CMOSダイヤモンド技術のAkhanが2,000万ドルを調達
半導体産業向けダイヤモンド材料のメーカーであるAkhanは、長年の投資家を含む金融パートナーから2,000万ドルの資金を調達した。
同社は、「Diamond Mine 1」と名付けられたイリノイ州ガーニーの施設を拡張し、商用製品の市場投入に向けた製造能力を強化する予定である。
Akhanは、自社のダイヤモンドガラスが、主要な競合他社のガラスに比べて 6 倍の強度、10 倍の硬度、800 倍以上の冷却性を持つと主張している。
同社は、米国中西部が、世界有数の学術機関、成長著しいベンチャーキャピタル、比較的安価な生活費を背景に、米国の電子機器製造のハブとして台頭してくることを予測している。Intelは最近、200億ドルのチップ工場の立地先としてオハイオ州を選んだ。
Akhanは、追加の資金調達も計画しており、半導体材料を製品開発の中心に据える予定だという。
2014年、Akhanのイリノイ州の施設の近くにある米国エネルギー省のアルゴンヌ国立研究所は、ダイヤモンドベースの半導体技術の商業化を目的とした官民パートナーシップの一環として、同社とのIPライセンス契約を発表した。
Akhanは、昨年から同社の施設でCMOSダイヤモンド技術を使った12インチウェハーを製造している。
ダイヤモンドは、軍事・航空宇宙用の半導体アプリケーションにおいて、炭化ケイ素や窒化ガリウムなどの一部の特殊な材料に代わる候補であると、Akhan創業者のAdam Khan氏は昨年のインタビューで指摘している。
高温・高出力環境での動作は、シリコンの性能を拡張するために必要な新素材の基本的な要件である。また、Khan氏は、ダイヤモンドCMOSの新しい用途として、過酷な動作やハイパワーが要求される、より大きな自動車分野への応用も考えている。
資金調達に加え、Akhanは、CEO に Craig Mitchell氏、COO 兼社長に John Thode氏 が就任したことを発表した。
Mitchell氏は以前、Invensas の社長と、消費者向けおよびエンターテインメント関連のライセンス会社 Xperi の半導体 IP ビジネス担当ゼネラル・マネージャーを務めていた。
Mitchell氏とThode氏は、消費者、自動車、軍事、産業用途のダイヤモンドディスプレイガラスに焦点を当て、Akan の戦略的成長と資本投資も監督する予定である。

Addionicsが3D電極を用いた次世代電池を開発  
イスラエルの二次電池のスタートアップ企業であるAddionicsは、自社の電極技術を中心に電池構造を再設計する取り組みで2,700万ドルのベンチャー資金を調達した。
テルアビブに拠点を置くAddionicsは、従来の2Dの電極層構造を、統合された3Dアーキテクチャに置き換えることに注力している。同社のCEO兼共同設立者であるMoshiel Biton氏は、このアプローチにより、電池の寿命を延ばしながら、より大きなエネルギー密度と電力を得られると述べている
Addionicsで進行中の5つの商業プロジェクトは、大手サプライヤーとの自動車用アプリケーションを対象としている。 これらのプロジェクトは有料で、それぞれが、リチウムニッケルマンガンコバルト酸化物、リン酸鉄リチウム、シリコン負極、リチウムポリマー電池化学、固体電池など、同社のスマート3D電極と統合した別の電池化学に焦点を当てているという。
Addionicsは、昨年、フランスのSaint-Gobainと共同で、EV用の固体リチウムイオン電池を開発することを発表している。

気候変動や温室効果ガス排出量の増加、再生可能エネルギーの必要性から、世界経済は電化へと向かっている。電気自動車の普及とエネルギー貯蔵は、より効率的で費用対効果が高く、安全な電池が利用できるようになって初めて成功する。次世代電池の開発には、電池化学、新しい化学式、リチウム硫黄やリチウム金属などの新材料に重点を置き、膨大な努力と費用が費やされている。
現在の電池は、より多くのエネルギーを蓄えるか、より速く充電・放電するかのどちらかでなければならない。つまり、現在の電池技術では、電気自動車の航続距離の延長と急速充電の両方を実現することはできないのだ。
また、陽極と陰極の不一致も課題となっている。CEO兼共同設立者であるMoshiel Biton氏は、Addonicsの技術が斬新なのは、既存、新旧を問わず、コストを上げずに電池性能を向上させることができる点であると主張し、「固体電池は多くの可能性を秘めている。―私たちの技術の最大の利点は、固体電池の主な問題である陽極と陰極の容量の不一致を解決し、より高エネルギーで機械的に安定した固体電池を開発することができる点である」と述べている。

従来、電池の電極は、緻密な金属箔を用い、その上に活物質を積層した2次元構造であった。しかし、この30年来の2次元構造は、増大する電化需要に対応するために必要な主要性能パラメータの達成に限界に達している。
3D構造では、高負荷時に活物質が全体に集積されるため、電池の内部抵抗を下げることができる。新しい電池セル構造は、電池の電極の表面積と特性を向上させ、エネルギー密度の向上、導電性の改善、発熱と材料の膨張の抑制につながる。「これにより、駆動距離、充電時間、安全性、電池寿命の面で、既存の電池化学や新しい電池化学に対して大きな優位性をもたらす。これらの利点は、電池のサイズや部品を大幅に変更することなく、すべて同時に実現することができる」と同氏は付け加えた。
Addionics の特許取得済み電極製造プロセスは、製造コストの大幅な削減を可能にすると評価されている。このプロセスは、既存の電池製造施設や組み立てラインと互換性があり、また、Addionics独自のAIアルゴリズムは、用途に応じて電極設計を最適化することで、電池の開発期間を短縮する。
EV業界は、航続距離の延長、充電時間の短縮、電池の安全性の向上を実現しながら、内燃機関と競争力のある価格でEVを製造する方法を見つけることに注力している。電池の製造規模が拡大すれば、価格は下がり、業界はより一貫性を持つことができるようになる。次のステップアップを生み出すには、化学を超えた焦点が必要で、バッテリーの物理を改善し、AIを使って技術の問題と規模に取り組む必要がある。

NvidiaとJaguar Land RoverがAV開発で提携
Jaguar Land Rove（JLR）とNvidiaは、NvidiaのAIベースのソフトウェア「DRIVE Hyperion 8」をJaguarとLand Roverに搭載するというパートナーシップを2025年のモデルから開始する。これにより、より安全な自動運転と駐車システムの実現に貢献するとしている。
JLRは2021年2月、2039年までにサプライチェーン、製品、オペレーション全体で炭素排出量を正味ゼロにするという野心的な目標を掲げた「Reimagine」戦略を発表した。JLRのサステナビリティ戦略には、5年以内にLand Roverの全電気駆動モデル6車種が含まれている。Land Rover初のオール電化モデルは、2024年に発売される予定だ。
アナリストは、特に競合のAudi、BMW、Mercedesが先行していることを考えると、JLRが持続可能性目標を達成する能力に懐疑的な見方を続けている。「JLRは生き残るためにどうしても台数が必要で、少なくともパートナーを探すか、買収に屈しなければならない」とForbesのシニアコントリビューター、Neil Winton氏は述べている。
JLRのNvidiaとの提携は、生き残りをかけた一歩であり、自動車メーカーに「全電気式高級ブランド」への進化を図りながら、持続可能な目標を実現するチャンスを与えるものだ。
JLRのCEOであるThierry Bolloré氏は、共同発表の中で「業界のリーダーであるNvidiaとのコラボレーションと知識の共有は、品質、技術、持続可能性における新しいベンチマークを設定する、当社のReimagine戦略の実現に不可欠である」と述べている。
JLRは、2025年までにJaguarとLand Roverの全車両が、NvidiaのDRIVE Hyperion 8アーキテクチャを統合することを想定している。2つのDRIVE Orion SoCをベースに、それぞれが254兆オペレーション/秒（TOPS）の処理能力を持ち、Nvidiaはそのプラットフォームがレベル2+からレベル5の完全自律走行車をサポートできるとしている。
DRIVE Hyperionプラットフォームは、Orion SoCとともに、12台のカメラ、9台のレーダー、12台の超音波、そしてLuminary Irisと呼ばれる前面ライダーセンサー1台を含むセンサー群を搭載している。ライダーセンサーは、「性能、安全性、車載グレードの要件」をターゲットにしたカスタムアーキテクチャに基づいているとNvidiaは述べている。

自動車用アーキテクチャー：ドメイン、ゾーン、セントラルの台頭
1968年、VolkswagenがVW1600セダンのエンジンに電子制御ユニット（ECU）を搭載し、燃料噴射を制御したのが自動車に初めて搭載された電子機器である。現在では、自動車はエレクトロニクス化され、自動車の動作や性能のあらゆる面を制御・補助している。Deloitteによると、新車の総コストのうちエレクトロニクスが占める割合は、2000年のわずか18％から40％以上に増加しているという。
自動車のあらゆる側面にコンピューティング技術が統合されたことで、自動車メーカーが設計、エンジニアリング、製造に取り組む方法は一変した。過去10年まで、自動車のエレクトロニクスは、組み込まれたECUが限られた方法で一緒に動作するフラットなアーキテクチャを使用していた。コネクテッドカーやAVへの進化により、自動車メーカーが車載エレクトロニクスの通信アーキテクチャにアプローチする方法は多様化した。
同時に、車両アーキテクチャにセンサーが導入されたことで、得られたデータを処理・分析するためのコンピューティングパワーの必要性がさらに高まった。このように自動車の頭脳に新たな要素が加わったことで、ドメインアーキテクチャからゾーンアーキテクチャ、セントラルアーキテクチャまで、最新の自動車を設計するための設計思想が異なるようになった。

ドメインアーキテクチャー：
DaimlerやBMWなどの自動車メーカーは、エンジンやトランスミッションの制御、クライメートコントロール、アンチロックブレーキ、パーキングアシストなど特定の機能を持つECUを統合してきた長い歴史から、一般にドメイン処理アーキテクチャを好んできた。これは設計の進化や変革というよりも、旧来のフラットなECUアーキテクチャの進歩や最適化であった。
ドメインアーキテクチャは、機能的に関連するECUを共通のドメインコントローラまたはゲートウェイの下に集約することに焦点を当てた。これにより、パワートレイン、シャシー、インフォテインメント、パッセンジャーコンフォートの各ドメインでECUが細分化された。このドメインアーキテクチャでは、各機能ドメインのECUが車内に点在しているため、配線が最適化されないという問題があった。

ゾーンアーキテクチャー：
自動車メーカーは現在、複雑化する先進運転支援システム（ADAS）や自律運転の要件に対応するため、新しいアーキテクチャへと進化している。こうしたシフトの証拠として、Daimlerは2020年にNvidiaと新しいソフトウェア定義コンピューティングアーキテクチャを共同開発することを発表した。同様に、Qualcommは2021年後半に、BMWと次世代AVシステムで協業することを発表した。
前述したように、これら従来の自動車OEMに人気のあるアーキテクチャの1つが、新しいゾーンアーキテクチャである。このアプローチは、物理的に近い場所にあるECUを1つのゾーンコントローラの下にまとめることで、ドメインアーキテクチャの欠点を解消するものである。配線の削減や軽量化などのメリットがあるが、その代償としてソフトウェアの複雑さが増している。これは、ゾーンコントローラーが、接続するECU間のトラフィックを機能別に区別する必要があるためである。
ドメインセントリックなアプローチをゾーンアーキテクチャに進化させることで、車両全体にネットワークシステムが構築され、配線はセントラルサーバーからゲートウェイやセンサーにまで及んでいる。自動車メーカーは、ゾーン型アーキテクチャを簡単に拡大・縮小して、車両全体により多くのセンサーや電子機器をサポートすることができ、また、車両モデルテンプレートのバリエーションに対する柔軟性を高めることも可能である。

車載用セントラルアーキテクチャー：
一方、TeslaやWaymoなどの企業は、メーカーがコンピューティングパワーの大部分を1つの集中型プロセッサに配置する中央処理アーキテクチャを好む傾向にある。これは、これらの自動車メーカーがレガシー設計や技術的負債にアクセスできないことも理由の1つで、また、主要な目的が異なる場合もある。
ある自動車メーカーにとっては、ADASレベル5の自律性をできるだけ早く達成することが最も重要なことである。Waymoの場合、エンジン制御やブレーキなど、車両のすべての運転機能を実装しておらず、むしろ、自律走行に使うセンサーの管理に重点を置いている。Waymoは、ジャガーI-Paceなど既存の車両にその技術を統合している。
レベル5の自律性を目指すメーカーが活用する集中型アプローチの大きなメリットは、ソフトウェアアップデートの配信が容易なことである。これにより、より迅速な実験と新機能の導入が可能になる。第一にテクノロジー企業、第二に自動車企業であるメーカーは、消費者が自動車を受け取った後に頻繁に新機能を追加できることが、顧客が家電製品に期待することに似ていると考えている。
さらに、集中型アプローチでは、保護すべき複雑なゾーン・ゲートウェイがそれほど多くないため、車両のセキュリティも向上させることができ、メーカーは、より簡単に無線アップデートを配布し、あらゆるセキュリティ・パッチを適用することができる。
一方、処理の大部分を集中管理することで、いくつかの課題が生じる。その一つが単一障害点である。集中型アーキテクチャを採用する企業は、車両自律化のために追加のセンサーも活用しているため、車両がエラーなく高速に移動し処理しなければならないデータ量も膨大なものになる。このため、車両のソフトウェアには、法外な処理性能が要求される。
CPUに問題が発生した場合、多くの場合、壊滅的な打撃を受けるため、メーカーは冗長性を確保し、問題が中央ユニットに影響を与える可能性を抑える必要がある。

最終的な考察：
3つのアーキテクチャは、いずれも様々な自動車メーカーの経験とニーズから発展したものであるが、この市場をモニターしている多くのアナリストは、集中型アーキテクチャが自動車用アーキテクチャの最も進んだ進化形であると認識している。また、業界が最終的に完全なAVに移行する際には、集中型アーキテクチャが主流になると考えている。
時期はまだ不明ではあるが、近い将来、自動車用アーキテクチャの急速な革新が続くと思われる。

気候変動に対応するハイテク産業
今日のハイテク業界における最も一般的な流行語のひとつが、”サステナビリティ（持続可能性）”である。炭素排出量を削減し、気候変動を遅らせたり食い止めたりしようという呼びかけに、テック業界は少なくとも部分的には応えている。私が「部分的に」と言ったのは、ハイテク産業はあらゆるもののデジタル化とコネクティビティによって成長を続けているからである。さらに、ハイテク産業は重要性を増し、世界経済に占める割合も増え続けている。その結果、ハイテク産業はその成長に伴い、二酸化炭素排出量を最小限に抑えるという課題に直面している。
ハイテク産業は、生産性を高め、他の資源の必要性を減らすことで、他の分野での二酸化炭素排出を相殺する面もある。しかし複雑であるため、二酸化炭素排出量全体を分析することは難しく、ましてや持続可能性を定義することは困難である。ハイテク産業におけるサステナビリティの定義が難しい理由は、レアアースの採掘、製造、輸送、運用、ライフサイクルマネジメントなどの直接的な努力や資源から、環境システム、発電、労働力などの間接的な資源まで、多くの側面を含むからである。どのハイテク企業もサステナビリティの旗印を掲げているように見えるが、「サステナブル」の定義は企業によってさまざまだ。もし、ある企業がサステナビリティのある側面を採用し、別の側面を採用しなかった場合、その企業は環境に配慮しているとみなされるのだろうか？ティリアス・リサーチでは、継続的な連載を通じて、様々な企業がサステナビリティのために何をしているのか、あるいは何をすべきなのかを検証している。
サステナビリティを企業文化に深く根付かせる企業もあれば、単にマーケティングの手段として利用する企業もある。多くの場合、サステナブルであるためにはコストがかかる。リサイクル素材を使用すると、新素材を使用するよりもコストがかかる場合があり、また、使用済み製品（EOL）のリサイクルプログラムを引き受けると、電子製品にコストがかかる。それでも企業は、コストと市場投入期間の両面で市場競争に勝たなければならない。そのため、通常、持続可能性を実現するためのビジネスケースが必要とされる。
ありがたいことに、そのようなビジネスケースが生まれつつある。レアアースの不足、採掘コストの上昇、輸送の問題、電力コスト、増え続ける情報を処理するための課題など、ハイテク業界では持続可能性を求めるビジネスケースが増え続けている。
例えば、データセンターの電力は、飛躍的に増加するデータを処理するために必要であり、2030年頃には現在世界で利用可能なすべての電力を超えると予測されているものもある。明らかに、そんなことは起こり得ない。さらに、データセンター全体とそこにあるサーバーの冷却コストは、データセンターの資本コストの3分の1を占め、データセンターの電力消費量と運用コストの2倍になる可能性がある。
ハイテク業界ではグローバル化と専門化が進んでいるため、特に個々の製品やサービスごとに持続可能性を実現することは困難である。より垂直統合された企業や、バリューチェーンをよりコントロールできる企業は、自社とその製品・サービスの持続可能性をより高いレベルで達成することに成功する可能性が高い。
皮肉なことに、COVID-19の大流行によって、より多くの企業が労働力の使用という点で、よりサステナブルになることを余儀なくされている。物理的な接触を避けるために自宅や遠隔地で仕事をするようになったことで、オフィススペースの維持に必要なエネルギーやその他の資源が削減されたのである。リモートワークでITの購入が増えたとはいえ、それはいずれにせよ必要な費用であり、さらに、多くの社員が通勤に費やしていた時間、燃料、電力などの資源を削減することができる。多くのハイテク企業は、この機会を利用して、今後の労働力管理に恒久的な変更をしている。これは企業が活用する間接的な資源の一つであり、より持続可能な社会を目指すための一歩なのである。
今日、多くの企業でサステナビリティはマーケティングの宣伝文句として使われているかもしれないが、世界が今直面している気候変動を遅らせるためには、ハイテク産業におけるサステナビリティの必要性は不可欠である。世界のリーダーたちが2050年までにカーボンニュートラルを達成するために政策を変更する中、ハイテク企業にとって、新しい気候政策に準拠し、カーボンニュートラル達成に貢献し、今後の競争力を高めるためにサステナビリティ戦略を採用することが重要になる。
また、サステナビリティへの注目が高まるにつれ、企業や消費者が購買の意思決定にサステナビリティの何らかの側面を取り入れる可能性が高くなり、企業戦略のさらなる推進力となる。

当初から従来案であったArm のIPO
先週、SoftBankがArmをNvidiaに売却する契約が破談になった後、SoftbankはArmを公開会社として再上場するというプランBに頼らざるを得なかったようだ。しかしSoftBankのCEOである孫正義氏によれば、IPOは当初からプランAであったという。
以前、規制当局に対してIPOは失敗であると主張していたArmとSoftBankは、現在、IPOが実際に良いアイデアであるということを投資家に納得させることに直面している。
両社は、上場したArmがデータセンターや自動車などの新市場で成功すると主張している。

2021年12月に英国の規制当局に提出された文書で、ArmはIPOの落とし穴について詳述していた。IPOに反対するその主張は、株式公開されたArmにはデータセンター市場で強力な既存企業に対抗するための資金力がないことを中心に展開された。さらに、せっかちな資本市場からは、短期的な売上拡大と収益性を重視するよう求められる。そのため、価値を最大化するためにコストを削減する必要があり、Armの投資、拡大、革新の能力が阻害されることになる。
SoftBankは2019年にIPOを検討し、2020年初頭にも拒否したが、それは市場がSoftBankに必要なリターンを与えないからであるとし、「Apple、Qualcomm、AmazonなどのArmのライセンシーが急成長する収益と利益、そして高騰する市場評価を享受している一方で、Armは最近、比較的に低い収益やコストの上昇、利益低下に耐えており、30年の歴史を持つ上場企業にとっても課題となっている」、と述べている。
SoftBankは2016年にArmを320億ドルで買収し、当時は大胆な行動と見られていた。孫氏は当時、英国と英国のエンジニアリングへの長期的な投資を行うと同時に、非公開のArmがより積極的に新しい技術に投資できるようにすると述べていた。
しかし、2月10日に行われたSoftBankの直近の決算説明会では、孫氏は一転して、Armの株式公開を「半導体業界の歴史上、最も重要なIPO」と称したが、国際的な規制当局や業界のライバルがこの取引に反対していたことに驚きを隠せなかった。
「通常、同じような製品を提供する2つの企業が合併して独占的な企業を作る場合、反トラスト法違反が疑われる」と付け加えた。NvidiaがArmを買収したのは、垂直統合の一形態であると同氏は主張し、「これは、2つの異なる種類の企業の合併の反トラスト法違反を主張する最初のケースになる可能性がある」と述べた。
NvidiaがArmの買収先として浮上する前、SoftBankは4～5年後に再びArmを上場させることを想定していた。当初の計画では、製品開発に最大3年を費やし、さらに1年かけてそれらの製品のライセンス供与に移行する予定だった。
孫氏は、ArmのIPOの価値、あるいは上場企業に対するSoftBankの潜在的な出資比率については口を閉ざした。SoftBankの出資比率は、初期投資家（Vision Fund 1が25％、SoftBankが75％を保有）へのリターンとバランスを取る必要があると述べ、Armが株式公開しなければならない理由として、Vision Fund 1への支払いを挙げている。また、Armの従業員への補償や、透明性を高める必要性も挙げた。
Armは米国で上場する予定で、最も可能性が高いのはナスダックであるという。以前はニューヨークとロンドンの両市場で上場していたが、孫氏はArmの顧客や潜在的な投資家の多くがシリコンバレーにいることを指摘している。
SoftBankに買収されてからのArmの収益は、主に飽和状態のスマートフォンやモバイル分野からのものでした。2021年3月期の予想売上高は、ソニーがArmの「第二の成長期」と名付けたように、著しい成長を示している。この “ゴールデンステージ “に到達したときこそ、IPOに最適なタイミングであると彼は主張する。

AlphaICsがディープラーニング用コプロセッサのサンプリングを開始
スマートビジョンアプリケーション向けのエッジAIおよび学習シリコンを開発するスタートアップ企業AlphaICsは、ソフトウェア開発キットも付属する深層学習コプロセッサ「Gluon」のサンプリングを開始した。
Gluonコプロセッサは、Taiwan Semiconductor Manufacturing Co.の16nm FinFETプロセスで、8 TOPSのエッジAI推論性能を実現するとアピールしている。AlphaICsが発表した数値では、ニューラルネットワークの分類・検出のフレーム数（fps）/ワット性能が、Yolo-V2物体検出モデルで32fps/ワット、VGG-19分類モデルで22fps/ワットであった。このコプロセッサは、監視、産業、小売、自動車、産業用IoTなどのアプリケーションにおけるスマートビジョンの分類、検出、セグメンテーションのための深層学習ニューラルネットワークモデルの高速化に重点を置いている。Gluonチップは、AlphaICsのRAPアーキテクチャをベースにしており、独自のモジュール化されたスケーラブルなアーキテクチャを採用している。このフレームワークには複数の「エージェント」があり、それぞれがスカラプロセッサ、複数のテンソルプロセッサ、専用のオンチップSRAMメモリを含んでいる。スカラプロセッサーは基本演算（フェッチ、決定、実行、インターフェイス）を行い、その後、テンソルプロセッサーを利用してAI計算を行う。エージェントとTensorプロセッサの数を増減させることでスケーラビリティを実現し、GluonはAlphaICsが開発を予定しているチップファミリーの第一弾で、16 RAPエージェントと16 Tensorプロセッサの16×16構成を利用している。
また、PCIeとLPDDR4のインターフェイスを搭載し、それぞれホストプロセッサとDRAMへの高速転送を可能にしている。チップのベンチマークは以下の通り：

・  Yolo-V2 (画像サイズ 416x416x3) で 153 フレーム/秒、4.73 ワット
・   VGG-19 (224x224x3)で79フレーム/秒、3.6ワット

Gluonにはニューラルネットワークを展開するためのSDKが同梱されており、開発者は現在のX86/ArmベースのシステムにAI機能を追加することが可能である。このスタートアップ企業は、Gluonプロセッサに学習済みモデルの展開を可能にするコンパイルおよびランタイムエンジンを含む、Gluonプロセッサ周辺のソフトウェアスタックを開発した。初期バージョンはTensorFlowフレームワークをサポートしており、他のフレームワークもサポートするようスタックを拡張する予定。
AlphaICsのCEOであるPradeep Vajram氏は、現在Gluon技術の顧客向けデモを行っているとし、対象となるAIビジョンのアプリケーションは、監視、小売、産業、スマートシティなどであると述べた。
また、映像監視製品に特化した日本の企業である株式会社CBCとチャネルパートナーシップを確立している。CBCはAlphaICsと2年近く提携しており、CBC執行役員の近藤和彦氏は、「Gluonは2021年10月のJapan AI Expoで展示され、日本のお客様からビジョン用途で大きな関心を集めた」と述べている。

AnsysがRFフィルター設計ソフトウェアを発表
シミュレーション・ソフトウェアのスペシャリストであるAnsysは、RFフィルターをスピンアップするために設計されたソフトウェアを発表した。RFフィルターソフトウェアは、RF、マイクロ波、デジタルフィルタの設計、合成、最適化をサポートし、性能を向上させながら開発コストを削減することができる。
Nuhertz FilterSolutionsのワークフローは、まずフィルターの性能仕様を入力し、理想的なレイアウトと物理的なレイアウトの両方を合成する。このツールは、同社の3次元高周波電磁界シミュレータソフトウェア「HFSS」でのフィルター解析と最適化を自動的にセットアップする。フィルター設計においては、高性能なマイクロ波やミリ波の設計は特に複雑である。RFおよびマイクロ波フィルターは電磁気的なクロスカップリングを起こしやすく、これは従来の回路モデリング手法ではしばしば不正確さの原因となっていた。EMソフトウェアは、ハイエンドフィルターの最適化には不十分であることがよくある。正確なプロトタイプ設計は、その助けとなる。
精度の低いフィルター設計は、部品の公差を考慮する必要があるため、チューニングに時間がかかり、コストが高くなることがよくある。CAEベースのアプローチは、製造や部品の公差に依存しない、チューニング不要の設計を提供することができる。
Nuhertz FilterSolutions のAnsys 製品マネージャーである Shawn Carpenter 氏は、「フィルター設計の専門知識を持つ RF 設計者を見つけるのは困難である」とし、この新しいツールは、「当社の電磁界シミュレーション製品であるANSYS HFSSのフロントエンドとして、フィルタの設計、合成、仮想テスト、調整、最適化、製造公差に適合させることができるツールを提供する」と述べている。

FilterQuickインターフェースにより、専門家でないユーザーでもフィルターの設計と合成を行うことができ、1つのパネルですべての制御を行うことができる。
このモデリング・シミュレーションツールは、フィルターの設計と合成の自動化、物理シミュレーションによるフィルターの仮想プロトタイピング、歩留まり、プロセス公差、電気損失、発熱、機械的変形、応力などの関連効果の評価も行う。また、このツールにより、複数の試作段階が不要になるという。
新しいツールで設計・合成できるフィルターのカテゴリーは以下の通りとなっている。

RFおよびマイクロ波フィルター：RFスペクトルの一部の信号成分を通過またはブロックするために、電子機器アプリケーションで広く使用されている。また、RFトランスミッタやレシーバでは、不要な周波数を除去して選択性や感度を向上させたり、ADCやDACの変換に使用される。平面フィルタの場合、選択したフィルタの種類に関連する形状を提供し、それぞれを選択するとフィルタ応答が予測される。また、このツールで作成した平面形状を Ansys HFSS にエクスポートし、フィルタ性能の予測および最適化を行うことが可能。

パッシブフィルタと集中定数フィルター：集中定数フィルターは、特定の周波数または周波数帯で共振するように調整されたコンデンサとインダクタの組み合わせ（LC）であり、電力システムに影響を与える高調波を抑制し歪みを低減するために不可欠なものである。本ツールでは、フィルターの仕様に合わせたLC回路図の合成を行い、各要素のチューニングや最適化を行うことが可能。

分散型フィルター：平面伝送線路と分散型フィルタの合成により、マイクロストリップ、ストリップライン、サスペンドストリップライン、非対称ストリップライン、平面伝送線路相互接続の面実装部品を合成することが可能。

アクティブフィルター：通常オペアンプをベースとしたアクティブフィルターを合成することが可能。アクティブフィルターのネットリストは、SPICE形式でエクスポートすることができる。

スイッチトキャパシタフィルター：通常、抵抗やインダクタよりも低コストでかさばらないコンデンサやMOSFETが利用できる集積回路内で使用され、その値が回路駆動に使用するスイッチング周波数の関数であるフィルターの動作をエミュレートする。このツールは、IIRおよびFIRの実現とZ変換、感度のモンテカルロ解析を含む、スイッチトキャパシタデジタルフィルタの実現ライブラリを提供する。

デジタルフィルター：組み込みプロセッサやデジタルシグナルプロセッサで広く使われているFIRおよびIIRデジタルフィルターを合成し、実装のためのフィルタアーキテクチャと係数を提供することが可能。また、デジタルフィルタ合成モジュールは、生成されたフィルタのCコードをエクスポートすることができ、DSPシステムに組み込むことが可能。

Zmatch：このモジュールは、複雑な負荷の定義から始めて、最大の電力伝達のためのマッチングネットワークを合成する。離散周波数と広帯域のマッチング・モードがあり、集中型、分散型、ハイブリッド型の最適なマッチング・ネットワークを提供する。

SMICが国内需要でライバルを圧倒
Semiconductor Manufacturing International Corp. (SMIC)は、中国最大のチップメーカーで、2021年には国内需要で他のファウンドリーをリードする39％の成長を記録した。
同社の2021年の売上高は54億ドルで前年比39%増、Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. (TSMC)の18.5%増の2倍以上となり、上位のファウンドリーをリードしている。
SMICは、世界最大かつ最も急速に成長しているチップ市場である中国での旺盛な需要から恩恵を受けた。米中間の技術戦争の中で、米国がTSMCによるHuaweiへの先端製品の販売を阻止したため、通信大手Huaweiなどの中国国内の電子企業は、SMICのような地元のサプライヤーに目を向けている。
SMICはプレス・ステートメントで、「世界的なチップ不足と、地元・固有の製造に対する強い需要が、当社に貴重な機会をもたらした一方で、事業体リストの制約が当社の発展に多くの障害を設定した」とし、「同社は困難に立ち向かい、的確に取り組み、健全な業績を達成した」と述べている。
米商務省は2020年8月、米国の先端チップ技術を購入するために輸出許可を取得する必要がある企業として、Huaweiの関連会社38社をEntity Listに追加した。この規則は、2020年にTSMCの第2位の顧客であったHuaweiとそのHiSiliconチップ設計部門を特にターゲットにしたものである。米国は同年末にSMICもEntity Listに掲載した。
米国は、中国への主要な半導体技術の輸出を禁止し、米国のノウハウを利用して世界初の極超音速ミサイルを開発した疑いのある中国企業をブラックリストに載せている。

スマートフォン、スマートホーム製品、その他の家電製品がSMICの成長を牽引する3大要素となった。同社の最先端プロセス技術である28nm FinFETは、2021年第4四半期にSMICの売上高の18.6％を占めている。
28nm技術は、ファウンドリリーリーダーのTSMCに数世代遅れており、2021年第4四半期には、売上の半分を7nmと5nmの製品から得ている。TSMCは今年、4nmの生産を増強している。
SMICは2022年に50億ドルを投じて既存施設を拡張し、3つの新しいファブ・プロジェクトを展開する見込みである。
これに対してTSMCは、今後数年間で最大20%成長すると同社が考えている需要に対応するため、今年の設備投資を440億ドルにまで増やす計画だという。
SMICの収益成長率はTSMCをリードしているが、2021年第4四半期の中国ファウンドリの粗利益率は35%で、同時期のTSMCの53%に影を落としている。

Intelがブロックチェーンに賭ける
「ブロックチェーンと新しいカスタムコンピュートグループ」と題した最近のオンライン論説で、Intelの上級副社長兼アクセラレーテッドコンピューティングシステム・グラフィックスグループのゼネラルマネージャー、Raja Koduri氏は、Intelが「カスタムコンピュートグループ」という新しいアクセラレーターグループを創設し、このグループが設計したカスタムブロックチェーン加速器を今年中に出荷予定だと発表した。
なぜこれが大きな話題なのか？なぜなら、ブロックチェーンは、デジタルと物理のあらゆる種類の資産を保護するために最も有望な分散型台帳システムの基盤だからである。Intelはこの製品の初期顧客として、Argo BlockchainやBLOCK（元Square）、GRIID Infrastructureと協働している。
Bitcoinの影響で、ブロックチェーンにはあまりにも多くの誇大広告があり、Koduri氏の論説はMetaverseとWeb 3.0を呼び起こし、この発表にさらにデジタルなスピンを与えているのである。確かに、ブロックチェーンによる保護から恩恵を受けるデジタル資産は、メタバースであれ何であれ、たくさん存在している。

ブロックチェーン技術は、特権的な第一世界の投資家気取りのための代替通貨やNFTを作る以外にも、現実世界の問題を解決するために使用することができる。また、ダイヤモンド、スペアパーツ、医薬品、食品など、あらゆる現実の資源を管理することができる。多くの異なるビジネス組織がリソースのワークフローに関与した場合、サプライチェーンを通じて材料などの所有権を追跡する必要があるときはブロックチェーンは優れた技術を発揮する。

分散型ブロックチェーン台帳は、リソースに関連するすべての取引の履歴記録に他ならず、すべての取引はすべての関係者のデータベースに保存される。ダイヤモンドを例にとってみよう。ダイヤモンドの鉱石は、採掘、粉砕、選別、等級付け、カット、研磨、箱詰め、セッティングへの取り付け、販売、再販される。この間には、複数の事業者によるオペレーションが存在する。ダイヤモンドは追跡するのに十分な価値と独自性があり、個々の石を追跡するために使用されるレーザーマークシステムもすでに存在している。ダイヤモンドを追跡するプライベートブロックチェーンネットワークでは、ネットワーク内のすべての関係者が、それぞれの石を勘定する同じブロックチェーン台帳の安全なコピーを持っているのである。

別の例として、食品を挙げてみよう。レタス、牛肉、その他の消耗品など、ここ数年、世界的な食の不安とリコールを何度も目にしてきた。大量のリコールで大勢の人々を不安に陥れ、大量の食品廃棄を引き起こす代わりに、栽培者・生産者から加工業者、流通業者、小売業者、レストランや最終顧客まで食品を追跡するブロックチェーン台帳があれば、はるかに的を絞ったリコールが可能になる。ブロックチェーン技術により、企業や政府機関は、食品がなぜ、どのように腐敗したり、汚染されたりしたのかを判断することができる。食品は輸送中、適切な温度に保たれていたか？食品は一時的に予定ルートから外れたか？どこで？ブロックチェーン台帳システムは、そのような情報にアクセスするために容易に照会できるマスターデータベースを作成している。

コロナのパンデミック時代に多くの報道がなされたコンテナ輸送を考えてみよう。サプライヤーはコンテナに金属、装飾石、玩具、自動車部品、工具、電子機器などを詰める。コンテナはトラックに載せられて港に運ばれ、そこで船に積まれ、おそらく中間港に送られ、最終的に目的地の港に到着し、そこでコンテナは降ろされ、積まれ、また別のトラックに積まれ、列車で運ばれ、最終目的地に輸送されるのである。このような複数の事業者によるオペレーションには多くの追跡が必要であり、途中で収縮、破損、流出、汚損することも多くある。

ブロックチェーンはまだ黎明期だが、IBM、Oracle、Huaweiなど多くの有名ベンダーがすでにブロックチェーンサービス、すなわち「BaaS（Blockchain as a Service）」を提供している。しかし、少なくとも1つの問題が立ちはだかっている。
「ブロックチェーンの中には、膨大なコンピューティングパワーを必要とするものがあり、それは残念ながら膨大なエネルギーにつながるということを私たちは肝に銘じている。当社の顧客はスケーラブルで持続可能なソリューションを求めており、だからこそ、最もエネルギー効率の高いコンピューティング技術を大規模に開発することで、ブロックチェーンの可能性を最大限に実現することに力を注いでいる」とKoduri氏は述べている。
同氏によると、Intelは今年後半にブロックチェーンアクセラレータを発表する予定で、ブロックチェーン取引を高速化するとともに、関連する計算の実行に必要なエネルギーを3桁（1,000倍）削減することができるという。
しかし、そのきらびやかな予測には注意点を提示しなければならない。Intelは、まだ導入されていないブロックチェーンアクセラレーターチップの消費電力を、暗号アルゴリズムの中核であるSHA-256を実行するGPUと比較している。現在、GPUはエネルギー消費によってその驚異的な速度を得ており、SHA-256アルゴリズムを実行するASICは、GPUと比較するとはるかに少ないエネルギーしか必要としないことになる。つまり、Koruri氏は将来のIntelブロックチェーンアクセラレータのエネルギー性能について、あまり語っていない。同氏は、「今月の国際固体回路会議（ISSCC）で、我々の回路の革新についてもっと知ることができるだろう」と述べた。