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anlage-top · 5 years ago

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Anlagekommentar November 2020 - Erfolge bei den Impfstoffen rückten die guten mittelfristigen Aussichten in den Fokus

Die bedeutsamen Fortschritte bei den Corona-Impfstoffen, der Wahlsieg von Joe Biden bei der US-Präsidentenwahl, dass mögliche Patt-Ergebnis bei den US-Kongresswahlen, sowie der neue Handelsvertrag zwischen 15 asiatisch-pazifischen Ländern und starke chinesische Konjunkturdaten lösten eine kräftige Aufwärtsbewegung an den Aktienmärkten aus. Die Börsen haben vor allem bei der Erholung zuvor zurück gebliebener Wirtschaftsbereiche profitiert. Damit hat auch die seit längerem im Raum stehende Aufhol-Rallye von "Value-Aktien", wie beispielsweise Finanz- und Energiewerte eingesetzt. Mittelfristig wird das globale Wirtschaftswachstum jedoch verhalten bleiben, womit Wachstumswerte aus strukturellen Gründen sich vergleichsweise gut entwickeln dürften. In der Folge der für das Jahr 2021 erwarteten weiteren wirtschaftlichen Normalisierung, dürfte sich die Growth-Value-Schere etwas schließen.

Entwicklung der Anlagemärkte Auch wenn die kurzfristige Coronavirus-Situation immer bedrohlicher wirkt, so rücken die Erfolge an der Impffront eher die guten mittelfristigen Aussichten in den Fokus. So zeigten sich die zyklischen Aktienmärkte besonders stark: Der deutsche DAX Index stieg um 15 Prozent, der britische FTSE 100 Index um +12,3 Prozent und der bankenlastige Eurostoxx 50 Index gewann sogar 18,1 Prozent. Japans NIKKEI 225 Index legte 15 Prozent zu und schloss erstmals seit dreißig Jahren über der Marke von 25.000 Punkten. In den USA erreichten sowohl der S&P 500 Index mit +10,8 Prozent als auch der NASDAQ 100 Index mit +11 Prozent neue Allzeithochs. Aus diesen positiven Vorgaben konnte sich auch der MSCI World Index (EUR) um +9,7 Prozent nach oben entwickeln. Die Börsen haben die zweite COVID-19 Welle damit bereits scheinbar abgehandelt und sie richtet nicht das gleiche Börsendesaster an, wie im März 2020. Und da die Börsen stets in die Zukunft blicken, haben diese ihren Blick bereits auf das Jahr 2021 ausgerichtet. Und das sieht aus heutiger Sicht gar nicht so schlecht aus. Allerdings werden die Nachwirkungen der Corona-Pandemie bis weit in das Jahr 2021 ein Thema bleiben. Im Zuge des Pandemieverlaufes haben sich an den Aktienmärkten einige sektorale Umschichtungen ergeben. Wie immer in solchen Situationen gibt es Gewinner und Verlierer und vor allem sind es neue Investment-Themen, die in den Fokus gerückt sind.

An den Rentenmärkten gab es keine großen Veränderungen zum Vormonat. Dagegen gab es bei den Wechselkursen mehr Dynamik als in den vergangenen Monaten. So mussten Anleger aus der Eurozone, die in den US-Märkten investiert waren, einen Abschlag von fast zweieinhalb Prozent auf der Währungsseite hinnehmen. Die zunehmende Risikobereitschaft und der abnehmende Zinsvorteil der US-Staatsanleihen sorgten für eine kräftige Abwertung der US-Devisenkurse gegenüber den Währungen aller wichtigen US-Handelspartner. Bei den Rohstoffen kam es zu einem gespaltenen Bild. Beim Rohöl kam es zu einer fulminanten Rally - während der Goldpreis abstürzt. Das Gold neigt derzeit deutlich zur Schwäche und die Marke von 2.000 USD ist wohl derzeit kein Thema mehr. Dagegen konnte Kupfer eine deutliche Kurserholung verzeichnen und hinterlässt derzeit einen sehr guten charttechnischen Eindruck. Dies untermauert auch die Annahme, dass sich die globale Wirtschaft grundsätzlich auf einem anhaltenden Erholungskurs befindet. Insgesamt präsentieren sich die Rohstoffmärkte derzeit in einer sehr guten Verfassung.

KI (Künstliche Intelligenz) gilt als Schlüsseltechnologie der Zukunft Die Einsatzmöglichkeiten sind vielfältig und dass Wachstumspotenzial ist enorm. So rechnen Marktforschungsunternehmen wie Tractica mit einer Verzehnfachung der Umsätze bis zum Jahr 2025. Durch immer schnellere Rechenleistungen und besserer Datenqualität durch das Internet der Dinge und 5G ist das Fundament des KI-Zeitalters gelegt. Von Maschinen, die der menschlichen Intelligenz das Wasser reichen können, sind wir allerdings noch weit entfernt. Aber: KI-Anwendungen können heute schon spezielle Probleme anhand vorliegender Daten lösen. Anders als bei regelbasierten Systemen geben Programmierer KI-basierten Prozessen nicht vor, wie diese auf die Anwenderschritte reagieren sollen. Sie definieren stattdessen Algorithmen, die selbstständig lernen, Muster zu finden und Entscheidungen zu treffen. Ein KI-System verfügt weder über Intuition, noch Verstand und muss daher anhand vieler Beispiele über enorme große Datenmengen angelernt werden. Das nennt man auch maschinelles Lernen. KI ist den regelbasierten Systemen insofern überlegen, da es auf neue Situationen reagieren und aus Erfahrungen lernen kann.

Vom Cloudgeschäft bis zum autonomes Fahren - US-Tech-Unternehmen sind vorn mit dabei Den Markt für Hochleistungsprozessoren teilen sich die beiden US-Chipentwickler AMD und NVIDIA. Die US-Holding Alphabet besitzt mit dem KI-Chip TPU2 auch einen Hochleistungsprozessor, der zusammen mit dem US-Halbleiterunternehmen Broadcom entwickelt wurde und stark in der Weiterentwicklung von KI engagiert ist. Zudem ist der Alphabet-Ableger Waymo neben Tesla und dem chinesischen Internetunternehmen Baidu führend in der Entwicklung des autonomen Fahrens. Und: Alphabet ist besonders weit in der KI-basierten Spracherkennung und dem Einsatz von KI im Cloudgeschäft. Den Werkstoff, also die Massen an benötigten Daten, liefern u.a. die sozialen Medien, Suchmaschinen und der Online-Handel. Aber auch chinesische Tech-Unternehmen mischen in dem KI-Markt kräftig mit. Dabei war der FinTech-Bereich mit reinen Online-Bezahlsysteme nur der Anfang. Der Online-Bezahldienst PayPal nutzt KI, um Betrugsversuche im Zahlungssystem aufzudecken, und andere Banken und Finanzdienstleister bewerten so Kreditausfallsrisiken. So will beispielsweise das chinesische Tech-Unternehmen Tencent vor allem in seiner Finanzdienstleistungssparte wachsen und ist neben Alibaba bereits heute führend in der Zahlungsabwicklung.

Auch in der Gesundheits- und Pharmabranche dürfte KI enorme Fortschritte möglich machen. Die Entwicklung neuer Medikamente wird immer aufwändiger: Die Entwicklungskosten verdoppeln sich etwa alle 5 Jahre, und 90 Prozent aller Neuentwicklungen werden gar nicht erst zugelassen. Hier könnte ein entsprechendes KI-System in kürzester Zeit eine Vorauswahl treffen, etwa indem es Millionen von Molekülen auf ihre spezifische Eignung als Medikament gegen eine bestimmte Erkrankung hin analysiert. Schon heute sind KI-Systeme wie IBMs Watson in der medizinischen Diagnostik im Einsatz. Es erkennt und klassifiziert beispielsweise Krebszellen. Watson soll auch etablierte Diagnosearten optimieren und die medizinische Grundlagenforschung wie Genetik und Zellentwicklung beschleunigen. KI bringt auch die Genomforschung rasant voran und hat vor allem das Next-Generation-Sequencing, ein Hochdurchsatzverfahren zur Entschlüsselung der DNA, vorwärts katapultiert. Vor nicht einmal 20 Jahren hat die vollständige Sequenzierung des ersten menschlichen Genoms drei Milliarden Euro verschlungen und 13 Jahre gedauert. Heute entschlüsselt man Genome innerhalb von Tagen.

KI wird auch das autonome Fahren möglich machen. Eine Vielzahl von Kameras sowie Lidar- und Radarsensoren erfassen die Daten der Umgebung, und ein Hochleistungsprozessor im Auto verarbeitet sie in Echtzeit. Damit ist autonomes Fahren auf der Autobahn oder im Stau heute schon möglich, ebenso wie das automatische Einparken. Zwar ist man wahrscheinlich noch Jahrzehnte entfernt vom echten autonomen Fahren, jedoch sind die Grundlagen gelegt. Verkehrsflüsse könnten durch das Zusammenwirken von vernetzten Fahrzeugen, Verkehrsbeobachtungssystemen und der Kommunikation von Navigationssystemen untereinander deutlich optimiert werden. Eine Vielzahl von Unternehmen aus der Old- und New-Economy arbeiten dafür aktuell zusammen: Automobilhersteller wie Daimler, BMW und Tesla, Zulieferer wie Continental und Bosch, Halbleiterhersteller wie NVIDIA und Intel und Technologieriesen wie Alphabet und Apple. Dem Ziel eines autonom fahrenden PKWs sind aktuell Alphabet mit Waymo, Baidu und Tesla wohl am nächsten. Bei den Hochleistungsprozessoren scheinen sich die Systeme NVIDIA und Intel durchzusetzen.

Ein Blick auf die aktuellen Anlagestrategien Die US-Wahlen haben, mit einem vermutlich gespaltenen Kongress, das von den Marktteilnehmern bevorzugte Szenario hervorgebracht. Welche Partei im Senat die Mehrheit hat, wird allerdings erst mit einer Stichwahl im Bundesstaat Georgia am 5. Januar 2021 entschieden. Viel wichtiger waren im November allerdings die Phase-3 Resultate zu mehreren Impfstoff-Herstellern, welche eine, in einem Ausmaß kaum zu erwartende hohe Wirksamkeit gezeigt haben. Eine Wirksamkeit von über 90 Prozent macht einen entscheidenden Unterschied, ob Covid-19 nur bis zu einem gewissen Maß eingedämmt oder aus dem Alltagleben weitgehend eliminiert werden kann.

Vor diesem Hintergrund sind die derzeit in Europa und teilweise auch in den USA verschärften Distanzierungsregeln und Teil-Lockdowns für die Kapitalmärkte nur noch am Rande von Bedeutung, da sich die Aussichten auf eine weitgehende Normalisierung des Wirtschaftsgeschehens deutlich verbessert haben. Geradlinig werden die Wirtschafts- und Börsentrends jedoch nicht verlaufen. Die Konjunkturdaten liegen zwar meist über den Erwartungen, es setzt sich aber vermehrt die an sich bekannte Einsicht durch, dass sich die nach wie vor schwachen Branchen, wie Reisen, Gastgewerbe und Events erst erholen, wenn Impfstoffe breit verfügbar werden, was noch einige Monate nicht der Fall sein wird.

Trotz einer möglicherweise hohen Marktvolatilität in den kommenden Monaten, sollte man sich als Anleger zunehmend auf eine weitgehende Normalisierung der wirtschaftlichen Aktivität in den kommenden 12-24 Monaten einstellen. Zu berücksichtigen gilt auch, dass sich die relevanten Stellen, wie Regierungen, Gesundheitssysteme, Einzelpersonen und Unternehmen seit Monaten viel dazu gelernt haben, mit der Situation umzugehen. Daher sollte eine Anlagestrategie defensiv gestaltet sein. Gleichzeitig ergeben sich aber besonders bei Aktien auch Chancen für mittelfristig und langfristig agierende Anleger. In der aktuellen Phase sind Unternehmen zu bevorzugen, die sich bisher in wirtschaftlich schwierigen Zeiten bewährt haben, eine solide Bilanz aufweisen. Stärkere Rückschläge können als Möglichkeit zum Aufbau von neuen Positionen erachten werden, wenn diese in eine längerfristige Anlagestrategie passen.

Weiterhin sorgen dennoch Dividendenwerte für gute Erträge und der regionale Fokus im Aktienbereich bleibt weiter auf Europa und den USA gerichtet. Als interessantes langfristiges Thema zur Depotbeimischung kann der Fokus auf eine „Alternde Gesellschaft“ gelegt werden und über unterschiedliche Anlagemöglichkeiten abgebildet werden. Auch globale Immobilienaktienfonds können zur Depotdiversifikation beitragen, denn stabile Dividendenzahlungen durch regelmäßige Mieterträge und die Partizipation an aussichtsreichen Langfristtrends zeichnen diesen Anlagebereich aus. Da die Renditen für Staatsanleihen in Europas Kernländern bei kurzen bis mittelfristigen Laufzeiten oft negativ sind, bleibt das Umfeld für Anleihen-Investoren weiter eine Herausforderung. Auch nach dem die Kreditaufschläge in der letzten Zeit zurückgegangen sind, bleiben die Unternehmensanleihen weiterhin die bessere Ertragsperspektive als die Staatsanleihen. In diesem Umfeld sollten Unternehmensanleihen aus dem gesamten Euroraum weiter den Vorzug bekommen.

wichtiger Hinweis: Dieser Bericht dient ausschließlich zu Informationszwecken und die Angaben wurden mit Sorgfalt zusammengestellt. Für die Richtigkeit kann jedoch keine Gewähr übernommen werden. Allein verbindliche Grundlage für den Erwerb von Investmentfondsanteilen sind die jeweiligen Verkaufsprospekte und die jährlichen Rechenschaftsberichte. Diese sind Grundlage für die steuerliche Behandlung der Fondserträge. Die auf Fondsebene anfallenden Kosten (z.B. die Verwaltungsvergütung) wurden berücksichtigt. Die auf Kundenebene anfallenden Kosten (Ausgabeaufschlag und Depotkosten) sind ggfs. nicht berücksichtigt. Bei Fremdwährungen kann die Rendite infolge von Währungsschwankungen steigen oder fallen.

Die Informationen sind unverbindlich und stellen weder eine Anlageempfehlung oder sonstige Beratung, ein Angebot oder eine Aufforderung zum Kauf oder Verkauf von Wertpapieren oder Finanzinstrumenten dar. Sie ersetzen kein persönliches Beratungsgespräch. Eine Anlageentscheidung bedarf der individuellen Abstimmung auf die persönlichen Verhältnisse und Bedürfnisse des Anlegers. Die dargestellten Informationen, Analysen und Prognosen basieren auf dem Wissensstand und der Markteinschätzung zum Zeitpunkt der Erstellung. Für die Richtigkeit, Vollständigkeit und Aktualität der Daten sowie das Eintreten von Prognosen wird keine Haftung übernommen. Die frühere Wertentwicklung ist kein verlässlicher Indikator für die künftige Wertentwicklung.

Erläuterungen zu den Berechnungsgrundlagen: Die Entwicklungen bzw. Endbeträge und Volatilitäten werden auf EUR-Basis berechnet. Grundlage für die Berechnung der Volatilität: Monatliche Returns, logarithmiert, annualisiert. Eventuelle Ausschüttungen bei Investmentfonds werden wieder angelegt. Die Wertentwicklung basiert auf 100 Prozent des Kapitaleinsatzes, die Wertentwicklungen p.a. und Volatilitäten werden aus dem gesamten der Auswertung zugrundeliegenden Zeitraum (wie angegeben) bestimmt.

Externe Quellen:

Kategorie-Durchschnitte: monatliche Berechnung durch EDISOFT GmbH über das Fondsuniversum der FVBS-Datenbank

Zinsen (Festgeld, Sparbuch): monatliche Durchschnittswerte der Dt. Bundesbank aus Meldungen deutscher Kreditinstitute

Inflation: monatliche Zahlen des Statistischen Bundesamts

Goldpreis: offizieller Feinunzen-Preis/London

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#anlagekommentar

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jonat941 · 5 years ago

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Will a Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. Made Wafer-scale Integration Chip Boost AI into Hyper-Speed Machine Cognition?

Designing the giant AI chip needed specialized manufacturing processes to fabricate 1.2 trillion transistors, 400,000 processor cores, 18 gigabytes of SRAM

TSMC AI Wafer Chip

Computers using Cerebras Wafer-scale Integration Chip will train these AI neural network systems in hours instead of weeks.

A start-up AI tech company called Cerebras Systems wants to break the limited Learning speed of conventional AI chips like Nvidia graphics processors. To realize this AI learning speed boost Andrew Feldman, CEO and co-founder of the AI computer startup company wants to make a silicon monster that is almost 22 centimeters—roughly 9 inches—on each side, making it the largest computer chip ever lithographed for production by TSMC, Taiwan Semiconductor Manufacturing Co.

“it’s the largest chip he has ever seen,” says Brad Paulsen, a senior vice president at TSMC that also has chip production contracts with Apple and Nvidia. Manufacturing equipment at the chip factory is adopted to making postage sized chips. Making Cerebras’ giant chip required TSMC to adapt its equipment to make one continuous design, instead of a grid of many separate ones, Paulsen says. Cerebras’ chip is the largest square that can be cut from a 300-millimeter wafer. “I think people are going to see this and say ‘Wow that’s possible? Maybe we need to explore in that direction,’” he says

Big, Weird Chip

Cerebras’ chip, left, is many times the size of an Nvidia graphics processor, right, popular with AI researchers. Photo: Cerebras Systems.

Jim McGregor, founder of Tirias Research expects the largest tech companies, who see their destinies riding on competing in AI—firms like Facebook, Amazon, and Baidu—to take a serious look at Cerebras’ big, weird chip. “For them, it could make a lot of sense,” he says

Using today’s AI-enhanced computers and AI computer clusters is that training runs for big neural networks can take as long as six weeks complains customers’. At that rate, they are able to train only around six neural networks in a year. Says Feldman, “The idea is to test more ideas, If you can [train a neural network, not in weeks but] instead 2 or 3 hours, you can run thousands of ideas.”

CS-1 Computer

CS-1 Cerebras Inside: The cooling system takes up most of the computer. The WSE chip is in the back left corner Photo: Cerebras Systems.

Enter CS-1 computer the most powerful single chip AI computer. The CS-1 computer has an equivalent 1.2 trillion transistors, 400,000 processor cores, 18 gigabytes of SRAM, and interconnects capable of moving 100 million billion bits per second. According to the company, a single CS-1 computer can perform more than three times faster than the 2nd generation Google 10-rack TPU2 computer cluster, and consume five times as much power and takes up 30 times as much space.“ Being able to quickly train or retrain is really important (even as) the [neural-network] models are becoming more complex,” says Mike Demler, a senior analyst with the Linley Group, in Mountain View, Calif

Super computing giant Argonne National Laboratory, is using multiple CS-1 machines and can potentially usher in a sudden upsurge in the number of neural networks utilization.

As explained by Feldman they the founders of Cerebras wanted to build an AI computer that can handle the complexities of modern AI workloads. This means that the AI computers must be able to move a lot of data quickly, they need memory that is close to the processing core, and those cores don’t need to work on data that other cores are crunching.

Optimization Software

Thus the creation of the CS-1’s software that allows users to write their machine learning models using standard frameworks such as PyTorch and TensorFlow. It then sets about devoting variously sized portions of Cerebras’ WSE, Wafer Scale Engine, chip to layers of the neural network. It does this by solving an optimization problem. This algorithm ensures that the layers all complete their work at roughly the same pace. And they are also contiguous with their neighbors, so information can flow through the network without any holdups.

The software can also perform that optimization problem across multiple computers. Thereby allowing a cluster of computers to act as one big machine. Cerebras have linked as many as 16 CS-1s together to get a roughly 16-fold performance increase. This contrasts with how clusters based on graphics processing units behave, says Feldman. The software solves the core optimization issue. The next issue was the chips’ neural network cores fabrication in the wafer itself.

Neural Network Architecture

The company’s veteran computer architects, including Gary Lauterbach, its chief technical officer proposed things that they could do. Firstly, use thousands and thousands of small specialized cores designed to do the relevant neural-network computations. Thereby using fewer more general-purpose cores. Second, each core should link together with an interconnected system. Consequently, this allows for rapid data communication between cores at low power consumption. And finally, all the needed data should be on the same processor chip itself, not in separate memory chips. This proximity of the memory chip module to the cores enabled exponentially faster data transport. That is between the data storage module and core processors and between cores. Not mentioning the power savings benefit of this kind of chip arrangement.

“It wasn’t obvious we could do that, that’s for sure,” says Feldman. But “it was fairly obvious that there were big benefits.” For making as big a chip as possible.

Wafer Chip Power Distribution

Notwithstanding the seemingly efficient use of the power of such a huge chip. However, the power delivery system was one of the biggest challenges in the computer’s chip development. The 1.2 trillion transistors designed to operate at about 0.8 volts each. However, it needs a total of 20,000 amperes of current to enable the entire chip to run these transistors. The company engineers’ solution was to distribute it vertically from above. They designed a fiberglass circuit board holding hundreds of special-purpose chips for power control. And one million copper posts bridge the millimeter or so from the fiberglass board. Consequently, these posts placed in specific power points on the WSE chip.

Heat and Coefficient of Thermal Expansion

The huge power needed for the titanic chip to operate created heat proportional to its size. To cool it down the chip designers placed below it a water-cooled heat dissipation plate. Still, residual heat within the chip created another mechanical problem. Namely the coefficient of thermal expansion of the different materials used in fabricating the chip. For instance, copper expands the most, silicon the least, and the fiberglass somewhere in between.

“The challenge of [coefficient of thermal expansion] mismatch with the motherboard was a brutal problem,” says Lauterbach. But in the end, the engineers had to invent one themselves. Consequently, the endeavor took a year and a half to accomplish

Final Words

Lastly one benefit of this chip is low power consumption due to efficient chip power utilization. Unfortunately, Lauterbach doubts that this feature of cutting power consumption will be much of a selling point in data centers. “While a lot of data centers talk about [conserving] power, when it comes down to it…they don’t care,” he says. “They want performance.” And that’s something a processor nearly the size of a dinner plate can certainly provide.

Source: Cerebras’s Giant Chip Will Smash Deep Learning’s Speed Barrier

#Wafer Scale Engine #TSMC #CS-1 Computer #Cerebras #WSE

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dailytechnologynews · 8 years ago

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UK Chip Developer Graphcore Readies Colossus IPU, Claims it will Outperform Volta and TPU2 http://ift.tt/2tkPgQs

#hardware #Computer #Technology #Tech #News

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brettzjacksonblog · 7 years ago

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GPU Manufacturers AMD and Nvidia Face Increased Competition From Bitmain

According to trading and technology firm Susquehanna Financial, Advanced Micro Devices (AMD) and competitor Nvidia will suffer this year as specialized cryptocurrency mining chips hit the market from Bitmain. Susquehanna’s Christopher Rolland, who recently returned from a tour of Asia talking with various individuals in the chip industry, is behind these predictions.

Rolland explains that mining hardware manufacturer Bitmain has developed an application-specific integrated circuit (ASIC) chip to mine the cryptocurrency Ether — and an ASIC from Bitmain could pose new competition for AMD’s and Nvidia’s graphics-processing units (GPUs).

Rolland estimates Ether mining-related sales accounted for about 20% of AMD’s sales and 10% of Nvidia’s revenue. In turn, he cut the rating on AMD from “neutral” to “negative,” writing that Bitmain’s moves could impact the 20% of AMD’s sales that come from mining.

“Additionally, we have learned of the development of another hyperscale AI (artificial intelligence) ASIC,” writes to Rolland, “similar to Google’s TPU2, that begins production in 2Q18 and may reduce AI GPU growth in the data center.” Based on this proliferation of AI chips, Rolland cut his price target on Nvidia to $200 from $215, while keeping a “neutral” rating on the shares.

“Nvidia has a stronger and more durable gaming franchise which would help it work through this potential Ethereum-related unwind,” Rolland adds.

Not All Good News for Bitmain

In related news, Bitmain recently announced the upcoming release of a new model, the Antminer X3, that has been purpose-built for mining the privacy-oriented cryptocurrency Monero.

But the folks behind Monero are not supportive: an emergency software upgrade set for April is meant specifically to change the rules of the system so as to block the effort entirely, rendering the Antminer X3 ineffective. Not only that, but to keep hardware manufacturers from catching up, these algorithm edits are planned to continue with bi-annual networks upgrades.

The move is a defense of the mining made possible by Monero’s current algorithm, Cryptonight, which can successfully mine monero on consumer-grade laptops. Faced with competition by highly efficient ASICs, the fear is that laptop mining would be silenced.

“I will do everything in my power to help the community prevent the proliferation of centralization-inducing ASICs on the monero network,” core developer Riccardo “Fluffypony” Spagni declared on Github.

Issued by a solely by Bitmain, concerns exist that the Antminer X3 could lead to certain kinds of attacks, namely ones in which a mining pool takes over the majority of a cryptocurrency’s hashrate, creating false transaction histories, double spending coins, and censoring payments.

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michaelbennettcrypto · 7 years ago

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GPU Manufacturers AMD and Nvidia Face Increased Competition From Bitmain

“Nvidia has a stronger and more durable gaming franchise which would help it work through this potential Ethereum-related unwind,” Rolland adds.

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In related news, Bitmain recently announced the upcoming release of a new model, the Antminer X3, that has been purpose-built for mining the privacy-oriented cryptocurrency Monero.

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atplblog · 4 months ago

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Price: [price_with_discount] (as of [price_update_date] - Details) [ad_1] 1. Material: PU leather, TPU2. Size: 34x25cm3. Applicable size: 13/14 inches4. Applicable products: MacBook Pro, MacBook Air5. Advantages:1. Portable liner bag, light and thin, practical, not easy to deform2. Foldable three-fold bracket type inner bag, scientific perspective, and convenient for laptop heat dissipation3. The strong magnet at the folding surface cover is not easy to open, and it will not collapse when placed horizontally and vertically.4. It can be hand-held design to prevent the notebook from slipping off and portable when going out5. The pen sleeve design at the end of the inner bag can be inserted into office pens, and the multi-function is integrated in one package6. Contains a four-piece set: a charger bag, a winding belt, a mouse bag, a notebook liner bag Simple, easy and comfortable Light and thin, so it is portable Durable material, premium craftsmanship Use very convenience, functions multiple Protect your tablet from dust, scratch, shock and stai [ad_2]

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techiesupdate-blog · 8 years ago

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GPU executioner: Google uncovers exactly how intense its TPU2 chip truly is

Google’s second-age Tensor Processing Units Pods can convey 11.5 petaflops of computations. A custom rapid system in TPU2s implies they can be coupled together to wind up TPU Pod supercomputers. Up until this point, Google has just given a couple of pictures of its second-age Tensor Processing Unit, or TPU2, since reporting the AI contribute May at Google I/O. The organization has now uncovered…

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vicpastouchscreen · 4 years ago

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WOW!!! Good News!!! Vicpas provides ABB Teach Pendant TPU1, TPU2, IRC5 Repair Kits. Membrane Keypad Touch Screen LED Lights Layer LCD Display Screen 10M Cable Plastic Case Shell Learn More: https://bit.ly/2NUzuL1 Order each part separately is available 12 months Warranty-Fully Tested-Factory Prices-Fast Shipping Contact for Best Price E-mail: [email protected] Tel: 0086-13763341328 Wechat: 86-13763341328 WhatsApp: 0086-13763341328 Skype: cmt-kandy web: www.vicpas.com #housing #ABB #plasticcase #keypad #lcd #display #Hmiparts #Vicpas #ABB #TPU1 #TPU2 #IRC5 https://www.instagram.com/p/CRyWhErJBpP/?utm_medium=tumblr

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hackernewsrobot · 8 years ago

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Under the Hood of Google’s TPU2 Machine Learning Clusters

https://www.nextplatform.com/2017/05/22/hood-googles-tpu2-machine-learning-clusters/ Comments

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amazon-us · 4 years ago

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Watch Cover for Oppo Watch 46mm Smart Watch TPU Protective Case, Color: Black

Price: (as of – Details) It will not affect the touch screen on the watch.1. Material: TPU2. The design hole position is accurate and fits the watch3. Support charging with shell4. Approximately 0.7mm thickness, light to wear5. 360 degree protection, effectively avoiding daily collision and friction6. Note: The product has only the case, not the main body Watch accessories/watch screen…

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#oppo

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cryptochurp · 7 years ago

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GPU Manufacturers AMD and Nvidia Face Increased Competition From Bitmain

“Nvidia has a stronger and more durable gaming franchise which would help it work through this potential Ethereum-related unwind,” Rolland adds.

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