Micron Technologyがメモリ容量24GB（ギガバイト）で、転送レート（バンド幅）1.2TB/sという巨大なHBM（High Bandwidth Memory）メモリを開発、サンプル出荷を開始した。このHBM3 Gen2を開発した理由は、生成AIの学習に向け、学習時間の短縮を狙ったためだ、と同社コンピュート&ネットワーキング事業部門 VP 兼 ゼネラル・マネージャーのPraveen Vaidyanathan氏は言う。 [→続きを読む]
Nvidiaが半導体メーカーの中で唯一、時価総額1兆ドルを超えた。同社の2024年度第1四半期（2023年2〜4月期）の売上額はまだ前年の金額にも達しなかったにもかかわらず、次の四半期売上額を前四半期比53%増の110億ドルとの見通しを発表したためだ。その原動力は生成AI向けのGPUだ。特に最高性能のH100というGPUの供給が足りないため、生成AI業者はチップを製造するTSMCから順番待ちを強いられている。 [→続きを読む]
Armが次世代スマートフォン向けの最新版64ビットIPコアセット「Arm Total Compute 2023 (TCS23)」（図1）を発表した。スマホに重要な最新のCPUコアとGPUコアをまとめただけではなく、様々なCPUと共有キャッシュメモリを一致させる（コヒーレントな）システムコアDSU-120も一緒にしたパッケージである。 [→続きを読む]
コンピュータの総合展示会として、今や世界が注目するようになったComputex Taipei 2023が先週、台北市で開かれ、NVIDIA一色の様相がうかがわれた。NVIDIAは、スマートフォン用APUのMediaTekとクルマ用チップで、ソフトバンクとも生成AIの次世代データセンター向けCPUで提携する姿勢などのビジネスだけではなく、スパコン向けや生成AIやメタバース向け製品も発表した。 [→続きを読む]
生成AIへの応用を見込んだ半導体需要が注目されている。生成AIにはNvidiaのGPU（グラフィックスプロセッサ）が数千個使われていると言われ、生成AIがデータセンター需要を新たにけん引しそうだ。Nvidiaの決算（2023年2〜4月期）発表で前年同期比13%減だったのにもかかわらず、株価が上昇し続けた。ソニーの熊本での新用地取得をはじめ早くも不況脱出後の準備が始まった。 [→続きを読む]
「AIを使って業務を効率化したいが、どこから手を付けていいのかわからない」。こういった悩みを解決するAIのソフトウエアプラットフォームを半導体商社のマクニカとファブレス半導体のNvidiaが協力して構築、提供し始めた。NvidiaのAIソフトとハードを搭載したこのツール「AI TRY NOW PROGRAM」をマクニカのエンジニアがサポートする。 [→続きを読む]
6月11日から京都で開催されるVLSI Symposiumのプログラムが決まった。投稿論文数はこの10年間で最多の359件、採択数は123件、採択率は34%となった。2017年から回路とプロセスが一体化したVLSI Sympoだが、2023年の全体テーマは「持続可能な未来のため、VLSIデバイス技術と回路技術を再始動」である。FinFETの次となるGAAやCFET、など新トランジスタ技術や裏面電源技術などの実装技術が話題になりそうだ。 [→続きを読む]
IBMは2nmプロセス相当のGAA（Gate All Around）トランジスタを2年前に開発しており、ラピダス社にその技術をライセンス提供している。IBMのメインフレームには現在7nmプロセスノードのTelumプロセッサが使われており、このプロセッサの進化がメインフレームの進化を支えている。ラピダス社はIBMを顧客として取り込めるだろうか。 [→続きを読む]
プロセスノード2nm以降の次世代半導体チップ製造に欠かせない、計算機リソグラフィ（Computational Lithography）のエコシステムをTSMCとNvidia、ASML、Synopsysが設立した。3nmノードの実チップ上での最小寸法が13nm台までやってきて、波長13.5nmのEUVリソでもOPC（光近接効果補正）の導入が欠かせなくなってきた。計算機リソはそのための技術である。 [→続きを読む]
AIチップならFPGAが向いている。こういった考えでAI（機械学習）プラットフォームを作り、さまざまな分野に応用するため起業した東京工業大学発のスタートアップがいる。Tokyo Artisan Intelligence（TAI）社だ。漁の養殖場での尾数計測作業を自動化し、鉄道のレール検査などにもAIを活用し、POC（実証実験）を終えたところにいる。 [→続きを読む]
