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ブックマーク / eetimes.itmedia.co.jp (4)

  • 10年間でノウハウを蓄積、Appleプロセッサの集大成となった「M1」

    M1が生まれるまで 図6にM1の系譜を示す。M1は、突如として生まれたわけではない。2010年にAppleが自らの手でiPhone用のプロセッサ「A4」を開発し、「iPhone 4」に採用した。それから10年。Appleはその間、毎年プロセッサ性能を向上させ、iPhoneiPad、「iPod」「Apple TV」など多くの製品に活用し続けてきた。さらに、高性能なiPad Pro用に、GPUなどを強化したAシリーズのX版も並行して開発している。 Appleは10年という歳月をかけ、半導体開発の膨大なノウハウと経験を積み上げている。今やAppleは、専業メーカー以上の経験を持っていると言ってよいだろう。 M1は、2018年に発売されたiPad Proに搭載された「A12X」のパッケージ技術、同年にMacで採用されたセキュアプロセッサT2、そして2010年から登場したAシリーズの、全てのDNA

    10年間でノウハウを蓄積、Appleプロセッサの集大成となった「M1」
    yooks
    yooks 2020/12/26
  • 女性の活用と、国家の緩やかな死

    「一億総活躍社会の実現に向けた最大のチャレンジ」として政府が進めようとしている「働き方改革」。しかし、第一線で働く現役世代にとっては、違和感や矛盾、意見が山ほどあるテーマではないでしょうか。今回は、なかなか音では語りにくいこのテーマを、いつものごとく、計算とシミュレーションを使い倒して検証します。⇒連載バックナンバーはこちらから 後輩からレビューを受けた時のことです。 後輩:「江端さんは女性の労働問題(「女性活用」)を、男性を中心とした作られた企業や組織にあると見なしているようですね」 と、後輩は前回のコラムの原稿を見ながら言いました。 江端:「そうだけど?」 後輩:「もちろん、それは間違っていませんが、その観点だけ見ていると、いつまで立っても解決方法は見えてきませんよ」 江端:「と、言うと?」 後輩:「例えば、戦後の日は、夫を戦争で失ったや子どもを守ってきたという歴史があるのですよ

    女性の活用と、国家の緩やかな死
    yooks
    yooks 2018/04/26
    "「女性活用」の施策は、出生率低下(2.13→1.44)の前には、ほとんど「風前のともしび」程度の効果しかないという事実"。視野を広げる記事だった。
  • 究極の大規模汎用量子コンピュータ実現法を発明

    1つの量子テレポーテション回路を繰り返し利用 東京大学工学系研究科教授の古澤明氏と同助教の武田俊太郎氏は2017年9月22日、大規模な汎用量子コンピュータを実現する方法として、1つの量子テレポーテーション回路を無制限に繰り返し利用するループ構造の光回路を用いる方式を発明したと発表した。これまで量子コンピュータの大規模化には多くの技術課題があったが、発明した方式は、量子計算の基単位である量子テレポーテーション回路を1つしか使用しない最小規模の回路構成であり、「究極の大規模量子コンピュータ実現法」(古澤氏)とする。 今回発明した光量子コンピュータ方式。一列に連なった多数の光パルスが1ブロックの量子テレポーテーション回路を何度もループする構造となっている。ループ内で光パルスを周回させておき、1個の量子テレポーテーション回路の機能を切り替えながら繰り返し用いることで計算が実行できる 出典:東京大

    究極の大規模汎用量子コンピュータ実現法を発明
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    yooks 2017/09/22
  • 機械学習の時間を100分の1へ、インテルAIの戦略

    機械学習の時間を100分の1へ、インテルAIの戦略:Nervanaプラットフォーム(1/2 ページ) インテルは2016年12月9日、米国で開催した人工知能AI)に関するイベント「AI Day」で発表した内容をもとに、AI事業に向けた戦略について説明会を開催した。2016年8月に買収したNervana Systemsの技術をベースとしたAI製品群を展開し、2020年にマシンラーニング(機械学習)における時間を現行の最速ソリューションと比較して100分の1に短縮することを目指す。 人間の能力を上回る「ディープラーニング」 インテルは2016年12月9日、米国で開催した人工知能AI)に関するイベント「AI Day」で発表した内容をもとに、AI事業に向けた戦略について説明会を開催した。 同社アジアパシフィック・ジャパン担当HPCディレクターの根岸史季氏は、まずAIの分類について説明する。AI

    機械学習の時間を100分の1へ、インテルAIの戦略
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    yooks 2016/12/13
    機械学習をハードとソフト両面で最適化するのか。統合ソリューションの提供ってことか。自分のとこのハードに最適化されたソリューションがあれば、両方売れるよねえ。とうにMSだけに頼っている時代じゃないか
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