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STMicroelectronicsは、ToF（Time of Flight）センサとAIで、人の近づきや遠ざかりを検出したり、複数人を検出したりすることで、パソコンのセキュリティを高めるといった新しい応用に力を入れている。PCから離れるとすぐにパソコン画面を消去、消費電力を削減する。人が戻ってくると起動し始める。複数人が覗いていると、画面をぼやけさせ警告する。頭の向きを検出して画面を見ていなければ画面を暗くし、消費電力を下げる。 [→続きを読む]
Armがますます高集積のIPを開発している中、16個のCPUコアにセキュリティIPや安全性IP、I/O（入出力）などを基本の標準品とする新しいCSS（Compute Sub-System）IPコア「Zena」（ジーナと発音）を発表した。ここにGPUやNPU（ニューラルプロセッシングユニット）などを拡張するバージョンも提供する。スケーラブルなCSSコアとなる。 [→続きを読む]
クルマが今後、SD-V（ソフトウエア定義のクルマ）になるにつれ、ますます半導体の出番が増えてくる。SD-Vでは頭脳となるSoCと、センサとなるイメージセンサやレーダー、LiDARなどのセンサが増えてくると共に、システム上のセキュリティやセンサフュージョンなど新しい半導体はますますシステムに近づく。シミュレーションメーカーのAnsysは、半導体の世界にもシミュレーションが不可欠になることを訴求している。 [→続きを読む]
高効率で消費電力当たりのAI処理性能が高いAIチップの中で、NvidiaのGPUと張り合えるチップはそう多くない。データフローコンピューティングアキテクチャであり、さらにダイナミックにエージェントがジョブを切り替えられる方式のSambaNovaのチップはその候補の一つ。推論性能で他社を圧倒する結果をこのほど発表している。 [→続きを読む]
CES 2025の基調講演において、Nvidia CEOのJensen Huang氏（図1）は3種類のチップをはじめ、「Cosmos」と呼ぶ、バーチャルではなく現実の世界を意識したデジタルツイン向けのAIモデル、ロボットとクルマのような自律運転マシン向けのAI、さまざまなAIエージェントなどを紹介した。極めて盛りだくさんで整理するのに時間がかかるようなプレゼンテーションであった。そのトピックスのいくつかをピックアップする。 [→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]
Cerebras Systems社は、4兆トランジスタを集積したウェーハスケールのAIアクセラレータチップ「WSE-3」を開発した。300mmウェーハから21cm角に切り取った半導体で、前回のWSE-2（参考資料1）での7nmから5nmプロセスを利用して集積度を上げた。このウェーハスケールICを組み込んだAIコンピュータ「CS-3」を64台組み込む「Condor Galaxy 3」を戦略的パートナーであるG42と共同で開発中である。 [→続きを読む]
半導体チップからコンピュータラック、基盤モデルまでフルスタックでAIを提供するスタートアップ、SambaNova（サンバノバ）が日本オフィスを開設、そのチップアーキテクチャにデータフローコンピューティングを採用していることがわかった。AIの基本的なモデルであるニューラルネットワークもデータフロー方式であるため、AIとは相性が良い。古くて新しいデータフローコンピュータ時代がやってくるかもしれない。 [→続きを読む]
HDD（ハードディスク装置）の記録密度向上は、一段違うレベルに達した。Seagate Technologyが開発したHAMR（熱補助方磁気記録：ハマーと発音）は、実際の製品に適用されたもので、これまでは提案止まりだった。今回の新技術は、ディスク側の超格子構造と、読み取り/書き込み側の量子アンテナ、という謎めいた言葉がキーワードだ。 [→続きを読む]
これからの半導体産業はどうなるか。生成AI登場で膨大なコンピュート能力が求められる一方で、製造だけではなく設計も複雑になりコストが増大する。求められるカーボンフリーの持続可能社会を実現できる技術には半導体しかない。しかし、余りにも複雑になりすぎる半導体チップをどう作るか。ベルギーの半導体研究所imecはこの大きな課題を解決する取り組みを始めた。 [→続きを読む]
