デジタルツイン

ムーアの法則の終わりは近づいています。エンジニアや設計者がトランジスタを小さくし、できるだけ多くのトランジスタをチップに詰め込むためにできることは限られています。そこで彼らは、AIなどのテクノロジーをプロセスに組み込んだ、チップ設計の別の方法に目を向けています。 たとえば、サムスンは自社のメモリチップに AI を追加してメモリ内処理を可能にし、これによりエネルギーを節約し、機械学習を高速化します。速度について言えば、Google の TPU V4 AI チップは、以前のバージョンと比較して処理能力が 2 倍になっています。 しかし、AI は半導体業界にとって依然として大きな期待と可能性を秘めています。 AI がどのようにチップ設計に革命を起こそうとしているのかをより深く理解するために、MathWorks の MATLAB プラットフォームのシニア プロダクト マネージャーである…