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IAR, 르네사스 RZ/T2·RZ/N2 시리즈 MPU 완벽 지원

2022.09.16by 권신혁 기자

오늘날 산업용 애플리케이션에서 필요로 하는 요건들은 매년 더 복잡해지고 있다. 성능 요건 역시 점점 더 높아지며 이를 충족하기 위해서는 개발 워크플로의 능률을 떨어뜨리지 않으면서 자신이 선택한 MCU 및 MPU의 기능을 극대화하는 개발 도구가 필요하다.
“모바일 3D 시각적 경험 최적화”

2022.06.29by 권신혁 기자

올해 전세계 모바일 게임 시장은 2,220억달러(한화 약 287조원) 규모로 예상되며 이 중 모바일 게임이 61%를 차지해 게이밍 시장에서 핵심적인 분야로 꾸준히 성장했다. 특히 몰입형 디바이스 개발을 위해 시각적 경험 개선이 중요해지며 관련 솔루션이 눈에 띄게 발전했다.
엔비디아, 그레이스 CPU 슈퍼칩 2023년 상반기 출시 예고

2022.05.25by 권신혁 기자

대만에서 열린 국제 ICT박람회인 컴퓨텍스2022에서 엔디비아의 행보가 뜨겁다. 기조연설에서 엔비디아는 스스로를 ‘AI의 엔진’이라고 자처하며 데이터센터와 고성능 컴퓨팅, AI와 클라우드 그래픽 등에 새로운 솔루션을 제시하는 데 집중했다.
고성능 반도체 수요 늘며 후공정 '패키징' 중요성 커져

2021.09.13by 이수민 기자

대표적인 반도체 후공정인 패키징 공정은 전공정에서 제작된 소자를 포장하여 완성품으로 제작하는 과정이다. 업계에선 소자의 고집적 및 다기능 구현을 위한 핵심 기술로 주목하고 있다. 여러 소자를 하나로 통합하는 첨단 패키징 기술은 전기적 연결과 반도체 소자 보호가 목적인 전통적인 패키징 기술을 대체하고 있다.
신규 인텔 제온 W-3300, 입출력 집약적 워크로드 지원

2021.08.02by 이수민 기자

인텔이 워크스테이션 전문가를 위한 인텔 제온 W-3300 프로세서 군을 출시했다. 이 기업 수준의 보안 기능을 갖춘 고성능 단일 소켓 솔루션은 많은 스레드를 활용하는 입출력 집약적 워크로드를 처리하는 애플리케이션을 위해 설계됐다. AI, 건축 엔지니어링 및 건설, 미디어 및 엔터테인먼트 분야에 적합하다.
ST, ML 강화한 'STM32Cube.AI 7.0' 개발 환경 발표

2021.07.29by 강정규 기자

ST마이크로가 STM32Cube.AI 개발 환경에서 이용 가능한 머신러닝 기법을 확장했다고 밝혔다. 새로운 STM32Cube.AI 7.0 버전은 STM32 MCU 상에서 에지 추론을 위한 신경망을 개발할 수 있게 하며, 더 작은 데이터 세트와 더 적은 수의 CPU 사이클로 동작하는 새로운 지도 및 준 지도 방식을 지원한다.
[차이나 브리핑] 파트너 확정한 화웨이, 車 사업 본격화

2021.07.28by 이춘영 외신

e4ds 뉴스 중화권 ICT 소식 정리 - 2021년 7월 28일 [차이나 브리핑] : ◇화웨이, 자동차 사업 파트너로 베이징차, 광저우차, 창안차 확정하고 이들과 신규 차량 브랜드 런칭할 예정 ◇러시아, Arm 데이터센터 설립에 화웨이 7nm 칩 사용 ◇훨훨 나는 미디어텍, 2분기 매출 수직 상승 등
인텔 CEO "nm, 마케팅 구호일 뿐" 파운드리 사업 시동

2021.07.27by 이수민 기자

인텔이 나노미터 기반 공정의 명칭은 실제 게이트 길이와 일치하지 않는다며 고객이 나노 공정을 정확하게 파악할 수 있도록 ‘인텔 7/4/3/20A’ 명칭을 도입했다. 또한, 인텔 파운드리 서비스의 첫 고객으로 퀄컴과 아마존웹서비스를 유치했다고 밝혔다.
계속되는 PC 수요 상승, 인텔 2Q 매출 전망치 웃돌아

2021.07.23by 이수민 기자

인텔은 매출 196억 달러, 영업이익 51억 달러의 2분기 실적을 발표했다. 예상치를 뛰어넘은 수준이다. PC 분야 매출은 지난해 같은 기간보다 6% 증가한 101억 달러를 기록했다. 반면 데이터 센터 분야 매출은 9% 감소한 65억 달러에 그쳤다. 한편, 인텔의 겔싱어 CEO는 글로벌파운드리스 인수설에 대해선 말을 아꼈다.
"모바일 알파고 나올까" KAIST, 고효율 AI 반도체 개발

2021.07.16by 이수민 기자

KAIST 유회준 교수팀이 구글의 알파고에 활용됐던 심층 강화학습(DRL)을 높은 성능과 전력효율로 처리할 수 있는 반도체 기술을 개발했다고 밝혔다. DRL은 신경망이 복잡하게 얽혀있고 대규모 데이터를 처리해야 하므로 기존에는 대용량 메모리의 고성능 컴퓨터 다수를 병렬 활용해야 구현할 수 있었다. 연구팀은 모바일 기기 등에서도 DRL이 가능하도록 기존 대비 성능이 우수하고 전력효율이 2.4배 높은 AI 반도체 기술, 옴니DRL을 개발했다.

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