コンピューティング

Nvidiaが4月にGTC2021（図1）で発表した一連のチップは、巨大なデータセンターあるいは巨大なAI学習モデルに対応させようとする狙いがある。CPUであるGrace（コード名）を発表したのもCPUとGPUを超並列で使う巨大な計算システムを想定している。加えて、演算専用のCPUであるDPU（Data Processing Unit）のBlueField-3も発表した(参考資料1)。 [→続きを読む]

テレワーク需要を受け、台湾のIT業界が絶好調だ。すでに報じたように（参考資料1）、TSMCは第1四半期ではこれまで最高の業績を残し、ファブレス半導体のMediaTekやパソコンメーカーも好調だ。半導体の供給不足は、Intelのファウンドリビジネスにとっても追い風となっている。東芝の車谷暢昭CEOが14日付けで辞任した。 [→続きを読む]

Intelは、最大40CPUコアを集積した第3世代のXeonスケーラブルプロセッサを発表した（図1）。クラウドやデータセンター、HPCなどに向けたハイエンドプロセッサだ。前世代のXeonプロセッサと比べて最大1.46倍の性能向上だとしている。やはり1.74倍の推論演算を持つAI（ディープラーニング）専用のプロセッサを集積し、さらにメモリ保護や暗号化アクセラレータを集積、セキュリティを強化したことがチップの特長。 [→続きを読む]

IPベンダーのトップメーカー、Armが10年ぶりに新しいアーキテクチャのArm V9を発表した（図1）。10年前にV8を発表した時は単純に32ビットから64ビットへの移行にすぎなかったが、今回のアーキテクチャは、これまでの汎用コンピュータから専用コンピュータへの対処を考えたCPUアーキテクチャとなっている。10年周期のマキモトウェイブに対応した動きと捉えられる。 [→続きを読む]

Intelの新CEOとなったPat Gelsinger氏（図1）は、米アリゾナ州に200億ドル（2兆円強）を投資、2つの工場を設立すると発表した。さらに1年以内に米国か欧州にも新工場を設立する可能性も示唆している。欧州アイルランドにIntelの半導体製造工場がすでにある。Gelsinger氏は、Intelの垂直統合が半導体製造に必要な4つのテクノロジーを備えている唯一の企業だという。 [→続きを読む]

Googleとその持ち株会社であるAlphabetのCEOであるSundar Pichai氏は、今年米国内でオフィスとデータセンターに70億ドル（約7600億円）を投資する、とブログで語っている（参考資料1）。これにより1万人の雇用を生み出し、データセンターを拡張する。オフィスへの投資（人員）には10億ドルを使う。Googleは男女・人種の差別撤廃を訴求している。 [→続きを読む]

Intelは、ノートパソコン向けに低消費電力での長時間動作や性能、スリープからの高速立ち上がりなどを満足させたEvoブランドと、ハードウエアでのセキュリティ機能を内蔵したvProブランドをそれぞれ1月のCESで発表していたが、両方を満たす新しいCPUアーキテクチャのIntel Evo vProプロセッサをこのほど説明会で紹介した。 [→続きを読む]

AIのアプリケーションソフトウエアをチップ上に焼き付けるための開発ツールを使って、自分の行いたい機械学習などのAIを簡単に実行できるようになる。ソフトウエア開発会社のフィックスターズは、SaaSのソフトウエアからAIチップにソフトを焼き付け機械学習させる開発ツールをリリースした。これまでは機械学習をチップに組み込み、実行させることはそれほど簡単ではなかった。 [→続きを読む]

先週はTSMCの決算発表があり、2020年第4四半期（10〜12月期）の売上額が126.8億ドル、営業利益率が43.5%、と絶好調の様相を見せた。半導体ランキング（参考資料1）でも1位のIntelとSamsungとの差よりも、2位SamsungとTSMC間の差がずっと小さくなる見込みだ。Samsungの決算報告は来週なので正確なことは言えないが、TSMCの好調さが際立っている。 [→続きを読む]

エッジAIチップが注目される中でいち早く量産に持ってきた企業が昨年3月に東京にオフィスを構えた。シリコンバレー生まれのGyrfalcon Technology社は小さなAIチップを誰でもすぐに使えるようにするためのソフトウエアスタックも昨年11月に発表、その販売会社ジルファルコン・テクノロジー・ジャパンを立ち上げた。日本でのAIを身近にしたいという思いがある。 [→続きを読む]