» 寄�M » 寄�M（半導��応��）
連載��4�vは、DC5G会議レポートの最後のパートである。ここでは、セキュリティについて議�bしている。セキュリティに関しては�c間企業（T-Mobile）と国家�W��（US Air-Force）に携わる人間とでは違いは�jきい。脅威の源を���E扱いするか否かという違いであるが、いずれもセキュリティを確実にすべきという考えに違いはない。（セミコンポータル��集室） [→��きを読む]
この連載の(1)と(2)から5Gと光ファイバの敷設��画が�盜颪膿覆瓩蕕譴討い詬融劼鬟譽檗璽箸靴�。ここでは5G向けのスモールセル、そしてこれらの応����例となりうる交通信�･灰鵐肇蹇璽襪鬚呂犬瓩箸垢襯好沺璽肇轡謄�の発表についてレポートしている。（セミコンポータル��集室） [→��きを読む]
連載��2�v~4�vは、2020�Q以�Tに�盜颪破楹陛�に始まる5Gについて議�bするDC5Gという会議に出席した�i川耕司��が記�{したレポートである。出席した日本人は他にはほとんどいない。ワシントンにおいて�盜颪�5Gをどのように見ているのかを�瑤襪海箸里任�る珍しい機会となる��（セミコンポータル��集室） [→��きを読む]
デジタルトランスフォーメーション（DX）が国内外で�|ばれている。IoTを�~使して業��改��や�攵掚向��、働き�飢�革などを進める�}段として期待が�jきいからだ。この�jきなテーマを�盜颪呂匹�進めているか、�盜餾濬擦�AEC/APC Symposium Japanの�i川耕司��がその�k端をレポートしている。長�jなため連載形式で寄�Mしていただく。その��1�vは5Gを巡る�盜颪林X況である。日本の5Gは、�毬f中と比べ��れている、という�mを聞くが、誤りである。日本は、ガラパゴス化と言われた3Gでの失�`を�cけるため、世�cと歩調を合わせて進めている。�盜颪任�5Gの最新�X況を�i川��がレポートする。(セミコンポータル��集室) [→��きを読む]
いよいよ最終章の最後にやってきた。ここでは、今後の動向を中心に紹介する。GoogleやIntelがこれからどの�妓�に向かうのか、どのようなアルゴリズムが出てくるか、さらには半導��IC化する場合の消�J電��はどうなるか、などこれまでのデータを元にこれからの�妓�を議�bする。（セミコンポータル��集室） [→��きを読む]
ここでは、GoogLeNetやResNetの良い点を�Dり込んだ、Squeeze Netと�}ぶシンプルなモデルについて検討している。その圧縮�\術に適��した�T果も紹介している��（セミコンポータル��集室） [→��きを読む]
このシリーズ最後の��5章は、動向を今後について述べている。��に、IBMが開発したTrueNorthニューロモルフィックチップについて、��にディープラーニングという�菘世�ら見た�v路構成や��長などについて解説している��（セミコンポータル��集室） [→��きを読む]
ニューロチップの代表例として、（4-3）では圧縮�\術を��いたチップの開発例として、Googleが開発したニューロチップTPU（Tensor Processing Unit）、およびStanford�j学を中心に研�|されている圧縮�\術Deep Compressionを紹介する。圧縮は、量子化ビット数を32ビットなどから16ビットあるは8ビットに削��する�\術で、ニューロチップの電��効率を�屬欧襪發�。少々長いが、チップ化には��要な�\術である��（セミコンポータル��集室） [→��きを読む]
ニューロチップの代表例として、（4-2）ではDNN（ディープニューラルネットワーク）の開発2例を紹介する。中国科学院のDaDianNaoチップと、�f国KAISTのDL/DI（Deep Learning/Deep Inference）チップを紹介している��（セミコンポータル��集室） [→��きを読む]
��4章では、ニューロチップの代表的なものを9つ紹介している。��4章の1ではCNN、��4章の2ではDNN、そして��4章の3では圧縮を��いたチップについて、それぞれの��徴や機�Δ砲弔い童掬贄�の��瀬啓��が解説している。（セミコンポータル��集室） [→��きを読む]
