschwindigkeit im Fokus

Gemini 3.5 Flash ist der Auftakt für die nächste Generation, die besonders für agentische Aufgaben optimiert ist und besonders effizient laufen soll. In den von Google veröffentlichten Benchmarks kann sich Gemini 3.5 Flash deutlich von den Vorgängern wie Gemini 3.1 Pro absetzen. Es bewegt sich auf einem ähnlichen Niveau wie Anthropics Claude Opus 4.7 und OpenAIs GPT-5.5.

Was Google im Vergleich zu den anderen Modellen in den Vordergrund rückt, ist die Geschwindigkeit und die Effizienz. So ist 3.5 Flash nicht mehr ganz so schnell wie 3.1 Flash, produziert aber noch wesentlich mehr Token pro Sekunde als andere Top-Modelle.

Grundlage für Googles neue Agenten-Armada

Damit ist es laut Google besonders für agentische Aufgaben geeignet, die lange Zeitspannen in Anspruch nehmen. Davon soll auch Googles Coding-Assistent Antigravity profitieren. Bislang spielt dieser im Vergleich zu Claude Code und Codex nur eine untergeordnete Rolle.

Agenten werden bei Google künftig ohnehin eine größere Rolle spielen. In der Suche können Nutzer künftig Subagents aktivieren, um bestimmte Suchanfragen dauerhaft laufen zu lassen. Mit Spark stellte man zudem die Beta-Version eines neuen persönlichen Agenten vor, der autonom im Hintergrund Alltagsaufgaben erledigen soll.

Verfügbarkeit von Gemini 3.5 Flash

Verfügbar ist Gemini 3.5 Flash ab heute über die Gemini-App und den KI-Modus in der Suche. Über Googles Coding-Assistenten Antigravity und die Google Cloud ist es ebenfalls abrufbar.

Gemini Omini als multimodales Weltmodell

Mit Gemini Omni hat Google zudem ein neues Multimodal-Modell vorgestellt, das verschiedene Input-Arten verarbeiten kann, um Inhalte zu generieren. So ist es etwa möglich, bei der Prompt-Eingabe Bilder, Texte, Videos und Audio-Passagen zu kombinieren. Zunächst es auf die Video-Ausgabe beschränkt.

Laut Google-DeepMind-Chef Demis Hassabis ist vor allem das Weltwissen der nennenswerte Fortschritt bei Omni. Es kombiniert die Fähigkeiten von dem Gemini-Modell mit Veo und Nano Banana. Damit soll es in der Lage sein, etwa physikalische Zusammenhänge und Aspekte wie Gravitation, kinetische Energie und Strömungsverhalten deutlich besser zu imitieren. So können Nutzer am Ende deutlich realistischere Inhalte erstellen.

Gemini Omni ist ebenfalls als erstes in einer Flash-Version verfügbar. Ab heute können es Nutzer mit den Abo-Paketen Google AI Plus, Pro und Ultra weltweit nutzen. Das geht sowohl über die Gemini-App als auch über Google Flow.



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