Program プログラム

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    IP関連セッション

Keynote ─ キーノートスピーチ

09:30

10:40
開会のご挨拶
日本シノプシス合同会社 社長 藤井 公雄
アドバイザリー委員長ご挨拶
株式会社デンソー
電子基盤技術統括部 IP開発室 室長 杉本 英樹 氏
K-1
Smart, Secure Everything from Silicon to Software
Synopsys, Inc.
President & Co-CEO
Dr. Chi-Foon Chan
あらゆるモノがスマート化する“Smart Everything”の流れが加速する中、新たに誕生するエキサイティングなアプリケーションがもたらすもの、そこに待ち受ける課題は筆舌に尽くしがたいものがあります。業界として取り組まなければならないことは、セキュリティ機能の強化拡充、そして開発ツール、IP、システム・コンポーネント、ハードウェア、ソフトウェアの融合をスピードアップすることです。特に自動車業界では、ビッグデータや機械学習を活用して安心/安全な自動運転を実現するための技術革新が加速していますが、自動運転や機械学習といったイノベーションのインパクトは巨大であると同時に、セキュリティの点で大きな問題を提起しており、シリコンからソフトウェアまでを包括する開発エコシステムに大きな課題を突きつけています。これほどまでにsmaller、smarter、saferが求められる時代はかつてありませんでした。生き残りをかけた企業のあるべき姿について考察します。
10:40

11:20
K-2
Beyond mobile: Designing for Artificial Intelligence (AI) and more
ARM Ltd.
Technology Services Group
General Manager Dr. Hobson Bullman
ArmはArm DynamIQテクノロジーの導入により、モバイルだけでなく人工知能(AI)、AR / VR、機械学習などのアプリケーションへの対応も拡大しています。これらのアプリケーションではフレキシビリティとコンフィグラビリティの向上とともにセキュリティを維持するために複雑なデザインとベリフィケーションが必要となります。また、複雑さが増すにつれて検証とセキュリティ保護がさらに重要になり、デザインを実現するためには適切なツールが必須となります。Armはシノプシス社のようなパートナーと協力し、新しいプロセッサ コアのデザインのリスクを最小限に抑え、これらの課題に対応しています。
IP
15:50

16:30
IP-1
DDR4 or HBM2 High Bandwidth Memory ~最良の選択とは?
Synopsys, Inc.
DDR Product Marketing Manager Brett Murdock
GDDR5の後継となる広帯域メモリーとして規格化されたHBM(High Bandwidth Memory)は、現在ハイエンドの民生用グラフィックス・カードで大量生産されています。その後継となるHBM2は、次世代のHPC(High Performance Computing)、ネットワーキング・チップなど、より広範なアプリケーションに適用できるよう進化しています。 このセッションでは、DDR4とHBM2を決定する際に考慮すべき重要な点を中心にご説明し、システムレベルのアーキテクチャ、物理設計、テストなどのHBM2を使用する場合の新しい要件に焦点を当てます。
IP
16:35

17:15
IP-2
PCI Express Gen4/Gen5やCCIXなどの最新の規格動向と弊社PCI Express IPの取り組み
日本シノプシス合同会社
ソリューション・グループ Japan IP R&Dセンター
マネージャ 大村 拓也
PCI Express®は幅広い分野にて標準のシステムバスとして使用されており、市場の要求と共に規格も拡張を続けています。現在PCI-SIGではGen4 (16GT/s)のRev 0.9の仕様策定まで完了し、並行してGen5 (32GT/s)の仕様策定も始まりました。
またPCI ExpressをベースにしたCache Coherent Interconnect仕様が、CCIX consortiumにて仕様策定が進んでいます。
本セッションではPCIe Gen4、PCIe Gen5やCCIXの規格の概要と、シノプシスの取り組みをご紹介します。
IP
17:20

18:00
IP-3
組込み機器に最適な低消費電力ニューラルネットワーク画像認識IP “EV6x+CNN”
日本シノプシス合同会社
ソリューション・グループ プロセッサ・ソリューション
スタッフ・フィールド・アプリケーション・エンジニア 井手野 雅明
人工知能(AI)はクラウドサーバーをベースに驚異的な速度で進化が進んでいます。一方、組込み機器に搭載するニューラルネットワークエンジンの処理性能、消費電力およびシリコンサイズについては未だ課題が多いのも事実です。数ワットの消費電力でGP-GPUレベルの処理性能を実現可能とする畳み込みニューラルネットワーク(CNN)IPの“EV6x+CNN”について、最新アプリケーションの実使⽤例を題材にご紹介します。
IP
18:10

19:30

Reception Party - レセプション・パーティー

セッションの後は
お食事・ドリンクをはさんで楽しいひとときを。
ユーザー様同士、コミュニケーションの場としてご活用ください。