Știri
Știri din categoria Tehnologie
Microsoft încearcă din nou pariul pe Arm cu Nvidia, mizând pe un Surface „Ultra” pentru performanță și AI, potrivit The Verge, care prezintă primele detalii despre noul Surface Laptop Ultra, un model de 15 inci construit în jurul unui cip Nvidia din familia RTX Spark.
Noul laptop este descris ca un „flagship” Surface cu Nvidia „în interior”, iar miza este una operațională: Microsoft vrea să împingă mai departe combinația Windows 11 + Arm + accelerare grafică și de inteligență artificială (AI), după un precedent istoric costisitor. Publicația amintește că Microsoft a fost nevoită, în trecut, să își asume o pierdere de 900 de milioane de dolari (aprox. 4,1 miliarde lei) după ce a pariat pe un cip Nvidia bazat pe Arm pentru primul Surface.
Surface Laptop Ultra folosește Nvidia RTX Spark, un „supercip” (un cip integrat care combină mai multe componente de procesare) despre care The Verge scrie că este, în linii mari, același procesor pe care Nvidia îl vinde deja în mini-PC-ul DGX Spark pentru dezvoltatori AI, dar optimizat acum pentru Windows 11.
Conform informațiilor prezentate, cipul poate ajunge până la:
Nvidia le-a spus jurnaliștilor, în briefinguri, că familia RTX Spark ar urma să se extindă pentru a acoperi o plajă mai largă de prețuri, însă pentru acest model nu există încă o poziționare comercială concretă.
Microsoft susține că acesta este „cel mai puternic” Surface de până acum. The Verge îl citează pe Andrew Hill, responsabil de divizia Surface, care afirmă:
„Acesta este cel mai puternic lucru pe care l-am făcut vreodată.”
Dincolo de cip, Microsoft promite „autonomie de o zi” și un nivel de grafică echivalent cu „aproximativ RTX 5070 laptop”, plus până la 1 petaflop de putere de calcul pentru AI (o măsură a capacității de procesare pentru sarcini de tip inteligență artificială).
La nivel de afișaj și interacțiune, laptopul ar urma să vină cu:
Modelul va fi disponibil în gri închis și argintiu. Greutatea este menționată doar parțial în materialul sursă („sub 4.5…”), fără unitate completă, astfel că valoarea finală nu poate fi confirmată din textul disponibil.
The Verge notează explicit că există încă multe necunoscute: specificațiile finale și prețul nu sunt comunicate. În acest context, relevanța anunțului ține mai ales de direcția strategică: Microsoft revine la o platformă Arm într-un produs de vârf, de data aceasta cu un cip Nvidia orientat atât spre grafică, cât și spre sarcini AI, într-o perioadă în care PC-urile „AI-ready” devin o categorie separată pe piață.
Recomandate
Microsoft testează un Start Menu mai configurabil în Windows 11 , o schimbare care poate reduce una dintre cele mai frecvente nemulțumiri ale utilizatorilor și poate influența modul în care companiile își standardizează interfața pe PC-uri, potrivit WinFuture . Actualizările apar în „Experimental Channel”, prin Windows Insider Preview Build 26300.8553 , unde Microsoft revizuiește din temelii meniul Start și îl face mai „modular”. Practic, utilizatorii primesc mai mult control asupra aspectului, conținutului afișat și dimensiunii meniului, inclusiv posibilitatea de a ascunde zone considerate inutile. Ce se schimbă în meniul Start: control pe secțiuni și trei dimensiuni Noul design renunță la structura rigidă de până acum și introduce un submeniu dedicat în setări, din care pot fi activate sau dezactivate independent principalele secțiuni. Concret, utilizatorii pot controla separat: aplicațiile fixate (pinned apps); lista completă de programe; zona cu fișiere folosite recent. În plus, Microsoft introduce trei variante prestabilite de mărime: una compactă pentru ecrane mici, una extinsă cu mai multe coloane pentru aplicații și o opțiune de ajustare dinamică în funcție de dimensiunea display-ului. Implicații operaționale: mai multă confidențialitate la partajarea ecranului Pe zona de confidențialitate, schimbarea relevantă pentru utilizatorii care lucrează în echipe este posibilitatea de a ascunde numele contului și fotografia de profil din meniul Start — utilă în situații de partajare a ecranului în ședințe sau prezentări. Totodată, zona de „recomandări”, criticată de mulți utilizatori, este modificată și transformată într-o vizualizare mai utilă a fișierelor utilizate recent, notează Windows Latest (citată de WinFuture). Limitări și riscuri: fără redimensionare liberă și posibile probleme pe AMD Deși update-ul aduce flexibilitate, rămân și limitări. WinFuture menționează că lipsește în continuare redimensionarea liberă cu mouse-ul, așa cum era posibil în Windows 10. Unii testeri reclamă și tranziții vizuale „agitate” la trecerea în căutare, iar categorizarea automată a aplicațiilor terțe ar da greș frecvent. Pe partea de performanță, Microsoft lucrează la îmbunătățirea vitezei de răspuns prin folosirea componentelor native WinUI 3 , pentru deschidere mai fluidă și mai puține sacadări. Separat, utilizatorii cu procesoare AMD sunt avertizați că pot apărea probleme de compatibilitate în combinație cu funcția de securitate „ System Guard ”. Când ajunge la toți utilizatorii Momentul în care noile modificări vor fi disponibile pentru toți utilizatorii Windows 11 nu este confirmat oficial. În acest stadiu, schimbările sunt testate în canalul experimental, ceea ce înseamnă că pot fi ajustate sau amânate înainte de lansarea generală. [...]
NVIDIA își extinde ofensiva pe PC-uri pentru AI, iar primele laptopuri cu procesorul RTX Spark vor ajunge pe piață în această toamnă , potrivit IT之家 , care citează un anunț oficial Microsoft prezentat în cadrul keynote-ului de la COMPUTEX 2026 (Taipei). Procesorul RTX Spark PC a fost prezentat de CEO-ul NVIDIA, Jensen Huang, iar lista inițială de produse indică o direcție comercială clară: producătorii vizează în primul rând segmentul „creatorilor” (editare video, grafică, fluxuri de lucru accelerate de AI), nu doar gamingul. Pentru piață, asta înseamnă o nouă rundă de diferențiere hardware în jurul „AI local” (rulare pe dispozitiv, fără cloud), cu efect direct asupra configurațiilor, prețurilor și ciclurilor de înnoire în zona premium. Ce modele intră în primul val Conform informațiilor preluate din comunicarea Microsoft, primele laptopuri cu RTX Spark vor veni de la Microsoft, ASUS, Dell, HP, Lenovo și MSI: Microsoft Surface Laptop Ultra – orientat către creatori și profesioniști din zona creativă; include ecran tactil de 15 inci mini-LED PixelSense Ultra, touchpad de dimensiuni mari și conectică precum HDMI, USB-C, USB-A, slot SD și jack audio. ASUS ProArt P16 și ProArt P14 – variante de 16 inci și 14 inci, culori „nano black” și „neon white”; ecrane ASUS Lumina Pro OLED și autonomie „pe tot parcursul zilei”. Dell XPS 16 Creator Edition – pentru lucru creativ, cu redare fluentă a conținutului pe timeline 4K și export mai rapid; ecran Tandem OLED cu True Black HDR 600, plus cititor SD și HDMI. HP OmniBook Ultra 16 și OmniBook X 14 – adresate creatorilor, gamerilor și dezvoltatorilor AI, cu accent pe performanță AI locală pentru accelerarea fluxurilor de lucru. Lenovo Yoga Pro 9n – combină poziționarea Yoga pentru creatori cu noul cip NVIDIA, cu promisiunea de portabilitate și utilizare îndelungată fără alimentare la priză. MSI Prestige N16 Flip AI+ – format 2-în-1, ecran de 16 inci UHD+ Tandem OLED, tehnologie de accelerare AI NVIDIA și baterie de 99,9 Wh. Ce urmează: extindere și dincolo de laptopuri Aceeași sursă menționează că Acer și Gigabyte vor avea ulterior produse RTX Spark, inclusiv desktopuri compacte . Calendarul exact pentru aceste modele nu este detaliat în material, însă pentru primul val de laptopuri fereastra indicată este toamna acestui an . [...]
TSMC își mută o parte din calculele critice din fabrici pe GPU-uri NVIDIA pentru a scurta timpii de producție și a crește randamentul , folosind biblioteci CUDA-X și modele de inteligență artificială în etape precum litografia, simularea tranzistorilor, controlul de proces și inspecția plachetelor, potrivit NVIDIA News . Miza operațională este reducerea complexității și a costurilor de calcul pe măsură ce industria trece la noduri de fabricație tot mai avansate. Pe fondul creșterii dificultății de a duce un cip de la proiectare la producție de volum, TSMC folosește „accelerated computing” (calcul accelerat, adică rularea sarcinilor pe procesoare grafice) și AI pentru a îmbunătăți timpul de răspuns, eficiența energetică, randamentul (yield) și productivitatea în fabricile avansate, conform aceleiași surse. Unde intră AI și GPU-urile în fluxul de fabricație TSMC utilizează biblioteci NVIDIA CUDA-X și modele AI pentru a accelera mai multe tipuri de sarcini pe GPU-uri NVIDIA, în special în zone cu simulări masive și optimizări în timp real: Litografie computațională : compania folosește NVIDIA cuLitho , o bibliotecă accelerată pe GPU pentru litografie (procesul de „imprimare” a modelelor pe măști și plachete). NVIDIA afirmă un plus de 20–50% la eficiența costurilor sau la timpul de ciclu față de litografia computațională bazată pe CPU, „menținând același cost de deținere”. Simulări pentru tranzistori, echipamente și procese : TSMC folosește NVIDIA cuEST , bibliotecă pentru simulări de structură electronică, cu simulări de chimie de 50 de ori mai rapide, în medie , pentru proiectarea materialelor semiconductoare. Control avansat de proces : prin biblioteca de învățare automată NVIDIA cuML , TSMC accelerează analitica la scară mare, pentru a „distila” sute de mii de parametri de proces din mii de pași în intrări pentru modele de machine learning, cu efect de reducere a variației de proces. Optimizarea operațiunilor din fabrică : calculele de planificare (scheduling) accelerate pe GPU, cu CUDA, au dus la „îmbunătățiri notabile” ale productivității, folosind NVIDIA H200 GPUs , prin gestionarea mai bună a constrângerilor și „fluidizarea” traseelor de producție. Inspecția defectelor: AI vizual pentru defecte la scară nanometrică În paralel, TSMC folosește platforma NVIDIA Metropolis și NVIDIA TAO Toolkit pentru clasificarea avansată a defectelor, pe baza „vision AI” (AI pentru analiză de imagini). NVIDIA susține că această abordare a îmbunătățit detectarea defectelor la scară nanometrică și a redus nevoia de etichetare repetată și reantrenare, pe măsură ce se schimbă condițiile de proces, instrumentele de inspecție și tipurile de defecte. „FabTwin”: simulare înainte de investiții fizice TSMC mai spune că explorează biblioteci NVIDIA Omniverse pentru a construi „FabTwin”, un mediu virtual al fabricii, folosit pentru evaluarea configurațiilor de amplasare a echipamentelor și a fluxurilor de simulare. Ideea este testarea scenariilor digital înainte de implementarea fizică, pentru a identifica mai devreme constrângeri și pentru a accelera deciziile „înainte de orice angajamente fizice sau de capital”. De ce contează Dincolo de parteneriatul în sine, mesajul operațional este că, la noduri avansate, fabrica devine o problemă de calcul la scară foarte mare , iar avantajul competitiv se mută tot mai mult în capacitatea de a rula simulări, optimizări și inspecții asistate de AI mai rapid și mai eficient energetic. În măsura în care aceste accelerări se confirmă în producția de volum, ele pot însemna timpi mai scurți de ramp-up, randament mai bun și utilizare mai eficientă a capacităților din fabrici. [...]
NVIDIA extinde „stiva” de dezvoltare pentru robotaxi de nivel 4 cu Alpamayo 2 Super , un model deschis de raționament cu 32 de miliarde de parametri, plus instrumente pentru antrenare în buclă închisă și generare de scenarii rare în simulare, potrivit NVIDIA News . Miza operațională este reducerea muncii „de la zero” pentru producători și dezvoltatori și scurtarea ciclurilor de etichetare/antrenare, într-un domeniu unde validarea de siguranță și colaborarea cu autoritățile depind de trasabilitatea deciziilor. Ce aduce Alpamayo 2 Super și de ce contează în dezvoltarea L4 Alpamayo 2 Super este descris ca un model „vision language action” (VLA) bazat pe raționament — adică un model care combină percepția vizuală cu înțelegerea instrucțiunilor și cu generarea de acțiuni — pentru a „raționa, planifica și acționa” pe întregul lanț de conducere autonomă. NVIDIA susține că modelul oferă și „interpretabilitate” (posibilitatea de a explica deciziile), utilă pentru validarea de siguranță și interacțiunea cu reglementatorii. Între elementele tehnice evidențiate de companie: creșterea la 32 de miliarde de parametri (de la generații anterioare de 10 miliarde), pe baza modelelor „world foundation” NVIDIA Cosmos; percepție 360° (față, lateral, spate), nu doar camere orientate frontal; ieșiri de tip „Meta-Action” (decizii macro precum „cedează”, „schimbă banda”, „oprește”), pe lângă traiectorii și „chain-of-causation” (CoC), adică urme cauzale ale raționamentului; auto-etichetare bazată pe raționament, cu „ancorare 2D”, despre care NVIDIA spune că poate comprima ciclurile de adnotare „din luni în zile”; îmbunătățiri pentru scenarii rare și complexe („long-tail”), unde abordările tradiționale bazate pe imitație au dificultăți. NVIDIA poziționează Alpamayo 2 Super ca „teacher model” (model profesor) care poate fi distilat în modele mai compacte, capabile să ruleze pe platforma NVIDIA DRIVE Hyperion , pe hardware-ul NVIDIA DRIVE AGX Thor, instalat în vehicul. AlpaGym și OmniDreams: antrenare în buclă închisă și scenarii rare la scară Pe lângă model, NVIDIA a anunțat: NVIDIA AlpaGym , un cadru open-source de învățare prin recompensă (reinforcement learning) în „buclă închisă”, care rulează cicluri continue decizie–observație în simulare, astfel încât fiecare frânare, viraj sau alegere de navigație să modifice mediul. Compania spune că abordarea scoate la iveală erori cumulative și eșecuri în cazuri-limită pe care seturile statice de date le pot rata. NVIDIA OmniDreams , un „model generativ de lume” pentru generarea fotorealistă de scenarii de condus în buclă închisă, cu accent pe simularea la scară a situațiilor rare și a celor din „coada lungă” a distribuției (evenimente puțin frecvente, dar critice). AlpaGym este construit pe stiva de simulare tip microservicii AlpaSim și pe NVIDIA Omniverse NuRec și este prezentat ca parte dintr-un flux continuu de la pre-antrenare „open-loop” (pe date înregistrate) la rafinare „closed-loop” (în simulare). Etichetare automată și „skill-uri” pentru agenți: productivitate în pipeline NVIDIA mai spune că va publica open-source CoC Auto-Labeling Pipeline , un flux care generează automat etichete CoC „legate cauzal” din clipuri brute de condus, fără adnotare umană, pentru a crea date de antrenare necesare modelelor de raționament „întrupat” (embodied). În paralel, compania lansează „skill-uri” (capabilități reutilizabile) pentru agenți de tip „physical AI”, sub NVIDIA Agent Toolkit, inclusiv: Neural Reconstruction , bazat pe Omniverse NuRec, pentru reconstruirea datelor din flote în scene 3D fotorealiste și adaptarea lor la configurații diferite de senzori; skill-uri pentru OmniDreams (generare de scenarii) și AlpaGym (antrenare în buclă închisă). Într-o declarație inclusă în comunicat, CEO-ul NVIDIA, Jensen Huang , afirmă: „Alpamayo este momentul în care mașinile încep să raționeze în siguranță, nu doar să conducă.” Disponibilitate și adopție NVIDIA afirmă că platforma Alpamayo a fost descărcată „aproape de 400.000 de ori” de la lansare și că include scripturi de post-antrenare pentru adaptarea modelelor la seturi de date și politici de condus proprii. Pentru noua versiune, compania spune că Alpamayo 2 Super este așteptat să fie disponibil „în această vară” pe GitHub (cod de inferență) și pe Hugging Face (ponderi ale modelului). Calendarul este prezentat ca estimare, iar comunicatul include precizări că funcționalitățile și termenele pot fi modificate. Linkuri către resursele menționate de companie Pagina NVIDIA Alpamayo: NVIDIA Modele/dataset Omniverse NuRec: Hugging Face Skill „Neural Reconstruction”: GitHub NVIDIA Cosmos: NVIDIA NVIDIA DRIVE Hyperion: NVIDIA NVIDIA DRIVE AGX Thor: NVIDIA Developer AlpaSim: GitHub Physical AI AV Dataset (colecție): Hugging Face Articol tehnic despre post-antrenare „closed-loop”: NVIDIA Developer Blog CoC Auto-Labeling Pipeline: GitHub [...]
NVIDIA deschide accesul la un „robot umanoid de referință” pentru mediul academic , mizând pe standardizarea și accelerarea fluxului de dezvoltare în robotică – de la integrarea hardware și colectarea de date până la simulare, antrenare și rulare pe robot – potrivit NVIDIA News . Miza operațională este reducerea fragmentării din cercetare, unde echipele ajung să reconstruiască repetat aceeași infrastructură pentru fiecare platformă sau sarcină. Noul NVIDIA Isaac GR00T Reference Humanoid Robot este prezentat ca primul design deschis de acest tip construit pe NVIDIA Jetson Thor și pe platforma de dezvoltare NVIDIA Isaac GR00T, combinând un robot umanoid Unitree H2 Plus, mâini tactile Sharpa cu cinci degete și un „stack” (pachet) software deschis, cu modele și fluxuri de lucru pentru dezvoltare. Ce problemă țintește: unificarea unui proces „fragmentat” în robotică NVIDIA susține că, pe fondul creșterii cererii pentru umanoizi „general-purpose” (cu utilizare generală), cercetătorii se lovesc de un proces fragmentat care acoperă mai multe etape: integrare hardware, colectare de date, simulare, antrenare, evaluare și implementare. Designul de referință urmărește să le aducă într-un singur cadru, pentru a scurta drumul de la punerea în funcțiune a robotului la dezvoltarea de abilități și validare în lumea reală. În logica NVIDIA, „corpul” este dat de platforma Unitree și de mâinile Sharpa, iar „creierul” de calculul la bord și de software-ul Isaac GR00T. Ce include platforma: hardware + calcul la bord + senzori Designul de referință este descris ca un sistem integrat, cu componente cheie pentru cercetare avansată: Șasiu umanoid Unitree H2, aproape de 6 feet (aprox. 1,83 metri) și 150 pounds (aprox. 68 kg), cu 31 de grade de libertate. Două mâini tactile Sharpa Wave cu cinci degete, cu 22 de grade de libertate, ducând totalul la 75 de grade de libertate (corp + mâini). Senzori multi-view: cameră stereo montată pe cap (câmp vizual 140° orizontal și 102° vertical), camere la încheieturi și unitate de măsurare inerțială (IMU) pentru urmărirea mișcării. Control „whole-body” (întregul corp), cu cuplu la brațe de până la 120 Nm și la picioare de până la 360 Nm; sarcină utilă nominală la braț de 7 kg și vârf de 15 kg. Calcul la bord NVIDIA Jetson AGX Thor T5000, cu GPU NVIDIA Blackwell și 2.070 FP4 teraflops pentru AI, CPU Arm cu 14 nuclee, 128 GB memorie unificată și consum configurabil între 40 și 130 wați. Conectivitate: Ethernet, Wi‑Fi 6, Bluetooth 5.2, USB, plus microfoane și difuzoare pentru interacțiune vocală. Baterie de 15Ah, 0,972 kWh, cu autonomie de circa trei ore. Funcție de oprire de urgență de la distanță. Componenta software: de la captură de date la implementare pe robot NVIDIA poziționează Isaac GR00T ca o platformă „full-stack” (cap-coadă) pentru dezvoltarea umanoizilor, în care cercetătorii își păstrează controlul asupra datelor robotului, datelor de antrenare, telemetriei și jurnalelor. Pachetul include: NVIDIA Isaac Teleop pentru captarea de demonstrații de la robot, folosite la antrenare și dezvoltarea de politici (reguli de control învățate). NVIDIA Isaac GR00T open foundation models pentru raționament, învățare și comportament multi-sarcină. NVIDIA Isaac Sim și Isaac Lab pentru simulare, antrenare, testare și evaluare înainte de rularea în lumea reală. NVIDIA Isaac ROS , un middleware (strat software de integrare) accelerat, pentru a transfera politicile antrenate pe roboți. NVIDIA Jetson Thor pentru inferență și control în timp real, la bord. NVIDIA spune că designul modular permite folosirea întregii platforme sau integrarea selectivă în fluxuri de lucru existente, fără refacerea infrastructurii pentru fiecare robot sau sarcină. Cine îl folosește și când ar urma să fie disponibil NVIDIA indică drept utilizatori inițiali instituții precum Ai2, ETH Zurich, Stanford Robotics Center și laboratorul Advanced Robotics and Controls de la UC San Diego, care ar urma să folosească designul de referință în cercetare. Disponibilitatea comercială este programată „în a doua parte a lui 2026”, robotul urmând să fie disponibil de la Unitree. În paralel, NVIDIA afirmă că un „reference workflow” (flux de lucru de referință) pentru Unitree G1 este așteptat „în curând” pe GitHub și Hugging Face, fără un termen calendaristic precis în material. [...]
Nvidia își consolidează controlul asupra infrastructurii AI printr-un CPU propriu, Vera, iar faptul că Anthropic și OpenAI apar pe lista primilor utilizatori indică direcția comercială a produsului , potrivit The Next Web . Mesajul companiei, transmis de CEO-ul Jensen Huang la Computex , este că Nvidia nu mai vrea să fie percepută doar ca furnizor de GPU-uri (cipuri grafice), ci și ca jucător major pe piața procesoarelor pentru centre de date. Vera este succesorul lui Grace, însă Nvidia îl poziționează ca reproiectare „de la zero”, nu ca o simplă iterație. Cipul folosește 88 de nuclee „Olympus” dezvoltate intern, renunțând la nucleele Arm Neoverse folosite anterior, iar compania spune că Vera este deja în producție de serie. De ce contează: Nvidia reduce dependențele și vinde „pachetul” CPU+GPU Miza nu este doar performanța, ci și controlul asupra unei componente-cheie pe care Nvidia, până acum, o cumpăra în loc să o construiască. Printr-un CPU propriu, compania își reduce dependența de furnizori externi și poate livra către clienți o combinație optimizată CPU+GPU, în logica platformei „Vera Rubin”, pe care Huang a descris-o drept „cel mai mare” lansare de produs din istoria insulei Taiwan. În același timp, Nvidia își aliniază produsul la noul val de utilizare: „agenți AI” (software care planifică și execută sarcini, nu doar răspunde la un prompt). Compania susține că Vera rulează mai rapid astfel de sarcini decât procesoarele x86 de la Intel și AMD și menționează o lățime de bandă a memoriei de până la 1,2 TB/s. Performanță și adopție: primele semnale, dar fără detalii comerciale Publicația notează că benchmark-urile independente timpurii plasează Vera înaintea Intel Xeon și AMD EPYC pe mai multe măsurători — comparația pe care Nvidia vrea să o impună în piață. Lista de clienți anunțată public include Anthropic, OpenAI, SpaceX și Oracle. În special Anthropic și OpenAI sunt prezentate ca laboratoarele a căror „apetență” pentru putere de calcul a ajuns să definească actuala extindere a infrastructurii AI, iar includerea lor ca utilizatori de lansare funcționează ca un semnal despre unde țintește Nvidia cu acest CPU. Totuși, Nvidia nu a comunicat prețuri și nici volumele la care s-ar fi angajat clienții menționați. Conform relatării, primele unități ar fi fost livrate „manual” în luna mai, înainte de anunțul public din Taipei. Calendarul care va testa promisiunea Oracle Cloud Infrastructure ar urma să fie primul „hyperscaler” (operator de cloud la scară foarte mare) care implementează Vera pe scară largă, iar disponibilitatea mai largă în celelalte mari cloud-uri este așteptată în a doua jumătate din 2026. Acesta este, în esență, reperul operațional de urmărit: anunțurile și „numele mari” sunt ușor de pus pe scenă, dar livrările în volum către clienți plătitori rămân partea dificilă — și, deocamdată, este încă în față. [...]
