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テクニカル記事
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ウィンボンドのセキュアフラッシュデバイスは、耐障害性を中核として設計されています。フラッシュデバイスのハードウェアに直接組み込まれた高度なロジックにより、SP800-193の3つの柱に対応し、耐障害性を処理するために必要な独立したレイヤーを提供します。
ホワイトペーパー:NIST SP800-193 レジリエンシー
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ウィンボンドのメモリ製品は、新しいCMS規格の技術的性能要件を満たすだけでなく、AEC-Q100、ISO26262、ISO16949を含む様々な認証を取得しており、信頼性、安全性、生産システムの遵守を保証しています。このような厳格な規格に準拠することで、CMSメーカーの車載認証に関する懸念を軽減しています。
未来のドライビング・エクスペリエンスを向上させる: カメラ・モニター・システムにおけるメモリの役割
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世界的な脱炭素化とエレクトロニクス化の重要な担い手である半導体産業は、環境に対する責務を認識し、産業環境面の改善を目的とした世界的な規格やイニシアチブに準拠するための措置を講じています。環境規格ISO 14001や有害物質削減などがその例です。世界中の多くのチップメーカーは、節水やリサイクルなどのプログラムを実施中であり、エネルギー効率を向上させるために、業務の見直しを進めています。さらに、サプライヤーと協力し、環境への取り組みや二酸化炭素排出量の可視性を高めています。
増大し続ける緊急課題
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小さなセンサーがサッカーの公平性と正確性を支えていますが、これは基盤となる技術をサポートするチップに起因していると言えます。IoTは私たちの生活をよりつながる世界へ導き、それによって内部メモリへの依存もますます高まって行くことでしょう...
VARがサッカーを変え、IoTが世界を変える
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自動車のデジタル化が進むとともに、データストリームのデータ保存と伝送への要求も高まっています。その過程において、極端な温度に置かれる埋め込み式の環境でも長時間動作できるストレージとデバイスが車載用途に必要です...
デジタル化する電気自動車、 競争が激化する車載向けフラッシュメモリ
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コンサルティングファームPwC社の試算によると、メタバースの市場規模は2030年までに1.5兆ドルを超える見込みで、半導体がその発展を後押しする核心的な原動力になります。そして、この市場拡大に伴い、半導体業界が新たな成長を遂げることが予見されます。メタバース市場成長の鍵は半導体であり、その計算力を上げるために高性能なメモリが必要です。つまり、メタバースの発展において、メモリは極めて重要な役割を果たすと言えるでしょう。
メタバースにおけるメモリメーカーの新たな役割
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AI技術は用途別に、「トレーニング」と「推論」の2種類に大別されます。前者は主にクラウド側でCPU、GPU、TPUが実行し、データベースを拡充することでデータモデルを構築することを目的とします。後者はエッジデバイスや特定のアプリケーションによく用いられ、ASIC、FPGAがトレーニング済みのデータモデルに基づき推論を行います。AI関連のチップとして、CPU、GPU、FPGA、TPU、ASIC等いくつもの種類があります。
AI端末に適したフラッシュメモリの選び方
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ISO21434は、2022年半ばから多くの自動車メーカーとその部品サプライヤーに義務化されました。これにより、車載業界は、サイバー攻撃への対処法を大きく改善するよう求められています。この規格はモジュールとその部品の両方に適用されるため、車載業界はこの規格に適合し、サイバー攻撃に対する必要な防御を保てるよう、コンポーネントを適合させる必要があります。
セキュアフラッシュでISO/SAE 21434のサイバーセキュリティ基準に準拠
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車載、AI、家電、産業機器メーカーは、512Mビット以上の容量でスケーリングが難しいNORフラッシュに多額の費用をかけず、オクタルインターフェイスが搭載されたNANDフラッシュメモリを活用することで、高容量のコードストレージを実現し、市場の成長機会を活かすことができます。
組込システムにもNANDの時代が本格到来! NORのスケーリング限界を突破するオクタルNANDフラッシュ
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車載電子システムは、着実にインテリジェント化しています。下図に示すように、ADAS、ゲートウェイ、パワートレイン、インフォテインメント、V2V、V2Xなど、自動車の随所に高度な電子機能が追加されていきます。これらの新しい機能は、特にフラッシュメモリというシステム上重要な構成要素周辺のセキュリティと安全性の向上を求めつつあります。
車載電子システムに潜むセキュリティリスク
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エッジ人工知能(AI)チップセット市場は、2025年に初めてクラウドAIチップセット市場を上回ると予想されています。グローバルテクノロジー市場におけるコンサルティング会社のABI Research社は、クラウドAIチップセット市場のその年の収益が119億米ドルであるのに対し、エッジAIチップセット市場は122億米ドルに達すると推測しています。
低容量LPDDR4/4x DRAM - エッジAIに最適な選択
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自動車に搭載されるプロセッサーベースの電子制御ユニット(ECU)の数が増加していることは、よく知られています。自動車のシステムアーキテクトにとって重要なのは、自動車の新しいアプリケーションや開発中のアプリケーションのコードサイズも同時に増加していることです。これは、運転支援や自律運転機能の実装がプレミアムモデルに始まり、ミッドレンジから低価格車にまで急速に広がっていることが一因です...
超高速書き込みを実現したシリアルNANDフラッシュQspiNAND: 車載コードのOTAアップデートを可能にする新たな選択肢