Investigadores de la Universidad Estatal de Carolina del Norte y la Universidad Johns Hopkins han desarrollado una tecnología basada en ADN capaz de almacenar, recuperar, calcular, borrar y reescribir datos.
Este nuevo avance representa la primera vez que todas estas funciones se integran en un sistema de almacenamiento de ADN, con el potencial de transformar la forma en que se almacenan los datos en el futuro.
ProyectoEl proyecto de computación del ADN, dirigido por Albert Keung, profesor de la Universidad Estatal de Carolina del Norte, representa un salto adelante en el campo de la computación del ADN. Si bien durante mucho tiempo se ha considerado que el ADN es… Una solución potencial para el almacenamiento de datos a largo plazoAnteriormente, el sistema no podía manejar múltiples operaciones como los sistemas electrónicos modernos. Pero el nuevo sistema que creó el equipo cambió eso.
Procesamiento de datos en tiempo real
Este avance fue posible gracias a la creación de dendritas coloidales, una estructura polimérica que permite que el ADN se almacene densamente sin sacrificar su capacidad. “Se pueden almacenar los datos de mil portátiles en una estructura de ADN del tamaño de la goma de un lápiz”, señaló Keung. Esta solución de almacenamiento puede ser vital a medida que la demanda global de datos continúa aumentando, especialmente en áreas como la inteligencia artificial, la computación en la nube y la gestión de datos a gran escala.
Además del almacenamiento de datos, el sistema permite la manipulación de datos en tiempo real, incluida la copia, el borrado y la reescritura de secuencias de ADN. “Podemos realizar muchas de las mismas tareas que hacemos con los dispositivos electrónicos, como borrar y reescribir datos en la misma superficie”, explicó Kevin Lin, autor principal del artículo.
El sistema también demostró capacidades computacionales, siendo capaz de resolver problemas simples como Sudoku y problemas de ajedrez. El equipo de investigación cree que este avance puede allanar el camino para la computación molecular, que podría permitir almacenar enormes cantidades de datos en espacios muy pequeños.
Aunque esta tecnología aún se encuentra en sus primeras etapas, los investigadores esperan que conduzca a aplicaciones prácticas en el futuro. El estudio fue publicado en Nanotecnología natural Con el apoyo de la Fundación Nacional de Ciencias.
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Las empresas enfrentan dificultades para hacer frente a facturas inesperadas de computación en la nube. Computación en la nube Los gastos operativos son una preocupación creciente, especialmente con la creciente dependencia de la infraestructura digital.
Según Gartner, se espera que el gasto en servicios de nube pública aumente un 20% en 2024, y la mayoría de las organizaciones gastarán más en… Almacenamiento en la nube Dado que los costos de la computación en la nube exceden los presupuestados, estos costos pueden convertirse rápidamente en un gasto inmanejable para muchas personas.
Entonces, ¿cómo pueden las organizaciones hacer frente a estos costos crecientes sin comprometer los servicios en la nube que necesitan?
Vimal Raj Sampathkumar
Director Técnico de ManageEngine Reino Unido e Irlanda.
Los costes ocultos de la nube sorprenden a las empresas
El primer paso es identificar los costos ocultos de la nube y las áreas donde se produce un gasto excesivo. Las empresas se han visto emboscadas por costos inesperados de la nube con modelos de suscripción. Esto conduce a costos mensuales inconsistentes. Ventajas de la nube, como la capacidad de escalar infraestructura de TIEsto puede ser un arma de doble filo cuando se trata de costes y desperdicio. Al mismo tiempo, muchos de los mayores proveedores de aplicaciones y servicios de infraestructura en la nube están trabajando para aumentar el almacenamiento. alojamiento en la nube Tarifas a medida que aumenta la inflación.
Además, como muchas empresas operan en un entorno de múltiples nubes sin una herramienta integral para ver los costos de toda la plataforma de la nube, no pueden realizar un seguimiento de recursos como la segmentación del nivel de uso. Es fácil sobreaprovisionar recursos en la nube, lo que genera gastos desperdiciados. Los costos a menudo se disparan y, sin una visibilidad completa, las empresas no logran identificar la causa exacta.
Si las empresas no tienen una visibilidad completa de su uso de la nube, nunca sabrán exactamente dónde están gastando demasiado o si están pagando por servicios que no sabían que existían. También resulta muy difícil para las organizaciones experimentar e innovar con las últimas tecnologías en la nube si no saben exactamente qué están usando en primer lugar.
Gestión de costes en la nube Optimización de la nube Esto puede ayudar a reducir los gastos y maximizar el valor derivado de las inversiones en la nube. Es fundamental seleccionar un proveedor de nube predecible que pueda ayudar a optimizar las cargas de trabajo. Lograr una mayor transparencia en toda la infraestructura de la nube es esencial, al igual que invertir en herramientas que puedan ayudar a brindar la tan necesaria visibilidad al monitorear los costos y proteger la nube.
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Adopte un enfoque integral para la gestión de la nube
En entornos complejos de nube híbrida, las empresas a menudo no están seguras de dónde provendrán los enormes costos de la nube. A menudo descubre que están pagando por recursos obsoletos o almacenamiento innecesario.
Al adoptar un enfoque más integral, las empresas obtienen una mayor comprensión de sus requisitos y costos asociados. Esto no sólo elimina el desperdicio sino que también ayuda a las organizaciones a ser más estratégicas con sus requisitos. Pero este enfoque no se trata sólo de reducir costos: también se trata de alinear los gastos de computación en la nube con los objetivos comerciales de la organización. El objetivo es encontrar un equilibrio entre la rentabilidad y maximizar los beneficios de la tecnología de computación en la nube para el negocio en general.
La necesidad de recursos en la nube escalables y económicos no tiene precedentes. Sin embargo, las empresas también necesitan invertir en herramientas que ayuden a gestionar estos recursos y garantizar que la nube sea rentable.
Comprenda sus cargas de trabajo, implemente el equilibrio de carga y revise y ajuste continuamente para reducir los costos de la nube. Herramientas de gasto en la nube que respaldan Gestión de costes en la nube Proporcionar servicios de computación en la nube a través de diferentes plataformas en la nube brinda a las empresas una visión unificada de sus gastos y es más beneficioso para las empresas.
Las empresas también deben buscar herramientas que proporcionen análisis de costos en profundidad e informes personalizables para identificar factores de costos, detectar anomalías y realizar un seguimiento de las tendencias de gasto a lo largo del tiempo. Por ejemplo, los informes en herramientas nativas a veces no rastrean el nivel de uso de recursos o la segmentación a nivel de usuario para determinar quién o qué recurso se atribuye a un sobrecoste. La mayoría de las plataformas de nube pública ofrecen descuentos si paga por adelantado, pero los sobrecostos y las limitaciones a menudo neutralizan los descuentos que recibe. En cambio, para aprovechar las oportunidades de ahorro de costos, las empresas deben identificar e invertir en herramientas que puedan determinar presupuestos y capacidades de previsión de costos, ayudar a anticipar gastos futuros y planificar de manera proactiva.
¿Cómo puede ayudar la inteligencia artificial?
El informe de Wasabi muestra que el 49% de los gerentes de TI esperan que la adopción de AI y ML cree desafíos para la nube debido al uso intensivo de datos por parte de AI y ML.
Sin embargo, la IA también puede ser un activo importante al considerar los costos de la computación en la nube. Existe potencial para que la tecnología aporte una mayor gobernanza financiera a la computación en la nube, especialmente a través de su capacidad para detectar picos o irregularidades inesperados en los gastos de la computación en la nube mediante el análisis de grandes cantidades de datos. La IA también puede desempeñar un papel crucial a la hora de identificar amenazas a la ciberseguridad y ayudar a las empresas a mantenerse al día con el panorama tecnológico.
Adelántese a los costos de la computación en la nube
El acceso a recursos en la nube escalables y asequibles es más importante que nunca para las empresas.
El auge de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático ha creado una nueva demanda de espacio en la nube, y las investigaciones muestran que los líderes de TI esperan que los costos de la nube superen las asignaciones presupuestarias.
En este entorno, adoptar un enfoque integral puede ayudar a las empresas a monitorear todo el panorama de la nube para identificar rápidamente costos crecientes e innecesarios. Las herramientas de gasto en la nube, junto con el aprovechamiento de tecnologías como GenAI, también desempeñarán un papel importante. Las empresas también pueden fomentar una cultura de conciencia de los costos, lo que ayuda a mantener los costos bajo control y garantiza que las inversiones en la nube obtengan el máximo valor. En última instancia, gestionar los costos de los recursos de la nube es un camino continuo.
Este artículo se produjo como parte del canal Expert Insights de TechRadarPro, donde destacamos las mejores y más brillantes mentes de la industria tecnológica actual. Las opiniones expresadas aquí son las del autor y no reflejan necesariamente los puntos de vista de TechRadarPro o Future plc. Si está interesado en contribuir, obtenga más información aquí: https://www.techradar.com/news/submit-your-story-to-techradar-pro
inteligencia de manzana Ocupó un lugar central en la Conferencia Mundial de Desarrolladores (WWDC) 2023 de este año, destacando las nuevas funciones de inteligencia artificial (IA) que debutarán con iOS 18, iPadOS 18 y el próximo macOS Sequoia. Durante el evento, el gigante tecnológico reveló que parte del procesamiento de las funciones de IA se realizará en el dispositivo y que las tareas más complejas serán manejadas por un sistema de computación en la nube privada (PCC). Apple también compartió detalles de su arquitectura PCC y afirmó que hay un gran enfoque en la privacidad e integridad de los datos.
Apple comparte detalles de la computación en la nube privada
“Sus datos nunca serán almacenados ni serán accesibles a Apple”, dijo durante el evento Craig Federighi, vicepresidente senior de ingeniería de software de Apple. Si bien Apple Intelligence creó una sensación de curiosidad entre muchos usuarios, algunos también parecían escépticos sobre la capacidad de la empresa para estar a la altura de estas afirmaciones. Entre ellos se encontraba el director ejecutivo de Tesla, Elon Musk, quien a publicar En Vale la pena señalar que Apple mencionó esto. Usar Sus modelos internos de IA tanto para la informática en el dispositivo como para la informática basada en servidor.
Ahora, Apple ha arrojado más luz sobre cómo funciona la computación en la nube privada en un… Entrada en el blog. Al explicar los problemas de seguridad de los datos con los servidores en la nube tradicionales, el gigante tecnológico afirmó que está construyendo una infraestructura personalizada con cambios clave para mantener seguros los datos de los usuarios. Hay tres pilares importantes: contabilidad apátrida, no focalización y transparencia verificable.
Computación sin estado para computación en la nube privada
Tradicionalmente, los servidores en la nube tienen un flujo de trabajo sencillo. Los datos se envían a servidores donde las computadoras en la nube los registran primero utilizando las credenciales de usuario. Esto permite a los servidores enviar información al usuario después de que se ejecuta la tarea. Los servidores en la nube también almacenan algunos o todos los datos para proporcionárselos al usuario como respaldo, en caso de que la información se solicite nuevamente (debido a corrupción de archivos o eliminación accidental). Esto también ayuda a optimizar los costos, ya que los servidores no tienen que volver a calcular los datos.
a diferencia de, manzana Dijo que su cuenta de nube privada ejecuta “procesamiento de datos sin estado” donde el dispositivo del usuario envía datos al PCC con el único propósito de satisfacer la solicitud de inferencia del usuario. También afirmó que los datos del usuario permanecen en el servidor sólo hasta que se devuelven al dispositivo y “ningún dato del usuario se retiene de ninguna manera después de que se devuelve la respuesta”. La empresa añadió que los datos del usuario no se conservan ni siquiera mediante registro o corrección de errores.
También afirmó que incluso los empleados de Apple con acceso al tiempo de ejecución premium no pueden eludir la garantía de cuenta apátrida.
No apuntar a la computación en la nube privada
Los servidores en la nube también enfrentan amenazas externas de piratas informáticos y malos actores que intentan encontrar agujeros de seguridad para penetrar el sistema. Apple dijo que ha desarrollado dos medidas para defender los datos de los usuarios de los atacantes.
En primer lugar, el gigante tecnológico utiliza protecciones proporcionadas por Apple y otros dispositivos conectados para garantizar que los ataques a dispositivos sean raros. Dada la experiencia de Apple ejecutando operaciones en la nube, ha desarrollado hardware que reduce la posibilidad de ataques cibernéticos. Además, el informe añade que cualquier ataque de hardware a gran escala sería “caro y probablemente pasaría desapercibido”.
Para ataques a pequeña escala, Apple afirma que la revalidación generalizada en los centros de datos (una vez que llegan los datos y antes de que lleguen a las computadoras en la nube para su procesamiento) garantiza que los piratas informáticos no puedan atacar los datos de un usuario específico.
“Para protegerse contra ataques más pequeños y sofisticados que podrían evadir la detección, Private Cloud Compute utiliza una técnica que llamamos propagación de objetivos para garantizar que las solicitudes no puedan enrutarse a nodos específicos según el usuario o su contenido”, añadió el gigante tecnológico.
Transparencia verificable de la computación en la nube privada
Finalmente, Apple invita a los investigadores de seguridad a investigar las medidas generales de seguridad y privacidad de su sistema de computación en la nube privada. Afirmó que una vez que se lance PCC, las imágenes de software de cada versión de producción del sistema en la nube estarán disponibles públicamente para investigaciones de seguridad.
Para ayudar aún más en la búsqueda, Apple implementará cada imagen de Private Cloud Compute en producción para realizar un escaneo binario en el sistema operativo, las aplicaciones y todos los demás nodos ejecutables. Los investigadores podrán verificar mediciones en el registro de transparencia. Se ofrecerán recompensas a los investigadores que encuentren fallas en el sistema.
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La startup de semiconductores Premo (en latín, “estar cerca”), con sede en Tokio, ha presentado lo que afirma es el primer prototipo de CPU del mundo con comunicaciones inalámbricas entre chips.
Este nuevo chip utiliza la tecnología Dualibus de Premo, desarrollada en colaboración con el laboratorio Irie y Kadomoto de la Escuela de Graduados en Ciencia y Tecnología de la Información de la Universidad de Tokio.
Los chips semiconductores tradicionales requieren placas físicas y cables para transmitir señales entre chips, pero la tecnología Dualibus de Premo aprovecha los principios del acoplamiento de campos magnéticos para permitir que los chips se comuniquen de forma inalámbrica.
Contacto físico de energía.
Premo dice que su chip integra una CPU, sensores, fuente de alimentación y módulo de comunicaciones y utiliza la tecnología de comunicación inalámbrica chip a chip de la empresa y el diseño de la CPU de la empresa para ofrecer un dispositivo miniaturizado que reduce la necesidad de placas de circuito impreso y cableado.
La empresa, fundada en febrero de 2020, prevé que el chip se aplique en varias industrias, como infraestructura, vehículos, bienes de consumo, cría de animales e Internet de las cosas. También se puede instalar en lugares que no sean adecuados para procesadores convencionales más grandes.
Los chips equipados con Dualibus pueden reducir las almohadillas de las obleas de silicio, haciendo un uso más eficiente del área del semiconductor y dando como resultado formas de dispositivos más pequeñas y flexibles. “Al aprovechar la proximidad y la conexión inalámbrica entre la bobina transmisora en el pulgar y la bobina receptora en el nudillo, podría usarse como una nueva interfaz de usuario en entornos AR/VR”, sugiere Primo.
El avance de Primo probablemente allanará el camino para chips más rentables que utilicen menos materias primas. Actualmente, la empresa busca crear microchips después del envasado disponiendo obleas de tamaño milimétrico.
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mediateca La compañía presentó el jueves el chipset de la serie Dimensity 7300. El gigante de semiconductores con sede en Taiwán presentó los conjuntos de chips Dimensity 7300 y Dimensity 7300X con capacidades informáticas avanzadas de IA y un enfoque en la multitarea. Está construido con la avanzada tecnología de proceso de 4 nm de tercera generación de TSMC y ofrece hasta un 25 por ciento menos de consumo de energía en comparación con el SoC Dimensity 7050. En particular, la compañía dijo que el Dimensity 7300X fue diseñado teniendo en mente los teléfonos inteligentes plegables y puede admitir pantallas duales.
El nuevo chipset tiene una CPU de ocho núcleos que incluye cuatro núcleos Arm Cortex-A78 de 2,5 GHz y cuatro núcleos de eficiencia Arm Cortex-A55, según las especificaciones de MediaTek. presione soltar. La CPU está emparejada con una GPU Arm Mali-G615 y optimizaciones HyperEngine de MediaTek. La compañía dice que esta combinación tiene como objetivo mejorar las experiencias de juego en los teléfonos inteligentes.
Además, este conjunto de chips también está diseñado con optimizaciones para el uso de recursos, conectividad 5G y conexiones de juegos Wi-Fi. El chipset Dimensity 7300 admite Bluetooth LE y audio estéreo inalámbrico verdadero (TWS) de doble enlace.
En términos de procesamiento de imágenes, el chipset también cuenta con un ISP MediaTek Imagiq 950, que viene con HDR de 12 bits y admite una cámara principal de hasta 200MP. Los motores de hardware también potencian la reducción de ruido multicanal (MCNR), HWFD (detección de rostros por hardware) y capacidades de video HDR. La compañía dice que estas mejoras permitirán a los usuarios tomar fotografías y videos brillantes en cualquier condición de iluminación.
En comparación con su predecesor, el rendimiento de la imagen con enfoque en vivo es hasta 1,3 veces más rápido, mientras que la remasterización de la imagen es hasta 1,5 veces más rápida. El chipset Dimensity 7300 también permite a los usuarios grabar vídeos 4K HDR con un rango dinámico más de un 50 por ciento más amplio en comparación con los competidores del segmento, afirmó MediaTek. Se dice que esta actualización proporciona más detalles en los videos.
Para la informática de IA, el conjunto de chips lleva una APU (Unidad de procesamiento de agentes) MediaTek 655 que, según se afirma, aumenta la eficiencia de las tareas de IA. La APU también puede admitir tipos de datos de precisión mixta. Se dice que esto ayuda a mejorar el uso del ancho de banda de la memoria y reducir los requisitos de memoria para modelos de IA más grandes. La compañía no destacó el tamaño de los parámetros que puede manejar la APU.
En el frente de la conectividad, el chipset MediaTek Dimensity 7300 ofrece entre un 13 y un 30 por ciento más de eficiencia energética en conexiones 5G por debajo de 6 GHz. Admite hasta 3,27 Gbps para enlace descendente 5G mediante agregación de portadoras 3CC. Esto permitirá que el chipset ofrezca enlaces descendentes más rápidos en áreas urbanas y suburbanas. Además, los procesadores admiten SIM 5G dual, así como VoNR dual (Voice over New Radio), así como Wi-Fi 6E de tres bandas.
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Los investigadores están experimentando con diferentes formas de memoria que podrían ser más adecuadas para la inteligencia artificial, la última de las cuales es el óxido de indio, galio y zinc (IGZO), que está atrayendo la atención.
La tecnología de 1 transistor y condensador (2T1C) basada en IGZO se encuentra normalmente en pantallas, pero la organización de investigación imec ha identificado su potencial en el campo de la computación analógica en memoria (AIMC).
El enfoque AIMC aborda las limitaciones de la informática digital tradicional, especialmente la velocidad y la eficiencia energética, mediante la implementación de tareas informáticas dentro de la propia memoria utilizando tecnología analógica. Esto reduce el consumo de energía y acelera la velocidad computacional.
Matriz de memoria más densa
La principal ventaja es el procesamiento paralelo y el almacenamiento de datos en un formato analógico dentro de la memoria, lo que proporciona un método de cálculo más rápido, más eficiente y energéticamente eficiente. En esencia, la memoria misma se convierte en parte del proceso de cálculo, eliminando la necesidad de mover datos entre módulos separados.
Las celdas IGZO DRAM son muy prometedoras para la computación analógica en memoria debido a su consumo de energía en espera dramáticamente bajo. Además, los transistores IGZO se pueden direccionar en el extremo posterior de la línea (BEOL) del chip, lo que permite colocarlos encima del circuito periférico del extremo frontal de la línea (FEOL) existente. Esto da como resultado una matriz de memoria más densa sin rastros de FEOL.
En el reciente Taller Internacional de Memoria (IMW) 2023, los equipos de imec abordaron algunos desafíos pendientes, estrategias para optimizar el tiempo de retención de las celdas de ganancia y demostraciones del funcionamiento exitoso de MAC en la configuración de matriz.
Tampoco fue la única empresa que habló sobre la tecnología. Samsung Allí también compartió su investigación.
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Puedes leer más sobre el tema en sitio web del IMC, pero los investigadores concluyeron que las células 2T1C y 2T0C basadas en IGZO (variante sin condensador) exhiben propiedades AIMC excepcionales. En comparación con la tecnología tradicional basada en SRAM, proporciona una eficiencia energética e intensidad computacional superiores para aplicaciones de aprendizaje automático, especialmente durante la fase de inferencia. Las células 2T0C destacan aún más en eficiencia de área.
