技術分析

Micron、Samsungが3D-IC技術を使ったDRAMメモリであるHBM3Eを相次いで製品化した（図1）。HBMメモリは大容量のメモリを一度に大量に並列読み出しできるデバイスであり、AIチップやSoCプロセッサと一緒に使われる。SK hynixがこれまでHBM1や2、3のメモリ製品に力を入れてきたが、コストがかかるため他社はあまり力を入れてこなかった。 [→続きを読む]

Si基板上にGe層を短時間で安価に作製する方法を東洋アルミニウムが開発した。Ge層の厚さを自由に変えられるだけではなく、ストイキオメトリ（化学組成）も制御できる。今のところ高価なGaAs系半導体向けの基板としての道を提案している。安価な太陽電池やSiフォトニクス、スピントロニクスなどの基板材料への応用を狙っている。 [→続きを読む]

半導体チップからコンピュータラック、基盤モデルまでフルスタックでAIを提供するスタートアップ、SambaNova（サンバノバ）が日本オフィスを開設、そのチップアーキテクチャにデータフローコンピューティングを採用していることがわかった。AIの基本的なモデルであるニューラルネットワークもデータフロー方式であるため、AIとは相性が良い。古くて新しいデータフローコンピュータ時代がやってくるかもしれない。 [→続きを読む]

HDD（ハードディスク装置）の記録密度向上は、一段違うレベルに達した。Seagate Technologyが開発したHAMR（熱補助方磁気記録：ハマーと発音）は、実際の製品に適用されたもので、これまでは提案止まりだった。今回の新技術は、ディスク側の超格子構造と、読み取り/書き込み側の量子アンテナ、という謎めいた言葉がキーワードだ。 [→続きを読む]

いよいよメモリモジュールで性能や消費電力が律速される時代がやってきた。長い間、標準となってきた、ソケットに挿し込むタイプのDIMM（Dual Inline Memory Module）やSO（Small Outline）DIMMの交替時期に差し掛かる。これからのAIパソコンやさらなる高性能・低消費電力が要求されるコンピュータ向けに押さえつける接続方式のCAMM（Compression Attached Memory Module）をMicronがサンプル出荷した。 [→続きを読む]

クルマの機能をソフトウエアで拡張するSD-V（ソフトウエア定義のクルマ）が今後のカーコンピューティングの主流になると見込まれているが、NXP Semiconductorはこのほどレーダーセンシング技術をSD-Vに一歩近づけるSoC「SAF86xx」シリーズ（図1）を開発した。この技術はソフトウエアの更新によりレーダーセンシング機能を拡張するという技術で未来の方向を示している。 [→続きを読む]

Intelは、AI Everywhere戦略を採ることを宣言した。その代表的な例としてAIエンジンを集積したパソコン向けCPU「Core Ultra（コード名Meteor Lake）」（図1）を発売するとともに、サーバー向けのCPU「第5世代のXeonプロセッサ」にもAIエンジンを集積した。さらにAI専用チップ「Gaudi 3」を2024年に発売することも明らかにした。 [→続きを読む]

5Gやミリ波などRFチップの高周波特性の測定では時間がかかることが多い。Keysight　Technologyが先週、マイクロ波関係の展示会MWE2023で見せたENA-Xベクトルネットワークアナライザ（VNA）は、最大44GHzまでのsパラメータと変調歪解析、NF測定を1度の接続で全て測れる便利な測定器だ。日本初の公開である。 [→続きを読む]

パワートランジスタは、ゲートをドライブするためのドライバICやドライバICに指令を送るための制御用マイコンまでを一つのソリューションとして使われている。1パッケージにドライバICとマイコンなどを収容したモータ制御IC「S32M2」をNXP Semiconductorが製品化した。最終段のパワートランジスタに直結して使える。 [→続きを読む]

これからの半導体産業はどうなるか。生成AI登場で膨大なコンピュート能力が求められる一方で、製造だけではなく設計も複雑になりコストが増大する。求められるカーボンフリーの持続可能社会を実現できる技術には半導体しかない。しかし、余りにも複雑になりすぎる半導体チップをどう作るか。ベルギーの半導体研究所imecはこの大きな課題を解決する取り組みを始めた。 [→続きを読む]