マシンラーニングやディープラーニングのようなAI(人工��(m┬ng)��)��の半導��エンジンとして、GPUを設��しているNvidiaが�R�`されているが、AIのアーキテクチャでは再構成可�Δ�FPGAは実は�~�W(w┌ng)な立場にある。さまざまなアルゴリズムが消長するからだ。Xilinxはこのほど、さまざまなビジョンシステムに使えるAI向けソフトウエアスタック「reVISION」を発表した。 [→��きを読む]
Cypress Semiconductorは、セキュリティシステムを集積し、モータ�U(ku┛)御などの軽い演�Qも可�Δ聞眄��Δ淵妊絅▲襯灰▲泪ぅ灰�pSoC 6を発表した。pSoCシリーズはCypressがこれまで��を入れてきたアナログ�v路も集積したマイコン。これまでのタッチセンサを実現するCapSense機�Δ盻言僂掘�IoT����に合わせた仕様となっている。 [→��きを読む]
パソコン向けプロセッサを推進してきたIntelは、パソコン�x場の��(f┫)衰が��く中、プラス成長を達成してきている。2016�Qは�i�Q比7%�\の594億ドル(6兆����(d┛ng))、オペレーティング�W(w┌ng)益129億ドルという��優秀な業績を残している。�x場環境が�Kい中、�Mち組になれる秘�Sは何か。 [→��きを読む]
東�B工業�j(lu┛)学は、AI（人工��(m┬ng)�Α砲妨�いたスーパーコンピュータTSUBAME3.0を開発した。東工�j(lu┛)のTSUBAMEは、消�J電��当たりの性�Δ�高いことをこれまで��長としてきたが、今�vのTSUBAME3.0も電��効率、冷却効率とも高く、しかもディープラーニングに向いたスパコンのアーキテクチャにしている。 [→��きを読む]
��3章の3.3では、これまで開発されたチップを、CNNとDNN/���T合層に分け分類している。それぞれのチップがどのような位��づけにあるのかも理解できるようにグラフ化している。��3章のこれまでの参考�@料をまとめている。（セミコンポータル��集室） [→��きを読む]
��3章3.2では、ニューロチップで�_要な2次元の入��データと、学�{の�_みに相当するフィルタを積和演�Qで、スキャンしていく基本演�Qについて述べている。積和演�Qを基本とするためGPUやCPU、DSPなどで演�Qできる。（セミコンポータル��集室） [→��きを読む]
��3章以�Tは、ニューラルアーキテクチャを半導��チップ�屬納存修靴拭▲縫紂璽蹈船奪廚砲弔い董�元STARC/東��に在籍し、現在���L(zh┌ng)�O�j(lu┛)学に����する��瀬啓��(hu━)が解説する。これからのAI（人工��(m┬ng)�Α砲鮑絞眠修垢訃}段の�kつが半導��チップであることから、今後きわめて�_要な解説�b文となる可��性がある。ただ、この寄�Mは長いため分割・掲載する。（セミコンポータル��集室）
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新�Qあけましておめでとうございます。 2017�Qの�Q頭の挨拶がIoT、AI（人工��(m┬ng)�Α砲鮨篆覆垢襯魯ぅ謄�企業から発表された。代表例としてソフトバンクグループ、KDDI、日本IBMを紹介しよう。��て��来の��業を��(d┛ng)みにして成長分野へ拡張していくことを�`指している。 [→��きを読む]
ソフトバンクがARMを�A収することが��まり、その狙いが単なるIoTデバイスだけではないことがARM Tech Symposia 2016 Japanで��らかになった。ソフトバンクグループ代表�D締役副社長の宮内謙��(hu━)とARMのExecutive VP兼Chief Commercial OfficerのRene Haas��(hu━)(図1左)、Systems and Software GroupのGMであるMonika Biddulph��(hu━)(図1��)の��つの基調講演によってはっきりした。 [→��きを読む]
ISSCC 2017の採�I�b文が��まった。今�Qのテーマは、「スマート社会に向けたインテリジェントなチップ」である。先端�\術は、パソコンからIoTやAI、5G通信へと向かっており、その流れはよりインテリジェントなシステムに向かっている。 [→��きを読む]
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