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完全独立のFPGAメーカーとなったAlteraは、FPGAやCPUに64Gサンプル/秒のA-D/D-Aコンバータなどを搭載したSiP（System in Package）製品「Agilex 9 Direct RFシリーズ」の最上位機種「AGRW039」（図1）を開発した。Intel 7プロセス（7nm）を使ったSiP製品で、航空宇宙や防衛などミッションクリティカルな応用を狙っている。この応用分野は利益率が高く、高い演算能力のエッジコンピューティング技術が求められる。 [→続きを読む]
フィジカルAIが賢さを備えるためには自分の周囲を観測するLiDAR（Light Detecting And Ranging）が欠かせないが、自動車向けLiDARはまだ高価だ。数10万円〜100万円もする。このほど手軽に周囲を観察できるLiDARをSTMicroelectronicsが発売した。ロボットや工場、オフィス内、レストランなど自動車ほど速くないフィジカルAIが周囲の距離を測り衝突防止などにつなげられるセンサになる。 [→続きを読む]
IBMはサブナノメートルノードのCMOSトランジスタを開発したと発表した。プロセスは0.7nm（7オングストローム）ノード相当のトランジスタであるが、実際の寸法を表していない。2021年にGAA（ゲートオールアラウンド）トランジスタを発表しており、その時の集積度が500億トランジスタで、今回の集積度が1000億トランジスタであることから0.7nmプロセスとした。 [→続きを読む]
GaN HEMT（高移動度トランジスタ）がオーディオのD級アンプの効率が極めて高く、600Wという大出力のオーディオでさえ、放熱フィンの要らない97%もの高い効率を示すことが分かった。実験でこれを示したのがInfineon Technologiesの米国法人だ。PWM（パルス幅変調）を利用する、このデジタルアンプの全高調波歪（THD）は0.004%と驚くほど低くなった。 [→続きを読む]
エッジAIチップの用途がフィジカルAIの導入によって高性能化へ向かっている一方、低消費電力のIoTのエッジAIではますます低消費電力化を追求している。ノルウェーのファブレス半導体Nordic Semiconductorが、ワイヤレスジャパン2026で示したエッジAIチップは2種類のAI技術を搭載した低消費電力SoCであり、MCUとマルチプロトコルの無線機能も集積したAIoT（AI+IoT）チップといえる。 [→続きを読む]
次世代自動車がSD-V（ソフトウエア定義のクルマ）に向かう動向に備え、測定器メーカーのKeysight Technologyが一つのソリューションを提案した。それは、車載用ネットワークを共通化させることであり、AIソフトウエアの安全性を評価するツールである。これを、このほど横浜で開催された人とクルマのテクノロジー展で展示した。 [→続きを読む]
富士フイルムが先端半導体の前工程、後工程とも新材料の開発・量産に注力する。元々、銀塩フィルムで長年実績を積んできた富士フイルム。この技術をフォトレジストのような光感光性材料だけではなく、インターポーザやビルドアップ基板の材料でも機能性ポリマーであるポリイミド樹脂を最大限に活用、新半導体製造プロセスに活かす。 [→続きを読む]
エッジAIが軽いCNN（畳み込みニューラルネットワーク）で済むという考えは、現実的な応用には向きにくくなってきた。エッジAIにもLLM（大規模言語モデル）を組み込む便利さがデモなどで示されるようになってきたからだ。分厚いマニュアルがなくても作業が簡単にやり取りできるようになる。AIチップ開発の米SiMa.ai（シーマエイアイと発音）は、災害時やミッションクリティカルな大事な場面でのエッジAIメリットをデモで示した。 [→続きを読む]
本当の意味でのスマートグリッドが始まっている。賢い（smart）電力網では、電力会社の大型の発電システムだけではなく、家庭のソーラーシステムやEV（電気自動車）のバッテリシステムも小規模な分散電源となる。もしこれらの分散電源の一つが分断されていることにグリッドの制御センターが気づかないと、逆潮流などの事故防止のための長時間停電につながりかねない。Keysight Technologyは分断された状態を自動的に検出するテストシステム（図1）を開発した。 [→続きを読む]
IPベンダートップのArmがIPだけではなく、SoC全体も設計するファブレス半導体ビジネスへと広げる（ 参考資料1）。これまでIPビジネスにこだわってきたArmは、SoCの設計にまで手を出すと顧客と競争状態になってしまうため、ファブレス半導体は扱わないと言い続けてきた。今回はその戦略を転換する。顧客と競合関係になってもSoCを設計するという、この裏に何があったのか。 [→続きを読む]
