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高評価いただけると嬉しいですm(__)m投資について解説するRUclipsrは増えてきたので、自分にしかできない最先端のテクノロジーについて解説することで、日本の技術発展に微力ながら役立てればいいなと思い解説を始めました。よろしくお願いいたします。超マニアックな内容をできるだけわかりやすく解説しています。特にHBMについてはほとんどの方はイメージがわかないと思うので、少しイメージがわくだけでもすごい学びになると思います。0:00 NVIDIAの半導体とHBMがAI開発に必須な理由とは？1:27 AIの学習に半導体が必要な理由6:17 高速に計算するためにNVIDIAのGPUが必須11:57 計算以外がボトルネックになりHBM(High Bandwidth Memory)が必須に19:00 HBMの構造と役割20:58 さらに高速にするためにCoWoS（Chip on Wafer on Substrate）にする。24:00 TSMCでCoWoSを実装している。
NVIDIA 時価総額で世界一に成りましたね、株持ってるので含み益出てます。1980年代にエキスパートシステム 1990年代に３Dグラフィックと モデム LSIを設計していました。AI に使われている CNN とかモデムに使われていた AEQ(Adaptive Equalizer) を多次元多段にしただけで学習方法とかは同じです。当時から CPU や DSP を設計してきましたがプロセッサーはメモリーが常にネックです。結局演算機よりもキャッシュ構造をどうするかで CUDA(キューダ)が標準に成りソフトがそれ向けに作られてしまったので NVIDIA が標準に成ったと思っています。 1980年代にSRAM や DRAM の DIP のセレクトピンだけ外に曲げて重ねて足をまとめて半田付けしてたのをチップでやったのが HBM ですか判りやすかったです。1990年代はボンディングでマルチチップを作ろうとしていたのでかえってコストが高くなり廃れましたが、今はサブストレートで接続しているので歩留まり的にも問題無いのかと思います。サブストレートの線幅が1μとか聞きましたので、1990 年代のLSI の線幅と同じだと思いました。 消費電力と速度の問題でますます LSI を重ね合わせて作る方法が進み一気に性能が上がっていくと思います。 思えば1980年代 TSMC は後工程を主にやっていて、私がいた半導体工場も前工程の後に TSMC に出していました。 いつの間にか日本がハードではソニーのCMOSセンサーくらいしか残っていないです。 私はソフトが本業ですが全く日本はダメだと思っています。 ラピダスとか間抜けな事を言ってないで、再度金の掛からない事から戦後の日本の様に再興を考えるしか無いのかなと思っています。
すごくお詳しいですね！LSIって言葉も聞かなくなりましたし、SOCもほぼ聞かなくなりました。時代の流れは早いです。。日本の半導体はキオクシアも頑張っているので、生き残ってほしいです！
@@mofmof-investor キオクシアは元東芝のNAND Flash ですね、もふもふ不動産さんの専門ですしょうか、是非また特徴を説明していただければと思います。NAND は NOR と違ってブロック単位なのでディスクと同じ様に思っています。10年くらい前に監視カメラのDSPの外部記憶に東芝を使おうとしたらエラー訂正回路が入っていなくてマイクロンに変えた覚えがあります。 ソニーとキオクシア（元東芝）には最後のLSIを続けてはもらいたいとは思いますが、相対的にはハードの価値はドンドン小さく成っていきますね。 画像センサーは可視光の波長の関係で微細化しても意味が無いように思いますが、最近のソニーセンサーの様に４画素でベイヤー１画素を作る様な事をすれば微細化が意味があるのかは気に成ります。３D貼り合わせが普通に成ると裏面照射的な研磨も普通に成って来ると思いますので、その点も将来性を心配します。 NANDについては記憶素子は小さい方が良いでしょうが単純に小さくするのと多値化とどっちが良いかでしょうね、詳しく無いので教えて下さい。MRAM が大容量に成ると危険ですがどうなんでしょうね。 いずれにしても金が掛かっても儲けが少なく、AIが金を稼げるメインに成っていくだろうけど、ソフト的にもハード的にも日本は関係無く出来上がったシステムを使って学習をさせるだけだろうなと思っています。 もふもふ不動産さんもLSIを離れてしまう様ですので、残念ながらソフトウェアで何か新しいサービスでも作って行くしか無いのかなと思います。日本人には政府はもちろん自力で新しい物を発明する能力は無さそうなので米国のインフラ上でデジタル小作人をするしかないと思っています。
最近AI関連動画で久々にイケハヤさんを視聴しました。AIで執筆されているとか。AIをビジネスにどう活用するか、今は百花繚乱状態ですね。💐🌺🌻🌼🌸
解説有難うございます後行程の解説もお願いします今一番伸びてる分野なんでTESLAの独自チップはdramじゃ遅いんでsramをdramの様に大量に積んで高速化してますここら辺も重要なとこなんで解説してくれるとAI競争の実態が見えやすくなると思います
後工程は液晶の後工程しか携わったことなく詳しくないんですよね💦20年前は後工程は実装するだけくらいのイメージでしたが技術の進歩は凄まじいです！
すごすい
素敵な兄貴 昔は 今の10倍も 20倍も輝いていた あの頃を知ってます 綺麗な心の兄貴に いつまでも
コップの例えは目から鱗が落ちましたw次回はEUV露光と検査装置のお話を期待してます(話題のレザテクw)
ありがとうございます✨電気と水はほとんど同じような考え方でできるのでイメージしやすいです！不要なコップの大きさのことを、電子回路だと寄生容量といいます。寄生容量を小さくさせて低消費電力と高速動作を常に考えてます✨要望もありがとうございます！
NVIDIAは急成長ですね。Apple、Microsoft超えもアッと言う間ではなかったでしょうか？生成AI関連は目が離せませんねー😳😳😳本当凄いてすね‼️😵😵😵データセンターのニュースも注目なので解説宜しくお願いします🙇♀️🙇♀️🙇♀️
CPUと言えば、インテル入ってるが今だに圧倒的シェアだけど、インテルは赤字で人員削減らしいけど、明暗分かれてるのは、なぜなんだろう。
ナノ表記はnmです。4mnでなく4nmです。
線が太くなると通信速度が遅くなる理由は何でしょうか？インピーダンスや長さの影響は分かるのですが、、
インピーダンスが大きいと電気が流れにくいので遅くなります✨100m✖️100mの鉄の板を乾電池で1v充電するのと1cm✖️1cmの板に1v充電するのだと、小さい方が早そうじゃないですか？
@@mofmof-investor 鉄の板に電気を貯める機能は、、まあ２枚あれば静電容量が発生しますが、、通信速度と充電速度の因果関係はあまり聞かないような、細い線は直流抵抗で見れば不利になると思います、、
ラぴ出すはいいけど需要があるかなアームはVRがあったけど
TSVを使ってクロスバースイッチを構成し並列計算機の各コアを結ぶのですか？
メモリも高速化が必要ですが、AIサーバーは電力量も桁違いのようですねH200は普通のサーバーの何倍だったかな？日本ならもう200Vで供給ですかね
学習には電力がかかりまくるので、環境問題になるかもですね💦
HGX H200 1-GPU - 700W; HGX H200 4-GPU - 2.8kW; HGX H200 8-GPU 5.6kW.
いつも素晴らしくわかりやすいですが、特に他の部分がボトルネックになってきたという話、なるほどですね。ところで、疑問点だらけのラピダスですが、通産省のページをみると、再配線層を10層ほど積層した先端品を円形ウエハーから切り出して作るのでなく、 600mm厚の角パネルを使って作るといっています。できるんだろうか？？？
通産省→経産省でした。もちろん。
擬音が多かったけど、こういう事かなと推測しながら見てました。あと誤記だと思いますけど、Hynics ⇒ SK hynix。
ありがとうございます✨専門用語を使うと分かりにくいので、擬音で誤魔化してました、、笑 できるだけ容易な言葉に置き換えるように頑張ります
@@mofmof-investor 助かります
やりたいソフトがあってハードはいやいや買うものですから
ITバブル前夜を思い出させる展開ですね。。
いまの米国テック株上位10社の時価総額がマーケットに占める割合は、ITバブル前夜ほど高くはないですね。S&P500のテック指数も、まだ2001年の半分くらいです。日本の場合はもっと少ない。なので、まだまだバブルというほどではないと思っています。
トランプの写真見すぎて気持ち悪くなったので齋藤飛鳥に変更したの好き
トランプさんの写真を100枚集めるのはテンション下がりましたが、乃木坂の写真はニコニコしながら集めてました😂
IOWNについても紹介頂きたいです。NTTが開発を進めている光電技術に興味があります。半導体のゲームチェンジが起こると思われますか？
ありがとうございます✨取り上げてみたいと思います。調べてみましたが、「光半導体？？？」って感じで、よく意味がわかりませんでした。その辺含めて解説します
えーと 4mnはないんじゃないかな4nmナノメーターです。
ありがとうございます✨🙇♂️
RYZENとか4nmよね。
製造元はTSMCでNVIDIAと一緒なので、同じですね✨
4mn!
HVBはマイクロ製品ですか？キオクシアは絶不調。。。
DRAMなので、キオクシアは作れないです🙇♂️HBMはハイニックスがシェア高いです✨
フランス語講座かな？
ボンジュール🎶大学生の時、なぜか必須で仏文やりましたが単位を落としかけてやばかったです😢
高評価いただけると嬉しいですm(__)m
投資について解説するRUclipsrは増えてきたので、自分にしかできない最先端のテクノロジーについて解説することで、日本の技術発展に微力ながら役立てればいいなと思い解説を始めました。よろしくお願いいたします。超マニアックな内容をできるだけわかりやすく解説しています。特にHBMについてはほとんどの方はイメージがわかないと思うので、少しイメージがわくだけでもすごい学びになると思います。
0:00 NVIDIAの半導体とHBMがAI開発に必須な理由とは？
1:27 AIの学習に半導体が必要な理由
6:17 高速に計算するためにNVIDIAのGPUが必須
11:57 計算以外がボトルネックになりHBM(High Bandwidth Memory)が必須に
19:00 HBMの構造と役割
20:58 さらに高速にするためにCoWoS（Chip on Wafer on Substrate）にする。
24:00 TSMCでCoWoSを実装している。
NVIDIA 時価総額で世界一に成りましたね、株持ってるので含み益出てます。1980年代にエキスパートシステム 1990年代に３Dグラフィックと モデム LSIを設計していました。AI に使われている CNN とかモデムに使われていた AEQ(Adaptive Equalizer) を多次元多段にしただけで学習方法とかは同じです。当時から CPU や DSP を設計してきましたがプロセッサーはメモリーが常にネックです。結局演算機よりもキャッシュ構造をどうするかで CUDA(キューダ)が標準に成りソフトがそれ向けに作られてしまったので NVIDIA が標準に成ったと思っています。 1980年代にSRAM や DRAM の DIP のセレクトピンだけ外に曲げて重ねて足をまとめて半田付けしてたのをチップでやったのが HBM ですか判りやすかったです。1990年代はボンディングでマルチチップを作ろうとしていたのでかえってコストが高くなり廃れましたが、今はサブストレートで接続しているので歩留まり的にも問題無いのかと思います。サブストレートの線幅が1μとか聞きましたので、1990 年代のLSI の線幅と同じだと思いました。 消費電力と速度の問題でますます LSI を重ね合わせて作る方法が進み一気に性能が上がっていくと思います。 思えば1980年代 TSMC は後工程を主にやっていて、私がいた半導体工場も前工程の後に TSMC に出していました。 いつの間にか日本がハードではソニーのCMOSセンサーくらいしか残っていないです。 私はソフトが本業ですが全く日本はダメだと思っています。 ラピダスとか間抜けな事を言ってないで、再度金の掛からない事から戦後の日本の様に再興を考えるしか無いのかなと思っています。
すごくお詳しいですね！
LSIって言葉も聞かなくなりましたし、SOCもほぼ聞かなくなりました。時代の流れは早いです。。
日本の半導体はキオクシアも頑張っているので、生き残ってほしいです！
@@mofmof-investor キオクシアは元東芝のNAND Flash ですね、もふもふ不動産さんの専門ですしょうか、是非また特徴を説明していただければと思います。NAND は NOR と違ってブロック単位なのでディスクと同じ様に思っています。10年くらい前に監視カメラのDSPの外部記憶に東芝を使おうとしたらエラー訂正回路が入っていなくてマイクロンに変えた覚えがあります。 ソニーとキオクシア（元東芝）には最後のLSIを続けてはもらいたいとは思いますが、相対的にはハードの価値はドンドン小さく成っていきますね。
画像センサーは可視光の波長の関係で微細化しても意味が無いように思いますが、最近のソニーセンサーの様に４画素でベイヤー１画素を作る様な事をすれば微細化が意味があるのかは気に成ります。３D貼り合わせが普通に成ると裏面照射的な研磨も普通に成って来ると思いますので、その点も将来性を心配します。
NANDについては記憶素子は小さい方が良いでしょうが単純に小さくするのと多値化とどっちが良いかでしょうね、詳しく無いので教えて下さい。MRAM が大容量に成ると危険ですがどうなんでしょうね。
いずれにしても金が掛かっても儲けが少なく、AIが金を稼げるメインに成っていくだろうけど、ソフト的にもハード的にも日本は関係無く出来上がったシステムを使って学習をさせるだけだろうなと思っています。
もふもふ不動産さんもLSIを離れてしまう様ですので、残念ながらソフトウェアで何か新しいサービスでも作って行くしか無いのかなと思います。日本人には政府はもちろん自力で新しい物を発明する能力は無さそうなので米国のインフラ上でデジタル小作人をするしかないと思っています。
最近AI関連動画で久々にイケハヤさんを視聴しました。AIで執筆されているとか。
AIをビジネスにどう活用するか、今は百花繚乱状態ですね。💐🌺🌻🌼🌸
解説有難うございます
後行程の解説もお願いします
今一番伸びてる分野なんで
TESLAの独自チップはdramじゃ遅いんでsramをdramの様に大量に積んで高速化してます
ここら辺も重要なとこなんで解説してくれるとAI競争の実態が見えやすくなると思います
後工程は液晶の後工程しか携わったことなく詳しくないんですよね💦20年前は後工程は実装するだけくらいのイメージでしたが技術の進歩は凄まじいです！
すごすい
素敵な兄貴 昔は 今の10倍も 20倍も輝いていた あの頃を知ってます 綺麗な心の兄貴に いつまでも
コップの例えは目から鱗が落ちましたw
次回はEUV露光と検査装置のお話を期待してます
(話題のレザテクw)
ありがとうございます✨電気と水はほとんど同じような考え方でできるのでイメージしやすいです！
不要なコップの大きさのことを、電子回路だと寄生容量といいます。寄生容量を小さくさせて低消費電力と高速動作を常に考えてます✨要望もありがとうございます！
NVIDIAは急成長ですね。Apple、Microsoft超えもアッと言う間ではなかったでしょうか？生成AI関連は目が離せませんねー😳😳😳
本当凄いてすね‼️😵😵😵
データセンターのニュースも注目なので解説宜しくお願いします🙇♀️🙇♀️🙇♀️
CPUと言えば、インテル入ってるが今だに圧倒的シェアだけど、インテルは赤字で人員削減らしいけど、明暗分かれてるのは、なぜなんだろう。
ナノ表記はnmです。
4mnでなく4nmです。
線が太くなると通信速度が遅くなる理由は何でしょうか？インピーダンスや長さの影響は分かるのですが、、
インピーダンスが大きいと電気が流れにくいので遅くなります✨100m✖️100mの鉄の板を乾電池で1v充電するのと1cm✖️1cmの板に1v充電するのだと、小さい方が早そうじゃないですか？
@@mofmof-investor 鉄の板に電気を貯める機能は、、まあ２枚あれば静電容量が発生しますが、、通信速度と充電速度の因果関係はあまり聞かないような、細い線は直流抵抗で見れば不利になると思います、、
ラぴ出すはいいけど需要があるかな
アームはVRがあったけど
TSVを使ってクロスバースイッチを構成し並列計算機の各コアを結ぶのですか？
メモリも高速化が必要ですが、AIサーバーは電力量も桁違いのようですね
H200は普通のサーバーの何倍だったかな？
日本ならもう200Vで供給ですかね
学習には電力がかかりまくるので、環境問題になるかもですね💦
HGX H200 1-GPU - 700W; HGX H200 4-GPU - 2.8kW; HGX H200 8-GPU 5.6kW.
いつも素晴らしくわかりやすいですが、
特に他の部分がボトルネックになってきたという話、なるほどですね。
ところで、疑問点だらけのラピダスですが、通産省のページをみると、再配線層を10層ほど積層した先端品を円形ウエハーから切り出して作るのでなく、 600mm厚の角パネルを使って作るといっています。できるんだろうか？？？
通産省→経産省でした。もちろん。
擬音が多かったけど、こういう事かなと推測しながら見てました。
あと誤記だと思いますけど、Hynics ⇒ SK hynix。
ありがとうございます✨専門用語を使うと分かりにくいので、擬音で誤魔化してました、、笑 できるだけ容易な言葉に置き換えるように頑張ります
@@mofmof-investor 助かります
やりたいソフトがあってハードはいやいや買うものですから
ITバブル前夜を思い出させる展開ですね。。
いまの米国テック株上位10社の時価総額がマーケットに占める割合は、ITバブル前夜ほど高くはないですね。
S&P500のテック指数も、まだ2001年の半分くらいです。日本の場合はもっと少ない。
なので、まだまだバブルというほどではないと思っています。
トランプの写真見すぎて気持ち悪くなったので齋藤飛鳥に変更したの好き
トランプさんの写真を100枚集めるのはテンション下がりましたが、乃木坂の写真はニコニコしながら集めてました😂
IOWNについても紹介頂きたいです。NTTが開発を進めている光電技術に興味があります。半導体のゲームチェンジが起こると思われますか？
ありがとうございます✨取り上げてみたいと思います。調べてみましたが、「光半導体？？？」って感じで、よく意味がわかりませんでした。その辺含めて解説します
えーと 4mnはないんじゃないかな4nmナノメーターです。
ありがとうございます✨🙇♂️
RYZENとか4nmよね。
製造元はTSMCでNVIDIAと一緒なので、同じですね✨
4mn!
HVBはマイクロ製品ですか？キオクシアは絶不調。。。
DRAMなので、キオクシアは作れないです🙇♂️HBMはハイニックスがシェア高いです✨
フランス語講座かな？
ボンジュール🎶
大学生の時、なぜか必須で仏文やりましたが単位を落としかけてやばかったです😢