技術分析（半導体応用）

メモリがこれからのシステムの中心になる。こういった動きがGSA Memory+ Conferenceで登場した。これからのメモリを探る上でメモリセル単体から、データセンターのようなシステムレベルでのメモリの高速化、大容量化につながるCXL（Compute Express Link）インターコネクト、3D-NANDに刺激された3D-NORへの道など、新しいメモリの動きが明らかになりつつある。 [→続きを読む]

EV向けのドメインコントローラのコンセプト（図1）をTexas Instrumentsが明らかにした。EVには動力となるモータを駆動するインバータだけではなく、DC-DCコンバータ、オンボードチャージャー（OBC）、バッテリ管理システム（BMS）も欠かせない。これらの機能ごとにECUを作るのではなく、ECUをいくつかまとめてドメインとするという考え方だ。 [→続きを読む]

Nvidiaが4月にGTC2021（図1）で発表した一連のチップは、巨大なデータセンターあるいは巨大なAI学習モデルに対応させようとする狙いがある。CPUであるGrace（コード名）を発表したのもCPUとGPUを超並列で使う巨大な計算システムを想定している。加えて、演算専用のCPUであるDPU（Data Processing Unit）のBlueField-3も発表した(参考資料1)。 [→続きを読む]

自動車のシステムがEV（電気自動車）で大きく変わりそうだ（図1）。エンジン部がないだけではなく、IT/半導体をふんだんに使ったモジュール化が多く使われることになる。そのカギを握るパワー半導体は単なるインバータだけに使われる訳ではない。充電器や電源などにも組み込まれる。パワーだけではない。アナログ、D-A/A-Dコンバータ、マイコンも増える。IntelやQualcomm（参考資料1）、Xilinx（参考資料2）なども参入している。競争は熾烈になりそうだ。 [→続きを読む]

AIのアプリケーションソフトウエアをチップ上に焼き付けるための開発ツールを使って、自分の行いたい機械学習などのAIを簡単に実行できるようになる。ソフトウエア開発会社のフィックスターズは、SaaSのソフトウエアからAIチップにソフトを焼き付け機械学習させる開発ツールをリリースした。これまでは機械学習をチップに組み込み、実行させることはそれほど簡単ではなかった。 [→続きを読む]

SiのIGBTよりも価格が1桁高く、市場調査会社の予測は毎年後送りになるほど外れてきたSiCパワーMOSFETだが、蓄電池との組み合わせでソーラーパネルのDC-DC/DC-ACコンバータなどでじわじわと広がり始めた（図1）。SiCのメリットは高耐圧、高周波であり、装置の小型化のメリットが最も大きい。なぜソーラーのような大きな設備でも小型化が必要なのか。 [→続きを読む]

Nokiaが東京広尾のフィンランド大使館でConnected Future 2020を開催、日本におけるローカル5Gへの期待とエコシステムの重要性を述べた。ローカル5Gは、IoTと組み合わせて工場や港湾、倉庫など広い場所で機械や機器をつなぎ、生産性を上げようという技術である。 [→続きを読む]

パワー半導体のSiCがコスト高の点でその採用が遅れている。SiC パワーMOSFETは超高電圧用途などですでに使われているが、電気自動車（EV）にはコスト高でインバータにはまだ採用されていない。量産という点でSiCの救世主となりそうなのが、EV用の急速充電器での採用だ（図1）。急速充電器はクルマに搭載したバッテリパックに高圧をかけて電荷を電池に送り込む。 [→続きを読む]

VLSI Symposiumの基調講演2日目では、IntelのCTOであるMichael Mayberry氏が、コンピューティングの大きな流れと将来の方向について語った。データセンターのトポロジーが変わり、中央から分散化の方向を示した。必要な半導体デバイスにも触れ、GAA構造などの超微細化、チップレットによる高集積化、3D-IC化へ向かう。ムーアの法則のように、データ量は3年で2倍増えると予言した。 [→続きを読む]

Xilinxは、FPGAを集積したSoCの使い勝手を改善するため、アクセラレータに特化したモジュールAlveoシリーズを出荷しているが、このほどライブストリーミングサーバー業者と協力し、その性能を確認した。その結果、これまで5台のサーバーが必要だったのが、Alveoカードを8枚搭載したサーバー1台で済むことがわかった（図1）。 [→続きを読む]