前回(「大手メーカーの特許戦略はぬる過ぎる」)、特許の権利行使だけで利益を上げている企業について紹介した。その際、筆者は「日立をはじめとする日本半導体メーカーの特許戦略がいかに低レベルだったかを痛切に感じた」と記した。 その一方で、「筆者が在籍した日立中央研究所の特許部は、一時期、ロイヤルティ収入が500億円を超え、テレビや新聞などマスコミに取り上げられ一世を風靡した」とも書いた。 この2つの記述は矛盾しているのではないか、とお気づきになった方はおられただろうか(ツイッターなどの書き込みを見る限り、気づいた方はいなかったようだが)。 今回は、この2つの記述は矛盾していないことをお話ししたい。つまり、「ロイヤルティ収入が500億円」あろうとも、それは全くの「お笑い草」(失態?)だったのである。
2月27日、当コラムの読者なら、誰もが知っている悲しくも腹立たしい出来事が起きた。翌28日、TBSの記者からインタビューを申し込まれた。日経新聞や毎日新聞出版の「週刊エコノミスト」などに何度も苦い思いをさせられている私としては、どうしようかと躊躇した。 しかし、私はエルピーダメモリ設立時に唯一手を挙げて出向を志願した元社員であり(NECと喧嘩してたった1年で叩き出されたけれど)、また現在はメルマガでその体験記を連載している。その私がエルピーダを語らずして誰が語るのかという思いから、TBSの取材に応じることにした。 インタビューの収録にはその前後の時間も含めて1時間くらいかかった。TBS往復も含めると4時間くらいを費やしている。 しかし、放映された時間はわずか10秒。言いたかった意見の1万分の1(は大げさだけれど)も伝わらなかった。そして、私は「元エルピーダの“ゆのうえ”さん」と放送された。
IT系ニュースサイトのThe Registerが、中国の著名な経済学者が「アメリカとその同盟国が中国に課している制裁を続けた場合、中国は台湾を占領してTSMCの支配権を獲得する必要がある」という見方を示したと報じ、世界の半導体製造能力の半分が集う台湾と、そこに籍を置く半導体企業TSMCの先行きを考察しています。 China 'must seize TSMC' if US imposes sanctions • The Register https://www.theregister.com/2022/06/07/china_must_seize_tsmc/ 中国国際経済交流センターのチーフエコノミストであるChen Wenling氏は、2022年5月末に中国人民大学の重阳金融研究院主催で行われた米中フォーラムで、制裁が長引いた場合の中国の対応について意見しました。Wenling氏はスピーチ
大手電機メーカーのパナソニックと富士通は、半導体事業の立て直しに向けて経営資源を集中するため、車や家電に使われる「システムLSI」と呼ばれる主力の半導体の設計・開発部門を統合した新会社を設立し、ことし秋にも事業を開始することで近く合意する見通しとなりました。 パナソニックと富士通は、課題となっている半導体事業の立て直しを図るため自動車や家電などに広く使われる主力の半導体の「システムLSI」を巡って、両社の設計や開発部門を統合する方向で協議を続けていました。 その結果、両社は日本政策投資銀行の出資も受けて新会社を設立し、ことし秋にも事業を始めることで近く、合意する見通しとなりました。 新会社は、両社と日本政策投資銀行が合わせておよそ500億円を出資して設立され、主に次世代のテレビ向けや、大量の情報を処理できる高性能サーバー用の半導体の設計や開発を進めることになる見込みです。 パナソニックと富
サービス終了のお知らせ いつもYahoo! JAPANのサービスをご利用いただき誠にありがとうございます。 お客様がアクセスされたサービスは本日までにサービスを終了いたしました。 今後ともYahoo! JAPANのサービスをご愛顧くださいますよう、よろしくお願いいたします。
関連キーワード 比較 | 制御 | 技術解説 「CPU」(中央処理装置)、「GPU」(グラフィックス処理装置)、「DPU」(データ処理装置)の3つのプロセッサは、システムの“頭脳”として複雑なコンピューティングを可能にする。各プロセッサは、それぞれどう違うのか。CPUの仕組みを解説した前編「いまさら聞けない『CPU』の基礎知識 その大切な役割とは?」、GPUを取り上げた中編「『GPU』はCPUと何が違う? 用途は画像処理だけじゃない」に続き、後編となる本稿はDPUに焦点を当てる。 DPUとは? これまでのプロセッサと何が違うのか? 併せて読みたいお薦め記事 CPUやGPUについてより深く知るには いまさら聞けない「CPU」と「GPU」の違い AIに最適なのはどっち? 工業大学がCPU×GPUのスパコンを導入 なぜ「GPU」なのか? PCの黎明(れいめい)期には、1個のプロセッサコア(演算装
研究チームでは、「菱面体硫化ホウ素」という層状の物質をまず合成。この化合物はもこれまでに数件しか合成報告がなかったが、高圧・高温環境から室温まで急冷することで合成できたという。これを剥離することで硫化ホウ素シートの生成に成功した。 菱面体硫化ホウ素の走査電子顕微鏡(上段)と、電子線マイクロアナライザー観察(中段・下段)の結果。黄色は硫黄、緑はホウ素の部分で両者が電子顕微鏡像と同じ形をしていることから、観察している試料が全て硫黄とホウ素で構成されていることが分かる このシートを重ねると、電子のエネルギー差である「バンドギャップ」が最大で1.0eV(エレクトロンボルト)変化したという。 硫化ホウ素シートは軽い元素から構成されており、非常に薄いため、サイズの微小化が求められる電子デバイスなどで新しい半導体部品となる可能性がある他、太陽電池や光に反応するセンサーの材料などへの応用も考えられると研究
米政府、ファーウェイ向け半導体輸出許可取り消し-インテルなど対象 Mackenzie Hawkins、Erik Wasson 米政府は中国の通信機器大手、華為技術(ファーウェイ)向けにクアルコムやインテルが半導体を輸出するライセンスを取り消した。事情に詳しい複数の関係者が明らかにしたもので、ファーウェイに対する輸出規制を一段と強化した。 関係者が匿名を条件に話したところでは、ライセンス取り消しは、ファーウェイのスマートフォンやノートパソコンで使用される米国の半導体販売が対象。下院外交委員会のマイケル・マコール委員長は7日のインタビューで、政権の決定を確認した。同委員長は、今回の措置は中国による高度な人工知能(AI)開発を阻止する鍵になると述べた。 インテルとクアルコムのライセンスに関する決定について説明を受けた同委員長は、「ファーウェイにチップを販売することを阻止するものだ。この2社は、中
[速報]AWS、独自の機械学習用プロセッサ「AWS Inferentia」発表。高速な推論処理に特化。AWS re:Invent 2018 Amazon Web Servicesはラスベガスで年次イベント「AWS re:Invent 2018」を開催しています。 イベント3日目のアンディ・ジャシーCEOによる基調講演において、AWSが独自に開発した機械学習用プロセッサ「AWS Inferentia」が発表されました。 機械学習の処理には、大量のデータを用いて機械に学習を行わせてモデルを作る処理と、学習済みのモデルを用いて推論する処理があります。「AWS Inferentia」は推論を高速かつ効率よく実行することに特化したプロセッサです。 TensorFlow、MXNET、PyTorch、Caffe2、ONNXなど主要な機械学習フレームワークに対応。ユーザーはより低コストで推論処理を行えるよ
先週の日経エレクトロニクス スペシャル・レポート 「エルピーダ倒産の本質と今後の日本のエレクトロニクス」の資料を公開します。今の日本では、原発の話が盛んですが、電機産業が危機的な状況にあることも忘れないで欲しい。 このまま手をこまねいていて、フリーフォールが続いたら、日本からエレクトロニクスが消えてしまいかねない。 最近、金融業界などの方から、日本の電機産業に相談を受けますが、問題点をいかに共有できていないか、驚くことばかり。 復活の処方箋を描くことは難しくても、まずは、様々な業界の人の間で、電機産業の問題点を共有することから始めないと。 私の意見も適切ではない点も多々あると思いますが、まずはこういった資料が、議論のたたき台になり、議論が始まることを期待しています。 車産業だって、電気自動車になったらパソコンや携帯電話のように、コモディティー化しかねず、電機産業の二の舞の可能性もある。 も
By Yutaka Tsutano ニュースメディアのZDNetが「What we learned about SSDs in 2015」と題して、2015年に起きたSSDに関する知っておくべきことをまとめています。 What we learned about SSDs in 2015 | ZDNet http://www.zdnet.com/article/what-we-learned-about-ssds-in-2015/ ◆パフォーマンス Facebookとカーネギーメロン大学の研究者がSSDの信頼性とパフォーマンスの両面を調査し、SSDが高温になるとパフォーマンスが低下することが明らかになりました。また、ログの構造化が利用されたSSDはデータベースやアプリにとって最適な選択からは一歩劣る、とする研究結果がサンディスクから発表されました。現在ではほとんどのSSDがこれに当てはまる模
技術情報 Ideas and Advice半導体, 電子部品, 工具, 計測器, 制御機器, 機械部品など 様々な質問にお答えします
Aaron Mok [原文] (翻訳:仲田文子、編集:井上俊彦) Apr. 28, 2023, 10:30 AM テックニュース 13,217 ChatGPTを稼働させるには1日最大70万ドル必要だとアナリストが試算している。 Pavlo Gonchar/SOPA Images/LightRocket via Getty Images ChatGPTは「高価なサーバー」を使っているため、OpenAIがそれを稼働させるのに1日最大70万ドルのコストがかかっているようだと、あるアナリストがThe Informationに語っている。 ChatGPTは、クエリに答えるために高価なサーバー上で大量の計算をしなくてはならない。 マイクロソフトは、密かにコストを削減するためのAIチップを製造しているとThe Informationが報じている。 ユーザーがChatGPTを使ってカバーレターを書いたり、
シングルボードコンピューターの代名詞的存在であるRaspberry Piが品薄状態となり、入手困難になっているとエンジニアのジェフ・ゲーリング氏が指摘しています。 You can't buy a Raspberry Pi right now | Jeff Geerling https://www.jeffgeerling.com/blog/2022/you-cant-buy-raspberry-pi-right-now ゲーリング氏によると、品薄状態となっているRaspberry Piは、Raspberry Pi 4 Model B、Raspberry Pi Compute Module 4、Raspberry Pi Zero 2 W、Raspberry Pi 400という比較的新しいモデルで、2022年初頭から複数のベンダーで品薄となっていた模様。なお、Raspberry Pi Pico
東京大学は、単一の自己形成量子ドットのゲートにイオン液体を初めて適用し、トランジスタの制御性を従来比で最大100倍に向上させたと発表した。 同成果は、同大 生産技術研究所の平川一彦教授、同ナノ量子情報エレクトロニクス研究機構の柴田憲治特任講師らによるもの。同大学院 工学系研究科附属量子相エレクトロニクス研究センターの岩佐義宏教授らと共同で行われた。詳細は、英国科学誌「Nature Communications」に掲載された。 半導体では、トランジスタの微細化・高集積化によって性能を高めてきたが、これまでと同様の手法での微細化が限界を迎えつつある。近年、この壁を乗り越えようと、新原理である単一電子トランジスタ(Single-Electron Transistor:SET)に関する研究が活発に行われている。SETでは、単一の量子ドットを電子の通り道として用い、ここにゲート電圧を加えることで、電
業績不振が続くアメリカのIT企業IBMは20日、採算性が低い半導体事業をアメリカの半導体メーカーに、日本円にしておよそ1600億円を支払うという異例の条件で譲渡することを発表しました。 発表によりますと、アメリカのIBMは、特許など知的財産を含む半導体事業をアメリカの大手半導体メーカーグローバルファウンドリーズに譲渡することで合意しました。 IBMは、半導体メーカーに15億ドル、日本円にしておよそ1600億円を支払うとしており、譲渡する側が巨額の資金を支払って引き受けてもらう異例の条件になっています。 この日、併せて発表されたIBMのことし7月から9月までの四半期決算は、前の年の同じ時期と比べて、売上高、最終利益が共に減少し、業績不振が続いています。 IBMは採算性が低い半導体事業を譲渡したうえで、インターネットを通じてデータ保存などを行うクラウドコンピューティングやビッグデータの解析など
松下電器産業などがバイオテクノロジーを用いることで、超微細な構造の半導体を製造できる技術を開発しました。 これにより切手サイズで1TB(約1000GB)の記憶容量を持つ、とんでもないメモリを開発することが可能になるそうです。つまり将来的にはデスクトップ向けHDD並みの大容量メモリを搭載した携帯電話やノートパソコンなどが登場するということでしょうか。 詳細は以下から。 バイオテクノロジーによるナノ構造半導体形成法を開発 | プレスリリース | ニュース | 松下電器産業株式会社 このリリースによると、松下電器産業は東北大学や東京工業大学、奈良先端科学技術大学院大学、大阪大学と共同で、従来の半導体プロセスでは困難だった1桁台のナノメートルレベルの超微細構造の半導体を形成する技術を開発したそうです。 これは哺乳類のもっている内径7ナノメートルほどの大きさの「フェリチンタンパク質(フェリチン)」に
「ムーアの法則」よ、安らかに眠れ。お疲れ様。 少なくとも、NVIDIAの最高経営責任者(CEO)、Jensen Huang氏はそう考えている。グラフィックスチップメーカーのNVIDIAを共同創設した同氏は米国時間1月9日、「ムーアの法則はもはや成り立たない」と断言した。 半導体製造で重要なのは、トランジスタと呼ばれる部品の小型化だ。トランジスタは、電子レンジからスマートフォンで稼働する人工知能(AI)アルゴリズムまで、あらゆるデータ処理を担う超小型の電子スイッチだ。 Intelの共同創業者、Gordon Moore氏が1965年、継続的なチップの改良により、プロセッサ性能は2年ごとに倍増すると予測した。このムーアの法則は、コンピュータプロセッサ製造のガイドラインにとどまらず、定期的なイノベーションの定義へと進化し、テクノロジ業界を推進する自己達成的な予言になった。Appleの「iPhone
しかしこの法則は、2021年、つまりあと5年で崩れるという。米国半導体工業会(SIA)が出した「2015年の半導体国際ロードマップ」と題するレポートで予測されている。 目に見える大きさから始まった集積回路は2016年現在、10nm(ナノメートル)プロセス、つまり素子1個の幅が1億分の1メートルという精密さで作られている。これが2020年には半分の5nmプロセスになるという予測もあるが、物質を無限に分割することはできず、いずれ原子の大きさという壁にぶつかる。トランジスタは、原子の格子構造によって電流(電子)を制御する。5nm付近になると原子1個(およそ0.1nm)の大きさが影響を与えてくる。回路を流れる電流、つまり移動する電子も、リード線の幅に対する抵抗や、物理学上の不確定性原理や、その他さまざまな理由から影響を受け、電子回路が実現できなくなる。集積回路が原子や素粒子からできていることを考え
ECサイトを題材にソフトウェア開発の全工程を学ぶ新シリーズ「イチから全部作ってみよう」がスタート。シリーズ第6回は、開発方法の整備やスパイラルモデルなど、前回に続きさまざまな問題がある要求仕様フェーズの対処法について解説します。
原文と比べた結果、この記事には多数の(または内容の大部分に影響ある)誤訳があることが判明しています。情報の利用には注意してください。正確な表現に改訳できる方を求めています。(2016年5月) 集積回路に実装されたトランジスタ数の増大(片対数グラフ) ムーアの法則(ムーアのほうそく、英: Moore's law)とは、大規模集積回路(LSI IC)の製造・生産における長期傾向について論じた1つの指標であり、経験則に類する将来予測である。 発表当時フェアチャイルドセミコンダクターに所属しており後に米インテル社の創業者のひとりとなるゴードン・ムーアが1965年に自らの論文上に示したのが最初であり、その後、関連産業界を中心に広まった[1]。 彼は1965年に、集積回路あたりの部品数が毎年2倍になると予測し、この成長率は少なくともあと10年は続くと予測した。1975年には、次の10年を見据えて、2年
斎藤健経済産業相は2日の閣議後記者会見で、次世代半導体の国産化を目指すラピダスに最大5900億円を追加支援すると発表した。既に計3300億円の拠出を決めており、支援総額は1兆円に迫る規模となる。経済安全保障の観点から重要性が増している「戦略物資」に国費を投じ、国際競争力を高める。 斎藤氏は「次世代半導体は日本産業の競争力の鍵を握る。経産省もプロジェクトの成功に向けて全力で取り組む」と強調した。 半導体はAIの進化に伴い世界で需要が高まっている。米中対立の焦点ともなっており、新技術の確立は国際情勢を左右しかねない。 ラピダスは回路線幅が2ナノメートル(ナノは10億分の1)相当の最先端半導体の生産技術を開発する計画。北海道千歳市に工場を建設中で、2027年の量産を目指している。計5兆円規模が必要とされ、今後も資金調達は課題となりそうだ。 5900億円のうち、535億円はチップを切り出してパッケ
韓国Samsung Electronicsは6月30日(現地時間)、3nm(ナノメートル)プロセスによる半導体の量産を開始したと発表した。世界最大のファウンドリ、台湾TSMCに先行した。 第1世代の3nmプロセスは、同社の5nmプロセスと比較して、消費電力を最大45%削減し、性能を23%向上させ、面積は16%削減できるとしている。第2世代では、消費電力は最大50%削減、性能は30%向上、面積は35%削減。 第1世代は高性能で低電力のPC向けで、モバイルプロセッサへの適用は今後拡大していく計画だ。 TSMCは16日、3nmプロセスによる半導体量産を2022年後半に開始すると発表している。 関連記事 AppleのM2チップはTSMCの4nmプロセスで製造? Apple Siliconのサイクルは1年半周期か IBMとSamsung、垂直トランジスタ設計によるブレイクスルーを発表 「スマホの充電
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