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技術分析(半導体応用)

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フレキシビリティは多少犠牲にしても、ひたすら高速な計算機が欲しい。このような要求には、スーパーコンピュータのようなHPC(高性能コンピューティング)や、AmazonやMicrosoftのような巨大なデータセンターではFPGAが使われてきた。FPGA利用のコンピュータがもっと手軽に入手できるようになる。PALTEKのボードコンピュータ(図1)がそれだ。 [→続きを読む]
アナログとミクストシグナル用半導体デバイスを手掛けている米Maxim Integratedは、クルマ市場の拡大を狙っている。クルマの未来はADAS(先進ドライバ支援システム)や自動運転などに向け進んでいる。カメラの使用はますます増え、1台に10台のカメラが乗る日はそう遠くはない。まずは映像信号を少ない配線でECUへ送るためのSerDesチップ(図1)に力を入れている。 [→続きを読む]
マシンラーニングやディープラーニングのようなAI(人工知能)用の半導体エンジンとして、GPUを設計しているNvidiaが注目されているが、AIのアーキテクチャでは再構成可能なFPGAは実は有利な立場にある。さまざまなアルゴリズムが消長するからだ。Xilinxはこのほど、さまざまなビジョンシステムに使えるAI向けソフトウエアスタック「reVISION」を発表した。 [→続きを読む]
東京工業大学は、AI(人工知能)に向いたスーパーコンピュータTSUBAME3.0を開発した。東工大のTSUBAMEは、消費電力当たりの性能が高いことをこれまで特長としてきたが、今回のTSUBAME3.0も電力効率、冷却効率とも高く、しかもディープラーニングに向いたスパコンのアーキテクチャにしている。 [→続きを読む]
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「スケーリングは続かなければならないと確信します」。IMECのCEOであるLuc Van den Hove氏(図1)は、11月7日東京で行われたIMEC Technology Forum (ITF) 2016においてこう語った。これは、半導体技術がムーアの法則で終わる訳ではなく、半導体によるシステムの小型・高機能・高速・低消費電力の方向はこれまでと同様に続くという意味だ。その理由は? [→続きを読む]
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CEATEC(図1)で出展したローム以外の半導体メーカーは、パナソニックと富士通が合弁で設立したソシオネクストだけ。CEATEC2016の後半のレポートでは、前編(参考資料1)同様、「社会」というトレンドに向かう技術、企業を紹介する。 [→続きを読む]
National Instrumentsが主催したプライベートイベント、NIWeek 2016(参考資料1)では、昨年の同じイベントで方向性を打ち出した、IIoT(工業用IoT)と5Gの具体例を紹介した。IIoTでは、データ解析にマシンラーニング(人工知能:AI)を使い始める例が数件あった。IoTはAIとの組み合わせがメジャーになりそうだ。 [→続きを読む]
IoTをしっかりとしたビジネスにするためには、IoT端末、クラウドでのデータの取り扱い、アプリ開発、といった一連のIoTシステムを構築しなければならない(図1)。このためのクラウドプラットフォームを構築し、サービスを提供する企業が相次いでいる。米国シリコンバレーを拠点とするAyla Networksと英国のTelit Wireless Solutionsは、企業向けのIoTサービスを日本でも展開する。 [→続きを読む]
Texas InstrumentsがGaNパワーFETに進出した。これまでのGaNやSiCのFETは、少数キャリヤの蓄積時間がないため高速に動作するが、急峻な立ち上がりゆえにリンギングを起こしたりノイズを発生させたり、ゲートドライブ回路の設計が難しかった。TIの新製品(図1)はゲートドライブ回路まで集積したため、使いやすいパワーデバイスとなった。 [→続きを読む]
第7回二次電池展では、リチウムイオン電池だけではなく、超薄型や固体電解質、電力貯蔵のためのパワー、災害時に水を電解液に用いる電池など、さまざまな電池が展示された。この中からいくつか紹介する。 [→続きを読む]
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