Winbond SpiStackデュアルダイNOR+NANDフラッシュ、NXP Layerscape LS1012A開発ボードに採用

革命的なアナログ演算 ImecとGlobalFoundriesは、SRAM内でアナログ演算を実行し、GlobalFoundriesの22 nm完全空乏型シリコンオンインシュレータ（FD-SOI）プロセスで構築されたプロセッサインメモリチップを実証しました。この設計は、今日の商用ソリューションより約2桁高い、最大2900 TOPS/Wのエネルギー効率を達成しています。 Imecのアナログインメモリ演算（AiMC）は、GlobalFoundriesの顧客向けに22FDXプラットフォームの機能として提供されます。 ImecのAnIAテストチップ、測定用PCBに実装。2900 TOPS/W達成可能（

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、

ROM製品のグローバル・サプライヤーであるマクロン・インターナショナルは、IoTおよびエッジ・デバイスにおけるフラッシュ・メモリの保護に関するベスト・プラクティスとヒントをレビューする魅力的なウェビナーを開催します。 ウェビナーの概要より このウェビナーでは、モノのインターネット、産業用IoT（IIoT）、エッジ・デバイスを含むコンピューティング・セグメントにおけるメモリの主要なセキュリティ・トレンドにスポットライトを当てます。アーキテクチャ・トレンド、説明、コードとデータを安全に保存するために使用されるセキュリティ・ポリシー、これらの実装を推進する標準を取り上げます。 さらに、ゼロ・トラスト