proteanTecs Japan

proteanTecsは、先進的エレクトロニクスをモニタリングするためのディープデータ分析 のリーディングカンパニーです。#データセンター 、#自動車 、#通信 、#モバイル市場 のグローバルリーダーから信頼されており、生産からフィールドに至るまで、システムの健全性と性能のモニタリングソリューションを提供しています。

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proteanTecs は、エレクトロニクスに「自分の状態を自分で教えてくれる力」を与えます。独自のチップ内蔵モニタリング技術により、チップ自身が健康状態や性能を常時チェックし、生産時からフィールド稼働中まで、深い可視性を提供します。

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2026 TSMC Technology Symposium Japanでお会いしたお客様、パートナーの皆様、そしてTSMCエコシステムを支える業界関係者の皆様、ありがとうございました！

多くの皆様との対話を通じて、AIの未来をともに切り拓いていくという共通の思いを共有できたことを、大変嬉しく思います。

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CadenceLIVE Japanで開催されるproteanTecsの講演にぜひご参加ください！

proteanTecs 事業開発担当シニアディレクターの Nir Sever が、

「マルチダイ・チップレットアーキテクチャにおける実運用環境での信頼性モニタリング」

をテーマに講演します。

詳細はこちら：https://t.co/Kn4hTRD3LF

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proteanTecsは、2026年7月3日開催の「TSMC Japan Technology Symposium」に出展します。ミーティングのご予約はこちらから。https://t.co/6iAznteeys

#TSMC #TSMCSymposium #N2P #AIInfrastructure #データセンター #proteanTecs

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先端 #SoC 、#AIインフラ 、#次世代システム の開発に携わる方は、ぜひご覧ください。
https://t.co/AmNnJOZAR2

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それにもかかわらず、多くのシステムでは依然としてセンサー中心の断片的な監視手法に依存しています。しかし、それだけでは十分ではありません。 なぜでしょうか？

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✅オンチップのエージェントおよびセンサー
✅ 制御レイヤー
✅リアルタイムデータ処理
✅ ライフサイクル全体を通じた解析

これにより、生データを実際の意思決定につながるインテリジェンスへと変換できます。生産テストから実運用環境まで、一貫した監視を実現するためです。

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チップの複雑化が進む中、ハードウェア監視のアプローチも進化する必要があります。

数十億個のトランジスタ。
複数の電源ドメインとクロックドメイン。
そして先端プロセスノード。

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【新着ブログ】

ハードウェア監視で重要なのは、センサーを増やすことではありません。それらを支える「監視インフラ」を構築することです。🧵

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次世代半導体デバイス向け proteanTecs ヘルス＆パフォーマンス管理ソリューションの詳細をご紹介

proteanTecs のソリューションスイートは、チップおよびシステムのライフサイクル全体にわたって増大し続ける複雑性に対応するために設計されています。

詳しくはこちら：https://t.co/nwoESahj2o

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より精緻なデータは、より賢明な意思決定を可能にします。その結果、運用コストの低減と、よりレジリエントで持続可能なAIインフラの構築が実現するのです。

大規模AIシステムを、確信をもって運用するために。詳細は以下のブログをご覧ください：https://t.co/NIrqJdVdlu

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AIの性能向上は、半導体産業の進化スピードを上回りつつあります。

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シリコン内部に深層かつパラメトリックな可視性を組み込み、高度な分析を適用することで、以下のような成果を実現しています。
• ガードバンド最適化による最大14％の消費電力削減
• 未使用マージンの再活用による最大10％の性能向上
• 熱・電気ストレス低減による約1年のシステム寿命延長

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proteanTecs と Gubo Technologies は、チップおよびシステムのライフサイクル全体にわたり、歩留まり、品質、性能、信頼性に関するインサイトを提供する統合ソリューションの実現に向けた協業を発表しました。

こちらからご覧ください：
https://t.co/q3z40THnt4

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果たして、どの戦略が次世代の標準となるのか。そして、あなたはどのアプローチに注目していますか？

👉  詳しくはこちら：
https://t.co/AGR1dZMVpD

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🏿 半導体業界は、いかにして生成AIの進化に追いつくのか

生成AI（GenAI）は、史上最速レベルで普及が進むテクノロジーです。それに伴い、求められる演算性能は急激に高まり、半導体業界はその進化に対応すべく加速しています。

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かつてない性能と電力効率を追求する中で、技術革新は爆発的に進んでいます。一方で、課題も同時に拡大しています。特にクラウドベースのAIシステムでは、「高性能」だけでなく、「信頼性」「スケーラビリティ」「持続可能性」を同時に実現することが不可欠です。