技術分析（半導体製品）

ウェーハスケールAIチップ開発のCerebras Systemsは、第2世代のウェーハスケールAIチップを開発した。最初のチップが16nmプロセスで製造されていたが、今回は7nmプロセスで作られており、総トランジスタ数は前回の1兆2000億トランジスタに対して2.6兆トランジスタとほぼ2倍になっている。その分チップ上の性能特性も2倍以上になっている。 [→続きを読む]

TIは、EMI（電磁波干渉）を削減させたパワーマネジメントICを続々発表、これからの車載を始め工業用途への応用を狙っている。DC-DCコンバータをはじめとする電源ICは、特に車載用ではEMI削減は絶対条件となる。EMIは特にスイッチングレギュレータのようにオン/オフの切り替えが激しいと発生しやすい。TIの最新EMIノイズ削減技術を紹介する。 [→続きを読む]

Intelは、最大40CPUコアを集積した第3世代のXeonスケーラブルプロセッサを発表した（図1）。クラウドやデータセンター、HPCなどに向けたハイエンドプロセッサだ。前世代のXeonプロセッサと比べて最大1.46倍の性能向上だとしている。やはり1.74倍の推論演算を持つAI（ディープラーニング）専用のプロセッサを集積し、さらにメモリ保護や暗号化アクセラレータを集積、セキュリティを強化したことがチップの特長。 [→続きを読む]

IPベンダーのトップメーカー、Armが10年ぶりに新しいアーキテクチャのArm V9を発表した（図1）。10年前にV8を発表した時は単純に32ビットから64ビットへの移行にすぎなかったが、今回のアーキテクチャは、これまでの汎用コンピュータから専用コンピュータへの対処を考えたCPUアーキテクチャとなっている。10年周期のマキモトウェイブに対応した動きと捉えられる。 [→続きを読む]

Intelは、ノートパソコン向けに低消費電力での長時間動作や性能、スリープからの高速立ち上がりなどを満足させたEvoブランドと、ハードウエアでのセキュリティ機能を内蔵したvProブランドをそれぞれ1月のCESで発表していたが、両方を満たす新しいCPUアーキテクチャのIntel Evo vProプロセッサをこのほど説明会で紹介した。 [→続きを読む]

Texas Instrumentsは車載グレード（ASIL D)のバッテリマネジメントシステムを開発、そのチップセットを発表した。このチップセットは、バッテリの充放電状態をモニターしながらその情報をローカルマイコンに送り、さらにホストマイコンにワイヤレスで送るというシステムを構成する（図1）。ワイヤーをできる限り排除した構成になっており、EVを軽量化できる。 [→続きを読む]

エッジAIチップが注目される中でいち早く量産に持ってきた企業が昨年3月に東京にオフィスを構えた。シリコンバレー生まれのGyrfalcon Technology社は小さなAIチップを誰でもすぐに使えるようにするためのソフトウエアスタックも昨年11月に発表、その販売会社ジルファルコン・テクノロジー・ジャパンを立ち上げた。日本でのAIを身近にしたいという思いがある。 [→続きを読む]

いつでもどこでも常時接続を謳うGoogleのChrome OSを搭載したパソコン「Chromebook」向けのAPUにMediaTekが力を入れているが、このほどそのロードマップを発表した（図1）。MediaTekのSoCの特長はこれまでスマートフォンで培ってきた低消費電力技術。コロナ禍で遠隔教育向けのPCとしてChromebook市場は半年で急成長していることが背景にある。 [→続きを読む]

SiC専門のパワー半導体メーカー米UnitedSiC社が耐圧750Vと高く、オン抵抗が18mΩ/60mΩと低いSiCパワーFET（図1）をリリースした。狙う市場は主に電動自動車（EV）とデータセンターの電源、ソーラーシステム用のインバータや蓄電池向けチャージャー。EV向けのオンボードチャージャーとDC-DCコンバータ向けなどはすでに出荷中だとCEOのChris Dries氏は言う。 [→続きを読む]

エッジやエンドポイントなどの端末でのAI推論機能を作り上げるのに、最優先されるのが低消費電力。端末はスマートフォンやハンディターミナルなどバッテリ駆動のデバイスが多いからだ。そこで顧客の学習モデルを再構成しながら分解能1ビット（バイナリ）でニューラルネットワークの重みを構成する技術　(図1)をIP化したスタートアップの日本のLeapMind（参考資料1）がこれまでの知見を元にIPコア新製品Efficiera（エフィシエラ）を発売した。 [→続きを読む]