「８mmの基板１つで17万世帯以上、875メガワットの電力制御が可能!?」…《奇跡のダイヤモンド半導体基板》はなぜ実現できたのか（サイエンスZERO） @gendai_biz
「８mmの基板１つで17万世帯以上、875メガワットの電力制御が可能!?」…《奇跡のダイヤモンド半導体基板》はなぜ実現できたのか ダイヤモンドが、次世代の半導体素材として注目されています。その理由は、「桁違いの大電力を制御できる可能性」を秘めているから。この大きな電力を制御する必要性は、電気自動車の普及や、電気で動く空飛ぶクルマや飛行機の登場などで年々高まっています。 そこでダイヤモンドの半導体は、現在主流のシリコンに比べて５万倍（理論値）の電力を制御する力があるといいます。省エネの重要性も高まる今、電力損失を大幅に軽減できる性質もあるといい、世界から熱い視線が向けられています。 しかし、その開発の道のりは困難の連続でした。前編では、ダイヤモンドはそもそも絶縁体であり、電気を流す半導体の性質を持たせること自体が難しかった顛末を紹介しました。後編では次の難題、「実用に耐えるサイズの素子を作る
PCの新たな可能性を切り開く「Optane Persistent Memory」――「Intel Memory & Storage Day」レポート その2
PCの新たな可能性を切り開く「Optane Persistent Memory」――「Intel Memory & Storage Day」レポート その2（4/5 ページ） クライアントレベルでの応用に向けた動きも着々 大いなる可能性を秘めるOptane Persistent Memoryだが、Intelはクライアント製品への応用にも動いている。既にワークステーション向けは開発段階にあり、間もなく実用化されることがアナウンスされている。 Optane Persistent Memoryを活用するには、OSとアプリケーションの対応も必要になるが、IntelはMicrosoftやHPなどのベンダーと協力して着々と準備を進めている。 基調講演では、Optane Persistent Memory向けに修正したツールのデモ映像が紹介された。3DCGツール「Blender」の起動時間は4分の1に短
PFNがAI専用ハード開発、8.5cm角の深層学習用チップ
プリファード・ネットワークス（PFN）は、深層学習（ディープラーニング）向けのAI（人工知能）チップ「MN-Core」とそれを実装したアクセラレーターボードを開発し、半導体関連の展示会「SEMICON Japan 2018」（2018年12月12～14日）、東京ビッグサイト）に参考出展した。2020年春ごろの実用化を想定する。 同社の狙いは深層学習の研究開発における競争力の強化にある。 日進月歩で進むこの分野で先頭を走り続けるには、ディープラーニングが要求する膨大な計算処理を短時間で済ませ、次々に新しい試みを実行できる環境が不可欠だ。そのために同社は他社製をしのぐ性能の半導体の開発を決意した。以前から同社は業界標準といえる米NVIDIAのGPUを利用しており、今後も使い続ける計画だが、それだけでは不十分だと判断したという。 性能はGoogle開発品の約1.5倍 MN-Coreの構成は次の通
インテル、PCを高速化する「Optane」メモリを発表
この数年間、Intelが開催したCPUの発表イベントは、もっぱらパフォーマンスの向上に焦点を当てていた。5年前に買ったPCを買い替えた人なら、その変化を実感できることだろう。 だが、Intelは米国時間3月27日、この状況を一変させる新しいメモリ製品としての「Intel Optane」を発売すると発表した。同社のコーポレートバイスプレジデントGregory Bryant氏は、Optaneを「革新的なシステムアクセラレーションテクノロジ」と称した。同社によれば、Optaneの開発成功は「メモリ技術においてこの数十年で初めての大きな進歩」だという。 この新しいメモリモジュールは、16Gバイトと32Gバイトの2種類が用意されており、M.2ソケットに取り付けられるように設計されている。第1弾の製品として、対応するデスクトップPC向けモジュールが米国で4月24日にコンシューマー向けに発売される予定だ
Googleが「Nexus」シリーズではないAndroid端末を自社開発する方針であることが明らかに
by pittaya 「iPhone」がApple主導で設計・製造が行われているのに対して、GoogleはNexusシリーズをHTC・LG・Huaweiなどと共同開発してきました。しかし、このNexusシリーズとは別のラインで、Googleが開発を主導するAndroid端末を作る計画があることが判明しました。 Google to step up smartphone wars with release of own handset http://www.telegraph.co.uk/technology/2016/06/26/google-to-step-up-smartphone-wars-with-release-of-own-handset/ Google Signals Apple-like Direction for Nexus Phones — The Information
「悪魔のように賢い」とGoogleのエンジニアが舌を巻く「悪意あるハードウェア」が登場
by Bruce Guenter セキュリティ問題では「マルウェア(Malicious＋Software：悪意あるソフトウェア)」という語がよく出てきますが、ミシガン大学の研究チームによって「悪意あるハードウェア」の存在が指摘されています。 A2: Analog Malicious Hardware (PDFファイル)http://www.impedimenttoprogress.com/storage/publications/A2_SP_2016.pdf This ‘Demonically Clever’ Backdoor Hides In a Tiny Slice of a Computer Chip | WIRED https://www.wired.com/2016/06/demonically-clever-backdoor-hides-inside-computer-chip
モバイル用ニューラルネットワークチップを開発
GPUの性能を10倍ほど上回るモバイル機器向けニューラルネットワーク（神経回路網）チップを米大学が開発した。 MITがISSCCで発表 米マサチューセッツ工科大学（以下、MIT）の研究チームは、ニューラルネットワーク（神経回路網）を構築するチップを発表した。同チップは、モバイル向けGPUの約10倍の性能を誇るという。同チップを搭載したモバイル機器は、ネットワークを介さずに人工知能（AI）アルゴリズムを実行できるため、データを処理するためにネットワークにアップロードする必要がないという。 MITの研究チームは、2016年1月31日～2月4日に米国カリフォルニア州サンフランシスコで開催された半導体集積回路技術の国際会議「ISSCC（IEEE International Solid-State Circuits Conference）」でこの研究成果を発表した。 今回発表されたチップは、MITで
Facebookが人工知能研究用の高性能オープンソースハードウェア「Big Sur」をリリース
Facebookは人工知能研究チーム「Facebook AI Research(FAIR)」を立ち上げるなど、人工知能の研究に注力しています。そんなFacebookが人工知能技術を活用したニューラルネットワーク開発用にオープンソースハードウェア「Big Sur」をリリースすることを明らかにしました。 Facebook to open-source AI hardware design | Engineering Blog | Facebook Code https://code.facebook.com/posts/1687861518126048/facebook-to-open-source-ai-hardware-design/ Facebookは顔認識技術やパーソナルアシスタントサービスなど、Facebookの使い勝手やより有効にユーザーデータを活用するために人工知能技術や機械学習
電子工作に必要な道具達 - クックパッド開発者ブログ
最近電子工作を始めだしたクックパッドの舘野 ( id:secondlife, @hotchpotch )です。昨今 Arduino や Raspberry Pi を初めとしたボードの登場により、気軽に電子工作プログラミングができるようになり、プロトタイピングの敷居が非常に下がってきていますね。電子工作における “Hello World!” である LED を発光させる実装の “Lチカ” や、ブレッドボード上での簡単な電子機器やモジュールを組み合わせてプログラムから操作などを実際にしてみたことがある方も多いのでは無いでしょうか。 ただそこまでは非常に気軽にできるのですが、その先の電子工作へ進む時に溝があるのも確かです。ソフトウェアのみで完結する開発の場合、初心者でも解らないなら解らないなりに調べ、ソースコードをコピペして弄って理解してみたり、ライブラリを使っていくうちに徐々に進んでいくことが
そんなことよりサーバー作ります。【ハードウェアエンジニア募集】‐ニコニコインフォ
ニコニコ動画など新たな事業展開が進む中で、近年、画像データを大量に扱うようになりました。 それにより、CPUのリソースを消費するばかりで効率が上がりづらいことから、画像処理ソフトウェアの一部のハードウェア化を目指しています。 ドワンゴ社内で内製する理由は、私たちの要求に合致する製品が世の中に存在せず、また、外部委託をしては時間がかかる上に、自社にノウハウが蓄積されないからです。 日本企業の多くは、これまで高品位で高性能な製品を国内で開発し、世界的にも評価を得てきましたが、近年、海外に生産拠点を移転し、製品開発まで海外で行うようになりました。 中には、不採算部門として撤退となるケースも多く、システムLSIを開発するエンジニアにとって能力を発揮できる場所が減っています。 私たちは、最先端の情報処理技術を目指し続けるには、ハードウェア開発が不可欠で、かつ、継続し続ける必要があると考えています。
名刺サイズに32GFLOPS スーパーコンピュータボード「Parallella」国内発売
名刺サイズのスーパーコンピュータボード「Parallella board」をアールエスコンポーネンツが国内販売。 アールエスコンポーネンツはこのほど、名刺サイズのスーパーコンピュータボード「Parallella board」の国内販売を「RSオンライン」で始めた。32GFLOPSの演算用アクセラレータを搭載し、複数を連結して高速並列処理をさせることも可能だ。価格は1万3500円（税別）から。 スーパーコンピューティングを一般にも広げる狙いからKickstarterで資金調達に成功したプロジェクトで、米Adaptevaが開発・製造。ARMベースの制御用SoCと演算用アクセラレータ「Epiphany III 16 core」の2チップを名刺サイズ基板に搭載する。1GバイトDDR3メモリ、USB 2.0ポート、Ethernetポート、microSDカードスロットも備え、HDMI出力も可能だ。 デ
スピン注入式の新型MRAMがいよいよ製品化、2015年にはギガビット品が登場へ
スピン注入式の新型MRAMがいよいよ製品化、2015年にはギガビット品が登場へ：メモリ/ストレージ技術 DRAMに近い高速性と書き換え耐性が得られる次世代不揮発メモリとして注目されるMRAM。これまでに製品化されていたトグル方式のMRAMは記憶容量に制約がありDRAMを置き換える応用は難しかった。この状況が変わる。大容量化の有力手段として期待がかかるスピン注入方式を使った、新型MRAMの製品化が始まった。 次世代の不揮発性メモリの1つMRAM（Magnetoresistive RAM：磁気メモリ）は、揮発性メモリであるDRAMに近い高速性と書き換え耐性を得られることから注目を集めている。製品化で先行するのが米国のアリゾナ州に本社を置くEverspin Technologiesだ。同社はFreescale Semiconductorが手掛けていたMRAM事業を2008年6月に分社化して誕生し
米新興企業、においや風味を認識する「iPhone」用チップを開発 （CNET Japan） - Yahoo!ニュース
ワインの劣化や口臭が気になる「iPhone」ユーザーは、近くのにおいや風味を識別するよう設計されたチップの助けを、近いうちに得られるかもしれない。 Adamant Technologiesの創業者兼最高経営責任者（CEO）のSam Khamis氏がBusiness Insiderに語ったところによると、同社は「においや風味を認識し、デジタル化することができる」iPhone用プロセッサを作り出したという。Khamis氏は、同社製品は極めて洗練されており、人間の平均的な鼻が約400個のセンサを備えているのに対し、においを識別するために約2000個のセンサを搭載しているという。 サンフランシスコの新興企業であり、ベンチャーキャピタリストVinod Khosla氏の支援を受けている同社は、テキサス州オースティンの工場でチップ製造を開始した。今後1〜2年でチップ向けのアプリをリリースする予定だ。
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ACE: Apple Type-C Port Controller Secrets | Part 1
【イベントレポート】 東芝メモリ、DRAMと同等性能のSSDを披露
【Hothotレビュー】 手のひらサイズの超小型プリンタ「RICOH Handy Printer」を試す ～重量315g、垂直面にも印刷できるモノクロのインクジェットプリンタ
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【福田昭のセミコン業界最前線】 富士通が米社と共同開発する次世代メモリの恐るべき正体(前編)
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