Cervoz、産業用AIおよびIoTソリューション向け高度DDR4-2666メモリを発売

将来、インフォテインメントシステムはますます多くのタスクを実行するようになります。（画像：Fotolia） 2015年、Audi AG、BMW Group、Daimler AGはNokiaの地理データ会社を買収するために総額28億ユーロを支払いました。自律走行の到来におけるナビゲーションシステムの重要性をこれ以上明確に強調することはできません。高度自動運転、さらには完全自律走行には正確な位置特定が必要です。そのために最も重要なコンポーネントは、最終完成が期待されるGNSS Galileoの精度と高品質な地図です。HERE（旧Nokia、旧NAVTEQ）の地図は、同社によると、ヨーロッパと北米の

RTOS Revealedシリーズを表示 メモリパーティションは前回の記事で導入され、従来のC言語malloc()関数と比較されました。パーティションはパーティションプールから割り当てられる固定サイズのメモリブロックで、タスクが信頼できる決定論的な割り当てと解放を提供します。 パーティションの使用 Nucleus SEでは、パーティションプールはコンパイル時に定義されます。アプリケーションあたり最大16プールまで設定可能。プールを定義しない場合、すべての関連データ構造とAPIコードがビルドから省略され、フットプリントを最小限に抑えます。 プールは単純に、同一パーティションのセットに分割された連

メモリレベルのセキュリティは長年存在してきましたが、リモートワークの爆発的増加と5Gの展開により、その重要性が一層高まっています。今日、データの保護はこれまで以上に重要かつ複雑になっています。 メモリチップに堅牢なセキュリティを追加することは、設計の複雑性を必然的に増加させます。しかし、これらの機能のメリットは、オペレーティングシステムやアプリケーションソフトウェアを含むシステム全体と正しく設定・統合されたときにのみ発揮されます。 数十年にわたり、セキュリティはコンピューティング環境全体でメモリとネットワークコンポーネントに組み込まれてきました。電気的消去可能プログラマブルROM（EEPR

エッジAIはメモリの在り方を再定義しています。AIワークロードがクラウドからユーザーに近いデバイスへ移行する中、メモリシステムには大容量、高帯域幅、低レイテンシ、エネルギー効率が求められ、同時にコスト効率と信頼性も必要とされます。 単一の「エッジAI」仕様は存在しません。この用語は、エンタープライズデータセンターから自律走行車、スマートシティインフラ、IoTエンドポイントまで、中央クラウド外のあらゆるAI対応エレクトロニクスを広くカバーします。 典型的なエッジシナリオには、自動運転車のコンピュータビジョン、製造ゲートでのAI推論による製品欠陥検出、電柱上の5Gエッジボックスによる交通監視、