AMD и Intel объединились ради расширения архитектуры x86

17.10.2024

Архитектура x86 является доминирующей на протяжении десятилетий, питая все, от ПК до центров обработки данных. Однако рост альтернативных архитектур, таких как Arm, создал вызов x86. Работая вместе, AMD и Intel надеются укрепить экосистему x86 и обеспечить ее дальнейшую актуальность.

Консультативная группа x86 Ecosystem Advisory Group сосредоточится на решении ключевых проблем, стоящих перед отраслью, таких как сложность интеграции различных процессоров x86 и необходимость более последовательной совместимости программного обеспечения, сообщается в пресс-релизе.

Добавить комментарий

Your email address will not be published.

Предыдущая история

Новый 8-ядерный процессор Intel выйдет в начале 2025 года и будет называться Core 5 210H

Next Story

Обнаружение мотыльком запахов улучшит передовых роботов

Последние из Технология

Обнаружение мотыльком запахов улучшит передовых роботов

17.10.2024
Исследование, опубликованное в Scientific Reports, использовало высокоскоростную фотограмметрию для анализа аэродинамических последствий движений крыльев мотылька. Исследователи обнаружили, что шелкопряд избирательно отбирает феромоны спереди и «сканирует» пространство,

У Cisco украли огромный объем данных: клиенты, корпоративные документы

17.10.2024
По словам IntelBroker, взлом произошел 6 октября 2024 года и привел к краже различных конфиденциальных данных, включая исходный код, учетные данные, сертификаты, информацию о клиентах и внутренние документы. Хакер поделился

ИИ поможет сохранить искусство кантонского фарфора

17.10.2024
Ученые Гонконгского политехнического университета (PolyU) разработали творческую платформу под названием «Красота кантонского фарфора», направленную на сохранение и обучение искусству этого традиционного ремесла. Это искусно изготовленный декоративный

Глаза кошек вдохновили на создание системы зрения для автономных роботов

17.10.2024
Новая система решает ограничения традиционных роботизированных камер, которые часто испытывают трудности с идентификацией объектов в сложных или условиях низкой освещенности. Фильтруя ненужный свет и
Перейти кTop