最近の話題 2017年3月18日
１． Intelが$15BでMobileyeを買収
2017年3月13日のＥＥ Ｔｉｍｅｓが，Ｉｎｔｅｌが$15BでMobileyeを買収すると報じています。イスラエルの会社であるMobileyeは，ADAS（Automotive Drive Assistance System）のカメラ画像の認識のトップメーカーで，一説には，80%という圧倒的なシェアとのことです。
Intelは，Mobileyeの買収で，ADASシステムではトップのシェアとなり，また，他の関連部品について，殆どすべての自動車メーカーやティアワンの部品メーカーに販路を広げることが出来ます。
また，Mobileyeの説明によると，Movileyeのロードマップはそのまま継続され，IntelのチームにMobileyeのチームが吸収されるのではなく，逆にMobileyeの開発にIntelのAutomated Drivng Groupのメンバーが組み込まれるのだそうです。Mobileyeの開発はうまく行っているので，それは変更しないで，開発力を補充するということにしたと見られます。
ADASのビジョン処理の圧倒的トップメーカーのMobileyeと汎用のコンピュート能力のトップメーカーであるIntelが一体となることは，自動運転システムの市場に大きな影響を与えそうです。
２．TSMCが7+，12，22nmプロセスを発表
2017年3月16日のEE Timesが，TSMCの7+，12，22nmプロセスの発表を報じています。
12nmプロセスは，現在の16FFCのアップグレードで，マスクデザインルールは比例縮小で，電気的にOKであればテープアウトできるので，乗り換えが容易になっています。そして，16FCと比較して，面積は20%減，同一電力なら10%高速，あるいは同次速度なら30%低電力が得られます。今年の6月までにリスク量産を開始する予定です。
また，12nmには0.5V動作が可能なultra-low voltage版も作られるとのことです。
22ULPはプレナーで，他社の22nm FD-SOIに比べて移行が容易な点が売り物です。
10/7nmプロセスはハイエンドGPUやFPGA向けのプロセスです。7nmプロセスではいくつかの層にEUV露光を適用するとのことです。EUVのスループットは，まだ，量産レベルには達していないのですが，ArF液浸の4マスク4露光を1回の露光で置き換えられるので，それでも得というところには使っていくという方針です。7nmのリスク量産の開始は2018年6月の予定です。
7+は初代の7nmプロセスと比べて1.2倍のロジック密度で10%高速，あるいは同一速度なら15%低電力となっています。
7nm HPCプロセスは，6月にリリース予定の新しいデザインフローを使い，ARM A72のクロックを4GHzに引き上げることができるとのことです。また，オンチップインダクタをサポートし，IntelのFiVRのようなものが作れるとのことです。
パッケージに関しては，注目のInFOですが，HPC向けで最大65mm2とのことで，あまり大きいものは作れないようです。一方，CoWoSは8チップスタックのHBM2を載せたりでき，最大1500mm2まで作れるそうです。
また，TSMCはARMのA72ｔA73コアの一部のファンクションに対してマシンラーニングによる最適化機能を提供する予定で，この機能でクロックゲートを最適化することにより，チップのクロックを50-150MHz引き上げる効果があるとのことです
３．Applied Microが第3世代のX-Gene 3をサンプル供給を発表
2017年3月11日のTop500Newsが，Linley Groupのレポートをひいて，Applied MicroのX-Gene 3のサンプル供給の開始発表を報じています。X-Gene 3は昨年11月に発表されており，サンプル出荷に漕ぎ着けたというのが新しい情報ですが，32コアのARM V8プロセサで，クロックがベースで3.0Ghz，ターボで3.3GHzと高速のプロセサコアを32個と32MBという大きなL3$を搭載しています。そして，メモリはDDR4-2667を8チャネルサポt-で，ピークメモリバンド幅は170GB/sに達します。PCIe３．０は42レーンもっています。
Applied Microの推定では，3.3GHz動作でDDR4-2667を使った場合，SPRCint_rate peakは500を超えるとのことです。この性能はQualcommのCentriq 2400やCaviumのThunder X2を超えるとLinley Gwennapは見ています。
IntelのSkylake世代のXeonはより高い性能を出す可能性はあり，特に，AVX-512をサポートすると浮動小数点演算性能では勝てませんが，お値段的には，ミッドレンジのXeon E5の2/3程度の価格となると見られ，コストパフォーマンス的には魅力があります。
また，DDR4-2667 8チャネルは，メモリバンド幅が効くビッグデータ処理などに威力を発揮すると見られます。
ただし，AMDのNaplesも，DDR4は2400ですが同じ8チャネルを備え，PCIe3.0は128レーンという装備です。AMDの過去の戦略からみると，Intelよりかなり安い値段を付けてくると思われるので，Naplesを含めて熾烈な戦いになると予想されます。
４．トランプ予算案は科学技術支出を大幅削減
2017年3月16日のHPC Wireが，トランプ予算案は，科学技術支出を大幅削減と報じています。日本では国防予算の10%増に伴って環境保護などの予算の減額が報じられていますが，それだけではなく，NIHは$34Bの予算から$6Bの削減，DOEのOffice of Scienceは$900Mの削減とARPA予算の$300M削減，NOAAは5%削減，EPAは$2.6Bの削減で，これは31.4%の削減になるとのことです。ただし，NSFの予算に関しては予算案では言及が無いとのことです。
それ以外にUSAIDから$10B削減，Human Services and Educationは16.2%削減と巨額のカットが並んでいます。
この予算が議会の承認を得られるとは思いたくないのですが，この方向に動けば，ブルーカラーの仕事はある程度増やせるかも知れませんが，米国の科学の人達の失業が増え，中長期的には競争力にマイナスではないかと思います。
もちろん，短期的な票数から言えば，ブルーカラーの票を増やす方が有利なのでしょうが，それが米国にとって良いのかは疑問です。
５．NASAがAIを使った小惑星衝突回避を研究
2017年3月17日のPC Watchが，NASAのFrontend Development Labの小惑星衝突回避の研究を紹介しています。
それによると，12人の特に優秀な大学院生をインターンとして集めて，ホワイトハウスのAsteroid Grand Challengeに挑戦させたとのことです。
学生たちは，Jetson TX1を搭載したマシンビジョンを強化した自律的に飛ぶドローンを開発し，地上に落ちた隕石を自動的に見つけるシステムを開発しました。2万5000枚に隕石の画像を学習し，隕石でないものを隕石と判定してしまう誤り率を0.7%にしました。この誤り率は，まだ，高過ぎるのだそうですが，実用レベルに持って行く道筋は見えたとのことです。
衝突回避には，小惑星の形状や重心を知ることが重要ですが，従来は，1個の小惑星の形状を求めるのに，人間が介入して計算を繰り返して，4週間くらい掛かっています。これに対して，マシンラーニングとGPUを使うことにより，数時間で回転軸を求めることができるようになったとのことです。
衝突回避のために小惑星の軌道をずらす研究では，従来は4つの軌道の小惑星にしか軌道計算ができなかったのですが，GPUとマシンラーニングを使って800,000軌道に適用できるモデルを開発したとのことです。
６．Newman氏が作った8bitのMegaprocessor
2017年3月17日のPC Watchが，英国のJames Newman氏が制作した巨大な8ビットプロセサMegaprocessorについて報じています。
Megaprocessorは幅10m，高さ2m，重量500kgで，トランジスタ4万個，LEDが1万個使われているとのことです。趣味で，2014年から2年かけて制作し，現在は英国のCenter for Computing Historyで展示されているとのことです。
現在のプロセサは，あまりにも微細で，何が起こっているか分からないので，目に見えるものを作ろうと思って制作したとのことです。こういうのにはロマンを感じます。
