Nvidiaのハッキングは「国家災害」
ワシントンD.C.の研究グループによると、世界最大のGPUメーカーであるNvidiaに対する継続的なランサムウェア攻撃は、同社の中国での競争を助けている可能性があるとのこと。
先週、Nvidiaはハッカー集団に専有情報を奪われた。「Lapsus$」と呼ばれるランサムウェア集団は、Nvidiaのパスワード、回路図、ドライバ、ファームウェアを流出させ、報道によると、要求を満たさない限り、さらに情報を公開すると脅している。ArsTechnicaによると、これらの要求には、同社のゲーミングカードの暗号通貨マイニングリミッターの解除やGPUドライバーのオープンソース化などが含まれているという。
Nvidiaは、2022年2月23日にサイバー攻撃を知ったとしている。Nvidiaの広報担当者はEE Timesへの電子メールでの回答で、「事件を発見した直後、我々はネットワークをさらに強化し、サイバーセキュリティインシデント対応の専門家を従事させ、法執行機関に通知した」と述べている。
「Nvidiaの環境にランサムウェアが展開された証拠も、これがロシアとウクライナの紛争に関連しているという証拠もない」とし、「脅威の主体は、私たちのシステムから従業員の認証情報といくつかのNvidiaの独自情報を取り出し、それをオンラインで流出させ始めている」と述べた。
Nvidiaは情報の分析に取り組んでおり、この事件の結果、同社のビジネスや顧客へのサービス提供能力に支障が出ることは予想していないという。
Graphic processing units（GPU）は、Nvidiaをトップに押し上げる原動力となった。カンパニーズマーケットキャップのウェブサイトによると、同社の時価総額は現在約5,500億ドルで、この指標では世界で9番目に価値の高い企業となり、NvidiaのGPUは、ロボットや自動運転車、その他多くのアプリケーションで使用されるAIシステムの原動力となっている。
Center for Security and Emerging Technology（CSET）が発表したレポートによると、今回のハッキングにより、中国のAIとGPUのライバルがNvidiaに追いつく可能性があるとのこと。

「ハッカーがアクセスしたと思われるこれらのツールは、中国のAIやGPU企業が米国の競合他社に追いつき、独自の最先端チップを設計するのに役立つだろう」と、CSETは今日のレポートで述べている。
このハッキングは、貴重な知的財産と、同社がその作成に使用する独自のツールを所有するチップ設計者であるNvidiaにとって、大きな問題となる可能性があるという。
また、地政学的な情報コンサルタントであるStratforによれば、欧米のハイテク企業に対するサイバー攻撃は今後も増える可能性があるという。
Stratforのアナリスト、Matthew Bey氏は、「問題は、攻撃が成功する確率を下げ、攻撃が発生した場合の影響を抑え、攻撃が発生した場合に回復するための回復力および対応策を講じることだ」と述べた。　Lapsus$は、ブラジルまたは他の南米諸国を拠点に活動していると考えられている。それらの企業にとってIPが重要であることから、知名度の高いテクノロジー企業や半導体企業をターゲットにしている可能性があり、貴重なIPのソースコード流出の脅威によって、企業が身代金を支払わざるを得なくなることを期待しているのだという。
独立系アナリストのDylan Patel氏によれば、今回のハッキングは米国にとって「国難」であるという。
世界の半導体サプライチェーンの企業がランサムウェア攻撃に巻き込まれるのは、今回が初めてではない。2018年のサイバー事件が台湾の半導体業界を襲った後、世界のチップとサイバーセキュリティのコミュニティは、新しい製造基準を強化するために、より緊密に協力するようになった。
Lapsus$と名乗るグループは、この攻撃に関する情報をTwitterに投稿している。
CSETによると、Lapsus$グループはSamsungの専有情報を盗み出し、身代金を要求したようだ。報道によると、このハッカー集団は3月7日にSamsungのデータを盗んだという。

信頼できるトレーサビリティとブロックチェーンで未来を守る
私たちの世界は、F-35戦闘機や携帯電話、医療機器、スマートビルなど、あらゆるものを動かす半導体の上に成り立っている。しかし、半導体は信頼の上に成り立っており、私たちのプライバシーとセキュリティを守るデータとデバイスを信頼できることほど重要なことはない。
しかし、残念ながら私たちの世界は今、信頼の喪失に苦しんでいる。偽造、バックドア、悪意のあるコード、サイバー攻撃は、電子機器やスマート製品のサプライチェーンに対する社会の信頼を揺るがせている。また、COVID-19の流行時に発生したチップ不足は、米国のグローバルサプライチェーンへの依存のもろさを露呈し、国家安全保障への懸念さえ生じさせた。その結果、いくつかの重大な要因が明るみに出た。

・ 電子機器製造のサービスラインに届く部品の約 10%は、偽造品、再生品、破損品など、危険なものである。
・ グローバルセミコンダクターアライアンスとアクセンチュアの調査によると、今日の複雑なグローバルサプライチェーンでは、1つの半導体チップの部品が設置できるようになるまでに25,000マイルを移動し、多数の専門業者の手に渡ることがある。
・ データおよびデバイスは非常に複雑であり、監査証跡は困難な作業となっている。

信頼は私たち全員にとって非常に重要であるため、業界、企業、政府は信頼を回復する方法を見つけなければならない。これ以上に重要なことがあるだろうか？― それが、トレーサビリティである。

トレーサビリティはどのように機能するのでしょうか？：
信頼を回復するためには、ゼロ・トラストを実践することが重要である。これは矛盾しているように聞こえるかもしれないが、実はそうではない。ゼロトラストを実践することで、常に真実を確認することが必要になり、そして、真実を確認するためにはトレーサビリティが必要となってくる。
トレーサビリティとは、デバイスの現在の状態をその起源までさかのぼり、監査証跡や系図を提供する能力である。デバイスの履歴が元をたどれば、そのライフサイクルに関する極めて重要な情報を得ることができる。

・ OEMにデバイスを供給したのは誰なのか？
・ デバイスは設計通りの仕様で作られているか？
・ そのデバイスは本物か、それとも改ざんされたものか？
・ データが改ざんされている場合、誰が、なぜ、それをしたのか？

追跡の結果、デバイスが仕様通りに作られていない、あるいは意図したとおりに動作しないことが判明した場合、顧客はその真実を知る必要がある。デバイスが改ざんされていたり、偽造品であることが判明した場合、それらのデバイスが多くの重要なアプリケーションに使用されている場合、非常に深刻な問題を引き起こす可能性がある。
また、医療、航空宇宙、自動車などのアプリケーションの場合、デバイスの不具合は壊滅的な結果をもたらす可能性がある。そのため、トレーサビリティは、製品の全ライフサイクルにわたってデバイスとデータの真正性を検証できる安全なソフトウェア・システムによって実施されなければならない。トレーサビリティによってデータが検証されて初めて、そのデータを信頼することができるのである。

信頼できるトレーサビリティとは？：
トレーサビリティとは、簡単に言えば監査証跡や家系図のようなものである。しかし、信頼できるトレーサビリティとは、データの出所を示す監査証跡であり、その信頼性を真に信頼できるレベルまで引き上げる。私たちの目標は、常に一貫して信頼できるトレーサビリティを実現することである。
国家安全保障を考慮した場合、デバイスの真正性を測定可能な形で検証することが非常に重要であることは、国防総省 (DoD) における政策の進化を見れば明らかであり、国家安全保障に用いられる技術において半導体のトレーサビリティの必要性が優先されるようになったのである。そのため、2021年度国防権限法9905条では、測定可能に安全な半導体および測定可能に安全な半導体サプライチェーンの開発および採用を支援するための資金が提供されている。その結果、今後DoDとビジネスを行う半導体企業は、測定可能なトレーサビリティを非常に真剣に考慮する必要がある。
食品・飲料業界では、サプライチェーンを保護するために、農場から食卓までの食材に信頼できるトレーサビリティを提供することが大きく進展している。革新的なブロックチェーン技術の開発により、業界は汚染によるリコールや偽造などの課題に取り組むだけでなく、新しい消費者トレンドにも対応できるようになった。以前は、データの収集とブロックチェーンへの転送は技術的に困難な課題だった。しかし、インターネットアクセスの普及、クラウドコンピューティング、IoT（Internet of Things）のコスト低減により、必要なデータを効果的に生成、管理、通信、検証することが可能となった。

信頼回復にはグローバルビレッジが必要：
最終的に信頼を回復するためには、業界、企業、政府機関、標準化団体などのステークホルダーの総力を結集することが必要である。しかし、信頼を回復するためには、部品、IP（知的財産）、チップの系譜を完全に追跡し、設計通りの製品仕様と製造時の現実が一致していることを検証することが必要である。

電池の自己放電
IoTデバイスのバッテリー容量を決定する際、設計者が行う多くの計算の1つに、様々なモードでのバッテリーへの電流供給がある。この指標は、電池が一次電池（非充電式）であるか、二次電池（充電式）であるかに関わらず、デバイスに適用される。
そのデータを使ってシステムの電池寿命を決めるのは簡単な計算のように思えるが、そうでないこともよくある。その理由の一つは、負荷の変動にある。昔、ほとんどの製品で「オフ」が「オフ」を意味した時代には、機械的なスイッチによってバッテリーから負荷への電流が遮断されており、製品のオフ時には負荷によるバッテリーへの消耗はなかった。
その代わり、静止モード、スリープモード、ハイバネートモード、スタンバイモード、シャットダウンモードなど、さまざまな「オフのような」状態での電流ドレインを区別して数値化する必要があり、これらを定義するだけでも混乱することがある。一般に、静止電流は、ソースが負荷を駆動していない回路のクワイエット・モードで決定される。シャットダウン電流とは異なり、スリープ状態にあるデバイスを指す。静止電流では、システムはアイドル状態だが、いつでも起きて何らかのアクションを起こせる状態であり、一般にユーザーが望む状態である。設計者は通常、軽負荷時の電源の損失を評価するために静止電流を使用し、デバイスの電源がオフでバッテリーがレギュレーターに接続されている場合のバッテリー寿命を計算するためにシャットダウン電流を使用する。

自己放電について：

これらの数値と、想定されるデバイスの使用サイクルが決まれば、必要な電池容量が算出されるように思われるが、そうではない。負荷がかかっていない状態でも発生する「自己放電」だ。電池の使い方に慣れていない人は無視しがちだが、低消費電力のIoT用途では、実際の負荷による消耗と同じくらい電池の寿命を縮める可能性がある。
自己放電は、製造上の欠陥によるものではなく、電池固有の避けられない特性であるが、製造方法の不備や不適切な取り扱いが問題を大きくすることがある。電池の化学的性質、製造、品質、保管、温度、さらには充電状態など、さまざまな要素が複雑に絡み合っている。このような理由から、特定の電池化学について単一の数値を示すことは不可能である。
リチウム化学電池の場合、この自己放電は1ヶ月あたり1％のオーダーである。この数値は、電池メーカーや電池の種類、また同じメーカーの同じような電池でも大きく異なるため、”他には “という表現が適切である。インターネットで検索すると、同じ公称値の電池でもさまざまな数値があることがわかる。
自己放電を正確に測定するのは簡単ではない。しかし、非常に重要な電池の仕様であるため、DIYのアレンジや、それを行う高度な計測器パッケージがある。

問題は、自己放電が、時間の経過とともに複利で増えていく貯蓄の利息に似ているが、その方向が逆であることだ。1％ポイント、あるいは端数ポイントの差は、最初は大したことがないように思えるかもしれないが、累積的な効果は大きい。 例えば、ボビン型LiSOCl2電池の高級品は、年間の自己放電率が0.7％と低いため、40年後も元の容量の70％以上を維持することが可能である。一方、同じ化学物質を使用した低品質のセルは、自己放電率が最大で年間3％で、10年以内に容量の30％が失われる可能性がある。一部のセルは、最適な条件下でも公称自己放電率がさらに高くなる。
超低消費電力のIoT機器では、さまざまな「オフ」モードであっても、電池容量の自己放電による損失は、負荷の消耗による損失と同等かそれ以上になる可能性があります。これは、バッテリー容量と駆動時間に関する「裏計算」を行う際に見落としがちな厳しい現実である。

AMD-Xilinx が初の Versal PCIe アクセラレータ カードを発表
AMD が FPGA メーカーのXilinx買収完了を発表した直後、サンノゼ南部のユニオン通りにあるXilinxキャンパスの入口看板に新オーナーの社名とロゴが表示された。それから1週間、AMD-XilinxはVersal ACAP (adaptive compute acceleration platform) AI Core Seriesのメンバーをベースにした最初のData Center Accelerator Cardを発表した。ACAPは、AMD-XilinxがFPGA技術に基づくSoCの最新ラインアップを示すために使用している名称である。
Xilinx VCK5000と名付けられたこの新しいカードは、サーバーやデータセンターで実行されている主要アプリケーションの性能を高めるために設計された、一般的なFPGAベースのPCIeアクセラレータカードのように見える。これらの主要アプリケーションには、AIやML（機械学習）アプリケーションのほか、ゲノム、創薬、データ分析、ビデオトランスコーディングなど、さまざまなタスクが含まれる。
過去数ヶ月間、同じXilinx VCK5000 ハードウェアを使用して、AMD-Xilinx はこのアクセラレータ カードの性能を 2.5 倍から 3 倍に向上させることができた。ResNet-50 v1.5。AMD-Xilinxは、Xilinx VCK5000の絶対的な性能はトップクラスではないものの、低消費電力と取得コストの低さを考慮すると、AMD-Xilinxのアクセラレーションカードは非常に優れているとして、これらの数値に注目した。
具体的には、MLアプリケーションに特有の「データバブル」を絞り出すFPGAベースの実装というアーキテクチャ上の優位性により、スループット効率でXilinx VCK5000がこれら2つのメリット数値でGPUを上回ることができるとAMD-Xilinxは主張する。
固定 GPU アーキテクチャは、固定サイズのデータチャンクを処理するように設計されているため、これらのチャンクのサイズが変化すると、GPU アーキテクチャはこの変化に対応することが困難になる。その結果、データバブルが発生し、GPUの演算素子で処理するデータが不足するため、計算効率が悪くなる。これに対して、AMD-Xilinx ACAP のプログラマブルロジックは再プログラム可能であるため、ハードウェアが計算に使用されるデータ形式により近くなるようにデバイスを再構成することができる。
しかし、実際のMLアプリケーションでは、MLモデルを実行してオブジェクトを識別することが、アプリケーションのすべてではない。
AI などのプロセッサの最適な指標やベンチマー クは、そのデバイスで実行される実際のアプリケーション やワークロードである。つまり、ResNet-50のような標準化されたベンチマークは、他のプロセッサの性能を相対的に知ることができるが、ターゲットアプリケーションをそのプロセッサで実行したときにのみ、確かなことがわかる。ベンダーは、性能の代用としてTOPSも使用しているが、プロセッサのピークTOPSの計算値は、実際のAIワークロードを実行したときに得られるTOPSと同じではないかもしれない。ユーザーによって、代替アクセラレータを比較するための指標は異なる。あるユーザーは、特定のワークロードの実行速度が最も速いものを好み、別のユーザーは、最高のパフォーマンス/ワットを好み、さらに別のユーザーは、最高のパフォーマンス/ドルを好むかもしれない。この3つすべてに秀でたAIアクセラレータはまだない。

チップ産業の再編は、ファブを増やすだけでは失敗する危険性
エレクトロニクス産業の頂点にある米国半導体生産の復活は、チップの組み立てやテストといった、基本的な国内企業のエコシステムの再構築なしには成功しそうにないと、業界の専門家は述べている。
米国の立法者たちは、国内半導体産業の復活を支援する520億ドルのインセンティブ・パッケージを承認する準備を進めているが、財政支援のほとんどが支援を必要としないチップメーカーに行き渡り、縮小している米国の組立・テスト部門は放置されるのではないかという懸念もある。
世界的な電子機器団体IPCのチーフ・テクノロジスト、Matt Kelly氏はEE Timesの取材に対し、「現在、インセンティブ・プログラムに関する議論が行われている。―業界を人為的に下支えし、インセンティブがなくなれば、ゲームプラン全体がなくなってしまうという懸念がある。残念ながら、それが少なくとも私の見地からみた現在の状況だ」と述べている。
米国の電子産業における最大のギャップの1つはIC基板で、自動車、IoT、5Gアプリケーション向けの小型フットプリント、低電力デバイスに使用されるプリント回路基板上のチップ密度を高めるものである。
Kelly氏は、「北米ではこれまでIC基板の生産は行われてきなかった」と付け加えた。

Mordor Intelligenceのレポートによると、IC基板市場は2020年に77億ドル、2027年には122億ドルに成長する見込みだという。 フットプリントの縮小、高性能、低消費電力の需要は、自動車、モバイル、IoTデバイスでチップ同士を接続したりチップとプリント回路基板を接続する材料に移行している。
基板メーカーは事実上すべてアジアにある。台湾のUnimicronやASEグループ、日本のイビデン、中国のSCCなどが代表的なサプライヤーである。Mordor Intelligenceのレポートによると、Unimicronは2022年まで先進的なフリップチップ基板の研究開発と生産能力拡張に7億ドル以上を投資しているとのこと。
Kelly 氏は、「IC 基板に関しては、我々はアジアに 20 年以上、おそらく 25 年遅れている」と述べている。
IC基板は力強い成長を遂げているが、ロジックと広帯域メモリ間の接続を改善するために複数の再配線層（RDL）を持つシリコンインターポーザーを使用する企業もあり、依然として技術的な問題に直面している。また、ファンアウトオンサブストレートとRDLを併用する企業もある。フリップチップ・ボール・グリッド・アレイ ラインを運営するASEのようなチップ組立会社は、基板だけでなく、RDL用のウェーハバンピングとファブのキャパシティも必要としている。しかし、ファンアウト・ウエハレベル・パッケージンググループは、RDLレベルまでのプロセスステップが少なくて済み、その結果、業界はファンアウト技術にシフトしているとのことである。
チップパッケージング技術を開発しているパデュー大学のCarol Handwerker教授によれば、米国が投資してエレクトロニクス産業のリーダーシップを維持する必要があるのは、技術開発の最前線であるという。

ノルウェーがBEV普及をリードしている理由
ノルウェーは、内燃機関自動車（ICEV）から電気自動車（EV）への移行が進んでいる先進国である。2022年初頭には、個人向け自動車月販台数の90％以上がEVで、その大半がバッテリー電気自動車（BEV）である。
ノルウェーがEVに移行する大きな理由は、2015年に190カ国が署名した「パリ協定」にある。また、ノルウェーの人々は、すべての温室効果ガス（GHGE）排出量を下げるために、自分たちの役割を果たすことにとても意欲的である。

GHGEを下げるための最初のステップは、GHGEがどこから来るのかを理解することである。
ほとんどの国にとって、太陽光発電や風力発電技術の急速な進歩、価格の急落などにより、よりクリーンな発電による排出量の削減が、早期に大きな効果を得る方法となっている。
ノルウェーの発電はすでに非常にクリーンであるため、この戦略はうまくいかない。電力の88％以上は、1,000の貯水池の水を利用した1,600以上の水力発電所から供給されている。また、風力発電による発電量の増加にも力を入れており、6.4％が風力発電によるもので、これは急速に増え続けている。
火力発電所は、2020年の総生産量の約2パーセントを占めている。これらの発電所では、都市ごみ、産業廃棄物、余熱、石油、天然ガス、石炭など、さまざまなエネルギー源を利用している。
ノルウェーにとって、温室効果ガス削減の第一歩は、EVをはじめとする輸送に焦点を当てることであることは明らかである。EVの技術とコストは2013年ごろから競争力を持ち始め、現在ではすべての自動車メーカーがその道を歩んでいる、
ノルウェーは高い税金と使用料により、米国や他のヨーロッパ諸国と比較して、自動車の購入価格が非常に高い国である。この高い価格が、EVの価格をICEVに比べて非常に手頃にするための仕組みとなった。
EV購入のインセンティブを導入し、誰もがEVを検討できるようにした結果、EVの購入が増加したのである。

EVのインセンティブ：
1990年代のかなり早い時期にEVのインセンティブを導入し始めた。当初はEVの航続距離などが限られており、多くの購入者の要求を満たしていなかったため、そのインパクトは小さかった。しかし、2012年にはノルウェーで使用されているEVの台数が1万台に達し、急速に普及が進んだ。
EVの最も重要なインセンティブは3つの大きな節約項目で、ほぼすべてのEVの購入価格が、同様のICEVよりも安くなる。まず輸入税があり、ブランドやモデルによって数千ドルにのぼる。EVは、2001年から25％の付加価値税が免除されており、典型的なEV購入者は6,000ドルから10,000ドルを節約することができる。
ICEVにCO2とNOx排出のための多額の料金を追加しており、ほとんどのガソリン車とディーゼル車では5,000ドルを超えることになる。その他にも、2022年に終了する道路税など、多くの使用料の節約がありました。有料道路やフェリーの料金は、急な割引があったが、これも段階的に廃止される予定である。
これらのEVインセンティブは、ノルウェーでEVを非常に普及させることに成功したが、今後5年間で多くのインセンティブが消滅する。ICEVの代替を続けるためには、ガソリン車やディーゼル車に対して競争力のあるEVの購入価格を維持することがポイントになる。

EVの現状：
ノルウェーの人口は約550万人。IHS Markitのデータによると、使用されている軽自動車の総台数は約340万台です。これは人口1,000人あたり625台のモータリゼーションの割合となる。
EV普及台数は2021年末に65万台に達し、人口1,000人あたり115台のEVが普及する。使用中のEVのうち、BEVが73％を占めている。EVが飽和状態になるには、1,000人あたり400台のEV、あるいは使用されているすべてのICEVを置き換えるためにさらに220万台のEVが必要で、まだまだ長い道のりがある。
プラグインEVの販売台数は2021年に12万台に達し、自動車販売台数全体の86％のシェアを占める。非プラグインハイブリッドがさらに5.5%貢献した。ディーゼル車の販売シェアは4％で、ガソリン車が4.3％を追加した。
BEVはEV全体の75%を占め、プラグインハイブリッドが残りの25%を占めている。2022年にプラグインハイブリッドEVのインセンティブが低下し、2022年初頭にはシェアが悪化した。2022年の最初の2ヶ月間のEV販売は、EV販売の増加、EVシェアの増加、ICEVシェアの減少というこれらの傾向を延長している。

AMDがRanovus とデータセンター用フォトニクスモジュールで提携
Ranovus とAMD/Xilinxは、Odin Analog Drive CPO 2.0とXilinxのVersal ACAPを組み合わせた800Gで動作するモジュールのデモを行った。データセンターの人工知能（AI）ワークロードを高速化し、消費電力を大幅に削減するもので、Ranovus はこれをより安価に実現できると主張している。
Ranovus とAMDは、自分たちの技術が機能することを示しただけでなく、彼らのデモンストレーションは、コ・パッケージド・オプティクス（Odinの説明にある「CPO」）がうまく定式化されたコンセプトであることを、さらに早期に証明するものである。
Ranovus の社長兼CEOであるHamid Arabzadeh氏は、「コ・パッケージングは順調に進んでいる」と語る。この流れには、従来のイーサネットネットワークの性能向上に貢献すること、AIトレーニングの需要増に対応すること、メモリとI/Oの分解という流れに対応すること、という3つの推進力があるという。
Odinは、導波路やレーザーとともに、ドライバーなどのトランジスタを用いた回路を組み込んだモノリシックフォトエレクトロニクスチップである。Ranovus は2021年末に2.0版を発表した。Versal ACAPは、XilinxのMore than an-FPGA System on a Chip（SoC）である。プログラマブルロジック、プロセッサコア、インターフェース回路、その他のサポート機能を内蔵している。Xilinxは、このVersalをAdaptive Compute Acceleration Platform（ACAP）と呼んでいる。その名の通り、パワーと柔軟性を備えたワークロード、特にAIワークロードを高速化するために設計されている。
OdinとVersal ACAPを合わせると、CPOの1つのインスタンスとして重要な要素になるこのコンセプトは、データセンターが直面している複数の課題に対処するために考案された。
データセンターに流れ込むデータ量は絶え間なく増加しており、データセンターはより高速にデータを移動させる必要がある。しかし、消費電力の増加はデータ転送速度の増加に相関しており、現在のペースでインターネットトラフィックが増加しているため、現在のデータセンターのアーキテクチャでは5〜10年後には消費電力が耐えられないレベルになると予想されている。
フォトニクスは、より少ない電力でより多くのデータを送信することができる。データセンターのアーキテクチャーの小さな進化でさえも危険であり、フォトニクスへの移行は小さな変化ではない。さらに、フォトニクスベンダーは、レーザーや導波路を構築するためのさまざまな技術的アプローチがあるが、データセンターの顧客は、複数の独自アプローチの中から選択を迫られることには興味を示さない。さらに言えば、特定のベンダーに縛られたくないというのが本音だ。そのため、修理や交換のためにスワップイン・アウトできるCPOモジュールのアイデアが生まれたのである。
そこで、Open Internetworking Forum（OIF-データセンター事業者とそのベンダーのグループ）は、2020年後半にCo-Packaging Framework Implementation Agreement（IA）プロジェクトを設立し、ASICを搭載した通信インターフェースのコ・パッケージングに関するアプリケーションスペースと関連技術の検討をしている。
2021年末、OIFはCo-Packaging Frameworkの傘下にある最初のプロジェクト、3.2T Co-Packaged Optical Module IAを定義した。OIFは数週間前にコパッケージングフレームワークの文書を公開したばかりだ。
RanovusとXilinxの買収完了が近いAMDは、3月に行われるOFCに合わせて共同CPOデモを発表し、Ranovusが言うように、「電力効率と高スループットと高密度光インターコネクトを要求するAI/MLプラットフォーム向けのCPO 2.0 ソリューションが登場した」と強調している。

自動化された農業を改善する精密測位
農家では、田植えや除草といった基本的な作業も自動化することで、生産性を大きく向上させている。しかし、その自動化の中には、正確な位置決めが必要なものもある。そのため、複数のセンサーを設置し、データを組み合わせて位置精度を向上させる方法や、また、一般的にメートル単位の精度が要求される測位信号に対して、複数の補正技術を適用して精度を向上させる方法などがある。
Point One Navigationが採用しているのは、後者の方法で、同社はGNSSを利用し、RTK（Real-Time Kinematic）ソリューションによって精度を高め、センチメートル単位での測位を実現している、とCEOのAaron Nathan氏は説明する。

Point One Navigation：
「GNSS信号の精度は5メートルかそれ以上ですが、私たちの補正を適用することで、5センチメートルの精度を実現した」とNathan氏は言う。
同社は、アンチジャミング、干渉緩和、セキュリティ、完全性監視などの機能を備えたビーコンステーションの独自のネットワークを一から構築した。また、複数の補正タイプとすべてのGNSSコンステレーションをサポートしている。このネットワークは「Polaris（ポラリス）」と呼ばれており、ビーコンを約100km間隔で配置し、アメリカ大陸のほとんどをカバーしている。
Point Oneは、5cm以内の位置を特定することができるが、精度は、システムの信号を遮断する物体の存在など、環境条件に依存する部分がある。同社は、10cmの精度を安定的に提供することを目標としている。
自動車やロボットの分野では10センチメートルの精度が一般的であるが、スマート農業では5センチメートル以上の精度が要求されることがある。例えば、植え付けでは、種子の位置に高い精度が要求される。
そのためには、駅の密度と管理が前提になる、と同社は主張する。Point Oneは、「農家の中には、ローカルなRTKステーションを使っているところもあり、90％はそれでうまくいっている。しかし、ローカルの基地局に問題が発生したり、移動したりすると、作業全体が中断される可能性がある。私たちが提供するのは、ステーションがスタンドアロンではなく、私たちのクラウドインフラによって完全に管理されているネットワークである」と述べている。
同社は、すべてのステーションが、バッテリーの電圧や充電状態などの関連パラメータ内で正しく動作しているか24時間、365日監視している。また、専用のセンサーで改ざんを検知し、誰かがユニットを取り外そうとした場合でも、リアルタイムで通知することができる。
Point Oneのソリューションでは、すべて内部で開発されたハードウェアに加えて、ソフトウェアも重要な要素となっている。主にC++言語で記述されたこのソフトウェアは、広範囲に及ぶテストを経て、機能的に安全なコードを開発するために多くの自動車メーカーが採用している規格ISO 26262に準拠している。
FusionEngineと名付けられたセンサーフュージョンソフトウェアは、数週間、あるいは数ヶ月の走行時間をかけてテストされてきた。これによりPoint Oneは、再生時の超高忠実度記録を構築することができ、これはソースコードに何らかの変更を加えた後にリグレッションテストを実行する際に有効である。FusionEngineは、デッドレコニング機能を備えた多周波GNSS/INS測位エンジンである。複数のソースからのデータを組み合わせることで、より多くの場所で高精度を実現し、長時間の閉塞にも耐えることができる。
LiDARセンサーはまだ比較的高価であるため、ポイントワンはGNSS受信機、IMU（慣性計測装置）、車両ネットワーク信号、カメラなどの一般に入手可能で低コストのセンサーを利用している。FusionEngineは、都市部、高速道路、郊外、多層構造、トンネル、丘陵、高度性能など、さまざまな環境に適応している。