{"version":"1.0","provider_name":"da.news","provider_url":"https:\/\/da.news\/it\/","title":"Le prestazioni prima di tutto - da.news","type":"rich","width":600,"height":338,"html":"<blockquote class=\"wp-embedded-content\" data-secret=\"eZv5oStpI0\"><a href=\"https:\/\/da.news\/it\/le-prestazioni-prima-di-tutto\/\">Le prestazioni prima di tutto<\/a><\/blockquote><iframe sandbox=\"allow-scripts\" security=\"restricted\" src=\"https:\/\/da.news\/it\/le-prestazioni-prima-di-tutto\/incorporare\/#?secret=eZv5oStpI0\" width=\"600\" height=\"338\" title=\"&amp;quot;La performance prima di tutto&amp;quot; &#x2013; da.news\" data-secret=\"eZv5oStpI0\" frameborder=\"0\" marginwidth=\"0\" marginheight=\"0\" scrolling=\"no\" class=\"wp-embedded-content\"><\/iframe><script type=\"text\/javascript\">\n\/* <![CDATA[ *\/\n\/*! This file is auto-generated *\/\n!function(d,l){\"use strict\";l.querySelector&&d.addEventListener&&\"undefined\"!=typeof URL&&(d.wp=d.wp||{},d.wp.receiveEmbedMessage||(d.wp.receiveEmbedMessage=function(e){var t=e.data;if((t||t.secret||t.message||t.value)&&!\/[^a-zA-Z0-9]\/.test(t.secret)){for(var s,r,n,a=l.querySelectorAll('iframe[data-secret=\"'+t.secret+'\"]'),o=l.querySelectorAll('blockquote[data-secret=\"'+t.secret+'\"]'),c=new RegExp(\"^https?:$\",\"i\"),i=0;i<o.length;i++)o[i].style.display=\"none\";for(i=0;i<a.length;i++)s=a[i],e.source===s.contentWindow&&(s.removeAttribute(\"style\"),\"height\"===t.message?(1e3<(r=parseInt(t.value,10))?r=1e3:~~r<200&&(r=200),s.height=r):\"link\"===t.message&&(r=new URL(s.getAttribute(\"src\")),n=new URL(t.value),c.test(n.protocol))&&n.host===r.host&&l.activeElement===s&&(d.top.location.href=t.value))}},d.addEventListener(\"message\",d.wp.receiveEmbedMessage,!1),l.addEventListener(\"DOMContentLoaded\",function(){for(var e,t,s=l.querySelectorAll(\"iframe.wp-embedded-content\"),r=0;r<s.length;r++)(t=(e=s[r]).getAttribute(\"data-secret\"))||(t=Math.random().toString(36).substring(2,12),e.src+=\"#?secret=\"+t,e.setAttribute(\"data-secret\",t)),e.contentWindow.postMessage({message:\"ready\",secret:t},\"*\")},!1)))}(window,document);\n\/\/# sourceURL=https:\/\/da.news\/wp-includes\/js\/wp-embed.min.js\n\/* ]]> *\/\n<\/script>\n","thumbnail_width":1024,"thumbnail_height":683,"description":"Le innovazioni nei chip stanno diventando sempre pi\u00f9 piccole e potenti. I chip dei computer sono il fondamento del nostro mondo digitale. Nessuno smartphone, nessun computer, nessuna auto e nessun telecomando pu\u00f2 funzionare senza di essi. E un giorno, non cos\u00ec lontano, probabilmente saranno impiantati anche nelle nostre teste. L'intelligenza artificiale (IA), in particolare, sta guidando la domanda di maggiore potenza di calcolo nel minor spazio possibile. I produttori di chip stanno raggiungendo i limiti della tecnologia fisica. Startup e universit\u00e0 europee stanno ricercando innovazioni nei chip per soddisfare la crescente domanda di potenza di calcolo. Nel 1971, l'azienda produttrice di chip Intel lanci\u00f2 il primo microchip di successo commerciale, il \"4004\". All'epoca, fu una sensazione; oggi, tuttavia, il chip di calcolo di tre per quattro millimetri sembra goffo. E, soprattutto, sottodimensionato: conteneva solo 2.300 transistor, un numero inimmaginabile all'epoca, ridicolmente basso per gli standard odierni. I transistor rimangono il cuore di ogni chip per computer. Minuscoli interruttori che commutano tra acceso e spento, tra zero e uno. Questi interruttori gettano le basi del nostro mondo digitale. Pi\u00f9 transistor ci sono, pi\u00f9 potente \u00e8 il chip. E la domanda globale di potenza di calcolo e archiviazione dati sta esplodendo. Per anni, l'industria dei chip si \u00e8 preoccupata soprattutto di una domanda: quanti altri transistor di questo tipo possono essere inseriti in un singolo chip? Nel corso dei decenni, i transistor sono diventati sempre pi\u00f9 piccoli, tanto che oggi sono costituiti solo da una manciata di atomi. Oggi, questi interruttori sono pi\u00f9 sottili di un capello umano, pi\u00f9 piccoli di un globulo rosso e dotati di chilometri di cavi. Un minuscolo interruttore \u2013 500.000 volte pi\u00f9 piccolo di un millimetro \u2013 che \u00e8 diventato assolutamente indispensabile per la nostra vita quotidiana. 200 milioni di transistor possono essere inseriti in un millimetro quadrato e persino decine di miliardi in un singolo chip. Ma nel prossimo futuro, questo esperimento in continua riduzione nella scienza dei semiconduttori raggiunger\u00e0 il suo limite fisico. Attualmente, utilizziamo tecnologie basate su chip come le CPU, ovvero le Central Processing Unit, per computer e smartphone. La tecnologia alternativa delle GPU, ovvero le unit\u00e0 di elaborazione grafica (Graphics Processing Unit), note anche come schede grafiche, \u00e8 stata originariamente sviluppata per immagini, contenuti video e grafica 3D per schermi di computer. Il produttore di chip Nvidia si \u00e8 fatto un nome con questi chip e attualmente sta cavalcando l'onda della domanda di chip per l'intelligenza artificiale. Queste schede grafiche hanno il vantaggio di poter eseguire attivit\u00e0 parallele e gestire molte attivit\u00e0 contemporaneamente, esattamente ci\u00f2 di cui l'intelligenza artificiale ha bisogno per funzionare in modo efficiente. Per l'intelligenza artificiale, i chip grafici si sono dimostrati la soluzione migliore al momento; le GPU sono l'opzione di ripiego per gli algoritmi di intelligenza artificiale. Attualmente, non esistono nuovi approcci per i chip di intelligenza artificiale. Ci\u00f2 che esiste, tuttavia, \u00e8 una grande quantit\u00e0 di ricerca e innovazione. Sebbene ogni nanometro del chip sia gi\u00e0 pieno di interruttori, c'\u00e8 ancora spazio inutilizzato, soprattutto in termini di altezza. Questo \u00e8 ci\u00f2 che sta studiando Semron. La startup con sede a Dresda ha sviluppato chip che portano l'intelligenza artificiale direttamente sui dispositivi finali come smartphone e cuffie. Ci\u00f2 consente l'elaborazione locale dei dati sui dispositivi, il che \u00e8 particolarmente vantaggioso per le informazioni sensibili. Affinch\u00e9 i chip siano sufficientemente potenti, devono essere il pi\u00f9 possibile piccoli, compatti, convenienti ed efficienti dal punto di vista energetico. Il co-fondatore Aron Kirschen sa che impilare tre, quattro o persino cinque chip in un package non \u00e8 sufficiente. Cinque volte le prestazioni, combinate con il costo di cinque chip, sono inutili quando \u00e8 necessario un aumento di prestazioni di 1000 volte. Semron prevede invece di applicare pi\u00f9 strati di chip uno sopra l'altro durante il processo di produzione. La tecnologia brevettata dei semiconduttori \"CapRAM\" consente di elaborare localmente i modelli di intelligenza artificiale. Questo funziona gi\u00e0 con i chip di memoria, come quelli presenti negli smartphone. I nostri telefoni contengono fino a 200 strati di memoria. Questa tecnica si rivela pi\u00f9 complessa per i processori, i componenti informatici di un chip. In primo luogo, i transistor non sono cos\u00ec facili da impilare. In secondo luogo, questo design richiede pi\u00f9 energia e, a densit\u00e0 energetiche pi\u00f9 elevate, il chip rischia di surriscaldarsi. Semron si vanta di aver risolto questo problema. Ora il team si trova ad affrontare la sfida pi\u00f9 grande: convincere i produttori di chip a implementare il processo di produzione brevettato e a produrre i chip in grandi lotti. L'idea da sola, tuttavia, non \u00e8 sufficiente a soddisfare la domanda sempre crescente di potenza di calcolo. I chip devono anche essere prodotti, e questo non avviene n\u00e9 in Germania n\u00e9 in Europa. \u00c8 paragonabile alla rivoluzione industriale di 150 anni fa."}