NI里維に斧る、驢墑鹼警翁墑を奧く侯る數恕
DRAMのような絡翁欄緩墑に礁面していたかつての柜柒染瞥攣措度は、絡翁欄緩すると奧いが、警翁驢墑鹼は光いと雇えていた。IoT箕洛の眉瑣は畝警翁驢墑鹼になる。これをいかに你コストで侯るかが啼われている。その豺の辦つをソフトウエアベ〖スの盧年達メ〖カ〖National Instrumentsが績憾している。泣塑NIの洛山艱涅舔に艦扦してほぼ1鉗染になるコラ〖ナˇマンディップシング會にNIの里維を使いた。

哭1 泣塑ナショナルインスツルメンツのコラ〖ナˇマンディップシング會
NIは、1976鉗料度箕の漓脫盧年達しかない箕洛に呵介からプラットフォ〖ム緘恕を蝗った盧年達を倡券してきた。鼎奶のハ〖ドウエアシャ〖シにボ〖ドを汗し哈むとオシロスコ〖プができ、侍のボ〖ドを汗し哈むとスペアナができる。盧年デ〖タはパソコンで斧てデ〖タを借妄する。テストプログラムやテスト攙烯の肋紛にはソフトウエアのLabVIEWを脫いる。附哼のハ〖ドウエアプラットフォ〖ムがPCIeバスを積つPXIシャ〖シ。
こういった雇え數は染瞥攣肋紛ˇ瀾隴にも奶じる。海や、杠狄の司むシステムはますます剩花になってきているから、ASICのような杠狄ごとの改侍肋紛はコスト弄に斧圭わない。しかも警翁驢墑鹼だ。だからこそ、さまざまな杠狄に鼎奶の慌屯を斧つけ、それをプラットフォ〖ムとしなければならない。杠狄ごとの般いはプログラムで恃える。ハ〖ドウエアのプログラムならFPGA、ソフトウエアのプログラムならCPU、を蝗えばよい。
極家でソフトウエアを今いていられないのなら、ソフトウエアを今いてくれる苗粗を淑るしかない。また、そのソフトウエアプログラムを詞帽に今くためのツ〖ルを侯ってくれる苗粗も瓦しい。つまり、さまざまな苗粗からなるエコシステムを菇蜜するのである。CPUコアのARMの呵絡の動みは1000家もの苗粗がいることだ。NIもエコシステムの弓がりに蝸を掐れている。≈洛山に艦扦したころは40家だったが、海は50家の苗粗がいる∽とコラ〖ナ會は咐う。
エコシステムを橙絡するための漣捏はまずオ〖プンであることが稍材風。また、踢は踢舶ということわざのある奶り、稱家は考さを納滇し、極家の動みを狠惟たせることも風かせない。
そして坤の面の絡きな萎れ、すなわちメガトレンドがIoT、クルマ(極瓢笨啪や排瓢步)、5G、クラウド、怠常池漿やディ〖プラ〖ニングなどへ羹かっている。しかも蝗われる禱窖に鼎奶灌も驢い。毋えば、クルマの極瓢笨啪で漣數の濕攣を冉侍するための怠常池漿は、クラウド懼でIoTシステムのデ〖タ豺老にも蝗われる。しかし、IoT眉瑣からのデ〖タを客粗がどう冉們するか、しきい猛の肋年肌媽では、賴撅でも佰撅と冉們してしまうことが驢い。嫡に、客粗がしきい猛を此めると部を盧っているのかわからなくなる。そこで、怠常池漿を蝗おうとしてもどのような池漿アルゴリズムを蝗うべきか、を瘋めなくてはならない。そう詞帽ではない。NIは、礁啃怠メ〖カ〖のアマノと鼎に、モ〖タ〖の佰撅猛のしきい猛を瘋めるのに、琵紛弄緘恕∈タグチメソッド∷を蝗った∈徊雇獲瘟1∷。怠常池漿に、琵紛弄な緘恕を蝗うことで池漿アルゴリズムを倡券しなくて貉んだ。
また、炭に犯わる極瓢笨啪やADAS∈黎渴ドライバ〖毀辯システム∷となると、テストカバレ〖ジをどこまで弓げられるか、が啼われている。いわば、システムが剩花になっている面でどのようにして浮沮するか、コストアップを娃えながらそのテストカバレ〖ジを弓げていこうと度腸鏈攣で的俠されている。
染瞥攣のテストでもそのテスト緘恕を斧木す瓢きもある。これまで驢くの染瞥攣措度はファブレスもIDM∈肋紛から瀾隴までの庫木琵圭染瞥攣メ〖カ〖∷も稿供鎳をOSAT∈稿供鎳からテストまで懶け砷う度莢∷にアウトソ〖スしていた。しかし染瞥攣デバイスが剩花になるにつれ、嘲廟していたテストの呵努步あるいはテスト緘恕を極家で倡券する澀妥拉を炊じ幌め、テスト緘恕を極家で倡券する瓢きが叫ているようだ。
ただ、テストカバレ〖ジを弓げる眷圭、NIは杠狄の草瑪を辦斤に豺瘋し、杠狄の喇根を斧葡けていきたいとコラ〖ナ會は咐う。この杠狄のサクセスも動步していく。このため、LabVIEWをベ〖スに杠狄やパ〖トナ〖のトレ〖ニングにも蝸を掐れる。箕には杠狄のオンサイトにも乖き、杠狄ごとのニ〖ズに炳じたカスタムトレ〖ニングにも灤炳していくという。
またNI極咳の動みであるプラットフォ〖ムの構糠にも蝸を掐れている。海鉗はLabVIEW 2017だけではなく、LabVIEW NXGも券山した(徊雇獲瘟2)。ハ〖ドウエアとしても杠狄がカスタマイズできるようにするため、XilinxのFPGAも眶鉗漣に瞥掐し、LabVIEW懼でFPGAの柒推をプログラムできるようにした。裁えて、ハ〖ドウエアモジュ〖ルも警しずつ納裁しており、黎奉のNIDays 2017では∈徊雇獲瘟3∷、絡翁のセンサ慨規をシミュレ〖ションするため、24チャンネルのSMU∈Source Measurement Unit∷を糠瀾墑券山している。
徊雇獲瘟
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