Technologie-Überblick
Nach Domäne gruppiert. Jede Kachel führt zur Detailseite mit Pain Points, Methoden, Roadmap und Grenzen.
AI-Inferenz & Training
LPUs & Wafer-Scale
Groq (LPU) und Cerebras (WSE) für deterministische Sub-Sekunden-Inferenz und massives Training ohne DRAM-Flaschenhals.
Mehr erfahrenReconfigurable Dataflow (RDU)
SambaNova RDUs für RAG- und Enterprise-Inferenz-Workloads mit skalierbarem Durchsatz.
Mehr erfahrenHPC-Simulation & Dataflow
Dataflow Compute & ICA
Next Silicon Intelligent Compute Architecture – eine native Non-Von-Neumann-Dataflow-Architektur. Bestehender Code läuft unverändert.
Mehr erfahrenFlow-Aggregating Storage
Dataflow-Engine auf der Storage-Ebene: Bündelung verstreuter Sensor- und IoT-Streams zu korrelierten Flows vor dem Persistieren.
Mehr erfahrenSouveränität & Future Tech
Souveränes RISC-V Silicon
RISC-V-Host (Arbel) für einen CPU-Stack ohne ARM-Lizenz und ohne Exportkontroll-Exposure auf Architekturebene.
Mehr erfahrenPhotonic Compute
Q.ANT photonische Fabrics für MAC-lastige Workloads mit potenziell 100-facher Effizienz gegenüber elektronischem Silicon.
Mehr erfahrenNeuromorphic Compute
SpiNNaker2 für energieeffiziente Edge-Inferenz durch event-getriebene, gehirnähnliche Verarbeitung.
Mehr erfahrennextgen/<topic>.html aus der Vorlage dataflow-ica.html.
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