Künstliche Intelligenz
PC-Speichermodul mit 128 GByte für Dual-Slot-Mainboards
Der taiwanische Speichermodulhersteller Adata kündigt ein besonderes DIMM mit 128 GByte Kapazität an: Es funktioniert aber wohl nur auf Mainboards, die Clock-Unbuffered-(CU-)DIMMs ansteuern können und zwei Steckfassungen dafür haben. Damit sind folglich maximal 256 GByte Arbeitsspeicher möglich.
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Desktop-PCs und Notebooks sind üblicherweise nur für sogenannte ungepufferte Speicherriegel ausgelegt, kurz UDIMMs. Diese lassen sich bisher mit maximal 64 GByte DDR5-RAM bestücken.
Auf Mainboards mit vier Fassungen für CUDIMMs dürften sich vier der neuen Module mit je 128 GByte nicht gemeinsam ansteuern lassen, weil Adata sich dabei eine Besonderheit zunutze macht: Die 128-GByte-DDR5-CUDIMMs haben vier statt nur zwei Ranks.
Rank-Kunde
Bisher fertigen DRAM-Chiphersteller einzelne DDR5-SDRAM-Chips mit maximal 32 Gigabit (GBit) Kapazität. Acht davon fassen folglich 32 GByte (8 Bit = 1 Byte) und bilden zusammen einen sogenannten Rank. Ein Single-Rank-(SR-)UDIMM speichert also 32 GByte, ein Dual-Rank-(DR-)UDIMM 64 GByte.
Mehr als zwei Ranks sind bei UDIMMs nicht vorgesehen, sondern nur bei Registered DIMMs (RDIMMs), auch buffered DIMMs genannt.
Die Speichercontroller der meisten Desktop-PC-Prozessoren steuern zwei RAM-Kanäle an, von denen jeder höchstens mit zwei DR-UDIMMs bestückt sein darf, also mit insgesamt vier Ranks.
Rank-Trick
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Der Speicher-Controller typischer Desktop-PC-Prozessoren steuert pro RAM-Kanal maximal vier Ranks an.
(Bild: heise medien)
Bei einem Mainboard mit zwei DIMM-Slots, also nur einem DIMM pro Kanal (1 DIMM per Channel, 1DPC), sind im Prinzip höchstens zwei Ranks vorgesehen. Aber grundsätzlich könnte der Speicher-Controller der CPU noch zwei weitere Ranks ansteuern.
Adata bestückt die neuen 128-GByte-Riegel daher mit vier Ranks (4R), lötet also doppelt so viele DDR5-SDRAM-Chips drauf. Dabei nutzt Adata gleichzeitig einen Clock-Driver-Chip, der die Taktfrequenzsignale stabilisiert. Es handelt sich also um 4R-CUDIMMs.
Laut der Pressemitteilung von Adata laufen Prototypen der 128-GByte-4R-CUDIMMs bereits auf einem MSI-Mainboard mit Z890-Chipsatz für einen Prozessor vom Typ Intel Core Ultra 200.
Preise und Liefertermine nennt Adata bisher nicht. Wegen der zurzeit deutlich steigenden DDR5-RAM-Preise dürfte die Nachfrage nach Speicherriegeln mit extrem hoher Kapazität allerdings gering sein.
(ciw)
Künstliche Intelligenz
Entwicklungsumgebung Eclipse Theia 1.68 integriert GitHub-Copilot-Anbindung
EclipseSource hat die Veröffentlichung von Eclipse Theia 1.68 bekanntgegeben, einer quelloffenen Entwicklungsplattform für Web- und Cloud-basierte Tools. Das aktuelle Release erlaubt das Verwenden von GitHub Copilot out-of-the-box und lässt KI-Agenten – noch als Alpha-Feature – Skills verwenden. Neben zahlreichen KI-bezogenen Updates gibt es auch weitere Neuerungen, unter anderem zur Verbesserung der Accessibility.
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Aufgabenplanung zum Mitverfolgen
KI-Agenten können in Eclipse Theia durch das neue Tool todo_write den Fortschritt mehrstufiger Aufgaben visuell darstellen: Sie können To-do-Listen erzeugen, die im Chatfenster angezeigt und aktualisiert werden. Die Aufgaben erhalten, ihrem Status entsprechend, Icons für „noch nicht erledigt“, „in Arbeit“ oder „erledigt“. Um das Feature nutzen zu können, muss der neue Agenten-Modus „Agent Mode (Next)“ aktiviert sein. Dieser soll sich dadurch auszeichnen, dass er Coding-Aufgaben effektiver, zuverlässiger und autonomer durchführt.
Das Entwicklungsteam zeigt ein Beispiel: Ein Prompt fordert den KI-Agenten auf, eine To-do-Liste für das Kochen einer Mahlzeit zu erstellen und so zu tun, als würde er die dafür nötigen Schritte ausführen.

Der KI-Agent arbeitet eine virtuelle To-do-Liste ab.
(Bild: EclipseSource)
GitHub Copilot in Eclipse Theia 1.68
Entwicklerinnen und Entwickler mit aktivem GitHub-Copilot-Abo können dieses nun direkt innerhalb der Theia IDE sowie in mit Theia AI erstellten Tools verwenden. Sie benötigen dafür weder zusätzliche API-Keys noch Abos. Dahinter steht technisch das neue Package @theia/ai-copilot, das GitHub Copilot als Language-Model-Anbieter in Eclipse Theias KI-Framework integriert, mitsamt Authentifizierung per OAuth.
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Wie der Authentifizierungsvorgang aussieht, demonstriert das EclipseSource-Team:

GitHub Copilot lässt sich direkt aus Eclipse Theia 1.68 heraus nutzen.
(Bild: EclipseSource)
Skills für KI-Agenten
Als Alpha-Feature können KI-Agenten in Eclipse Theia nun Agent Skills nutzen. Diese bestehen aus wiederverwendbaren Anweisungen und Domänenwissen, die Agenten aus SKILL.md-Dateien beziehen. Unter anderem können Agenten im Verzeichnis ~/.theia/skills/ vorhandene Skills automatisch entdecken, spezifische Skills per Entwickleranweisung mithilfe des Befehls /skillName nutzen oder Skills nach Bedarf laden. Für Letzteres dient die Variable {{skills}}, die Entwicklerinnen und Entwickler in Agenten-Prompts einfügen können.
Das Erstellen von Skills mithilfe des CreateSkill-Agenten befindet sich ebenfalls im Alpha-Status. Um projektspezifische Skills festzulegen, dient das KI-Chat-Interface. Dort können Developer den gewünschten Skill beschreiben, und der Agent wird eine korrekt strukturierte SKILL.md-Datei mitsamt entsprechendem YAML-Frontmatter und Markdown-Inhalt erstellen.
Updates für Accessibility und VS-Code-Kompatibilität
Für eine verbesserte Barrierefreiheit sind im Chat nun Fokusnavigationsbefehle verwendbar, um per Tastatur zwischen Input und Antworten zu navigieren (Strg/Cmd+oben/unten). Auch sind alle Chat-Buttons jetzt per Tastatur zugänglich, und für Screenreader stehen umfassende ARIA-Attribute bereit.
Daneben wurde die Kompatibilität mit Erweiterungen für Visual Studio Code auf die API-Version 1.108.0 erhöht und das Theia-Team hat einige Bugs behoben, wie der Blogeintrag zur Ankündigung aufführt.
(mai)
Künstliche Intelligenz
Bahn-Sicherheitsgipfel: Forderungen nach mehr Zweierteams und Bodycam-Einsatz
Vor dem von der Deutschen Bahn für heute in Berlin angesetzten Sicherheitsgipfel hat Nordrhein-Westfalen ein Maßnahmenpaket vorgeschlagen und Forderungen an den Bund aufgestellt. Demnach soll der Einsatz von Zweierteams bei den Zugbegleitern ausgebaut werden. Für das Tragen von Bodycams im ÖPNV, bislang auf freiwilliger Basis, soll die Bundesregierung Rechtssicherheit schaffen. Die Technik zur Alarmierung und Verfolgung von Tätern soll ausgebaut und die Videoüberwachung soll noch effektiver eingesetzt werden. Ausgeweitet werden soll auch der zum Schutz von Fahrgästen und Zugpersonal eingesetzte Einsatz von Sicherheitsteams.
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Anfang Februar hatte es in Rheinland-Pfalz bei einer Ticketkontrolle einen Angriff auf einen Zugbegleiter der Deutschen Bahn gegeben. Der 36-Jährige war zwei Tage später an seinen schweren Verletzungen gestorben. Die Bahn hat daraufhin die Bundesregierung, die Bundespolizei, Vertreter der Bahnbranche, die Länder und Aufgabenträger für den Regionalverkehr sowie die Gewerkschaften zu einem Sicherheitsgipfel eingeladen.
Aggressiver Ton
„Die Aggressivität und die Tonlage ist bei Auseinandersetzungen in Bussen und Bahnen härter geworden. Das empfinden viele Menschen so, und deshalb löst die Gewalttat in Rheinland-Pfalz auch so viele grundsätzliche Fragen aus. Die Fahrgäste fühlen sich in manchen Situationen subjektiv nicht sicher und wir müssen sie und unser Bahnpersonal besser schützen“, sagte NRW-Verkehrsminister Oliver Krischer (Grüne).
Der NRW-Verkehrsminister hatte sich in der Woche mit Vertretern von Deutscher Bahn, Aufgabenträgern, Verkehrsunternehmen und der Bundespolizei an einen Tisch gesetzt. Dabei habe Einigkeit geherrscht, dass zwar landesweit ein leichter, aber kein extremer Anstieg von Gewalttaten zu verzeichnen sei. Das subjektive Bedrohungsgefühl bei vielen Menschen sei unabhängig von den Zahlen aber gewachsen, teilte das NRW-Verkehrsministerium mit.
Mehr zum Thema Deutsche Bahn
(fpi)
Künstliche Intelligenz
Cisco erweitert AgenticOps mit KI für Netzwerk und Security
Auf der Cisco Live in Amsterdam hat der Netzwerkausrüster am Dienstag die nächste Ausbaustufe seines AgenticOps-Modells vorgestellt. Das im letzten Jahr eingeführte Konzept setzt auf KI-Agenten, die IT-Infrastruktur kontinuierlich beobachten, Probleme eigenständig diagnostizieren und nach Bestätigung Maßnahmen einleiten. Die neuen Funktionen erstrecken sich nun über Campus-, Rechenzentrums-, Service-Provider- und Security-Umgebungen.
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Vom Dashboard zum autonomen Troubleshooting
Im Pressegespräch beschrieb DJ Sampath, SVP AI Software and Platform bei Cisco, das grundlegende Skalierungsproblem: „Man kann Systeme, die mit Agenten-Geschwindigkeit laufen, nicht mit Betriebsmodellen auf menschlicher Geschwindigkeit managen.“ Bislang arbeiteten IT-Teams meist Alarm-getrieben mit statischen Dashboards. In einer Welt, in der KI-Agenten als neuartige Workloads der Kunden hohe Infrastrukturanforderungen stellen, skaliere dieses Modell laut Sampath nicht mehr.
Für Campus-, Branch- und Industrienetzwerke sollen daher drei neue Kernfunktionen Abhilfe schaffen. Beim autonomen Troubleshooting validieren Agenten im Störungsfall mehrere Hypothesen gleichzeitig und führen deterministische Korrekturen aus – Cisco wirbt hier mit einer Präzision auf CCIE-Niveau, um die mittlere Reparaturzeit auf Minuten zu drücken. Parallel dazu überwacht die Continuous Optimization Erfahrungsmetriken wie Verbindungszeit, Kapazität und Roaming, um Parameter wie WLAN-Frequenzen oder QoS eigenständig anzupassen, noch bevor Nutzer Beeinträchtigungen bemerken. Ergänzend prüft die Trusted Validation geplante Netzwerkänderungen automatisch gegen Live-Topologien und Telemetriedaten, wobei Deep-Reasoning-Techniken auch komplexe Aufgaben wie Compliance-Checks übernehmen sollen.
Über den Cisco AI Assistant können Administratoren darüber hinaus eigene Workflows erstellen, um wiederholbare Automatisierungen an bestimmte Bedingungen zu knüpfen. Die Einführung dieser Funktionen für Campus und Branch startet noch im Februar 2026.
Für Rechenzentrums-Netzwerke integriert Cisco AgenticOps in Nexus One. Strategisch dient Nexus One dabei als Klammer, um die verschiedenen Fabrics (Hyperfabric, VXLAN, ACI) zu vereinen und nach oben hin operationalisierbar zu machen. Früherkennung und intelligente Ereigniskorrelation sollen hier präskriptive Empfehlungen liefern. Die Verfügbarkeit ist jedoch erst für Juni 2026 geplant. Im Service-Provider-Bereich soll Crosswork AI herstellerübergreifende Netzwerkprobleme diagnostizieren – dieses Feature befindet sich vorerst in einer Beta-Phase.
KI in der Firewall als Antwort auf die KI-Explosion
Ein wesentlicher Treiber für den Einsatz von Agenten in der Security ist laut Cisco die massive Zunahme externer KI-Aktivitäten. Wenn Dienste wie OpenAI oder autonome Agenten von Drittanbietern unvorhersehbare Prozessketten und Traffic-Muster generieren, entsteht ein variables System, das mit statischen Regeln kaum noch beherrschbar ist. Technisch begegnet Cisco dem mit KI-Agenten in der Security Cloud Control. Sie analysieren Traffic, Kapazität und Konfigurationen.
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Dabei sollen die Agenten proaktiv Zero-Trust-Lücken in sensiblen Anwendungen identifizieren und direkt One-Click-Lösungsvorschläge unterbreiten. Für das Troubleshooting verspricht der Hersteller, dass die KI Performance-Fresser wie sogenannte Elephant Flows inklusive Kontextanalyse selbstständig erkennt. Ergänzend prüft die Funktion Continuous Compliance das Regelwerk der Firewall fortlaufend auf Abweichungen von Standards wie PCI-DSS. Raj Chopra, SVP & Chief Product Officer, Security, betonte im Pressegespräch, dass es das Ziel sei, Security-Teams vom reaktiven Feuerlöschen zu einer kontinuierlichen Optimierung zu führen. Die allgemeine Verfügbarkeit dieser Funktionen ist für Mai 2026 geplant.
Spannend ist der Ansatz bei der Observability-Tochter Splunk: Das neue AI Agent Monitoring (verfügbar ab 25. Februar) visualisiert und überwacht die KI-Agenten selbst. Es kontrolliert Performance, Kosten und Verhalten der autonomen Helfer. In Zukunft soll dies mit Cisco AI Defense gekoppelt werden, um KI-spezifische Risiken wie Halluzinationen, Datenlecks oder Prompt Injection in den Agenten zu erkennen.
Telemetrie als Burggraben
Technisches Fundament ist Ciscos Cross-Domain-Telemetrie. Signale aus Networking, ThousandEyes, Firewalls und Splunk fließen zusammen. DJ Sampath nannte drei Pfeiler für das System: Echte Systemdaten statt Zusammenfassungen als Basis für die KI-Logik (Reasoning), ein Ensemble spezialisierter Modelle mit eingebetteten Runbooks sowie Agenten, die sich domänenübergreifend gegenseitig validieren.
Der Mensch bleibt dabei explizit „in the loop“. Governance sei „by Design“ eingebaut, so Cisco. Die Agenten sollen erst eskalieren, wenn menschliches Urteil gefragt ist – ein Paradigmenwechsel vom „Arbeit erledigen“ zum „Ergebnisse beaufsichtigen“.
Weitere Informationen zu den Updates finden sich bei Cisco.
(fo)
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