テクノロジー
NVIDIAがVera CPU白書を公開、925対898の整数SPEC試算を読み解く
NVIDIAがVera CPUの詳細白書とSPECrate 2026整数試算を公開。少ないコアでEPYC 9755を約3％上回る一方、正式登録と独立検証が残る。
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CPU・プロセッサ
CPUs & Processors
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テクノロジーAMD「Medusa Point」候補がZen 5同コア平均をGeekbenchマルチで33%上回る
Zen 6世代のMedusa PointとみられるAMDの10コア試作CPUが、Geekbenchマルチで同コアのZen 5製品平均を33.4%上回った。ただし消費電力やクロック条件は未確認だ。
テクノロジーIntelがNova Lakeタイルの8〜9割を内製か、18A改善でTSMC依存縮小との観測
KeyBancは、IntelがNova Lakeタイルの8〜9割を18Aで内製すると予測した。公式開示で確認できる18Aの改善と、TSMC依存縮小が粗利益・供給力に与える条件を読み解く。
テクノロジーIntelが18A宇宙用SoC「Starfire」を公開、放射線試験はなお進行中
Intelの宇宙用SoC「Starfire」は18AとFoverosで最大75 TOPSを狙う一方、耐放射線値と宇宙飛行向け認定は未確定だ。実力の判断は2026年第3四半期のサンプルと試験結果を待つ。
テクノロジー5年封印のAVX-512、Nova LakeがPコアとEコア両方で復活の兆し
Intel次世代CPU「Nova Lake」でPコアとEコア双方にAVX-512が実装されるとリーク情報とLinuxカーネルパッチが示した。2021年のAlder Lakeでシリコン封印された命令セットが、5年越しに設計を変えて復活する可能性と根拠の薄さを解説する。
テクノロジーNVIDIAが次世代CPU「Rosa」のRigelコアを明かす：AIエージェント時代の待ち時間を狙う戦略とは
NVIDIAは次世代データセンターCPU「Rosa」に自社設計のRigelコアを採用し、AIエージェントの処理に不可欠な単一コア性能を向上させる。GPUの稼働率を左右するCPU側のデータ処理を高速化し、AI基盤全体の効率を高める狙いだ。
テクノロジーIntel、高評価の「Core Ultra 200S Plus」シリーズを密かに値上げ。発売後わずか数ヶ月での戦略転換
Intelは、性能向上と戦略的価格で高評価を得たCore Ultra 200S Plusシリーズを、発売から数ヶ月で最大約18%密かに値上げした。外部ファウンドリへの依存による製造コストの増大が背景にあると見られ、競合製品に対する優位性の低下が懸念される。
テクノロジーAMDの次世代CPUは三つのコア種別へ、Linuxパッチが示すLow Powerコアの意味
AMDはLinuxにおいて、既存の性能コアと効率コアに加えた第3の種別となる「低電力コア」を認識させる準備を進めている。これは将来のCPUで背景処理などの低負荷時に消費電力を最小化する設計を導入する兆候であり、OS側の対応を整える狙いがある。
テクノロジーIntel Nova Lake-S 52コアCPUは最大474WのPL2を持つ可能性。デュアルタイル設計がデスクトップCPUの消費電力を塗り替えるか
Intelの次世代CPU「Nova Lake-S」は、デスクトップ向けで初となるデュアルタイル設計により最大52コア構成を実現する見込みだ。ピーク時の消費電力は474Wに達すると予測され、最上位のZ990マザーボードでは電力供給を強化する新基準が導入される。
テクノロジー中国スパコン「LineShine」がTOP500で首位奪還、CPU単体で2EFLOPS超えの衝撃とAI競争における実態
中国の新型スーパーコンピュータ「LineShine」が、米国製部品に頼らず自国開発のCPUのみで2エクサフロップスを突破し、世界首位を獲得した。伝統的な計算性能で米国の技術封じ込めを打破した一方、AI向け演算性能では依然として課題が残る。
テクノロジーAMD、Ryzen 9000のMemory Guard項目を7月に復帰へ：消えたBIOS設定が問うAGESA更新の透明性
AMDは、非PRO版Ryzen 9000シリーズで削除されていたメモリ暗号化機能「TSME」の設定項目を、7月のBIOS更新で復帰させる方針を示した。物理攻撃からデータを守るセキュリティ機能が説明なく無効化されたことに対し、信頼性の観点から批判が集まっていた。
テクノロジーAMDとIntel、x86向けAI命令「ACE」仕様を公開：CPUに行列演算の共通土台
AMDとIntelは、x86 CPUで行列演算を効率化するAI向け拡張命令セット「ACE」の仕様を公開した。両社で共通の命令体系を構築することで、小規模な推論や前後処理におけるソフトウェアの最適化を容易にし、CPUによるAI処理の底上げを目指す。