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技術分析

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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]
ウェーハスケールAIチップ開発のCerebras Systemsは、第2世代のウェーハスケールAIチップを開発した。最初のチップが16nmプロセスで製造されていたが、今回は7nmプロセスで作られており、総トランジスタ数は前回の1兆2000億トランジスタに対して2.6兆トランジスタとほぼ2倍になっている。その分チップ上の性能特性も2倍以上になっている。 [→続きを読む]
Siemens EDA(旧Mentor Graphics)は、LSI設計をハードウエアレベルで検証するエミュレータVeloce(ベローチェと発音)の次世代版の検証システムを発表した。今回の検証システムでは、ハードウエアマシンだけではなく、協調設計で必要な仮想プラットフォームでのソフトウエア検証ツールVeloce HYCONを含め4製品を用意した。 [→続きを読む]
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]
TIは、EMI(電磁波干渉)を削減させたパワーマネジメントICを続々発表、これからの車載を始め工業用途への応用を狙っている。DC-DCコンバータをはじめとする電源ICは、特に車載用ではEMI削減は絶対条件となる。EMIは特にスイッチングレギュレータのようにオン/オフの切り替えが激しいと発生しやすい。TIの最新EMIノイズ削減技術を紹介する。 [→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]
自動車のシステムがEV(電気自動車)で大きく変わりそうだ(図1)。エンジン部がないだけではなく、IT/半導体をふんだんに使ったモジュール化が多く使われることになる。そのカギを握るパワー半導体は単なるインバータだけに使われる訳ではない。充電器や電源などにも組み込まれる。パワーだけではない。アナログ、D-A/A-Dコンバータ、マイコンも増える。IntelやQualcomm(参考資料1)、Xilinx(参考資料2)なども参入している。競争は熾烈になりそうだ。 [→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]
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