Infineon Technologiesがこれからのクルマつくりに欠かせなくなるSDV（ソフトウエア定義のクルマ）に向け、RISC-VオープンスタンダードのCPUコアを中心に推進するという戦略を明確にした。従来の独自CPUコアを使ったマイコンのAurixシリーズ、ArmベースのTraveoとPSOC各シリーズも車載マイコン開発ツールやミドルウェアなどソフトウエアをバンドルしたDRIVECOREがあるが、RISC-Vにも用意する。 [→続きを読む]
AIデータセンターの消費電力の無駄を少しでも減らすため、コンピュータラックに供給している電源電圧を現在の50V前後から400V、あるいは800Vへと上げる動きが出ている。Infineon Technologiesが800V電源を提案しているが、STMicroelectronicsは、東京ビッグサイトで開催されたテクノフロンティアにおいて2段階の800V 電源システムへのアプローチを示した。 [→続きを読む]
EUVリソグラフィ向けフォトレジストや先端パッケージのインターポーザ上の再配線の層間絶縁膜用ポリイミド、チップと放熱フィンとの間に塗るTIM（Thermal Interface Material）膜、CVD（chemical vapor deposition）プリカーサなど半導体プロセス向けの材料に力を入れている（参考資料1、2）。富士フイルムは、さらなる半導体プロセス用の材料開発にデジタルツインを駆使、問題解決にも使っていることを明らかにした。 [→続きを読む]
完全独立のFPGAメーカーとなったAlteraは、FPGAやCPUに64Gサンプル/秒のA-D/D-Aコンバータなどを搭載したSiP（System in Package）製品「Agilex 9 Direct RFシリーズ」の最上位機種「AGRW039」（図1）を開発した。Intel 7プロセス（7nm）を使ったSiP製品で、航空宇宙や防衛などミッションクリティカルな応用を狙っている。この応用分野は利益率が高く、高い演算能力のエッジコンピューティング技術が求められる。 [→続きを読む]
フィジカルAIが賢さを備えるためには自分の周囲を観測するLiDAR（Light Detecting And Ranging）が欠かせないが、自動車向けLiDARはまだ高価だ。数10万円〜100万円もする。このほど手軽に周囲を観察できるLiDARをSTMicroelectronicsが発売した。ロボットや工場、オフィス内、レストランなど自動車ほど速くないフィジカルAIが周囲の距離を測り衝突防止などにつなげられるセンサになる。 [→続きを読む]
IBMはサブナノメートルノードのCMOSトランジスタを開発したと発表した。プロセスは0.7nm（7オングストローム）ノード相当のトランジスタであるが、実際の寸法を表していない。2021年にGAA（ゲートオールアラウンド）トランジスタを発表しており、その時の集積度が500億トランジスタで、今回の集積度が1000億トランジスタであることから0.7nmプロセスとした。 [→続きを読む]
エッジAIチップの用途がフィジカルAIの導入によって高性能化へ向かっている一方、低消費電力のIoTのエッジAIではますます低消費電力化を追求している。ノルウェーのファブレス半導体Nordic Semiconductorが、ワイヤレスジャパン2026で示したエッジAIチップは2種類のAI技術を搭載した低消費電力SoCであり、MCUとマルチプロトコルの無線機能も集積したAIoT（AI+IoT）チップといえる。 [→続きを読む]
先週、世界最大のコンピュータ見本市Computex Taipei 2026（図1）が台北市で開かれ、AI時代には半導体メーカーがシステムまで提供するという、新しい動向を示した。半導体製品としては、エージェントAIがエッジにまで下りてくることでエージェント処理するCPUがパソコンやスマホレベルまで普及することになり、CPUに再び注目が集まっている。メモリ需要はさらに高まりを見せそう。また、中東戦争の結果、石油を使わないEVの販売額が過去最高を示している。 [→続きを読む]
今年の3月、IPベンダーであったArmがICベンダーへと手を広げることを発表した（参考資料1）。ところが、この6月に開かれたComputex Taipeiの基調講演において、Arm CEOのRene Haas氏は、ICを販売するだけではなく、ICを組み込んだコンピュータボードやコンピュータそのものまで自社設計し販売するシステムベンダ―になることを明らかにした。 [→続きを読む]
世界最大のコンピュータ展示会Computex Taipei開幕前日の6月1日、 NvidiaのJensen Huang CEO（図1）が Nvidia GTC Taipeiにおいて基調講演を行った。この中でパソコン用のCPU（正確にはGPUも集積したSoC）を発表した。なぜNvidiaはパソコン用のCPUを開発したのか。その一方で、AIデータセンター向けのAIボード「Vera Rubin」を発表している。Nvidiaの狙いは何か。 [→続きを読む]
