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]
技術分析
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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]
Lattice、セキュリティ機能をFPGAに格納、レジリエンス機能を組み込む
中小型FPGA製品で、短期の開発を推進しているLattice Semiconductorは、セキュリティを強化するソリューションを提供する。FPGA（製品名MACH XO3D）やそれを使ったシステムそのものをセキュアにする製品「Sentryソフトウエアスタック」と、出荷する時からデバイスやシステムをセキュアに守るソフトウエア製品「SupplyGuard」をリリースした。これらはFPGA製品に組み込む。 [→続きを読む]
Xilinx、FPGA内蔵のSoCをスバルの新型レヴォーグに搭載
クルマのADAS（先進運転支援システム）システム向けには、ASICではなくFPGAが最適解になりそうだ。もちろん、CPUを集積したSoCも最適化もしれないが、FPGA内蔵のSoCは今後のシステムLSIには欠かせなくなる可能性がある。Xilinxは、FPGA内蔵SoCの「Zynq Ultrascale+マルチプロセッサ（MP）SoC」をスバルの新型レヴォーグに搭載、進化したADAS機能を実現している。 [→続きを読む]
IBMのPower 10プロセッサはSamsungがファウンドリを請け負う
IBMがAIコンピュータ「ワトソン」に使っているPowerプロセッサの最新版Power 10を発表した。IBMのPowerアーキテクチャを使ったPower 10プロセッサファミリは、企業のプライベートクラウドやハイブリッドクラウドでのサーバー向けの製品で、前世代のPower 9と比べ、演算能力とエネルギー効率は3倍高く、推論能力もINT8（8ビット整数演算）では20倍も高いという。数PB（ペタバイト）のメモリにもアクセスできる。 [→続きを読む]
MediaTek、日本市場を強化、5Gチップをリリース
MediaTekがAIプロセッサコアとArm Cortex-A77を4コアとA55を4コア、さらにGPUコアMali-G77を9コア集積した、5Gモデム内蔵のハイスペックなSoC「MediaTek Dimensity 1000+」をこのほどリリースした（図1）。昨年のArmが発表したばかりのマルチコアのCPUコア、GPUコアを集積しており、消費電力を下げるためbig.LITTLEアーキテクチャを使っている。 [→続きを読む]
AIメモリは、HBM2Eか、GDDR6か
AIチップと連動するメモリは、DRAMをスタックに積み重ねたHBM2Eか、それともGDDR6 SDRAMか、どちらが適しているのだろうか。その答えをRambusがこのほど明らかにした（図1）。自動運転のレベル3になると物体認識の演算処理でメモリバンド幅は200GB/sを超えるようになる。では、どのメモリを選択すべきか。 [→続きを読む]
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