Infineon、量子コンピュータでも解読困難なデジタル署名用セキュリティIC
量子コンピュータによるサイバーアタックにも耐えられるような高い能力を持つセキュリティ専用チップOPTIGA TPM(Trusted Platform Module)ファミリーをInfineon Technologyが発売した。このチップは10〜20年後の量子コンピュータが本格的に実現される時代をにらみ、時代によって変化するセキュリティ要件をアップデート可能にする強固な認証チップである。 [→続きを読む]
量子コンピュータによるサイバーアタックにも耐えられるような高い能力を持つセキュリティ専用チップOPTIGA TPM(Trusted Platform Module)ファミリーをInfineon Technologyが発売した。このチップは10〜20年後の量子コンピュータが本格的に実現される時代をにらみ、時代によって変化するセキュリティ要件をアップデート可能にする強固な認証チップである。 [→続きを読む]
AI(機械学習)の実務的なビジネス応用に注力してきた英国Secondmind社は、アクティブ学習と呼ぶAIアルゴリズムを利用し、高精度のモデル開発が要らない最適化ツールを開発、このほどマツダとライセンス契約を複数年に渡り締結した(参考資料1)。 [→続きを読む]
Qualcommは4Gでは中国勢に食われ、厳しい戦いを強いられた。5Gでは他社を圧倒し、一気に突き放したが、MediaTekが迫りつつある。そんな中、最新のアプリケーションプロセッサSnapdragon 8をリリースするQualcommの狙いは何か、そしてこれからどう進もうとしているのか、最近のいくつかの発表会見から紐解いていく。 [→続きを読む]
ISSCC(International Solid-State Circuits Conference) 2022の概要が決まった。会議全体のテーマは「持続可能な社会に向けたインテリジェントな半導体」である。半導体業界では当たり前の低消費電力化は、サステイナブル社会実現のカギとなる。低消費電力化は、単なるモバイル応用からコンピューティング、AI、アナログ設計、通信、環境測定へと広がり、新技術は環境負荷を減らすために向けられる。 [→続きを読む]
同じFPGAメーカーでも狙うべき応用によって、半導体への要求と、導入するソフトウエアが全く違う。最近発表のあった3メーカーの新製品が対照的だ。XilinxはハイエンドのHPCやスーパーコンピュータのような高速演算を狙い、Lattice SemiconductorはエッジAIを狙う。国内でもルネサスは、買収したDialogのもつ小規模FPGAビジネスを開始する。 [→続きを読む]
台湾のファブレス半導体MediaTekは、Qualcommを超えるような次世代5Gスマホ向けのアプリケーションプロセッサチップDimensity 9000を開発、米国時間11月18日(日本時間19日)に発表した。2019年のDimensityシリーズのプレミアム版Dimensity 1000を発表から2年、最上位機種となるこの新製品はTSMCの4nmプロセスで製造したハイエンド版である。 [→続きを読む]
GPUメーカーであるNvidiaが応用を拡大するためにソフトウエア開発にかなりの力を入れている。特にプラットフォーム、すなわち開発の基本となるソフトウエアOmniverseでの応用拡張だ。3D-CADにシミュレーションを加え可視化するという一連の流れを表現する。モノづくりに欠かせない汎用工業デザインの基本となる。先週開催されたGTC 2021でCEOのJensen Huang氏(図1)が基調講演でさまざまな応用を見せた。 [→続きを読む]
Samsungのファウンドリ部門が最大6個のHBM(High Bandwidth Memory)メモリとプロセッサやSoCを2.5D(2.5次元)で集積するパッケージング技術をAmkorと共同で開発した。半導体ユーザーがデータセンターやAI、HPC(高性能コンピューティング)、ネットワーク製品へ参入するのを支援する。 [→続きを読む]
ソニーが、イメージセンサデータをエッジ側で解析し、データを軽くしてクラウドに送信できるエッジAI開発環境「AITRIOS(アイトリオスと発音)」を提供する。ソニーセミコンダクタソリューションズは、半導体メーカーではあるが、開発環境も提供することで、データ爆発の解決に近づけることができる。開発環境を使ってデータを軽くするからだ。 [→続きを読む]
Appleの新ノートコンピュータMacBook Pro向けプロセッサM1 ProとM1 Maxの消費電力あたりの性能は極めて高い。2年前に初めて設計したM1と比べ、前者は3倍、後者は6倍の性能だという。M1でCPUとGPUのコアがそれぞれ別チップだったのを1チップに集積、トランジスタ数は前者で333億個、後者は570億個となった。5nmプロセス採用。 [→続きを読む]
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