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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

SAIMEMORYは、同社の次世代メモリ技術「ZAM(Z-Angle Memory)」開発プロジェクトが新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)の「高メモリ密度・広帯域・低消費電力な革新的メモリの製造技術開発」に採択されたと発表した。また富士通、日本政策投資銀行、理研、ソフトバンクを引受先としてシリーズAラウンドの資金調達を実施したことも発表した。

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技術研究組合最先端半導体技術センター(LSTC)は2026年4月13日、新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)の「光電融合を加速する半導体パッケージング技術開発と先端後工程拠点形成」が採択されたと発表した。AI社会の発展によるデータ通信量と消費電力の増大の解決を目指す。

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GPUの利用でサーバの消費電力と発熱が急激に増大し、冷却がAIインフラの重要な要素として浮上しています。AIサーバの発熱と冷却の基本を整理した上で、水冷や液浸といった新しい冷却技術の動向や、冷却方式を選択する際のポイントなどを解説します。

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京セラは、「業界最高レベル」(同社)の低ノイズを実現した差動クロック用水晶発振器「Xシリーズ」を発表した。AIサーバなど高速データ通信用途の低ノイズ/低消費電力化に貢献する。同製品の特徴や京セラの水晶デバイスの強みについて、製品担当者に聞いた。

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ルネサス エレクトロニクスは、2026年2月に米国カリフォルニア州で開催された「International Solid-State Circuits Conference(ISSCC) 2026」にて、車載SoCに適用可能な高メモリ密度かつ低消費電力のTCAM(Ternary Content Addressable Memory)を発表した。同技術の詳細を開発担当者に聞いた。【修正あり】

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QualcommはMWC26にてAI対応を強化した最新チップセットやモデムなどの広範な技術展示を行った。ウェアラブル向けでは初となるEliteブランドを投入しオンデバイスAIと低消費電力の両立をアピールした。さらに衛星通信で100Mbpsを実現する新モデムや、AI搭載のヘッドセットなど次世代の活用例を示した。

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Micron Technologyは2026年3月、データセンター向けに256GB(ギガバイト)のLPDRAM SOCAMM2のサンプル出荷を開始した。1γ(ガンマ)世代のプロセスを適用した32Gb(ギガビット) LPDDR5Xダイを採用することで、容量が従来の1.3倍に増加した他、標準的なRDIMMに比べて消費電力と実装面積を3分の1に削減できる。

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ルネサス エレクトロニクス、3nm FinFETプロセスを用いたコンフィギュラブルなTCAM(Ternary Content Addressable Memory)技術を発表した。TCAMの高密度化と低消費電力化、機能安全の強化に貢献し、車載SoC(System on Chip)にも適用できる。ルネサスはこの成果を「International Solid-State Circuits Conference(ISSCC) 2026」で発表した。

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AIの世界的な普及を背景に、爆増するデータセンターの消費電力。これによって現在、2つの深刻な問題が引き起こされている。それは、電力が足りなくなっていることと、データセンター内での電力供給が困難になっていることだ。デルタ電子(Delta Electronics/以下、デルタ)とロームは、これらの問題を解決すべく協業体制を強化した。デルタのPower and System Business Groupの責任者を務めるAres Chen氏と、ロームでパワーデバイス事業担当の常務執行役員を務める伊野和英氏が、両社の目指す未来を議論した。

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STマイクロエレクトロニクス(以下、ST)は、車載用マイコンの新製品「Stellar P3E」を発表した。ST独自のNPUを搭載したもので、異常検知や仮想センサーなどの常時オンかつ低消費電力のAI機能を利用できる。機能の統合(X-in-1化)が進むECUにおいて、機能統合に伴って生じる可視化や診断の課題に対応する。

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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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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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