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コンピューティング

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アナログとミクストシグナル用半導体デバイスを手掛けている米Maxim Integratedは、クルマ市場の拡大を狙っている。クルマの未来はADAS(先進ドライバ支援システム)や自動運転などに向け進んでいる。カメラの使用はますます増え、1台に10台のカメラが乗る日はそう遠くはない。まずは映像信号を少ない配線でECUへ送るためのSerDesチップ(図1)に力を入れている。 [→続きを読む]
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先週、ルネサスエレクトロニクスが自社イベント「DevCon」を開催、AI(人工知能)の半導体チップ化を正式表明したが、AIもIoT同様、成長のエンジンとなる。ルネサスだけではない。TSMCもまた、AIチップへの市場に期待している。今やIoTとAIはセットになってきている。 [→続きを読む]
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日立製作所の研究開発グループは、防犯カメラのネットワークを利用し、人の顔・姿かたち・服装などの目撃情報から、AI(人工知能)を使って人物を特定し、さらに追跡するシステムを開発した。犯罪防止が狙い。 [→続きを読む]
マシンラーニングやディープラーニングのようなAI(人工知能)用の半導体エンジンとして、GPUを設計しているNvidiaが注目されているが、AIのアーキテクチャでは再構成可能なFPGAは実は有利な立場にある。さまざまなアルゴリズムが消長するからだ。Xilinxはこのほど、さまざまなビジョンシステムに使えるAI向けソフトウエアスタック「reVISION」を発表した。 [→続きを読む]
Cypress Semiconductorは、セキュリティシステムを集積し、モータ制御などの軽い演算も可能な高性能なデュアルコアマイコンpSoC 6を発表した。pSoCシリーズはCypressがこれまで力を入れてきたアナログ回路も集積したマイコン。これまでのタッチセンサを実現するCapSense機能も集積し、IoT用途に合わせた仕様となっている。 [→続きを読む]
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パソコン向けプロセッサを推進してきたIntelは、パソコン市場の減衰が続く中、プラス成長を達成してきている。2016年は前年比7%増の594億ドル(6兆円強)、オペレーティング利益129億ドルという超優秀な業績を残している。市場環境が悪い中、勝ち組になれる秘訣は何か。 [→続きを読む]
東京工業大学は、AI(人工知能)に向いたスーパーコンピュータTSUBAME3.0を開発した。東工大のTSUBAMEは、消費電力当たりの性能が高いことをこれまで特長としてきたが、今回のTSUBAME3.0も電力効率、冷却効率とも高く、しかもディープラーニングに向いたスパコンのアーキテクチャにしている。 [→続きを読む]
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第3章の3.3では、これまで開発されたチップを、CNNとDNN/全結合層に分け分類している。それぞれのチップがどのような位置づけにあるのかも理解できるようにグラフ化している。第3章のこれまでの参考資料をまとめている。(セミコンポータル編集室) [→続きを読む]
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第3章3.2では、ニューロチップで重要な2次元の入力データと、学習の重みに相当するフィルタを積和演算で、スキャンしていく基本演算について述べている。積和演算を基本とするためGPUやCPU、DSPなどで演算できる。(セミコンポータル編集室) [→続きを読む]
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第3章以降は、ニューラルアーキテクチャを半導体チップ上で実現した、ニューロチップについて、元STARC/東芝に在籍し、現在北海道大学に勤務する百瀬啓氏が解説する。これからのAI(人工知能)を差別化する手段の一つが半導体チップであることから、今後きわめて重要な解説論文となる可能性がある。ただ、この寄稿は長いため分割・掲載する。(セミコンポータル編集室)

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