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技術分析(半導体応用)

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MRAMはマイコンやプロセッサへの集積化で超低消費電力の威力を発揮

MRAMはマイコンやプロセッサへの集積化で超低消費電力の威力を発揮

東北大学CIES主催のテクノロジーフォーラム(図1)が今年も開催され、STT-MRAM技術の位置づけがより明確になってきた。マイコンやロジックへの組み込みメモリ(RAM)としての位置づけである。ReRAMやPCRAMのような書き換え回数に制限のあるデバイスは、不揮発性メモリROMに近い使い方に留まる。 [→続きを読む]

「クルマにも仮想化が必要」、Wind Riverの次世代戦略

「クルマにも仮想化が必要」、Wind Riverの次世代戦略

自動車の安全・安心を追求し事故のない車を追求することでECU(電子制御ユニット)の数はこれまで増加し続けてきた。ADASや自動運転では更なるIT・エレクトロニクス化が避けられない。しかし、ECU数が増えれば増えるほど配線は増え重量が増すことになる。低コスト化の意味でもECU増加の方向は正しいのだろうか。Wind RiverはECUの数を減らす仮想化技術に取り組んでいる。2019年1月に日本法人代表取締役社長に就任したMichael Krutz氏に聞いた。 [→続きを読む]

Pure Storage、新しいデータ保存法を提案

Pure Storage、新しいデータ保存法を提案

米Pure Storage社は、オンプレミスで利用されてきた従来のデータバックアップシステムに代わりクラウド利用のバックアップを可能にするソフトウエアObjectEngineを2種開発(図1)した。バックアップとして、従来のオンプレでのテープを使わず、あくまでもクラウド上のフラッシュアレイに長期保存するが、IoT/AI分析にも使うという新しい使い方を提案した。 [→続きを読む]

Intel、コア基地局向けアクセラレーションカードを提供

Intel、コア基地局向けアクセラレーションカードを提供

Intelは、5G時代のコア基地局に向けたFPGAソリューションをアクセラレーションカードの形で提供する。これはMWC(Mobile World Congress)で発表したが、このほど東京でもこのIntel FPGA PAC N3000(図1)をお披露目した。このカードは、ミッドレンジのFPGA であるArria 10を使ったカードで、最大100Gbpsの中〜高速のネットワークに向く。 [→続きを読む]

クルマのトレンドはACESで:カーエレ展2019(後編)

クルマのトレンドはACESで:カーエレ展2019(後編)

国際カーエレクトロニクス技術展からのレポート第2弾では、赤色LEDリアランプにメッセージ性を持たせる提案や、電気自動車、電気を多用するプラグインハイブリッドなどによる多様な電源IC(DC-DCコンバータ)、運転手に伝えるハプティクスの提案、動作データ収集・処理・解析・可視化ツールなどを紹介する。 [→続きを読む]

クルマのトレンドはACESで:カーエレ展2019(前編)

クルマのトレンドはACESで:カーエレ展2019(前編)

1月中旬、東京ビッグサイトで開催された国際カーエレクトロニクス技術展(図1)では、ACES(エースの複数を意味しエイシスと発音:Autonomy, Connectivity, Electrification, Sharing)に沿った新技術が続出した。カーエレクトロニクスでは安全を確保しながらコストを上げない技術の優先度も高い。 [→続きを読む]

5G無線通信はなぜ半導体メーカーにも影響を及ぼすのか(1)

5G無線通信はなぜ半導体メーカーにも影響を及ぼすのか(1)

一部すでにサービスが始まっている5G無線通信だが、米国と北東アジア(中国・韓国・台湾・日本)を中心に大きな成長が見込まれている。大手通信機器メーカーのスウェーデンEricssonはこのほどMobility Report 2018の最新版を発行、2024年には中国がモバイルデータのトラフィック量で世界一の29 EB(1エクサバイト=約100京バイト)/月になるだろうと予測する。 [→続きを読む]

IBMのPower 10完成は2020年を目指す

IBMのPower 10完成は2020年を目指す

IBMは独自のプロセッサアーキテクチャPowerシリーズをWatsonなどAIや高性能サーバーに搭載しているが、現在最高性能のPower 9を公開した。1辺が2cmに近いこのサーバーチップには80億トランジスタを集積しており、チップの配線長は24kmにも及ぶという。2020年以降にPower 10を計画しているが、2020年を目指すと述べた。 [→続きを読む]

エッジAIの性能と電力効率を共に上げたCadenceのAIコア

エッジAIの性能と電力効率を共に上げたCadenceのAIコア

Cadenceは、ディープラーニング向けにニューラルネットワーク演算を行うIPコアにおいて、効率よくデータや重みを間引くことで、従来と同じ4000個のMAC演算ユニットで比べると、性能は最大4.7倍。電力効率は2.3倍というAIコアを開発した。2018年末には特定顧客向けに生産が始まる。Publitek主催のメディアイベントで明らかにした。 [→続きを読む]

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