コンピューティング

GPU（グラフィックスプロセッサ）メーカーのファブレス半導体Nvidiaが800億トランジスタを集積、TSMCの4nmプロセスノード（4N）で製造した次世代GPUとなるNvidia H100（図1）を開発した。今週開催されているGTC（GPU Technology Conference）2022の基調講演で、同社CEOのJensen Huang氏が明らかにした。パッケージングにもTSMCのCoWoS技術を使った。 [→続きを読む]

マイクロプロセッサ（MPU）を好きなようにカスタマイズして高性能・低消費電力・小面積を同時に実現できるRISC-VコアIPプロバイダーが日本で本格的に活動し始めた。チェコ生まれのスタートアップCodasip社だ。カスタマイズを自動化できることが最大の特長。そのためのツールCodasip Studioで、パイプライン段数やマルチコア、拡張命令など自由に選べる。 [→続きを読む]

Intelは欧州で研究開発と製造設備に330億ユーロ（約4兆2700億円）を投資することを決めた。EUは民間企業1社のために補助金を支援するというChip Act法を各国へ提案しており、まだ決まった訳ではないが、この補助金を当てにした投資である。まずはドイツとアイルランドに投資、さらにイタリアとフランスへも投資を計画している。 [→続きを読む]

Appleが独自のCPU「M1Max」を2チップ搭載した新型SoC「M1 Ultra」を開発したと発表した。このSoCにはM1 Maxの2倍となる1140億個のトランジスタが集積されており、消費電力当たりの性能を高めている。AppleのパソコンMacに使うことを想定しているため、グラフィック性能が高い。 [→続きを読む]

英国のAIプロセッサメーカーのGraphcore社が過去に紹介したIPU（Intelligent Processor Unit）製品（参考資料1）よりも性能面で40%高く、電力効率も16%高い新型AIチップを開発した。最大の特長は、Wafer-on-waferでチップを形成したことだ。同社は、Bow IPUと名付けられたチップ（図1）から拡張性の高いAIコンピュータまで作り上げた。 [→続きを読む]

産業用ロボットに使うマシンビジョンに向け、AMD/XilinxはCPU内蔵のFPGAであるSoC、「Ultrascale+」チップを搭載したカメラモジュールに力を入れている。いわゆるフレームグラバーと言われる画像処理ボードを、手のひらに4台のカメラが載るほど小さくした。カメラを賢く小型にすると工場の生産性がぐんと上がる。そのロードマップを明らかにした。 [→続きを読む]

量子コンピュータによるサイバーアタックにも耐えられるような高い能力を持つセキュリティ専用チップOPTIGA TPM（Trusted Platform Module）ファミリーをInfineon Technologyが発売した。このチップは10〜20年後の量子コンピュータが本格的に実現される時代をにらみ、時代によって変化するセキュリティ要件をアップデート可能にする強固な認証チップである。 [→続きを読む]

AI（機械学習）の実務的なビジネス応用に注力してきた英国Secondmind社は、アクティブ学習と呼ぶAIアルゴリズムを利用し、高精度のモデル開発が要らない最適化ツールを開発、このほどマツダとライセンス契約を複数年に渡り締結した（参考資料1）。 [→続きを読む]

Qualcommは4Gでは中国勢に食われ、厳しい戦いを強いられた。5Gでは他社を圧倒し、一気に突き放したが、MediaTekが迫りつつある。そんな中、最新のアプリケーションプロセッサSnapdragon 8をリリースするQualcommの狙いは何か、そしてこれからどう進もうとしているのか、最近のいくつかの発表会見から紐解いていく。 [→続きを読む]

ISSCC（International Solid-State Circuits Conference） 2022の概要が決まった。会議全体のテーマは「持続可能な社会に向けたインテリジェントな半導体」である。半導体業界では当たり前の低消費電力化は、サステイナブル社会実現のカギとなる。低消費電力化は、単なるモバイル応用からコンピューティング、AI、アナログ設計、通信、環境測定へと広がり、新技術は環境負荷を減らすために向けられる。 [→続きを読む]