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東北大学のCIES（Center for Innovative Integrated Electronic Systems）が主催する国際会議INS（International Conference on Nanoelectronics Strategy）が先日開催された。半導体ナノエレクトロニクスにとってムーアの法則の「次」を求めて、AI（人工知能）、IoT、クルマなど講演やディスカッションが交わされた。 [→続きを読む]
Intelが5月23日米国でAIの開発者会議「Intel AI DevCon 2018」を開催、その学習用のチップ「NNP（Neural Network Processor）」を発表したことが5月25日の日経産業新聞で報道された。学習用の市販プロセッサとしてNvidiaのGPUがこれまで市場を独占してきたが、Intelのチップはこれにまともに対抗するもの。 [→続きを読む]
IntelとMicronが3D-NANDフラッシュをそれぞれが独自に開発と販売を進めるとしたのはほんの数カ月前。このほど再び共同開発することを表明した。それも4ビット/セルで96層の3D-NANDの開発である。単位面積当たりのビット密度は最も高い競争力のあるチップとなる。 [→続きを読む]
Armは、IoTプラットフォームの「Arm Mbed Platform」を数年前に発表したが、このほどその進化について明らかにした。すでに30万人の開発者コミュニティと80社以上のパートナー企業を持ち、このほどIBMやGMOグローバルサインとも提携、IBMのWatson IoT Platformでもデバイス管理ができるようにし、GMOがMbed Cloudを利用できるように認証した。 [→続きを読む]
IoT・AI（人工知能）・5G・クラウドというITの4大トレンドに沿った企業活動が続いている。いずれも1社だけでは設計・製造・販売・サポート・ビジネスモデルなどすべてをカバーできないため、エコシステムを形成するためのコンソーシアムやコラボが盛んになっている。いくつかの事例、必要な部品技術などを紹介しよう。 [→続きを読む]
組み込みソフトウエア大手のWind RiverのマルチコアSoC向けのリアルタイムOS（RTOS）であるVxWorks 653 4.0マルチコア版では、仮想化構成を採ることができるが、その安全性(safety)とセキュリティについて、来日した同社ビジネス開発ディレクターのAlex Wilson氏(図1)が解説した。 [→続きを読む]
Nvidiaは単なるファブレス半導体メーカーにとどまっていない。AI（ディープラーニング）やHPC（高性能コンピューティング）のマシンを設計するコンピュータメーカーでもある。最強のGPUであるTesla V100（図1）を使いこなす。AIでは学習だけではなく推論用にGPUを動かすための推論ソフトウエアTensorRTの新バージョンも開発した。自動運転用プラットフォーム、IoT用の推論アクセラレータも提供する。こんな姿が浮かび上がる。 [→続きを読む]
AIチップは登場したばかりで、市場がまだ小さいため、販売額で順位を競うことはできない。しかし、経済的な指標は売上額だけではない。企業の履歴分析や企業の特性、市場性など独自の指標を創り出した、Compass Intelligence社がAIチップベンダーをランク付けした。 [→続きを読む]
Microsoft、中国のアリババが半導体チップの開発に乗り出し、米中貿易戦争の余波が半導体にもやってきている。Microsoftは、セキュリティ回路を搭載したSoCを自社開発し、アリババはCPUコアの開発会社中国C-Sky Microsystemsを買収する。中国当局の出方次第で、東芝メモリの行方やQualcommのNXP Semiconductor買収が不透明になってきた。 [→続きを読む]
今度のVLSI Symposiumは、AI（人工知能）一色になりそうだ。米国ハワイで開催されるSymposium on VLSI Technology and Circuitsは、2018年6月18日〜22日の5日間開催され、最終日には金曜フォーラムとして機械学習について語り合う。主催者は「半導体の進化がコンピュータを発展させたように、AIの発展の原動力は半導体」との認識を示した。 [→続きを読む]
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