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Intelは、データセンターのメモリとストレージの階層構�]を見直すべき、新型メモリをサンプル出荷すると発表した。彼らは、CPUに最も�Zい層では��来のDRAM、次に3D-Xpointメモリを��いたOptaneパーシステントメモリ(図1)、その次に3D-Xpointメモリを��いたSSD、そして3D-NANDのSSDという構成を提案した。サンプル出荷を始めたばかりのパーシステントメモリは、最�j(lu┛)512Gバイトのメモリモジュール。 [→��きを読む]
Armは、IoTプラットフォームの「Arm Mbed Platform」を数�Q�iに発表したが、このほどその進化について��らかにした。すでに30万人の開発�vコミュニティと80社以�屬離僉璽肇福軸覿箸魴eち、このほどIBMやGMOグローバルサインとも提携、IBMのWatson IoT Platformでもデバイス管理ができるようにし、GMOがMbed Cloudを�W(w┌ng)��できるように認証した。 [→��きを読む]
組み込みソフトウエア�j(lu┛)�}のWind RiverのマルチコアSoC向けのリアルタイムOS（RTOS）であるVxWorks 653 4.0マルチコア版では、仮�[化構成を採ることができるが、その�W��性(safety)とセキュリティについて、来日した同社ビジネス開発ディレクターのAlex Wilson��(hu━)(図1)が解説した。 [→��きを読む]
��(sh━)National Instrumentsが見たこれからの�\術トレンドを��(j┤)した「NI Trend Watch 2018」が10月下旬に開かれたNIDays 2018で発表された（図1）。�j(lu┛)きなトレンドは5つある。次世代通信5G、IoT、半導��、クルマのEV化、機械学�{（AI）である。イノベーションを��こすカギはやはり半導��にあるため、ムーアの法�Г寮茲砲△襪發里魑��bした。 [→��きを読む]
FPGAメーカーのXilinxがハードウエアからソフトウエアメーカーへと脱皮を進めている。これはFPGAのカスタマもハードウエアメーカーだけではなくソフトウエアメーカーにも広がってきたからだという。ITのトレンドの�kつ、クラウドへの進�tがF(xi┐n)PGAにも�j(lu┛)きな影�xを及ぼすようになってきたことと関係する。 [→��きを読む]
��5世代の携帯電�B通信?d─ng)?sh┫)式、いわゆる5Gの実�xをこのほどソフトバンクが�o開した。5Gの周�S数帯がまだ��まっておらず、3.7/4.7GHz帯、28GHz帯、さらにミリ�Sの60〜70GHz帯などが�t��に�屬�っている。これらの周�S数帯を使った実�xをNTTドコモなどが先�~けて行ってきたが、ソフトバンクも負けずに128本MIMO�\術をすでにLTEに�Dり入れた。 [→��きを読む]
Bluetoothデバイスを数�h��もつなげられる新��格Bluetooth Meshは、2017�Q7月にその仕様が�o開され、相互運��性（インターオペラビリティ）のテストが完了した。このほど、Bluetooth SIGのマーケティング担当VPのKen Kolderup��(hu━)が来日、デモ企業と共にBluetooth MeshをIoTに�~��なネットワークであると��(d┛ng)調した。 [→��きを読む]
IoTは、単なるセンサ端��だけの�x場ではない。センサからのデータをクラウドで収集・管理・分析して端��を設��した顧客へフィードバックすることで初めて価値を�擇燹�データ処理・見える化を�pけ�eつソフトウエアプラットフォームは�L(f┘ng)かせない。Intelの�k�靆腓箸覆辰�Wind Riverは、データ解析ソフトAXON PredictをRTOSのVxWorksに組み込んだ����を発売した。 [→��きを読む]
Intelの1�靆腓箸覆辰�Wind Riverは、コネクテッドカーに��要なソフトウエア開発のためのソフトウエアプラットフォーム����を3�|類リリースした(図1)。ADASと�O��運転��のHelix Driveと、インフォテインメント向けのHelix Cockpit、そして無線通信でソフトウエアを��(g┛u)新するためのHelix CarSyncである。 [→��きを読む]
日本IBMは、IBM Watson Summit 2017を都内で開��(h┐o)、AIとクラウドが今後ますます�Tびつきを��(d┛ng)め、それらを�W(w┌ng)��することで業��改革をさらに進められることを��(j┤)した。これまでIBMは人工��(m┬ng)�Α�AI）とは言わずコグニティブコンピューティングと�}んでいたが、このSummitではAIやマシンラーニングとの違いを��確に��(j┤)した。 [→��きを読む]
