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「消費電力」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

最新記事一覧

米Ambiq Microは、エッジAIデバイスに向け、ニューラルプロセッシングユニット(NPU)搭載の超低消費電力SoC(System on Chip)「Atomiq」を開発した。独自の「SPOT(スポット:サブスレッショルド電力最適化技術)」を活用し、エッジAIデバイスにおいて高い演算性能と低消費電力の両立を実現している。

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キオクシアは、高密度/低消費電力の3次元(3D)DRAMの実用化に向けた基盤技術として、高積層可能な酸化物半導体(InGaZnO)チャネルトランジスタを発表した。これによってAIサーバやIoT製品など幅広い用途で低消費電力化が実現する可能性がある。

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名古屋大学は東京科学大学や南洋理工大学と共同で、人工反強磁性体と圧電体を組み合わせれば、電界のみで層間反強磁性結合を制御できることを実証した。非磁性体の膜厚を変えれば、層間磁気結合の電界変調効率を制御可能なことも明らかにした。消費電力が極めて少ないスピントロニクスデバイスへの応用が期待できるという。

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東京科学大学らの研究グループは、ペロブスカイト型酸化物鉄酸ビスマスのビスマス(Bi)と鉄(Fe)を異種元素に置換することで、「強磁性」と「強誘電性」を併せ持ちながら、温度上昇で収縮する「負の熱膨張」を示す材料を開発した。消費電力が小さく高速アクセスが可能な磁気メモリの開発につながるとみている。

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UBEマシナリーは、型締力5500トンの超大型電動射出成形機「5500emIII」を発売した。2プラテン式電動射出成形機「emIII」シリーズの新製品で、消費電力を20%以上低減した他、水溶性塗料の採用により環境負荷を低減している。

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大阪大学は、小型エッジデバイスに搭載し、その内部でリアルタイム学習と予測機能を実現できる「エッジデバイスAI」を開発した。最新の深層学習による予測手法と比べ、最大で10万倍も高速化でき、精度は60%も向上させた。消費電力は1.69W以下である。

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物質・材料研究機構(NIMS)は、イオンの振る舞いを利用して情報処理を行うAIデバイス「物理リザバー素子」を、東京理科大学や神戸大学と共同で開発した。従来の深層学習に比べ、同等の計算性能を実現しつつ、計算負荷を約100分の1に減らした。消費電力が極めて小さいエッジAIデバイスの実現を目指す。

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生成AIの進化により、さまざまな国でデータセンターの建設ラッシュが起きている。低消費電力で高速大容量のデータ伝送が行える光通信技術の重要材料であるインジウムリン(InP)基板の需要が急増している。これを受け、JX金属は、InP基板の生産拠点である磯原工場で、立て続けの設備投資を決定した。

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組み込み機器上でAI処理を行う「エッジAI」のトレンドが加速している。消費電力やコストを抑えられ、リアルタイム性とセキュリティが向上するという利点があるが、AIモデルの開発やそのためのデータ収集など組み込みエンジニアにとってハードルが高い部分もある。STマイクロエレクトロニクスは、AIモデル開発を自動化するツールやマイコン、センサーなど幅広い製品群を有し、AIの専門知識を有するチームがエッジAIの開発をサポートしている。

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リコーPFUコンピューティングが小型組み込みコンピュータの新製品「RICOH iC11000」を発売した。「Intel Atom x7000E/x7000RE」(開発コード:Amston Lake)を搭載しており、最大8コアによる高い処理性能を発揮する一方で、低消費電力とファンレス動作も実現した。

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トレックス・セミコンダクターと日本ガイシは、低消費電力ICと次世代二次電池「EnerCera」を組み合わせたソリューションにより、環境発電を活用したメンテナンスフリーのIoT実現を目指す。2025年には太陽電池搭載の新デモ機を共同開発。名古屋市に常設ラボも開設し、普及加速と業界横断の連携強化を図る。トレックス・セミコンダクター 取締役 執行役員 営業・マーケティング本部本部長 山本智晴氏と日本ガイシ 執行役員 NV推進本部 DS事業開発 大和田巌氏に聞いた。

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