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]
AIプロセッサチップからAIコンピュータシステム（図1）まで手掛けるGraphcoreが2021年に入り日本でも活動に力を入れている。機械学習に適した超並列処理のMIMDアーキテクチャを使い、AI性能が極めて高いのが特長だ。すでに韓国通信オペレータのKTでネットワーク効率を上げ、Microsoft Azureクラウド上での医療画像分類認識で最新GPUよりも12倍も高速という実績を見せている。 [→続きを読む]
2011年、パナソニックから3名のエンジニアがスピンオフしてスタートアップArchiTekを設立、苦労を重ね、ようやく2018年にシリーズAの資金調達に成功。エッジAIを組み込んだ画像処理チップを世の中に出していくという志を持ったシニア世代と、新規採用した若い社員が手を組み、AIチップの量産を目指し動き出した。2020年12月にはシリーズBの資金調達にも成功した。 [→続きを読む]
Amazonのクラウドコンピューティング会社であるAWS（Amazon Web Service）が自社設計の半導体を拡大している。最新版マイクロプロセッサであるGraviton 2に加え、機械学習のチップAWS Inferentia、ハードウエアセキュリティチップNitro Security Chipをクラウドで利用しており、さらに学習チップAWS Trainiumを開発中だ。 [→続きを読む]
Intelがこれからのプロセスとパッケージング技術の2025年までのロードマップを発表した。プロセス製造技術とパッケージング技術の両方を活かし、Intel 7からIntel 4、Intel 3、Intel 20A、さらにIntel 18Aと呼ぶプロセスノードを設定し2025年以降も展望した。CEOのPat Gelsinger氏（図1）は盛んに「Intel is back」という言葉を連発した。 [→続きを読む]
Texas Instrumentsは、これからの10Gbps EtherCATをはじめとする産業用高速ネットワーク向けの通信プロトコルやリアルタイム制御、モータの精密制御、装置間の同期をとりレイテンシの少ない応用に向けた高性能マイコン「Sitara AM243xシリーズ」を開発した（図1）。Industry 4.0やTSN、ローカル5Gなどこれからの工業用装置間でのデータ処理を狙う。 [→続きを読む]
