Arm、強相関電子メモリ専門のIPベンダーをスピンオフ
ArmのメモリIP部門が独立、スピンオフしてCerfe Labsを設立した（参考資料1）。Ce（Correlated Electron）RAMと呼ぶ、強相関電子系の材料を使った不揮発性RAMのメモリIPを提供する。これまでのArmと同様、IPベンダーとしてのビジネスを行う。強相関電子系とは、電子が単独で動作するのではなく、電子同士が相関を保ちながら挙動する材料。 [→続きを読む]
技術分析
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ニューノーマルなタッチレス時代に威力を発揮する60GHz帯のミリ波技術
Infineon Technologiesが60GHzのミリ波レーダーを使って、タッチレス応用を展開し始めた。60GHz帯は日本でも認められたミリ波周波数帯。帯域が7GHzと広く取れるため、対象物との距離を分解能2cm程度で測定できる。タッチレスで人間の心臓や肺の動きを検出できるため、リモートで医師が患者を診断できる。 [→続きを読む]
ON Semiの車載用CMOSセンサがスバルの新型レヴォーグに搭載
車載用CMOSイメージセンサでトップを走るON Semiconductorが、ダイナミックレンジ120dB、画素数2.3MピクセルでLEDフリッカ低減機能を設けたCMOSイメージセンサ(図1)を量産開始したかと思うと、スバルの新型「レヴォーグ」に搭載されたことを明らかにした。このCMOSセンサが開発されたのは5年前。車載に乗る時期はむしろ早いくらいだ。 [→続きを読む]
5700ものICモデルを取り込んだPSpiceをTIが無償で提供
Texas Instruments (TI) はIC製品とリンクした電子回路シミュレータ「PSpice for TI」をリリース（図1）、ダウンロード可能になった。電子回路設計者は、無料でダウンロードできるこのツールを使って、電子回路を予めコンピュータシミュレーションできるため、製品の市場投入を短縮できる。 [→続きを読む]
新型コロナの有無を15分で検査できる光センサ技術をamsが開発
オーストリアの中堅半導体メーカーamsが新型コロナウイルスの感染を調べる検査をわずか15分で済ませられるセンサとそのソリューション技術を開発した。通常なら2~3日かかるPCR検査を同じ日に結果がわかるという検査技術であり、光半導体センサと読み取り技術によるものだ。 [→続きを読む]
ストレージのそばでデータ解析可能なArm Cortex-R82
Armは、リアルタイムCPUの64ビット版、Cortex-R82を開発した。コンピュータシステムのストレージからデータを呼び出して計算する用途を狙ったもの。Cortex-RシリーズはリアルタイムCPUという位置づけのIPコア。Cortex-R82ではCPU回路を8コア搭載、ニューラルネットワークの演算向けにNeonプロセッサも内蔵している。 [→続きを読む]
SiCパワーMOSFETの新市場は急速充電スタンド
パワー半導体のSiCがコスト高の点でその採用が遅れている。SiC パワーMOSFETは超高電圧用途などですでに使われているが、電気自動車（EV）にはコスト高でインバータにはまだ採用されていない。量産という点でSiCの救世主となりそうなのが、EV用の急速充電器での採用だ（図1）。急速充電器はクルマに搭載したバッテリパックに高圧をかけて電荷を電池に送り込む。 [→続きを読む]
Micron、84GB/sの超高速GDDR6Xをサンプル出荷、PAM4で2ビット同時伝送
Micron Technologyが最も高速のメモリ、GDDR6X DRAMをサンプル出荷した。NvidiaのGPUと共に使うことでゲーム用のレンダリンググラフィックスメモリとしてだけではなく、AI（機械学習やディープラーニング）、HPC（High-Performance Computing）にも使える。グラフィックスでは、リルタイムのレイトレーシングが可能になるという。 [→続きを読む]
Intelの11世代プロセッサ、微細化よりもFinFETと多層配線に工夫
Intelがパソコン向けの新しい第11世代のプロセッサ（SoC）に使われるFinFET技術に関して、その詳細を明らかにした。10nm設計のTiger Lakeと呼ばれるSoCにはマルチCPUコアだけではなくGPUやISP（画像処理プロセッサ）コア、L3キャッシュThunderboltインターフェイスなど周辺回路も含まれている(図1)。GPUはAMDを意識、ゲームやAI狙い。 [→続きを読む]
Samsung、EUVリソによる1z nmプロセスで16Gb DRAMを量産開始
Samsungは、EUVリソグラフィを使った1z nm（15nm前後）プロセスによるLPDDR5仕様の16GビットDRAMの量産を開始したと発表した。DRAMはこれまでのコンピュータ需要に加え、AIのニューラルネットワークモデルの演算にも必ず使うため、今後の需要の期待が大きい。1パッケージに8枚のDRAMチップを重ね、16GBを構成している（図1）。 [→続きを読む]
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