現地会場（Room A）中継︓Room B,C,
Design Solution Forumは、「創ろう、広げよう、設計者ネットワーク」を基本コンセプトに、
業種･分野の垣根を超えたコミュニティとして、時代にあわせ進化してまいります。
次の10年を見据えた様々な取り組みにより、設計者がより広く深く交流できる場を提供していきます。
生成AIの登場によりAIに対する注目が高まっているが、実用的AIの実現には莫大な計算を必要とし、その爆発的需要の増大により、環境、フットプリント、電力消費など半導体を取り巻く環境は大きく変化している。
また半導体自身も複雑化の一歩をたどり、その設計もAIと切り離せなくなってきている。
このセッションでは、AIを取り巻く世の中や、半導体を取り巻く現状、そしてAIが半導体設計に及ぼす影響などについて説明する。
トランスフォーマーと生成AIモデルは、ADASや民生領域においてエッジで利用が進んでいます。柔軟性を有するプログラマブルなNPU（GPNPU）のパイオニアであるQuadricが、最新のA I技術の実装に必要なソフトウェアドリブン技術の課題と、それを克服する方法についてお話しします。
今日、半導体はあらゆる組込み機器に搭載されており、より高性能で省エネルギーな製品をタイムリーに提供することが求められています。
その開発において、AI/ML技術を活用することで設計プロセスの更なる自動化や最適化を実現し、設計生産性の向上への貢献が期待されています。進化を遂げているEDAテクノロジとAIを活用させたソリューション開発の状況をご紹介します。
過去の資産を流用しようとしたときに、同じ名称の変数等が使われていて苦労したことはありませんか？
UVMクラスの関係や、FSMをコードから読み取るより図示して欲しいと思ったことはありませんか？
AMIQ EDA社のDVTは、直感的な操作によってこれらの問題を解決し、開発効率を大幅に向上可能なエディタです。
当日はデモ動画を交えてDVTの機能を紹介いたします。
最近のRTL機能検証について、ソリューションの提案や実例をご紹介いたします。RISC-Vをはじめとするプロセッサコア検証、検証IP、リグレッションテストにおける効率化など皆様の開発におけるお悩みや課題解決の一助となれば幸いです。
本来、機械学習手法は何十種類も存在し、それらの中には省演算で高精度が期待でき、エッジ端末側で学習から運用可能なものも少なくありません。
弊社では、特許技術SOINN®を含むあらゆる機械学習技術を活用することで、深層学習を用いた製品より使い勝手が良く、お客様の「痒い所に手が届く」多彩な AI 製品をご提供しています。本講演では、それらの事例をご紹介するとともに、活用したAIアルゴリズムの概要や特色をご紹介します。
OKIアイディエスは、従来の「とりあえず焼いて修正する」FPGA設計手法では、ボードレベルでのデバッグに膨大な時間がかかり、生産性向上が困難でした。
これを解決するため、Catapultによる高位合成とCatapult Coverageを活用した高位検証を導入。
これにより、従来の設計手法からパラダイムシフトを実現し、設計サービスの生産性を大幅に向上させました。
本講演では、課題、解決策、成果を具体的にご紹介します。
Accellera Systems Initiativeでは実にさまざまな標準化を行なっています
セーフティクリティカルシステムでは要件ベース検証は一般的ですが、要件の品質と精度に左右されます。アサーションベース検証を用いた制約付きランダム検証などの検証手法は、検証プロセスの早期に曖昧な要件や不完全な要件を特定する事に役立ちます。本セミナーでは、設計要件から検出した要件に対する検証アプローチをアサーション主体でご紹介します。
3年前にNHKの番組「魔改造の夜」に参加し、それをきっかけとして社内ファブスペース「つくる～む海老名」の運営に参画することになりました。それらの活動を通して私が感じた半導体デバイス開発との違いを紹介します。中でも特徴的と感じたオープンコラボレーションの重要性を取り上げます。皆様の今後の業務にオープンコラボレーションを取り入れるきっかけとなればと思います。
調整中
Arm Flexible Accessは2019年開始以来、世界で２００社以上、国内でも２０以上の顧客を持つプログラムに成長しており、半導体サプライチェーンで欠かすことが出来ないArm IPのグローバルな流通を担っています。今回は事例紹介としてSOCプラットフォームの実証にAFAが活用されたケースをご紹介いたします。本公演は株式会社アイシン様とのジョイントセッションです。
本講演では、オープン・ソース・シリコンの可能性とその背景に関して多面的な切り口から、その本質に迫りたいと考えています。
2022 年Google が Skywater を説得して PDK をApache 2.0 オープンライセンスにて配布可能にしたことを契機に、一気に広まったチップ開発のオープン化の流れを、時系列に整理しつつ、背景に潜む安全保障やＳＤＧからの要求、人材教育の課題等、現状の実態と将来を俯瞰した可能性に関して、海外の情報も交えつつ、正しく理解するための情報提供を目指します。
コダシップの最新アップデートならびに、コダシップ第4世代プロセッサ低消費電力コアL110を、AIを利用したメカニカルノイズ中の異常音検出プロセッサにカスタマイズした予知保全ソリューションの事例をご紹介します. この事例では約70の追加命令を施し、消費電力はL110標準品の7分の1に抑えました. カスタムできるRISC-Vの価値をご確認ください.
ターゲット製品の価値を効率よく最大化させるZeBuを使った最新のシステム検証ソリューションをご紹介します。
国内ユーザーでの運用実績もあるZeBuクラウドの新しい開発スタイルにより、開発パートナー間の協業の仕組みが大きく改善します。
ZeBuの持つ充実した仮想モデルのラインナップを適用することで、現実動作、性能、電力などの広範な検証領域をカバーする環境を容易かつ短期間に構築できます。
海外ではにわかに人型ロボットの開発が活発になってきています。安価なブラシレスモータの台頭やＡＩブームなどにより発生したこのブームはいつまで続くのか？。そして、日本では等身大ロボットの他に巨大ロボットの開発例も増えてきています。これらの流れが生む効果や今後普及していく可能性と、弊社で開発しているソフトウェアV-Sido(ブシドー)についてお話します。
IP and SoC Verification challenges continue to grow with complexity and multi-chiplet systems, explores the need for HW and SW solutions for the range of use-cases and explains the challenges and introduces solutions focusing on how AI may or may not help.
IP および SoC 検証の課題は、複雑性とマルチチップレット システムの拡大とともに増加し続けており、さまざまなユース ケースに対する HW および SW ソリューションの必要性を探り、課題を説明し、AI がどのように役立つか、または役立たないかに焦点を当てたソリューションを紹介します。
※本講演では日本語での補足説明が入ります
私たちは、脳の情報処理メカニズムを模倣した脳型計算機システムについてAIの理論からその回路実装とアプリケーション応用まで広く研究している。
本講演では、当研究室の全体像を紹介した後、組み合わせ最適化問題を高速に解くアニーリングマシンについて、FPGA実装とデモンストレーションを交えて説明する。また、本プロジェクトでは当研究室で初めてASIC化に挑戦しており、開発体制などを体験談も交えて紹介する。
AIアルゴリズムの複雑な処理を可能にするために、半導体が複雑化・大規模化しています。また半導体業界では設計者不足も懸念されており、複雑かつ大規模な設計を一層効率化する必要があります。シノプシスはAIを用いたSynopsys.aiデザインソリューションをご提供しており、AIベースの最適化とデータ解析、および生成AIを活用したさらなる生産性向上を達成できます。本セッションでは、半導体設計においてAIがなぜ必要か、また、どのように使用されるかをご紹介します。
人工知能（Artificial Intelligence: AI）やメタバースといった膨大な情報処理・蓄積が必要アプリケーションに対し、ムーアの法則の鈍化やフォン・ノイマンボトルネックといった従来の半導体集積回路（Integrated Circuit: IC）やその実装技術、つまり集積規模や統合密度の限界がボトルネックになりつつある。これに対し、ICチップ間の接続帯域を維持したまま、異なる製造方法や機能・構造のチップを多数集積することで最適かつスケーラブルに能力を拡張できる可能性があるチップレット集積技術は、このような課題を解決する有力な手法として注目されている。また、昨今は前記の先端アプリケーションだけでなく、自動車・産業・コンシューマを含む一般的な用途での市場が出てきている。東工大、阪大、東北大を中心としたチップレット集積プラットフォーム・コンソーシアムでは、チップ／ブリッジ集積の最小限構成としてPillar-Suspended Bridge (PSB) 構造やそのコンセプトをMetaIC (Integrated Circuit of the Integrated Circuits) として提案、産業化に向けた活動を行っている。本講演ではチップレット集積の背景となる技術の歴史を振り返りつつ、今世紀に入って急速な進捗が見られる本分野の動向と最新の状況を説明、コンソーシアムでのチップレット集積基盤、3D集積、光集積を含む研究開発活動を紹介する。
昨今のAIやAutomotiveの進化により、システム要求性能とメモリ性能の間に大きなギャップが生じてきています。
その解決のため、要求されるメモリシステムは、バス幅のワイド化やより高い動作周波数の最先端メモリへシフトし、そしてメモリシステムの選択条件は、従来の帯域と容量に加え、コスト（プロセスノード・PHY面積など）も大きな要素になってきています。
この講演では、このようなトレンドをお伝えするとともに、最先端メモリを成熟したプロセスノードで使用するOPENEDGESのユニークなLPDDRソリューションを紹介します。
個人のスキルアップのステップとして、できるまでチャレンジすることが大切であり、経験を積むことや、何度も失敗が許される環境があることが必要になる。
成長には段階があり、成長には時間がかかるため、無意識にできる（＝習慣になる）まで、パーソナル・ソフトウェア・プロセス（PSP）を取り入れて若手を支援する。
現在、自動車業界ではSDV(Software Defined Vehicle)開発にシフトしています。
SDV開発の実現においては、求められる機能の増加に伴い、システムが大規模化・複雑化するため、それを補う形でFPGAの需要増加が見込まれます。
車載向けFPGA開発では、機能安全対応も必須となり、従来の設計スキルに加えハードウェアとソフトウェア協調した設計と高品質なプロセスフローの対応が必要となっています。
本発表では、車載向けFPGA開発の機能安全対応についてご紹介します。
CPU内部のサイクル粒度の挙動が、ハードウェア技術者以外にはイメージしにくくなっている。
そのように感じたことから、CPUの振る舞いや仕組みを"ソフトウェアを遅くする要因"に分解して紹介する書籍『プログラマーのためのCPU入門』をラムダノート社から出版しました。
本講演ではこの書籍の中から、CPUの基本的な振る舞いのいくつかを振り返ります。また、マルチプロセッサ特有の難しさなどについても紹介します。
組み込み用途からハイパフォーマンス、AI向けインテリジェンス、車載向けなど全領域をカバーするSiFive社の最新のRISC-VプロセッサIPポートフォリオをご紹介します。
ソフトウェアテスト自動化は、日々進化しています。
テスト自動化の事例は増えていますが、同じく失敗する事例も増えています。
失敗する原因は、始める際に重要視すべきポイントをおさえられていないことや、運用における課題を克服できず継続できなくなることなど、テスト自動化の技術的な課題ではない部分に多く存在するように思います。
事例をご紹介しながら、あるべきテスト自動化の取り組み方に関して、お伝えいたします。
SOLIDは、TOPPERSカーネルを含むリアルタイムOSと、コンパイラやデバッガを含む統合開発環境を、一体化したリアルタイムOS開発プラットフォームです。RTOS(SOLID) + LinuxのDual-OSソリューションに対して、そのメリットの説明、またOSの提供～実機デバッグからプロファイリングまでを、効率よくシステム開発する手法を紹介します。
自動車業界においてクラウド環境を活用して車載ソフトを開発するクラウドネイティブ開発が提唱されている。本講演では、オープンソースであるリアクタ指向協調言語のLingua Francaを用いたSDV向けの仮想開発環境を紹介する。
リコーは、これまでさまざまな製品のLSI開発を自社で行い、LSIの設計、検証、インプリメントに関する独自の技術とノウハウを蓄積してきました。
これらのノウハウを活用いただけるよう、LSI開発に課題を抱えている方や、新規にLSI開発を計画している方々を対象にサービスを開始しました。
本発表では、上記サービスの紹介に加えて、現在導入・ベンチマークを行っているネクストリーム社の製品に対するリコーの期待についてもご紹介します。
AI、自動運転、脱炭素化と新時代の技術の出現に伴い、新しい半導体デザインの需要が急速に高まっています。
新製品の市場への迅速な導入は競争力の源で、ハードウェアエミュレータはその重要な役割の一翼を担っています。この講演では、ハードウェアエミュレータを24時間365日稼動させるためのスケジューリング技術と最適化戦略を解説し、設計者がいかにして短TATと高品質を実現できるかをご紹介します。
弊社運営・年間150万PVを超える生成AIメディア「PROMPTY」では2,000件を超える生成AI導入事例の取材を行ってきました。
取材事例だけではなく、弊社で行ってきた50社を超える生成AIコンサルティングの事例を基に、明確に分かれる生成AI導入における成功パターンと失敗パターンについてご紹介いたします。
さらに、国内外を問わず各業界ごとの導入事例についても深掘りしてまいります。セミナーを受講することで、正しい生成AI導入のロードマップを学ぶことができます。
年々増加するサイバー攻撃に対抗するために、EUサイバーレジリエンス法をはじめとしたセキュリティに関する法令や規格の整備・施行が各国で進んでいます。
脆弱性対策の鍵となるのが「SBOM（ソフトウェア部品表）」です。
法令・規格での提出が必須となるSBOMを、OSSで作成されたシステム対して生成し、管理する方法について解説します。
システムの検討段階では、各機能の目標処理時間を決めるためにパフォーマンス見積もりが行なわれます。
AIのエッジ実装では設定した目標精度と速度からモデルの開発を行ないますが、精度と速度がトレードオフの関係になるため、システムに対してのAI処理時間を適切に割り当てることが重要になります。
本セッションでは、ブラックボックスのSoCに対して、仮想ハードウェアを用いて速度見積もりを行なった事例をご紹介します。
今回ご紹介させて頂きますCeva NeuPro-Nano™は、TinyMLアプリケーション向けに設計された高効率かつ自己完結型のエッジNPUです。
ヒアラブル、ウェアラブル、ホームオーディオ、スマートホーム、スマートファクトリーなど、AIoT製品カテゴリー全体におけるTinyML実行のための、コンパクトで超低電力かつ高効率なソリューションをCevaは提案します。
成長を続ける自動運転技術。周囲環境の認識技術とAI技術による自律型自動運転が導入されています。
しかし完全自動運転の実現には車両同士やインフラとの間の通信による周囲の車両情報や交通情報を共有する協調型自動運転の技術が必要です。
本講演では協調型自動運転を支えるV2X通信のポイントや技術を紹介します。
国国立標準技術研究所（NIST）で標準化が進むPQC及びIDS(Automotive Intrusion Detection Systems)Secure-ICでの取り組み
AI技術の活用は様々な分野で進んでいますが、LSI開発では実用化が進んでいません。
本パネルディスカッションでは、「LSI設計/検証へのAI活用」をテーマに、設計・検証工程でのAI活用例やレポート効率化、設計自動化の具体的な方法を議論します。
さらに、品質向上や開発TAT短縮の実現性や、AI活用の課題克服についても皆様と共有します。
※本パネルディスカッションは、会場聴講のみです。オンライン配信は行いません
フォーマル検証は設計品質向上とコスト削減に不可欠なツールですが、導入では専門知識が必要で多くの企業が壁に直面しています。
私たちは共通実行環境の提供や技術者育成を通じてフォーマル検証の導入を支援します。
重要となる設計段階からの迅速な理論的フィードバックで成功をサポート。導入企業では、開発期間短縮や品質向上、コスト削減が実現されています。
フォーマル検証の力を引き出し、成功への一歩を踏み出しましょう
エンジニアの新たな情報発信手段として動画配信があります。動画は、静止画像や文字では表現の難しい事象を分かり易く表現できます。
例えばロボットの動きを解説する際、静止画と文章で解説するよりも、動画の方が分かり易く、解説も字幕だけでなく、読み上げた方が分かり易くなります。
さらに読み上げている人物の映像があると、プレゼンスが増して、説得力が上がると言われています。ここでは、さらに人物が仮想のアニメキャラクターである場合の効果ついて解説します。
米国NISTによるFIPS140が暗号モジュール向けの認証スキームとして始まり、最近ではSESIP及びPSAが登場しています。
認定された標準で製品が評価され、業界の専門家によって開発、レビュー、保守されることは、大きなメリットです。
ベストプラクティスを適用することで、製品の安全性とセキュリティが確保でき、信頼も高まります。本講演では、お客様事例などを交えて紹介させて頂きます。
ブロックチェーンチップは、ブロックチェーンシステムを小型ハードウェア化することにより小型機器へのブロックチェーン導入を実現し、安価で安全なデータ保証伝送＆記録システムを実現します。
ブロックチェーンチップを産業分野に活用することにより、センサからクラウドへ安全にデータを収集し極めて正確なデータ共有を実現します。
囲碁・将棋，ロボット歩行，動画・自然言語生成と，種々の分野でAIは新たな驚きをもたらし，その影響は拡大し続けている．このため，世界各国・各地域・各組織は，AIガイドライン等の制定へ動いている．説明可能なAIという言葉が示すように，AIの進展はエンジニアリングが主導しており，それを理論が追いかけている．この新たなＡＩビッグエンジニアリング時代，エンジニアリングの開く可能性と課題について述べる
進化し続けるインターネットプロトコルの中から、TLSやQUICに焦点をあて、高速で信頼性のある通信におけるパフォーマンス向上の仕組みについて紹介します。また、AI/MLの用途で急速に普及したデータセンター向けのRDMAプロトコルを紹介し、さらに、次世代HPC向けプロトコルの標準化動向として、Ultra Ethernet Consortiumの話題に触れます。
