コンピューティング

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]

中国におけるAIチップのスタートアップが続出、フランスもAIチップを加速する。昨今の半導体不足はDRAMにも及ぶ。DRAMは今後、CPUやAIチップともセットで使われる。Samsungの簡単な売り上げと営業利益だけが発表され、6月30日のMicronの発表と併せ、再びDRAMはカルテル的な様相を見せ始めた。 [→続きを読む]

10万ゲートの中規模FPGAながら、パッケージ面積が81mm2しかない製品「CertusPro-NX」をLattice Semiconductorがサンプル出荷を開始した。Samsungの28nm FD-SOI（Fully Depleted Silicon on Insulator）プロセスを使っているため、SRAMベースのFPGAながらソフトエラー率が1/100 FITとかなり小さい。 [→続きを読む]

これからのプロセッサはドメインコントローラという専用プロセッサが進展しそうだ。VLSI Technology and Circuitsの基調講演で、AMDのCTO兼Technology & Engineering担当VPのMark Papermaster氏は、カスタムコンピュータ技術の時代が来るとして、ハードウエアもソフトウエアも一緒に最適化するコンピュータ技術が重要になる、と述べた。 [→続きを読む]

Micron Technologyは、昨年最大176層のNANDフラッシュメモリの開発を発表していたが（参考資料1、2）、このほどComputex Taipei 2021にて、そのチップを搭載したPCIe Gen4 SSDの出荷開始を発表した。加えて、DRAMでは最先端の微細化ノードである1α nmのDDR4x LPDRAMを出荷した。 [→続きを読む]

米ニューヨーク州アルバニーにおけるIBM研究所が2nmデザインのナノシート技術を使ったトランジスタを開発、このトランジスタを500億個集積したICテストチップを300mmウェーハ上に試作した（図1）。IBMは、PowerアーキテクチャのCPUを独自に開発しているが、今年後半に7nmプロセスのPower10をリリースするため、2nmチップが登場するのは2025年以降になりそうと見られている。 [→続きを読む]