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10メートル程度なら銅線によるシリアル伝送速度が16Gビット/秒と高速のシリコン製SerDes（直列から並列変換あるいはその逆）チップがノイズ環境の厳しいクルマメーカーに採用された。それもクルマメーカー3社が採用した。チップを設計したのはイスラエルのValens Semiconductor社だ。銅線によるデータ伝送の高速動作でもノイズに負けない。またしても光ファイバの登場はさらに伸びるかもしれない。 [→続きを読む]
産業技術総合研究所は、ペロブスカイト構造の太陽電池の実用化に向け、自動作製システムを試作した。ペロブスカイト太陽電池は、変換効率がシリコン以上の高い効率を示す試作は多いが、バラつきが大きいと共に、経時変化が大きく劣化しやすい、大面積が難しいなどの問題が山積み。少しでも手作業による作製ではなく自動機によってバラツキを減らす狙いで装置を開発した（図1)。 [→続きを読む]
Keysight Technologiesは、周波数帯域200MHz~1GHz、サンプリングレート3.2Gサンプル/秒という2チャンネル/4チャンネルのオシロスコープ（図1）を137万円から発売した。オシロスコープといってもFFTを掛ければスペクトラムアナライザになる上、信号発生器やロジックアナライザ機能も内蔵しており、統合測定器ともいえるが、分解能が高くノイズが極めて低い。 [→続きを読む]
Texas Instrumentsは、POL（Point of Load）と呼ばれる電源用ICとして使う、出力6Aの小型電源用パワーモジュール「MagPack」を開発、サンプル出荷を開始した。出力6AのDC-DCコンバータでさえ、大きさは2.3mm×3mm×1.95mm（高さ）とボードに実装する面積が小さい。このためボードスペースを有効に使うことができる。 [→続きを読む]
半導体の高周波特性やさまざまなパラメータ特性を測定する計測器を設計・製造しているKeysight Technologyが、今年で10回目となるプライベート展示会Keysight Worldを東京・JPタワーホール&カンファレンスで開催した。ここでVLSI 設計データのライフサイクルマネージメントやチップレットの設計ツール、静電容量方式によるボンディングワイヤーの非破壊検査などを紹介している。 [→続きを読む]
Nvidia同様、データセンターやオンプレミスなど企業向けAIチップの中でデータフローコンピューティングを積極的に利用するSambaNova社が次世代AIというべき、多数の専用モデルを自律的に実行できるエージェンティックAIを目指していることがわかった。一つのAIチップで多数のモデルを実行できる。消費電力は大幅に下がることになる。 [→続きを読む]
半導体売り上げで急成長しているNvidiaは、生成AIをはじめとするAIコンピューティングのGPUやソフトウエアをさまざまな応用ごとにAIソリューションを提供している。このほどLSI設計期間を短縮するため、チップ設計のための生成AIであるLLM（大規模言語モデル）アシスタントChipNeMo（図1）を開発、IC製品開発に使っていることを「NTTPC GPU Day 生成AI基盤の最前線」の講演で、明らかにした。 [→続きを読む]
AIコンピューティングパワーがけん引し、プロセスノードの微細化は早まっている、とTSMCシニアバイスプレジデント兼副共同最高業務執行責任者のKevin Zhang氏が述べた。これは6月28日に横浜でTSMC Technology Symposium Japanを開催した際、メディア向け技術説明会で述べたもの。 [→続きを読む]
GaNやSiCのような高速のパワー半導体は性能の優位性は明確にあるものの、ノイズやオーバーシュート、アンダーシュート、リンギングなどプリント基板上で使いにくさが残る。ノイズを抑えるドライバICがカギを握ることをすでに伝えたが（参考資料1）、ドライバICとGaNパワートランジスタを集積したモジュール（図1）をTexas Instrumentsが開発した。 [→続きを読む]
英国のIP（Intellectual Property）ベンダーの一つ、Imagination Technologiesの経営陣が来日、Imaginationの変貌ぶりを伝えた。CPUはRISC-V、GPUはかつての主力製品POWERVRのポートフォリオをローエンドからハイエンド、さらにAシリーズからDシリーズへと進化させている。AIはCPU+GPUがカギとなる。応用もかつての主要1社から多岐に渡る。 [→続きを読む]
