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技術分析(半導体応用)

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Qualcommの日本法人であるクアルコムジャパンは、5Gミリ波に向けたモデムチップSnapdragon X70をはじめとして、最先端のミリ波ビジネスに力を入れている。5Gの最終目標であるダウンリンク20Gbps、アップリンク10Gbpsを実現するためにはミリ波は欠かせない。Qualcommはミリ波だけのスタンドアローン(SA)モードの5Gモデムの優位性を実験で示した。 [→続きを読む]
コンピュータの最大のメリットは、共通のハードウエアを基にソフトウエアを入れ替えるだけでさまざまな機能を実現できることだが、ロボットでもそれが可能になる。AMD-Xilinxは、FPGAを集積したSoCを搭載しR(ロボット)OS2 を採用したロボット向けのシステムオンモジュール(SoM)「Kria」を開発、そのスターターキットを発売した。ロボット開発が大幅に短縮されそうだ。 [→続きを読む]
ArmはIoTや組み込みシステムを短期間に開発できるソリューション「Total Solutions for IoT」(図1)を拡充すると発表した。これは、最初からCPUコアを搭載したSoCモデルである「Corstone」を使いSoCを設計することを前提とし、クラウドベースで開発するツール「Arm Virtual Hardware」を提供する。さらに再利用可能なソフトウエアをいろいろなハードで使えるように標準化するProject Centauriも進展させている。 [→続きを読む]
東芝は自動車の周囲360度をイメージングするLiDAR(Laser Imaging Detection and Ranging)の小型化を進めているが、このほど手のひらサイズの小型LiDARを開発した(図1)。目に障害を与えない出力規格である「アイセーフ」に準拠しながら300メートルまでの物体を検出できる。東芝はさらなる小型化を進め、2023年度の実用化を目指している。 [→続きを読む]
産業用ロボットに使うマシンビジョンに向け、AMD/XilinxはCPU内蔵のFPGAであるSoC、「Ultrascale+」チップを搭載したカメラモジュールに力を入れている。いわゆるフレームグラバーと言われる画像処理ボードを、手のひらに4台のカメラが載るほど小さくした。カメラを賢く小型にすると工場の生産性がぐんと上がる。そのロードマップを明らかにした。 [→続きを読む]
AI(機械学習)の実務的なビジネス応用に注力してきた英国Secondmind社は、アクティブ学習と呼ぶAIアルゴリズムを利用し、高精度のモデル開発が要らない最適化ツールを開発、このほどマツダとライセンス契約を複数年に渡り締結した(参考資料1)。 [→続きを読む]
米計測器メーカーのKeysight Technologyが自動運転のテストに必要なレーダーシーンエミュレータを開発した。これは車載レーダーが周囲の物体を検出するのに使うハードウエアのシミュレータ、すなわちエミュレータであり、路上での様々な物体をエミュレートする。実車でさまざまな道路を何度も走行テストしなくても済むようになる。 [→続きを読む]
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GPUメーカーであるNvidiaが応用を拡大するためにソフトウエア開発にかなりの力を入れている。特にプラットフォーム、すなわち開発の基本となるソフトウエアOmniverseでの応用拡張だ。3D-CADにシミュレーションを加え可視化するという一連の流れを表現する。モノづくりに欠かせない汎用工業デザインの基本となる。先週開催されたGTC 2021でCEOのJensen Huang氏(図1)が基調講演でさまざまな応用を見せた。 [→続きを読む]
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ソニーが、イメージセンサデータをエッジ側で解析し、データを軽くしてクラウドに送信できるエッジAI開発環境「AITRIOS(アイトリオスと発音)」を提供する。ソニーセミコンダクタソリューションズは、半導体メーカーではあるが、開発環境も提供することで、データ爆発の解決に近づけることができる。開発環境を使ってデータを軽くするからだ。 [→続きを読む]
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]
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