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Es oficial, NVIDIA adquiere ARM por 40.000 millones de dólares

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Había rumores sobre esta posible compra desde hace semanas y se intensificaron en las últimas horas. Finalmente se ha hecho realidad: NVIDIA ha adquirido oficialmente ARM. Por una suma de 40.000 millones de dólares estadounidenses, es la compra más grande de la historia en su categoría de semiconductores. El acuerdo ahora debe ser aprobado por reguladores de distintos países donde las empresas están implicadas.

ARM ha sido hasta ahora propiedad del gigante japonés SoftBank, que decidió poner su división de semiconductores a la venta en los últimos meses en busca de un posible comprador. Dicho comprador ha acabado siendo NVIDIA, otro de los grandes en la industria tecnológica que ahora acaparará un poco más de los microprocesadores que se encuentran en los dispositivos móviles actuales.

Este acuerdo por 40.000 millones de dólares implica un "ligero" beneficio de 8.000 millones dólares para el conglomerado japonés SoftBank. En 2016 ellos mismos compraron la compañía británica ARM por 32.000 millones de dólares. Cuatro años después, ARM vuelve a cambiar de manos.

La compra de un gigante que se encuentra en miles de millones de móviles

NVIDIA pagará 21.500 millones de dólares en acciones a SoftBank (poseerán casi un 10% de NVIDIA en forma de acciones) y 12.000 millones en efectivo para hacerse con ARM. Además los japoneses podrán recibir 5.000 millones extra dependiendo de cómo se desarrolle el éxito de ARM en los próximos años y si cumple con determinados objetivos impuestos en el acuerdo. Adicionalmente se pagarán un total de 1.500 millones de dólares en forma de acciones de NVIDIA a los empleados de ARM.

La adquisición sin embargo no va a ser de un día para otro. Semejante compra tecnológica debe ser aprobada por los reguladores de diferentes países y regiones. Necesitan la aprobación entre otros de los gobiernos de Estados Unidos, la Unión Europea, China y Reino Unido. Este proceso calculan que durará unos 18 meses. NVIDIA anunció que mantendrá la sede de Arm en el Reino Unido e invertirá en una nueva instalación allí para impulsar la investigación en inteligencia artificial.

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Microsoft y la NASA lanzan tres cursos para enseñar cómo usar Python y machine learning en las misiones espaciales

 Así que estos cursos combinan fundamentos de inteligencia artificial y Python con conceptos relacionados con la NASA y sus misiones.

Uno de los programas que corresponden a esta iniciativa de Microsoft y la NASA  se llama Rol de Python en la exploración espacial. Esta ruta de aprendizaje está compuesto de diferentes módulos que muestran a los usuarios conceptos básicos de  programación y cómo usar Python para solucionar problemas reales de la NASA.

Por ejemplo, uno de los módulos es Introducción a Python para la exploración espacial, que da a los usuarios un vistazo sobre el programa Artemis, y el papel de la ciencia de datos y la programación  para la exploración espacial.

Otro de los programas es Predicción de retrasos en el lanzamiento de cohetes con aprendizaje automático. Esta ruta de aprendizaje enseña conceptos básicos sobre el aprendizaje automático y cómo se utiliza para resolver problemas de la NASA.

Lazy FPU: La vulnerabilidad que afecta a todos los procesadores Intel

 

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Qué año tan horrible en seguridad para Intel. Primero tuvimos las vulnerabilidades de Meltdown y Spectre que nunca parecen desaparecer. Ahora, Intel ha anunciado una nueva vulnerabilidad de canal lateral de ejecución especulativa que implica la "restauración de estado FP Lazy" que podría permitir que un programa malicioso lea datos que están siendo utilizados por otros procesos.

Según Intel, esta nueva vulnerabilidad afecta a todos los microprocesadores basados en Intel Intel Core y es un error en la CPU real, por lo que no importa qué sistema operativo esté ejecutando el usuario. Podría ser Windows, Linux, BSD o cualquier otra operación que ejecute una CPU basada en Intel Core y que use "conmutación de contexto de FPU diferida".

La "conmutación de contexto de FPU diferida" es una función de optimización del rendimiento utilizada por los sistemas operativos que solo guarda y restaura los registros de la FPU (Unidad de punto flotante), que son ubicaciones en la CPU que se usan para almacenar números de punto flotante cuando es necesario. Un error en las CPU Intel permite que otro proceso acceda a estos registros y a los datos que contienen.

El problema es que estos números se utilizan para una variedad de tareas, incluidas las ecuaciones criptográficas. Esto podría permitir que un atacante detecte los números que hacen que sea más fácil descifrar una clave de cifrado.