技術分析（半導体応用）

IoTは、単なるセンサ端末だけの市場ではない。センサからのデータをクラウドで収集・管理・分析して端末を設置した顧客へフィードバックすることで初めて価値を生む。データ処理・見える化を受け持つソフトウエアプラットフォームは欠かせない。Intelの一部門となったWind Riverは、データ解析ソフトAXON PredictをRTOSのVxWorksに組み込んだ製品を発売した。 [→続きを読む]

Intelの1部門となったWind Riverは、コネクテッドカーに必要なソフトウエア開発のためのソフトウエアプラットフォーム製品を3種類リリースした(図1)。ADASと自律運転用のHelix Driveと、インフォテインメント向けのHelix Cockpit、そして無線通信でソフトウエアを更新するためのHelix CarSyncである。 [→続きを読む]

日本IBMは、IBM Watson Summit 2017を都内で開催、AIとクラウドが今後ますます結びつきを強め、それらを利用することで業務改革をさらに進められることを示した。これまでIBMは人工知能（AI）とは言わずコグニティブコンピューティングと呼んでいたが、このSummitではAIやマシンラーニングとの違いを明確に示した。 [→続きを読む]

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]

「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]

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]