1.サムスン7nmで、ファブ金曜日の画期的な、$ 56億投資し、
、韓国のサムスン電子は、華城（ファソン）に位置して設定したマイクロネットワークのニュースは、新たなウエハ工場は今週の金曜日（2月23日）は、公式画期的になり、予定の量産は来年の後半にチップ製造プロセスを7nmで、将来的にはスマートに期待されていますデバイス、カスタマイズされたチップロボット良い進歩。
（韓国）は20日、サムスン電子が6兆ウォン（560億米ドル相当）を投資してウェーハ生産能力を増強すると発表したが、華城市の新しいウェーハ工場には10以上の極紫外線設備は、EUV機器ごとに1500億ウォンほどの価格を要求しているため、マシン単体での購入費用は3〜4兆ウォンに達する。サムスン6nmファブの建設計画は近いうちに発表される。
対照的に、TSMCは今年7nmチップの試作を開始し、MediaTekチッププロトタイプの発売と来年初めの完全生産の第2四半期に予定されている。
TSMCは、12インチウエハー工場のTSMC 5nmの先進的なプロセスは、今年は、正式に工場の第一期を開始した来年の第一四半期に完了することが期待されて容量、大量生産2020年初頭に。TSMCは2022年まで、プラントの第2および第3段階はすべて量産であり、年間生産能力は100万枚の12インチのウェーハを超えると推定されています。
優れたフロントエンドのシリコンウェーハ製造と最新のパッケージング技術、アプリケーションプロセッサのAppleのオーダーのボウル、TSMC 2016は恥ずかしそうに決心した、新しい包装プロセスを開発するために出てきた、Appleの注文を買い戻す。
韓国メディアETNews 2017インディアン12越28 Riが、サムスン電子半導体事業部が投資している、業界筋が確認し、報告する新しい「ファンアウトウエハレベルパッケージ」（ファンアウトウェーハレベルパッケージング; FOWLP）開発を計画サムスンにより、プロセスを半導体研究機関のディレクターは、インテルのオギョンソクフル生産者からの密猟を終了します。サムスンはそうでカプセル化プロセスの研究開発が完了した後に、と考えていると、同社は2019年の終わりまでの時間になりますので、Appleが成功し、秩序を取り戻すことができ、生産設備を構築します完成しました。
TSMCはアプリケーションプロセッサ用のFOWLP技術を商品化する世界で初めてのファウンドリオペレータであり、iPhone 7用の16nm A10プロセッサとiPhone 8用の10nm A11プロセッサの受注を得ています。専門家によると、サムスン、TSMCフロントエンドのシリコンプロセス技術に匹敵するが、アップルのTSMCパッケージ技術評価は非常に高いだけでなく、TSMCに注文することを決めた。
インサイダーは、サムスンがフロントエンドのプロセスに焦点を当てていることを指摘し、バックエンドへの多額の投資、アップルの注文の損失、サムスンは最終的にバックエンドのパッケージの重要性を感じる。
2. ISSCCの最新のイメージセンサ技術と競合する。
2018年にISSCCのイメージセンサ技術の新展開 "美人美人"イメージキャプチャに焦点を当て、コンテキスト情報の追加
2018年に開催された国際固体回路会議（ISSCC）では、これまで「美人」に焦点を絞ったイメージキャプチャを超えた、イメージセンサ技術のいくつかの新しい開発が行われています。イベントドリブンセンサー、動きの画像歪みの問題を解決する新しいグローバルシャッター法、飛行時間型（ToF）イメージセンサー
動き検出機能付きCMOSイメージセンサ
ISSCCイベント指向低電力CMOSイメージセンサに発表されたソニー（ソニー）は、撮影した画像にコンテキスト情報を追加することの良い例で、イメージセンサ内のエンジニアは、同社の設計チームが直接配置され、動き検出（動き検出）機能。
論文では、ソニーは1/4インチ3.9万画素（3.9Megapixel）照射低電力イベントスタックガイド背面（裏面照射積層）CMOSイメージセンサ、統合された画素読み出し回路を紹介します（画素読み出し回路）、説明ソニーの開発チームによると、動機の背後にこのイベント指向イメージセンサの開発は、低消費電力を満たすことである。各画素に移動物体を検出せず、決してデバイスをシャットダウンしなければならないことができるが高いが装備されています高品質のイメージング技術の需要。
ホームセキュリティカメラや仮想パーソナルアシスタントなどのワイヤレスネットワーキングデバイスの登場により、IoTシステム設計者はバッテリ寿命を延ばす小さなソリューションを探しており、イベント指向技術はシステムアプリケーションのセキュリティに適しています;イメージセンサ組み込みのインテリジェンス、動く物体のリアルタイム検出。
ソニーのイベント指向センサーには、ピクセルアレイ、行ドライバー、ロウデコーダ、シングルスロープ世代、モーション/ライト検出ブロック、ビデオ信号プロセッサー、フレームメモリSRAM、MIPIポート、およびセンサ制御ブロックにリンクされたCPU
（出典：ソニー）
センサは、ソニーは、オブジェクトを移動ベースのイベントを検出し、CPUの実行は、外部割込み信号を生成する場合、上記のように、ゼロ遅延を有するチップを使用して自動露出は、高品質の画像の捕捉をトリガする。ソニーは画像を前記しました移動物体検出の毎秒10枚のフレームを実現するために合計ピクセル（画素加算）の共通フローティングディフュージョン（浮遊拡散）の各画素ブロックとセンサ。
シリコンバレーのソニーイメージセンサ設計センターのシニアエンベデッドソフトウェアエンジニア、Abhinav Mathur氏によると、イメージセンサはわずか1.1mWで動作し、同じ解像度で95フレーム/秒のCMOSイメージセンサを60フレーム/秒で消費します。イベントロギングアプリケーションでは、このセンサーは、カメラシステムの低消費電力検出モードで消費電力とデータ帯域幅を大幅に削減します。
ソニーのイベント指向センサー機能ブロック
（出典：ソニー）
ToFセンサ技術の進歩
センサのKinect 2運動検出手段、センサ用途に適用TOF ISSCCプレゼンテーションの進行状況でMicrosoft（マイクロソフト）; N 3D深度カメラ、従来より高解像度の競争の焦点、低消費電力と小型ラム最新のToFセンサーをメガピクセルに押し上げると主張する改善された連続波（CW）ToF技術です。
Microsoftの最新のToFセンサー
（出典：Microsoft）
マイクロソフトのチームは、CW ToFイメージングシステムが、市場で入手可能なさまざまな3Dイメージキャプチャテクノロジで優れた機械的強度、ベースライン要件、高性能な深いイメージ解像度、低い計算コスト、およびIR周囲光強度を提供すると考えていますチームは、CW ToFカメラの空間分解能、精度、動作範囲を改善しながら、作業焦点（すなわち、IR周囲光不変強度を同期させる能力）を低下させることにコミットしています。消費
さらに、マイクロソフトでは、変調コントラスト、量子効率、変調周波数を高め、読み取りノイズやアナログ/デジタル変換を排除し、より小さなピクセルで縮小することで、CW ToFイメージセンサの不確実性と消費電力を改善しています光学スタックの高さ。
MicrosoftのToFセンサー仕様
（出典：Microsoft）
小型フォームファクタ（3.5×3.5μm）は、次世代のToFセンサがスマートフォンアプリケーションで競争するために不可欠です。マイクロソフトの特許は、市販のグローバルシャッタRGBセンサやハンドヘルドデバイス用の小型光学スタックと競合しています。 ISSCCの論文に記載されている1024x1024ピクセルのToFグローバルシャッタイメージセンサは、TSMCの65nm 1P8MバックエンドCMOSテクノロジを使用して、200MHzで87％の変調コントラストを実現します。
ノイズ除去内のピクセル
パナソニックのISSCCは、CMOSイメージセンサー技術の進歩を紹介しています。OPF CMOSイメージセンサーの回路とオプトエレクトロニクスの変換機能を分離しており、このユニークなアーキテクチャにより、同社のチーム新開発の高速ノイズキャンセレーション技術と高飽和技術を搭載し、独自の感度制御によりOPFに印加する電圧を変化させ、グローバルシャッター機能を実現しました。
OPF CMOSイメージセンサは従来のグローバルシャッタセンサアーキテクチャと比較して、パナソニックは最新のセンサが業界初の8K分解能、60fpsのフレームレート、450k電子飽和度を提供し、グローバルシャッタ機能を備えていると主張しています
（出典：パナソニック）
過去には、8K超高精細テレビシステムやスタックセンサー方式の8Kカメラなど、放送、テレビ、セキュリティアプリケーション用の高解像度、高忠実度のカメラでは、グローバルではなくローリングシャッターの共通の欠陥がありましたシャッターグローバルモードでは、シャッター動作は全画素の画像を同時に取得し、ローリングシャッターモードのCMOSイメージセンサーは行単位で露光して動作します。
パナソニックはローリングシャッターが歪みの問題を引き起こすと述べています。特に、高速イメージングやマルチビュー画像合成アプリケーションでは
（出典：パナソニック）
歪みのない動体画像をリアルタイムで捕捉すると主張されているパナソニックの新開発センサーは、マシンビジョンやインテリジェントな交通監視システムなどの多視点、高速、高解像度カメラにとって特に重要です。この回路は、高飽和特性を実現するための画素内ゲインスイッチング技術と、OPFに印加される電圧を変化させることによって感度を調整する電圧制御感度変調技術を用いて、別個に設計することができる。
パナソニックが新しく開発したCMOSイメージセンサは、8K解像度の画像をキャプチャすることができ、高コントラストのシーンでも、グローバルシャッタ機能、フルピクセルキャプチャ同期画像
（出典：EE Times）
200mまでのイメージングライトをサポート
東芝のISSCC技術者チームは、反射した光子からのToF情報を利用した長距離高分解能LiDARシステムの最新技術を公開した。目標は距離測定距離測定、DM）、チームは200mの理想的な距離、高速道路を走行する車、他の車両または物体に接近することを感知する。
東芝のチームはまた、都市部では、安全で信頼性の高い自律車を達成することを指摘したシステムは、広視野角と高解像度を持っている必要があります点灯し、順序で完全に周囲の状況を認識し、この目標を達成することは困難な課題、光をシステムが起動し、しばしば強い背景光は、対決（太陽光など）、それはノイズのシステムの主光源の光です。
車両システムの要件と東芝のソリューションの仕様からの光を検出
（出典：東芝）
Toshibaは、Time-to-Digital Converter（TDC）とA / Dコンバータ（ADC）を組み合わせたKawasaki SoCを発表し、Smart Accumulation Technique（SAT） ）機能であり、照明システムが200mの視線と高解像度の自律車両用画像に到達することを可能にすると主張している。
Toshibaによると、SATはADCの輝度情報とバックグラウンド情報を利用してターゲットからのみ反射されたデータを識別して蓄積し、従来の添加技術の4倍の分解能を達成することができます」TDC / ADCの組み合わせこのアーキテクチャーは、短時間のDM精度をサポートするためのADCサンプリングレートの必要性を緩和し、さらに、DM距離が200mのライトシステムをサポートしており、従来の設計の240x96ピクセル解像度に対して最大0.125％のDM正確さ。
伝統的なデザインと東芝ライトソリューションの性能比較
（出典：東芝）
ピクセル並列結合技術
パナソニックだけでなく、ソニーは、ローリングシャッターイメージセンサーで取り込まれた動く物体の画像歪みの問題にも注目し、画素内アナログメモリーとピクセル並列ADCが潜在的な解決策であると指摘しました。どちらも、1つのピクセルでADCデジタル信号を読み書きするタイミング制約に対応していないため、メガピクセルの解像度をサポートできません。
ソニーのISSCC論文の提案は、CMOSセンサにグローバルシャッタを実装するために、ピクセルあたり1つのADCを備えたスタック型イメージセンサを使用することです
（出典：ソニー）
ソニー1,460,000ピクセルADC 14、画素レベル（画素レベル接合技術）を用いて接合技術を有する裏面照射型CMOSイメージセンサの積み重ね。企業は、比較が閾値時間正帰還回路（サブスレッショルドコンパレータ）を含みコンパレータの電流と回路面積を最小限に抑え、消費電力を低減します。
コンパイル：Judith Cheng
（オリジナルを参照してください。ライバルはジュンコ吉田によって、イメージセンサの範囲を拡大）eettaiwan
3.5大きな表示メモリチップ "スーパーループ"が終了します。
コラムニスト「アルファを求めて」金融ブログが指摘し、AppleはiPhoneXの生産を削減だけでなく、本土の半導体企業は、2019年に期待されているメモリの工場出荷時の設定が完了します、生産能力の場合のメモリの変化、の供給と需要が解除されることが予想され、地球の平均DRAMの価格は低くなります。
Alphaのコラムニストを求めているRobert Castellanoは、記憶の「超サイクル」が終わりに近づいているという5つの兆候があると語った。
1.平均メモリ販売価格が下がっている
韓国投資証券は、データが最近のシーズンでは減少傾向を示し、サムスン電子、SKハイニックスのNANDとDRAM平均販売価格が変化することを示し、統合2016年から2018年NANDとDRAM平均販売価格（ASPのを）提供によるオン。
サムスンNANDとDRAMの平均販売価格の変更
SKハイニックスNAND及びDRAMの平均販売価格の変動
2.本土開発改革委員会と三星は覚書に署名する
中国国家発展改革委員会と韓国Samsung Electronicsは、チップ内の協力の覚書を締結し、チップ製造、人工知能や半導体製造、業界アナリストの他の分野での潜在的な協力になり、協力はおそらく世界DRAM価格で増加します。
3.サムスンのNANDフラッシュメモリの拡張容量の削減
サムスンは競合他社の利益が成長制限、および中国の潜在的な競争相手（参入障壁）のための参入障壁を高めるために2018年までにメモリ容量をアップグレードすることを決定しました。サムスンもともと新しいNANDの確立を開く平昌澤工場の床に期待しますフラッシュメモリの生産ラインであるが、価格下落後、サムスンは2階のいくつかの地域にDRAM生産ラインを設置する計画だ。
DRAMエクスチェンジは、2017年の約19.5％から2018年にDRAM供給量が22.5％増加すると予想しています.2018年のDRAM売上高は、2017年の76％の売上成長率をはるかに下回り、30％
4.本土メーカーがメモリ工場の設定を完了する
本土の工場でのメモリ半導体メーカーは、後半に2019年に操業を開始する最速であってもよいし、福建省Jinhuagongに位置する集積回路会社は武漢に本社を置く一方で、今年10月に工場の主な構造の構築を完了することが期待される、プロジェクトの進捗状況をスピードアップするために、言いました長江ストレージテクノロジーズは3大規模な3次元NANDフラッシュメモリ製造工場を建設するために$ 2.4億ドル投資する、一つの工場は、正式に2018年に生産を開始したことが予想される30万ウェーハを生産することができ、最終的には、それが合肥瑞力の統合にあります。回路株式会社は、DRAMの生産設備の数を購入しました。
長江ストレージテクノロジーズが近づくとまた、アップル（AAPL-US）は、メモリチップは、おそらく今、アップル社のNAND型フラッシュメモリのサプライヤ東芝、Western Digitalの、サムスン電子とSKハイニックスがそれらを購入し、取り組んでいます。
半修理の下でアップルのiPhone Xの生産
調査会社の上海CINNOでショーン・ヤンアナリストは、Appleが2017年これらのチップの最大の消費を約1.6億ギガビット・グループ（ギガバイト）の世界全体の需要の1.6％を占めていることを指摘した。収量の減少をiPhone X、意味メモリチップを持つ消費者の減少は、NANDとDRAMと平均販売価格の上昇を遅らせるでしょう。
Ju Hengネットワーク
4.第4四半期の2017年のサーバーDRAMの売上高は約13.9％増加しました。
DRAMeXchangeコンサルティング半導体研究センター（DRAMeXchange）の調査によると、マイクロネットワークのニュースを設定し、2017年第4四半期を見直し、データセンターが強くあり続け、北米での需要も元の製品であればラインの調整を通じて、それでも効果的に市場を軽減することができませんタイトな供給状況。サーバDRAMは、平均小売価格（平均販売価格）の上昇、約13.9％の3元サーバーDRAM DRAM四半期の収益成長率に利益をもたらします。
DRAMeXchangeシニアアナリスト劉Jiahaoは、2018年の第一四半期に、指摘され、減少した運動エネルギーの場合のサーバの出荷台数は、全体的に不足サーバDRAM市況は依然継続し、高いポイントで維持されるサーバーのDRAMモジュールを提供しています。
サムスン（サムソン）
大容量モジュールケース2017年第4四半期で構築されたデータセンタから利益を得る必要がある、サムスンサーバDRAM収益性能は特にバラ色だけでなく、第三四半期のビット出荷量と比較して、8％外部平均小売価格増成長アップ、売上高は市場全体のおよそ46.2パーセントを占め、$ 2.919億来た第三四半期にわたり14.5％の増加となりました。サムスンは予想主要な顧客を満たすために、遵守率を調整するために、様々なOEM / ODMサプライヤーのために、この段階で残っていきます収益性を改善するために、需要のレベルと。
SKハイニックス（SKハイニックス）
北米のデータセンターの需要により、SKハイニックスは第4四半期にサーバーDRAM製品の構成をより積極的に行っており、第4四半期にはサーバーDRAMの合計出力の30％以上を占めています。第2に、新しいプラットフォーム変換による高容量モジュールの需要また、ハイニックスの第4四半期の売上高は前年同期比10.9％増の18億8,800万ドルとなり、サーバのメモリ需要が引き続き高水準となるため、営業利益率は2018年第3四半期より改善し、SKハイニックスはサーバーDRAMの出荷台数を四半期ごとに増加させ、18nm製品の新しいプロセスを浸透と普及に注ぎます。
ミクロン
価格が上昇し続け、スケーリング処理は、費用対効果をもたらしていることに加えて、前期比ServerのDRAMビット出荷成長第4四半期に加えて、平均販売価格も、大幅に17.2％のそのサーバーDRAM製品の収益成長率を跳びました$ 1.414億、市場シェアは、製品の視点でのレベルの22.4パーセントに来た、マイクロンの割合ServerのDRAMがほぼ3水位で推移は完全に上げ平均販売価格は、メモリに依存して利益を得るために現段階で成長を続けています。
5. ARMのWindows 10では、特定のOpenGLバージョンのゲームを実行できません。
マイクロネットワークのニュースを設定し、Microsoftが昨年は最近の詳細を発表したARMプロセッサアーキテクチャを使用して、Windows 10のネットワークデバイスを、リリースし、x86のプログラムをサポートしていないだけでなく、ゲームの特定のOpenGLのバージョンを実行することはできません
マイクロソフトは、ARMプロセッサを使用して、Windowsのデバイスを作成するために一緒に2016年後半とクアルコム、Windowsの10昨年は、ARMプロセッサを搭載したラップトップの最初のバッチを発行したに発表した、高性能、低消費電力化に加えて、彼らは常に、常に（ネットワーク接続できることを主張しています一般的な窓付きのx86のWin32プログラムとの互換性も接続されたPC）機能、外（ユニバーサルWindowsの）プログラムは、しかし、x86のWindowsに比べて、ARM上のWindows 10には、まだいくつかの制限があります。
Microsoftは先週、不注意、Microsoftがすぐにファイルを削除しても、ARMおよびプログラムでの経験上でWindows 10を制限するために、開示されたが、インターネットアーカイブをアーカイブされています。
制限リストビューで、ARM上のWindows 10のみARM64ドライバをサポートし、また支援x64のプログラム、ゲームやプログラムは、OpenGLの特定のバージョンを使用して実行することができない、いくつかのカスタマイズ機能が正常に機能していない、いくつかのプログラムは、Windows Mobile上のかもしれませんレイアウトに問題があり、Hyper-Vをサポートしていません。
上記の制限は、メーカーがペリフェラルドライバの再コンパイルARM64バージョンをはx86なければならず、ARM上のWindows 10でのみサポートやバージョンなしで、DirectX 9の、のDirectX 10、DirectX 11のとDirectX 12のプログラムの使用をサポートすることを意味した後のOpenGL 1.1が必要ですハードウェアはOpenGLのゲームやプログラムを加速しました。
ARMのWindows 10のように見えるが、まだほとんどのシナリオやプログラムに適している、Microsoftはまた、特定の制限のためのソリューションを提供し、外の世界は、実際のマシンの後に関連機器の能力を確認するために市場に入るまでです。 ARMノートブックのWindows 10は、どちらもASUS NovaGoとHPのEnvy x2canで、バッテリ寿命は最大20時間です。
6.MITはニューラルネットワークをモバイルデバイスにもたらす新しいAIチップを開発する
マサチューセッツ工科大学（MIT）の研究者たちは、ニューラルネットワークの動作を3〜7倍高速化し、消費電力を最大95％削減する、新しいタイプの人工知能（AI）チップを開発しました。
TechCrunchの、テック論文によると、チップは、MITの大学院生Avishekビスワスによって開発されたことを報告したが、その最大の利点は、スマートフォン、家電製品やその他のポータブル機器ではなく、ニューラルネットワークを実行している電力を消費サーバ上にあるチーム主導しました道路。
これは、ウェハの将来の使用というよりラフ、ルールベースのアルゴリズムを使用するよりも、音声と顔認識とネイティブの深学習のためのニューラルネットワークに電話、またはクラウドに情報を送信することができますが、解析結果に戻るに渡すことを意味します。
Biswas氏は、一般的に、AIチップの設計では、メモリとプロセッサとの間でデータを前後に移動させるメモリとプロセッサを備えていると述べている。機械学習アルゴリズムは多数の演算を必要とするため、これらのアルゴリズムの動作は、ドット積と呼ばれる特定の演算に単純化することができ、ドット積演算をメモリ内で直接実行できる場合には、データを前後に転送する必要がなくなる。
ネットワーク層の単一の処理ノードは、通常、下位層のいくつかのノードからデータを受け取り、そのデータを上位層の複数のノードに渡す。ノード間の各接続その重みを持っています。そして、神経ネットワークを訓練するプロセスは、主にこれらの体重を調整することです。
ノードが下位層の複数のノードのデータを取得すると、各データに重みを掛けて加算し、ドットプロダクトと呼びます。ドットプロダクトがある閾値を超えると結果は上位ノードに送信されます。
実際には、これらのノードはコンピュータのメモリに格納されているウェイトだけです。ドットプロダクトを計算するには、通常、メモリからウェイトを読み込み、関連するデータを取得し、2つを掛け、その結果をノードのどこかに格納しますこれはすべての入力データに対して繰り返され、ニューラルネットワークには数千ないし数百万のノードが存在することを前提として、大量のデータをプロセス内で移動する必要があります。
しかしこの一連の操作は、信号が複数のニューロンに沿って移動し、シナプスで会合する脳内の事象を数値化することです。そして、ニューロンの発火率とシナプス間の電圧電気化学信号のうち、ニューラルネットワークのデータ値と重みに対応します.MIT研究者の新しいウェーハは、脳の活動をより忠実に再現することで、ニューラルネットワークの効率を高めます。
このチップでは、ノードの入力値が電圧に変換され、適切な重みが乗算され、合成された電圧のみがデータに変換され、メモリに格納されて処理されます。操作が実行されるたびに、ノードとプロセッサとの間でデータを移動させることなく、ノードの積を計算する。
ダリオ・ギル、IBM AIの副社長は、研究の結果は、画像と動画の分類のためにあるモノのインターネット（IOT）に、より複雑な畳み込みニューラルネットワークを使用する可能性を開くことが期待されていると述べた。DIGITIMES