アナログニューロンチップで1μ秒以下の「脊髄反射」
東芝情報システムは、応答速度1マイクロ秒以下と、脊髄反射のような知的処理を超低消費電力で実現する新型アナログニューロンチップを開発し、「ET＆IoT Technology 2019」（2019年11月20～22日、パシフィコ横浜）で初めて公開した。 一般的に、ニューラルネットワークに代表されるAI処理は大量の演算を行う必要があり、汎用的なプロセッサでは、超低消費電力で高速動作させることは困難だ。一方、ニューラルネットワークのモデルである「脳」は、数十ワット程度で効率的にアナログ動作している、とされている。同社は、「脳のようにアナログ動作するハードウェアが有望だが、半導体のアナログ回路では超低消費電力の環境で不安定になりがち、という技術課題があった」としている。 そうしたなかで東芝は、超低消費電力の環境でもニューロン回路を安定的に動作させるため、抵抗器でアナログ電流を制御して比較出力し、入力
「世界最速・最大規模」──東芝、量子コンピュータより高速に組み合わせ最適化問題を計算するアルゴリズムを開発
東芝は4月20日、量子コンピュータが得意とする計算の一つである「組み合わせ最適化問題」を、従来のコンピュータ（古典コンピュータ）で高速に解けるアルゴリズムを開発したと発表した。ある問題設定では、現行の量子コンピュータ（※1）に比べて10倍高速に解を求められるという。同アルゴリズムを活用したサービスプラットフォームの、19年中の事業化を目指す。 東芝は、自社が持つ量子計算の理論から、古典力学の「分岐現象」「断熱過程」「エルゴード過程」という3つの現象に着目。これらをうまく利用し、古典コンピュータ上で組み合わせ最適化問題を解くアルゴリズムを「シミュレーテッド分岐アルゴリズム」（Simulated Bifurcation, SB）と名付けた。 SBは従来の手法に比べて並列計算に向くとしており、GPUを8台つないだクラスタで10万変数・全結合の大規模問題を計算すると、数秒で良解（※2）を導けるとい
最大120万IOPSのランダム読み取り性能を持つSSD
最大120万IOPSのランダム読み取り性能を発揮するソリッドステートドライブ（SSD）を、2017年8月から国内企業向けに展開するとWesternDigital（ウエスタンデジタル／以下、WD）が発表した。このランダム読み取り性能は従来品の2倍以上という。 四日市工場で生産したNAND型フラッシュメモリを搭載 WesternDigital（ウエスタンデジタル／以下、WD）は2017年8月1日、NVM Express（NVMe）に準拠したPCI Express（PCIe）接続型ソリッドステートドライブ（SSD）「HGST Ultrastar SN200」シリーズと、12Gビット/秒のSAS接続型SSD「HGST Ultrastar SS200」の出荷を国内企業向けに開始した。 HGST Ultrastar SN200シリーズは、四日市工場で生産したNAND型フラッシュメモリやアプリケーション
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