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岡島義憲の集積回路の明日に向けて

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Nvidiaの成功に学ぶ(その5)

Nvidiaの成功に学ぶ(その5)

本ブログでは、先ず、GPU(Graphics Processing Unit)技術に取り組む企業が近年急増していることを示す。 GPU技術は、AIチップやNPU (Neural network Processing Unit) と共通項の多い技術であるが、それらを取り巻く技術の進化は、今後の集積回路技術に大きな影響を与えると思われる。 次いで、Computer Graphics (CG) 処理のアルゴリズムとGPU回路の違いを見てみる。「特定のアプリケーションが要求するアルゴリズム」と「そのアルゴリズムを実装する集積回路設計」の間の違いが際立つ好例であるからである。GPUの世界では、アルゴリズムをそのままロジック回路に置き換えたスタートアップが多かったが、画像処理の世界ではそれら企業の多くが姿を消した。 [→続きを読む]

Nvidiaの成功に学ぶ(その4)

Nvidiaの成功に学ぶ(その4)

本ブログでは、米国のNvidia社が、1993年の起業後の困難を乗り越え、1997年にPC向け3Dグラフィックボードの市場創造に成功し、更に、汎用並列処理プロセッサ(GPU)のHPC(高性能コンピューティング)や人工知能用途への期待から、Intel社を超える株式時価総額の評価を得るようになった経緯をまとめ、IT系ロジック集積回路を狙う半導体企業の在り方について考える。 [→続きを読む]

Nvidiaの成功に学ぶ(その1)

Nvidiaの成功に学ぶ(その1)

今月から、セミコンポータルのブログのコーナーに登場させていただくことになった。 私は、昨年末に約39年間勤めた国内の半導体企業を退社し、それから約1年間、主にニューロモーフィックスの現状を追いかけて来た。理由は、「集積回路がシリコン脳の実現にチャレンジする」という人類史のエポックとも云える時代に生きる幸運を実感したく思ったからである。 [→続きを読む]

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