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完全独立のFPGAメーカーとなったAlteraは、FPGAやCPUに64Gサンプル/秒のA-D/D-Aコンバータなどを搭載したSiP（System in Package）製品「Agilex 9 Direct RFシリーズ」の最上位機種「AGRW039」（図1）を開発した。Intel 7プロセス（7nm）を使ったSiP製品で、航空宇宙や防衛などミッションクリティカルな応用を狙っている。この応用分野は利益率が高く、高い演算能力のエッジコンピューティング技術が求められる。 [→続きを読む]
フィジカルAIが賢さを備えるためには自分の周囲を観測するLiDAR（Light Detecting And Ranging）が欠かせないが、自動車向けLiDARはまだ高価だ。数10万円〜100万円もする。このほど手軽に周囲を観察できるLiDARをSTMicroelectronicsが発売した。ロボットや工場、オフィス内、レストランなど自動車ほど速くないフィジカルAIが周囲の距離を測り衝突防止などにつなげられるセンサになる。 [→続きを読む]
IBMはサブナノメートルノードのCMOSトランジスタを開発したと発表した。プロセスは0.7nm（7オングストローム）ノード相当のトランジスタであるが、実際の寸法を表していない。2021年にGAA（ゲートオールアラウンド）トランジスタを発表しており、その時の集積度が500億トランジスタで、今回の集積度が1000億トランジスタであることから0.7nmプロセスとした。 [→続きを読む]
GaN HEMT（高移動度トランジスタ）がオーディオのD級アンプの効率が極めて高く、600Wという大出力のオーディオでさえ、放熱フィンの要らない97%もの高い効率を示すことが分かった。実験でこれを示したのがInfineon Technologiesの米国法人だ。PWM（パルス幅変調）を利用する、このデジタルアンプの全高調波歪（THD）は0.004%と驚くほど低くなった。 [→続きを読む]
エッジAIチップの用途がフィジカルAIの導入によって高性能化へ向かっている一方、低消費電力のIoTのエッジAIではますます低消費電力化を追求している。ノルウェーのファブレス半導体Nordic Semiconductorが、ワイヤレスジャパン2026で示したエッジAIチップは2種類のAI技術を搭載した低消費電力SoCであり、MCUとマルチプロトコルの無線機能も集積したAIoT（AI+IoT）チップといえる。 [→続きを読む]
エッジAIが軽いCNN（畳み込みニューラルネットワーク）で済むという考えは、現実的な応用には向きにくくなってきた。エッジAIにもLLM（大規模言語モデル）を組み込む便利さがデモなどで示されるようになってきたからだ。分厚いマニュアルがなくても作業が簡単にやり取りできるようになる。AIチップ開発の米SiMa.ai（シーマエイアイと発音）は、災害時やミッションクリティカルな大事な場面でのエッジAIメリットをデモで示した。 [→続きを読む]
Micron Technologyが32GビットLPDDR5X DRAMを大量に実装した256 GB（バイト）のSOCAMM2（Small Outline Compression Attached Memory Module）メモリモジュールを開発、限定ユーザーにこの3月からサンプル出荷した。サンプルの評価を得たのち2026年第2四半期には一般市場へ出荷する計画である。このメモリの最大の特長はスケーラビリティである。なぜか。 [→続きを読む]
STMicroelectronicsは、データフローアーキテクチャ方式のAIアクセラレータを集積した32ビットマイコン（マイクロコントローラ）「Stellar P3E」（図1）を製品化、サンプル出荷を始めた。CNN（畳み込みニューラルネットワーク）を活用するニューラルプロセッサNPUを集積した初の32ビットマイコンである。マルチコアを駆使、冗長構成や仮想化技術などより高度でより安全なクルマ作りに向けている。 [→続きを読む]
フィジカルAIが注目される中（参考資料1）、やはりCESでも高性能なエッジAIチップが発表された。発表したのは、画像処理ICとしてスタートした企業から今やエッジAIチップのファブレス半導体に成長したAmbarella社。AIを搭載したドローンや自動運転車、ロボットなどフィジカルAIに向けたビジョンSoC「CV7」は8K画像の認識や分類などを行うエッジAIチップである。 [→続きを読む]
エッジAI市場よりもクラウド向けのAIデータセンターへの投資がすさまじいが、本格的なAIロボットや自動運転、AIドローンなどフィジカルAIが次世代AI技術の一つとして注目が集まってきた。フィジカルAIはエッジで使われることの多いAIであり、エッジAIチップの性能向上やソフトウエア開発にも力が入る。SEMICON JapanではスタートアップのEdgeCortix、Texas InstrumentsがそれぞれエッジAIの応用をサポートし始めた。 [→続きを読む]
