技術分析(半導体応用)
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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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