最新記事一覧
世界最大のハイパースケーラーであるAWSは、AIアクセラレーターを大規模に販売することで、半導体市場の好機を捉えようとしているのだろうか。
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NVIDIAは、最大1PFLOPSのAI演算性能を備えるSoC（System on Chip）「RTX Spark」を発表した。Windows PC上でパーソナルAIエージェントを実行でき、生成AIや3Dレンダリング、ゲーム用途を高速化する。
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AMDは2026年6月、予測型メモリ技術に特化したスタートアップのMEXTの買収を発表した。同技術はNANDフラッシュメモリをDRAMのように動作させ、性能を犠牲にせずにコストを削減し、利用可能な容量を拡大するものだ。
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日本政府が戦略的強化分野に掲げる「フィジカルAI」――その社会実装の最前線の一つが自動運転システムだ。熾烈な開発競争が繰り広げられている中、生成AIの進化は各社の競争にどのような変化をもたらしているのか。Tesla、Waymo、NVIDIAの最新動向を整理する。
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2026年6月2〜5日に台湾・台北で開催された「COMPUTEX TAIPEI 2026」は、半導体産業／サプライチェーンにおける台湾の強さを証明した見本市となった。そして、同イベントで最大のスターだったのは、言うまでもなくNVIDIA CEOであるJensen Huang氏だった。
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2026年6月に台北で開催された「COMPUTEX TAIPEI 2026」は、「AI Together」を掲げ、来場者11万人超という過去最大規模で閉幕した。2026年のトレンドを決定づけたのは、NVIDIAが13年ぶりに投入するWindows向けSoC「RTX Spark」の存在だ。本記事では、クラウドに頼らず手元で「Agent AI」を動かすという新たな潮流と、それに伴って将来のPCやモバイル端末に立ちはだかるであろう「電力と冷却」の壁についてまとめた。
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NVIDIAとSK hynixは、複数年にわたる技術パートナーシップ契約を結んだ。NVIDIAのAIインフラロードマップに沿って、AIファクトリーに向けた次世代メモリを共同開発していく。
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時価総額3兆ドル超、営業利益率70%超。米NVIDIAは、いかにしてこの驚異的な数字を実現したのか。その答えは、CEOであるジェンセン・フアン（Jensen Huang）氏が一貫して実践してきたシンプルな経営哲学の中にある。
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WWDC 2026が迫る中、AppleでApple Silicon（自社設計半導体）担当のシニアプロダクトマネージャーを務めるダグ・ブルックス氏に話を聞く機会を得た。
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MicrosoftとNVIDIAが最大1ペタフロップスのAI性能を持つ「NVIDIA RTX Spark」搭載の次世代PCを発表した。Windowsの大幅な最適化に加え、ローカルAIエージェント基盤やアプリ、ゲームのエコシステム拡大を狙う。
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Microsoftは「Build 2026」で、AI特化型デスクトップPC「Surface RTX Spark Dev Box」を発表した。NVIDIAの「RTX Spark」を搭載し、最大1ペタフロップスの演算性能と128GBのメモリにより、1200億パラメータ超のモデルのローカル推論や学習を可能にする。各種開発ツールもプリインストールされる。
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MediaTek（メディアテック）は、「COMPUTEX TAIPEI 2026」において、NVIDIAが発表したAIスーパーチップ「NVIDIA RTX Spark」と、同チップを搭載する各社のWindowsノートPCを披露した。
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NVIDIAがWindows PCへの搭載を想定したプロセッサ（SoC）を、約13年ぶりにリリースする。AI全盛の時代において、AIを含むあらゆる処理が高速に行えることを前提にした設計としたことが特徴だ。
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Microsoftは、新ノートPC「Surface Laptop Ultra」を発表した。NVIDIAと共同設計したSoC「RTX Spark」を搭載する初のSurfaceで、1ペタフロップスのAI演算性能を誇る。最大128GBのユニファイドメモリを備え、1200億パラメータのモデルをローカルで実行可能だ。2026年秋に発売予定。
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米NVIDIAは6月1日、台湾で開催中の「GTC Taipei 2026」の基調講演で、PC向けの新チップ「NVIDIA RTX Spark」を発表した。
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テクマトリックスは、C／C++言語対応テストツールの最新版「C／C++test 2025.2」の販売を開始した。MCPサーバを搭載し、AIとの連携が強化された他、最新のコーディング標準「MISRA C:2025」に完全対応する。
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2026年6月開催の「COMPUTEX TAIPEI 2026」に向け、NVIDIAとMicrosoftがSNS上で意味深なメッセージを発信し、注目を集めている。ハイエンドからローエンドまで全方位で拡充が進む「Windows on Arm」エコシステムの最前線を読み解く。
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NVIDIAからミニスパコン「NVIDIA DGX Spark Founders Edition」を借りて約1カ月ほど使ってみた。すると、使ってみないと分からないことがいろいろあることに気が付いた。この記事でまとめてみたい。
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NVIDIAの年次カンファレンス「GTC 2026」では、推論需要の爆発的な増加や、同社が急拡大させているオープン化の取り組みに注目が集まった。このGTC 2026の発表内容から企業のAI活用がどうあるべきかを深掘りする。
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AMDが、同社の主要拠点の1つであるシンガポールにおいて報道関係者向けイベントを開催した。この記事では、GPUアクセラレーター「Instinct」シリーズと、同シリーズを含むAMD製プロセッサを機軸とするAIエコシステム「ROCm」に関する説明会の模様をお伝えする。
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1.46kgの軽量ボディーに、Ryzen AI 9 465とRTX 5060を搭載したゲーミングノートPC「TUF Gaming A14 (2026)」を徹底する。
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NVIDIAはAIファクトリー向け推論オープンソースソフトウェア「NVIDIA Dynamo 1.0」の一般提供を開始した。
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データセンター向けGPUにおいてNVIDIAが強みを持つ理由は、GPUの性能の高さのみでなく、むしろ「CUDA」にある。そこに挑むのがAMDだ。AMDはソフトウェアスタック「ROCm」について、どのような戦略を持っているのか。
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NVIDIAが3回目のコンシューマー向けイベントを開催した。この記事では、冒頭で行われたNVIDIAの“中の人”によるプレゼンテーションを中心にお伝えする。
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Armの最新動向について報告する本連載。今回は、2026年3月にArmが発表した、同社が初めてCPUチップそのものを製造／販売する「AGI CPU」を解説するとともに、顧客やパートナーにどのような影響を与えるのかを考察する。
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NVIDIAが、高性能グラフィックスカード「NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell」のサーバ／データセンター向け製品を発表した。パッシブ冷却を前提にファンレス設計とすることで、シングルスロット厚を実現したことが特徴だ。
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GPUはもともとグラフィックス処理専用で開発されたわけだが、AI処理のためのプロセッサへと進化する転記は2010年代初頭に訪れた。機械学習の急速な進展がGPUの可能性を引き出し、その役割を拡大させたその転換点と背景を振り返る。
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Intelが、米SambaNova Systemsとの提携を発表した。買収から一転、出資／提携へと転換したこの取引は、両社にとって幸運だったのではないか。今回の提携の行く末を考えてみたい。
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クラウドAIの制約を打破する「ローカルLLM」。自作PCからM4 Max搭載Mac Studioへ環境を刷新した筆者が、応答速度や驚異の低消費電力を徹底検証する。
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Sysdigは、LLMを活用してAWS環境への侵入を自動化する攻撃を観測した。攻撃者は約8分で管理者権限を奪取し、19個のAWSプリンシパルを横断的に侵害した。
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苦境に陥ったIntel。2024年には株価下落とダウ平均からの除外に直面したが、2025年にCEOに就任したタン氏が再建を進めている。Intelは本当に復活するのか。その根拠は？
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ゲーミングノートPCといえば派手な装飾を思い浮かべる人も多いかもしれないが、近年はオフィスやカフェなど日常の風景に溶け込む「ステルス」なデザインがトレンドになりつつある。マウスコンピューターの新モデル「G TUNE P5（レッド）」をチェックした。
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マクニカはオンラインでセミナーを開催し、エッジAIの現場実装におけるKPIや評価プロセスの進め方とSiMa.aiの製品を活用した実装評価結果について説明した。本稿では、セミナーに登壇した富士ソフト 技術管理統括部 先端技術支援部 AIソリューション室 室長の福永弘毅氏による講演内容の一部を紹介する。
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ダッソー・システムズは年次イベント「3DEXPERIENCE World 2026」において、NVIDIAとの戦略的パートナーシップを締結したことを発表。同イベントの中で、ダッソー・システムズ CEOのパスカル・ダロズ氏と、NVIDIA 創業者 兼 CEOのジェンスン・フアン氏が対談形式で協業の背景や狙いについて語った。
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生成AI普及の起爆剤となる手のひらサイズのAIスパコン「NVIDIA DGX Spark(TM)」が登場した。最大2000億パラメーターのLLMを扱える高い性能が特徴だ。ビジネスの価値向上や製造現場の課題解決を目的とした生成AIアプリケーションのプロトタイピングやPoCに最適である。
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いまやGPUは、AIや科学計算にも欠かせない計算資源へと進化を遂げた。もともと画像処理用として生まれたGPUが、なぜAI分野をはじめとした汎用的な分野で使われるようになったのか。その進化の過程を振り返る。
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2025年12月、GroqとNVIDIAが非独占的なテクノロジーライセンスの契約を結んだというニュースが発表された。これはNVIDIAによる、事実上のGroqの買収である。NVIDIAの狙いは何なのか。「CUDA」の課題や、新アーキテクチャ「CUDA Tile」の解説を交えて考えてみたい。
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2025年後半から日本国内でもバズワードとして取り上げられてきた「フィジカルAI」。その主戦場は日本が得意とする自動車とロボットであり、2026年はこのフィジカルAIが本格的なトレンドとして定着していく年になるだろう。「CES 2026」でもフィジカルAIに向けた新製品の発表が相次いだ。
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2025年11月、Windowsが誕生から40年を迎えた。この年は、Windowsを含めてPC業界を取り巻く環境は“激動”した。振り返ってみたい。
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AI技術の進化をけん引するNVIDIAが、半導体技術の進化にも大きな影響を与えようとしている。同社のティム・コスタ氏によれば、AIエージェントとフィジカルAIに加えて、これらに次ぐ第3のAIともいえる「AIフィジックス」が重要な役割を果たすという。
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AI（人工知能）の電力消費は爆発的に増大している。打倒NVIDIAを掲げるGoogleの切り札「TPU」は、実はシストリックアレイやデータフローといった「古代技術」の復活によって支えられていた。最先端のAI競争でなぜレガシー技術がよみがえるのか。GoogleのTPUが採用するこれらの技術について見ていく。
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Qt Groupは、NVIDIAの「CUDA C++ガイドライン」準拠を自動で確認できる新機能を静的解析ツール「Axivion 7.11」に追加した。GPUやAIを利用する産業向けアプリの開発において、安全性と信頼性の確保を支援する。
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AIで使われる高性能コンピュータチップ市場を独占しているNVIDIA。最近は、AIの各方面でライバルが登場し、NVIDIAの地位に迫ろうとしている。
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今回はGPUの構造と歴史、CPUとの違いに関して説明します。
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NVIDIAがSynopsysに2億米ドルを投資すると発表した。半導体設計やシミュレーション、検証の高速化や高精度化、低コスト化を加速させるという。両社の協業はEDAツールに何をもたらすのだろうか。
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NVIDIAは、EDA大手のSynopsysと戦略的パートナーシップを拡大し、20億ドル出資すると発表した。CUDA-XやAI技術を統合し、半導体設計・検証、シミュレーションワークフローの高速化とコスト削減を図る。また、エージェント型AIを組み込み、Omniverseによるデジタルツイン環境の構築など、幅広い産業での活用を目指す。
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SnowflakeはNVIDIAとの協業を拡大し、自社のAI Data CloudにGPU処理をネイティブ統合した。CUDA-X系ライブラリを実装し、既存のPythonワークフローでGPUアクセラレーションを活用できる環境を提供する。
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「EE Times Japan」に掲載した主要な記事を、読みやすいPDF形式の電子ブックレットに再編集した「エンジニア電子ブックレット」。今回は、半導体企業に加えてビッグテックも参入して競争が活発化しているAI半導体開発やM&Aについての記事をまとめた。
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Intelが2025年末に一部を出荷する予定の「Core Ultraプロセッサ（シリーズ3）」（開発コード名：Panther Lake）は、「Xe3 GPU」なる新しいGPUコアを搭載する。この記事では、Xe3 GPUの概要をお伝えする。
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