メッチョテック📈

【OSは共有物(ハードウェア)の管理者】

OSの説明の前に、まずはアプリケーションの概要。

『アプリケーション』

・YouTube
・Google map
・X
・PayPay
・LINE

等、多種多様なアプリケーションが存在。

これらのアプリが動作するとき...

・タッチスクリーン
・ディスプレイ
・スピーカー ...等

これらのハードウェアを使用して、ユーザーにアプリの機能を提供。

ただ、これらスピーカー・ディスプレイは基本的にパソコン・スマホに1つずつしか搭載されていない。

『OSは共有物の管理者』

OS ＝ Operating Systemの略

複数のアプリ、例えばアプリAとアプリBがスピーカー(共有物)を使用したい場合、秩序が乱れない様に使用時間や順番を管理するのが「OS」オペレーティングシステムの役目。

●OSが無いと...●

アプリA🌐

アプリB🌐 ・・・ハードウェアは1つ 📢...渋滞、混乱💫

アプリC🌐

●OSがあると...●

アプリA🌐

アプリB🌐 ・ OS🤖「アプリA🌐どうぞ」・📢アプリA🌐

アプリC🌐 「アプリB.C🌐は待機」

【OSの役割】

OSの役割は大きく3つ。

①.アプリがハードウェアを共有する事を可能にする

1つのアプリがハードウェアを独占しない様取り締まっている。

-OSがハードウェアの使用権を管理-
↓↓↓↓↓↓↓↓↓
-ハードウェアの使用時間を各アプリに公平に割り当てる-

このOS機能を「スケジューリング」と呼ぶ。
この「スケジューリング」で1つのアプリがハードウェアを占有する事を取り締まっている。

www.tron.org

②.アプリが他アプリのデータを盗む・壊す事を防止する

アプリケーションは自分が処理しているデータをメモリに保存しながら動作している。

OSが管理するメモリ → アプリA専用ノート
OSが管理するメモリ → アプリB専用ノート
OSが管理するメモリ → アプリC専用ノート

と、OSは各アプリに専用ノートを割り当てる。

OS側・・・アプリA、アプリBどちらの専用ノートも読み取れる
アプリA側・・・アプリA専用ノートしか読み取れない
アプリB側・・・アプリB専用ノートしか読み取れない

OSが管理しているメモリのアドレス・・・「物理アドレス」
各アプリ毎に与えられたメモリのアドレス・・・「仮想アドレス」

-アドレス変換-

OSは、実際のメモリにデータを読み書きする際、
仮想アドレスを物理アドレスに変換して読み書きする。

仮想アドレス・アプリA 「X1」 → 物理アドレス「Y1」
仮想アドレス・アプリB 「X2」 → 物理アドレス「Y2」
仮想アドレス・アプリC 「X3」 → 物理アドレス「Y3」

www.momoyama-usagi.com

このアドレス変換よってアプリが別のアプリのデータを盗んだり、破壊したりする事を防いでいる。

『仮想化』
実際には1つしかないメモリやCPU等のハードウェアを、複数あるかの様に見せかける技術の事を仮想化と呼ぶ。OSが共有物であるメモリを仮想化するおかげで、アプリからは自分専用のメモリに見える。

pfs.nifcloud.com

③.アプリがハードウェアを簡単に使用出来る様にする

・タッチスクリーン
・ディスプレイ
・スピーカー …等

これらのハードウェアを使用するには通常、複雑な手順が必要。

OSがハードウェアを操作する処理を一元管理。
アプリからの指示の簡略化・効率化を図っている。

そして、ハードウェア...例えばスピーカーにも色々な種類がある。
その操作はハードウェアのメーカー毎に異なる。

スピーカーＡ・・・Ａ社
スピーカーＢ・・・Ｂ社
スピーカーＣ・・・Ｃ社

この操作の差異は「デバイスドライバー」というOSの一部であるソフトウェアが対処する。

この「デバイスドライバー」のおかげで、アプリは”この音を鳴らして！”という指示だけでスピーカーから音を出力できる。

「ハードウェアに依存した処理の隠蔽化」
この様なアプリがハードウェアを簡単に使用できる様にする処理の事

【メッチョ所見】
OSも中々ボリューミーなので、前編・後編に分けます🤔

OSを開発した企業「Google → Android」「Microsoft → Windows」「Apple → Mac OS・iOS」がインターネット世界を制しているだけあって概要部分だけでも覚える事は多い。ただCPUと密接に関わっているOS(ソフトウェア)だけにここの知識習得は必須。噛み砕いて、理解していきます！

#SBG系 #テクノロジー #経営経済
#投資 #半導体・AI・AGI
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2024-03-25

【テック投資】CPUと、MCU・MPU・ECU・GPUの違いを、理解しよう！

半導体 CPU GPU

おはようございます🌞
テクノロ ジー事業の為の、メッチョテックブログ📈

今回は、

【テック投資】CPUと、MCU・MPU・ECU・GPUの違いを、理解しよう！

今回のブログは短くサクッと、おさらい的内容！

①.『CPU(おさらい)』

「CPU」

正式名称は、Central Processing Unit

プログラムを解釈して、その命令に従ってデータを計算したり、メモリ・ハードディスク・ディスプレイ・マウス等に命令を出す半導体の中心部にある部品の事。計算・命令・制御等の複雑な処理をこなす。パソコンやスマホ等の電子機器の処理能力に大きく関わる為、『コンピューターの頭脳』と呼ばれている。

プログラム(ソフトウェア)･･･入出力装置等をどう制御するかCPUに教える指示書

●演算装置CPU
四則演算やデータ同士の比較等を行うの演算処理CPU。

●制御装置CPU
命令の実行、周辺機器への動作の制御を行う制御処理CPU。
コンピュータ全体の司令塔の役割を果たす。コンピュータの『頭脳』。

・演算装置と制御装置の2つの半導体チップ中央装置を『CPU』と呼ぶ。

「レジスタ」

CPU(GPU)の様々な処理の為、様々なデータを一時的に保持に用いる記憶素子。
超高速で動作する。

CPUレジスタ→数個～数十個
GPU レジスタ→数万個

CPU・GPUコア(Core)は、レジスタ無しでは動作出来ない 🤖

CPUの基礎的な解説ブログはコチラ

②.『MCU』

MCU ＝ Micro Controller Unitの略

基本CPUと同じ。
用途や組織・人によって、CPU・MCU・ECU...と呼び方が異なる。

③.『ECU』

ECU ＝ Electronic Controller Unitの略

基本CPUと同じ。
用途や組織・人によって、CPU・MCU・ECU...と呼び方が異なる。

④.『MPU』

MPU ＝ Micro Processing Unitの略

CPUの一種。

MCU等とは別格に、超高性能に進化したCPU。

・内部メモリを搭載していない
・多コア(Core)、多スレッドで制御・演算機能が強化
・主にPCやサーバー用CPUに用いられる

※コア(Core)・・・CPUの核 CPUの演算・制御機能の事
※スレッド・・・CPUの制御装置”だけ”を増やす技術の事

デュアルコア(Core)･･･2個のコアを搭載したCPU
クアッドコア(Core)･･･4個のコアを搭載したCPU
マルチコア(Core)･･･数に関係なく複数のコアを搭載したCPU

pc.watch.impress.co.jp

⑤.『DSP』

DSP ＝ Digital Signal Processorの略

"GPUの前身"

信号処理用のプロセッサ。
ループを多用した演算に非常に強い。
CPUより演算機能に優れていたが、時が経つにつれCPUに演算機能でも並ばれ衰退していった。

時系列で見るとわかりやすいですね😀

⑥.『GPU』

GPU ＝ Graphic Processor Unitの略

上記DSPの後継的存在

・画像、動画処理に特化
・ゲーム、AI、ブロックチェーン分野に用いられる
・ループを多用した膨大な量の計算が得意

画像処理が得意な半導体。3Dゲームや動画編集・グラフィック等を扱うタスクに用いられる。大量のデータを並列に処理する事が超得意。AI処理も大量のデータを処理する必要がある事から最近はCPUだけでなく、GPUも使われている。

GPUの基礎的な解説ブログはコチラ

【GPUが強いNVIDIAって、どんな企業!?】

『NVIDIA』 (Fabless)

NVIDIA…GPU世界シェアは脅威の92％越え

主要事業はGPUの開発・設計。Arm同様、工場を持たないファブレス企業。GPU世界シェアは脅威の92％超え。株価も、ここ10年で100倍以上に急上昇。現在の時価総額は、約2.19兆ドル。日本円にすると300兆円超え。GPUはゲーム等の高度な画像処理に重要な半導体コア。並列且つ高速にデータを処理する事が得意。AI分野でも大量のデータを処理する必要性がある事から、CPUと同時にGPUが用いられる事も多くなってきている。近年のAIブームも最近のNVIDIA株好調を後押ししている。

【メッチョ所見】

知らない用語「MCU」「ECU」「MPU」「DSP」が出てきたので、簡単な解説ブログ。読書・勉強時間等も確保したいので、今回はこの辺で。徐々に半導体の基礎的な知識は身についてきましたが、忘れない様ブログはさぼらない様にします(笑)

営業・挨拶等も、やっていきます🫡！

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2024-03-23

【テック投資】Arm事業説明、解説(前編)！！

Arm CPU 半導体

おはようございます🌞
テクノロ ジー事業の為の、メッチョテックブログ📈

今回は、

【テック投資】Arm事業説明、解説(前編)！！

先日3月21日に行われた、Arm事業説明会の解説ブログ🦾！！
ボリュームが多いので、前編と後編に分けます。今回は、前編。

【コンピュータチップの設計】

『1961年、史上初のシリコンチップが誕生 (左)』
・非常にシンプルなチップ
・僅か4つのトランジスタを搭載
・1ビットのデータのみを保存可能

『現在2024年 (右)』
・非常に複雑に進化
・1,000億個のトランジスタを搭載
・ほかにも様々な高性能機能を搭載

テクノロジーの進化と共に、半導体の進化も凄まじいですね🤔！

【1つのシステムオンチップ(SoC)に複数のIPブロックを搭載】

■メインプロセッサー (CPU) 真ん中黄色🟡 ☆Arm設計☆
･･･OS、アプリケーション、ユーザーインターフェースを実行
OSは実行中アプリの性能要件に応じて、適切なCPUを切り替える。
高性能が必要➤中央大型のCPU
低性能でOK➤中央脇小型のCPU エネルギー効率良い

■グラフィックス・プロセッサー (GPU) オレンジ🟠 ☆Arm設計☆
･･･画像を生成ゲーム用 (データセンターのGPUとは異なる)
画面上で更新するピクセルの数によって求められる性能が決まる。
画面大きい、解像度高い、fps高い➤高性能GPUが必要
画面小さい、解像度低い、fps低い➤低性能GPUでOK

■アクセラレータ青色🔵 ☆Arm設計☆
･･･画像処理、暗号化、ビジョン等頻繁に使用される処理ワークロード用

■無線コントローラー右上黄色🟡
･･･モバイル、Wi-Fi、Bluetooth、GPS用

■ハードウェアコントローラー赤🔴
･･･ディスプレイ、メモリ、画像センサー、電源等に使用

■インターコネクト緑🟢 ☆Arm設計☆
･･･チップ内の機能ブロックを全て繋げてネットワーク化
チップの大型化、複雑化につれてよりインターコネクトは高度になっている。
機能ブロックが次のデータを待って一度停止する事は無くなった。

■入力/出力紫🟣
･･･USB、イーサネット、等のインターフェース
デジタルからアナログ信号へ変換する入出力部分

ArmはCPUの設計が強いですが、他にも「GPU」、「アクセラレータ」、「インターコネクト」の設計も行っている。

CPUだけじゃないArm🧐

※勿論、スマホだけでもなく「クラウド」「自動運転」「IOT」分野も強い！！

【半導体産業の基盤】

スマホ・自動車・IOT機器等に搭載される (最終製品)

↑↑↑↑↑↑↑ --製品化-- ↑↑↑↑↑↑↑

TSMC・Intel・Samsung・SMIC等 (半導体製造工場)

↑↑↑↑↑↑↑ --半導体製造を依頼--↑↑↑↑↑↑↑↑

NVIDIA・Apple・Amazon等 (チップのデザイン)

↑↑↑↑↑↑↑ --CPUの設計をライセンス-- ↑↑↑↑↑↑↑

☆☆ Arm CPU (CPUの設計) ☆☆

・世界中にあるCPUの”総数”の内、約半分がArmベース。
・ArmがCPU設計をライセンスする事で、各社は最新製品開発を高速で行う事が可能。

【Arm製品、エコシステム、市場】

『CPU』
・Cortex-A・・・スマホ、スマートTV等のCPU
・Cortex-R・・・自動運転自動車等のCPU
・Cortex-M・・・IOT機器のCPU
・Neoverse・・・サーバー等のインフラCPU

ArmのスマホCPUの世界シェア率は、99％以上。
Arm全体収益の約9割がCPU関連。

『システムテクノロジー』
・GPU
・NPU
・インターコネクト

GPU・・・スマホ GPU、スマートテレビ GPU、車載ディスプレイGPU等の設計
NPU・・・エッジデバイスにおけるAI処理がターゲットの半導体コア
インターコネクト･･･チップ内の機能ブロックを全て繋げてネットワーク化する

『サブシステム』
・インフラ:Neoverse CSS (サーバー半導体サブシステム)
・スマホ:トータルコンピュートサブシステム (スマホ半導体サブシステム)
・オートモーティブ:エンハンストオートモーティブ CSS (自動運転半導体サブシステム)

サブシステム・・・tesla、Microsoftといった新しい顧客向けの半導体パッケージ商品。
tesla、Microsoft等は最近チップのデザイン・設計を始めたばかり。Armのサブシステム(半導体のパッケージ商品)で、半導体設計にかかる時間と労力を大きく削減する事が出来る。tesla、Microsoftの様な新規半導体参入顧客でも有利な所から事業をスタートする事が出来る。将来的には、このサブシステムもArmの大きな収益源になると予想している。

『ソフトウェアとツール』
・ソフトウェア開発ツール
・ソフトウェアライブラリ
・ソフトウェア基準

エンジニア向けの開発ツールやライブラリも提供。Armエコシステムの成長に向け、ほぼ無償で提供している。

【ArmはAIをあらゆる場所に】

『唯一無二のArmエコシステム』

CPUは如何に幅広く、多くのエンジニアにそのCPU向けのソフトウェア開発が行われているかが非常に重要。

「Armアーキテクチャ採用企業・OS」
・Android
・iOS
・Linux
・NVIDIA
・Microsoft ...etc

「Armに関わる開発者」
1,500万人

「エコシステム企業の総開発時間」
15億時間以上

「Arm v9 10年間の開発時間」
3,000万時間以上

『Armのメインターゲット市場』

■モバイル・・・スマホ、タブレット用チップ
■クラウド・・・データセンター向けの高性能チップ
■オートモーティブ・・・自動運転用チップ
■IOT・・・毎年何百億個というチップが出荷されている

Armのメインターゲット市場は、

「モバイル」「クラウド」「オートモーティブ」「IOT」の4つ🧐！！

■モバイル
従来モデルのArm v8から新規モデルのArm v9への移行も順調。新モデルArm v9は高性能でより高いロイヤリティ収入を得る事が出来ている。今後も高性能CPUは必須となる為、ロイヤリティ収入は増加していく見込み。

■クラウド
 NVIDIA・・・Grace Hopper、Bluefield
AWS・・・Graviton4、Nitro
Microsoft・・・Cobalt 100

※これらにArm CPUが搭載されている

クラウドデータセンターにおけるArmチップのシェア率
2023年3月・・・約10％
2024年3月・・・約15％見込み

『Graviton』
クラウドのシェアの殆どは、Amazon AWSの『Graviton』シリーズ。Amazonの新規サーバー導入AWSの約半分が『Graviton』。残りの半分はIntel・AMDのx86ベースのチップ。最新の『Graviton4』は、96個のArmCPUを搭載。

『Grace Hopper』
NVIDIAのAIデータセンター向けの半導体。CPUとGPUを1つの製品に統合している。72個のArmCPUを搭載。

『Cobalt 100』
128個のArmCPUを搭載。OneDrive等のMicrosoftアプリの実行に使用すると想定している。

【メッチョ所見(前編)】

ArmのスマホCPUが強いのは、周知の事実ですが最近は「クラウド」「自動運転」「IOT」でもシェアを拡大中。Intel・AMDが強いクラウドデータセンター分野でも1年でシェア10％→15％(見込み)と大健闘中。ターゲット市場で確実にシェア率を伸ばしていってるのは流石。20年以上に渡るCPU技術の積み重ねで、参入障壁もかなり高そう。

CPUの種類や、各社のArmベース製品の種類をある程度把握出来る様にはなっているので知識習得は順調。

abc、abc間近企画も近々進展させていけそう！？

骨折は想定外でしたが、まずは今日の池袋営業(挨拶)！

効果的に脚も使っていきます(営業や挨拶)。

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2024-03-20

【テック投資】OSを、理解しよう！基礎編

AI・IT全般 OS

おはようございます🌞

テクノロ ジー事業の為の、Outputメッチョテックブログ📈

今回は、

【テック投資】OSを、理解しよう！(基礎編)

今回はOSを深堀り！！まずは、OSの基本をおさらい。

『OSとは何か！？』

---
OSは、ソフトウェアの1つ。
---

■ソフトウェアとは...

コンピュータを動かす為のプログラムの全般の事。

■ハードウェアとソフトウェアの違い

・ハードウェア🗄️

…目に見える、触れられる

パソコン・グラフィックボード・キーボード等

・ソフトウェア🌐

…目に見えない、触れられない

OS・アプリケーション等

『OS』は、ソフトウェアの1つ。
つまり、『OS』はデータ、プログラムの塊。

実際に部品や製品として何処かに存在している訳では無い。

ソフトウェアは、

「基本ソフトウェア(OS)」・「ミドルウェア」・「応用ソフトウェア(アプリ)」

の3種類に分けられる。

・基本ソフトウェア･･･OS (最重要ソフトウェア)
・ミドルウェア･･･データベース管理サーバやWEBサーバ等
・応用ソフトウェア･･･アプリケーション (特化型ソフトウェア・ゲーム等)

■基本ソフトウェア(OS)

データの管理やハードウェアの制御等の役割を担っている最重要ソフトウェア。

OS＝Operating Systemの略

「OSの役割」
・記憶装置やキーボード機器からの入出力
・入力されたデータを利用するプログラムへのデータの受け渡し
・複数のプログラムを同時に実行できる様に実行順や入出力の順番の制御

---------------------------------------------------------------

ユーザー😀💻 ⇔ OS🤖(プログラムの塊) ⇔ アプリケーション🌐

---------------------------------------------------------------

「OSプログラムのわかりやすい例」
・キーボードを叩く → 文字が入力される
・マウス操作 → カーソルが動く
・ハードディスクの読み込み
・ハードディスクの書き込み
・音声の出力

OS ⇔ グラフィックボード → ディスプレイ💻
OS ⇔ サウンドカード → 音声🎧
OS ⇔ 記憶装置(HDD/SSD)📟
OS ⇔ キーボード
OS ⇔ マウス

パソコンやPC周辺機器がこの様な動作が出来るのは、

OSが基本的な最重要プログラムを提供している為。

www.pc-koubou.jp

・ゲーム(アプリケーション)
・WEBサイト
・ECサイト
・クラウドサービス
・ブラウザ操作

これらのアプリケーションも、全てOSが「データの移動」「ハードウェアの入出力」「プログラムの制御」等を行っているから動作が可能になる。パソコン・スマホ等の基本的な機能は、OSのプログラムがあるから動作している。

basics.k-labo.work

今は、パソコンやスマホだけでなく...
冷蔵庫・洗濯機・エアコン・車・時計 ...etc
様々なIOT機器に『OS』は組み込まれている。

※IOT機器のOSは「Linux」が中心

hnavi.co.jp

■代表的なOS

「代表的なパソコンOS」

・Windows (Microsoft製OS)
・macOS (Apple製OS)
・Unix
・Linux (ハードウェアに依存しない)
・Solaris

「代表的なスマホOS」

・Android（Android端末OS）
・iOS (Phone等Apple製iOS)

Linux
Linux…ハードウェアに依存しない + オープンソース

Linux ディストリビューション(パッケージ製品)

・Linux Redhat…企業向け有料
・Linux Cent OS…個人向け無料

Linuxは、主にサーバ用OSに用いられている

※オープンソース･･･無料で世界中に公開。誰でも使う事が出来る。

■OSと他のプログラムの違い

「OSと他アプリケーションとの関係性」

😀…ユーザー

💻…パソコン

🤖…OS

🌐…アプリケーション

「プログラム」

・プログラミング言語でパソコン・スマホの動作を記述したもの

「OS」
・プログラムの入出力や複数のプログラムが同時に実行できる様に制御しているもの
・OSは制御プログラムの集まり

プログラムの定義上では、OSも他のプログラムと同じ。

※プログラムの定義…プログラミング言語を使って、コンピュータが理解できる命令を記述したもの

■OSの主な機能

・ユーザー管理
…利用者のプロフィールや設定情報等を管理する

・ファイル管理
…SSD等の記憶媒体にファイルの書き込みや読み込みを管理する

・入出力管理
…マウスやキーボード等の周辺機器の制御や管理

・タスク管理
…各タスクに対して、CPU・メモリ・SSD等のリソースうぃ効率的に割り当てる

・メモリ管理
…アプリケーションが動作する際に必要なメモリ領域を管理する

前回の「OS」関連の記事

【メッチョ所見】

とりあえずブログUP！筋トレ後、追記！

2024-03-19

【テック投資】半導体・製造工程(前工程)を、理解しよう！

半導体

半導体事業の為の、Outputブログ。
おはようございます🌞 メッチョ投資📈です。

今回は、

【テック投資】半導体・製造工程(前工程)を、理解しよう！

『半導体製造工程を大分類すると、3つ』

----------------------------
①.「シリコンウエハ」製造工程
(信越・SUMCO等)

②.円柱の「シリコンウエハ」上に半導体チップを作り込む工程
【前工程】 (TSMC・Intel・Samsung等)

③.半導体チップを切り出してパッケージ化する工程
【後工程】(ASE・アムコア等)
----------------------------

今回は、①と②！
半導体製造の前工程！！

①.「シリコンウエハ」製造工程

(信越・SUMCO等)

●「シリコンウエハ」が出来るまで

「シリコンウエハ」…薄い円盤状の基盤。この円盤の上に半導体チップを作り込んでいく。半導体製造の大元となる金属の製品。

1.珪石採取
・珪石は、「シリコンウエハ」の原材料。
・河原によく転がっている白い石。

・シリコンの含有量が多い海外製の珪石がよく使われる。

2.金属シリコン工程
・還元分解反応で珪石を金属シリコンへする工程
・電気代の高い日本ではあまり行われていない
・海外の工場で多く行われている

3.多結晶シリコン工程

・純度を高め金属シリコンを多結晶シリコンにする工程

4.単結晶シリコン工程
・CZ法を用いて、多結晶シリコンを単結晶シリコンにする工程

5.シリコンウエハ工程
・円柱のシリコン基盤。この円柱基盤に半導体を作り込んでいく。

②.円柱の「シリコンウエハ」上に半導体チップを作り込む工程
【前工程】 (TSMC・Intel・Samsung等)

『素子形成・FEOL(前工程)』
FEOLは、様々な装置と材料でシリコンウエハ上に多数のICを作り込む工程。
トランジスタ等の素子を形成する工程がFEOL。

■洗浄工程
…洗浄する工程

■成膜工程
…シリコンウエハ上に半導体膜等を形成する工程

■フォトリソグラフィ工程
…前工程のメイン工程 ☆

感光材フォトレジスト(薬液)を散布。
露光機で光を当て、回路を焼き付ける工程
回路パターンが刻印されたフォトマスクを使用する
※最先端の露光機は1台数百億円する
※フォトマスクは、写真の「ネガ」の様なもの
※フォトマスク経由で露光の通った部分だけに回路が焼き付く

www.1p-semicon.com

newswitch.jp

■エッチング工程
…露光で焼き付けた回路に形状加工を施す工程

・ドライエッチング
…ガスを用いて、イオンと材料層を反応させる方法

使用材料:反応性ガス
加工精度:高い
コスト:高い
※余分な膜の除去

・ウェットエッチング
…薬液を用いて、材料層を溶かす方法

使用材料:薬液
加工精度:低い
コスト:低い
※余分な膜の除去

■イオン注入工程
…不純物を添加する工程
リン、ボロン等の高純度の不純物を添加する工程
※不純物といっても超高純度

■CMP 平坦化工程
…堆積した表面をナノレベルで平坦にする工程

🔃これを数百工程繰り返す🔃

『配線形成・BEOL(前工程)』

BEOLは、様々な装置と材料でシリコンウエハ上に多数のICを作り込む工程。
配線を形成する工程がBEOL。

・成膜工程･･･基本的にFEOLと同じ
・フォトリソグラフィ工程･･･基本的にFEOLと同じ
・エッチング工程･･･基本的にFEOLと同じ
・CMP 平坦化工程･･･基本的にFEOLと同じ

🔃これを数百工程繰り返す🔃

「ウエハ特性検査」

・膜厚測定
…成膜が狙い通りの厚さか測定

・寸法測定
…素子や配線が狙い通りの厚さか測定

・アライメント精度測定
…マスクパターンの合わせ精度を測定

・異物・欠陥検出
…パターンの欠陥等を検出する

・外観検査
…キズ、汚れ、異物等の有無を検出

jss1.jp

どの工程も最先端の工場である程、ロボットでの全自動化が進んでいるそう🤔

半導体製造工程のわかりやすい記事

www.jmq.jsr.co.jp

【メッチョ所見】

CPU・GPU・半導体・AI・機械学習・ディープラーニング・OSクラウド等...AI・IT系の基礎は一通り学習完了。ここまでの基礎を元に少しづつ各分野深めていきます。いくらでも深堀りは可能。特定分野に特化！では無く、あくまでもテック投資ベースを忘れずに。Python・JavaScript等のプログラミング実装は楽しいですが...

それは時間と余裕が出来てから😅

#SBG系 #テック投資
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2024-03-18

【テック投資】大規模言語モデルLLMを、理解しよう！

AI・IT全般

テクノロ ジー事業の為の、Outputブログ。
おはようございます🌞 メッチョテック📈です。

今回は、

【テック投資】大規模言語モデルLLMを、理解しよう！

『自然言語処理・機械学習・ディープラーニングの違い (おさらい)』

まずは、「自然言語処理」「機械学習」「ディープラーニング」の違いをおさらい。

-------
AI・人工知能 ≠ 機械学習 ≠ 自然言語処理
-------

「機械学習」や「自然言語処理」は、『AI・人工知能』を実現する為の技術の1つ。

AI・人工知能 (人間の様な知性を持ったコンピュータの事。)
機械学習 (AI・人工知能を実現させる為の技術の1つ。)
ディープラーニング (機械学習の手法の1つ。画像識別が得意。)
自然言語処理 (機械学習の手法の1つ。文字理解が得意。)
大規模言語モデル (自然言語処理から発展。より巨大で最新。)

このようなイメージ。

・AI・人工知能…人間と同等かそれ以上の知性を持ったCP。AIの正確な定義はない。
・機械学習…コンピューターに問題を学習させて、問題に潜むパターンを見つけ出す人工知能技術の1つ。
・ディープラーニング…機械学習の1つの手法。大量の画像をCPに投入。最適解をCP自身が導き出す。
・自然言語処理…機械が人間の言葉を理解する為に用いられる人工知能技術の1つ。
・大規模言語モデル…自然言語処理の発展形。用いるデータ量、パラメータ数等がより巨大なもの。

『各技術の具体的な活用事例 (製品等) 』

「自然言語処理活用例」…文字理解・音声認識等の分野に多く用いられる

・Google検索
・LINE
・アレクサ
・チャットボット
・PC、スマホ等のかな文字変換

line.me

www.amazon.co.jp

「機械学習の活用事例」…データ分析・データ予測等の分野に多く用いられる

・商品のレコメンド (ECサイト等)
・売上や需要の予測 (企業経営)
・自動運転のプログラム (自動車)
・CTスキャン画像を学習させ病気の診断 (医療)
・株、為替の取引をロボットトレーダーが行う (金融)
・顔認証システム (セキュリティ)

www.tryeting.jp

「ディープラーニングの活用事例」…画像認識・動画認識等の分野に多く用いられる

・物体認識 (自動運転、工場内ロボット等)
・異常検知、不良品検出 (医療診断等)
・顔認証 (セキュリティ分野等)
・文字の画像認識 (翻訳、郵便区分機等)
・画像キャプション生成 (画像から説明文を生成)

ainow.ai

「大規模言語モデルの活用事例」…文字理解等の分野に多く用いられる

・BERT (2018年 Google)
・Chat GPT4 (2023年 Open AI)
・LLaMA (2023年 Meta)
・LaMDA (2021年 Google)
・NEMO LLM (2022年 NVIDIA)

※大規模言語モデルはあくまで自然言語処理の発展形。

それぞれ得意分野が違って、特色がわかりやすいですね😆！！

aisuite.jp

詳しくは下記メッチョブログで。

自然言語処理

機械学習・ディープラーニングhandoutai.hatenablog.com

『大規模言語モデル』

ここからが、今回の主役『大規模言語モデル』の詳細🧐

大規模言語モデルのLLMは、英語で...
LLM（Large Language Models）

ここは英語の略語、そのまんま...💦

大規模言語モデルは、自然言語処理と比べて...

・計算量…コンピュータが処理する仕事量
・データ量…コンピュータに入力した文章、画像等の情報量
・パラメータ数…ディープラーニングの際の確率計算を行う為の係数の大きさ

の3つの要素を大幅に増やす事に成功。
こうして構築された言語モデルが大規模言語モデル。

大規模言語モデルは、要は自然言語処理の発展形。

「大規模言語モデルは...」

●人間に近い流暢な会話が可能。
●自然言語処理を用いた様々な処理を超高性能に行う事が可能。

blogs.nvidia.co.jp

「言語モデルとは...!?」

言語モデル例

は 55% 猫 27% で 75%
が 16% 犬 13% の 15% ある 87%
吾輩を 12% 人 60% と 10% ない 13%
明るい 9%
嬉しい 8%

より自然な文章の並びに対して、

高い確率で文章として成立するものには「高い％」
低い確率でしか文章として成立しないものには「低い％」 ...を割り当てる。

言語モデルは、古い歴史があり...
2018年Googleがディープラーニングを用いた言語モデル『BERT』を発表。

Googleの発表後、『BERT』を応用した言語モデルが多数出現。

・BERT (2018年 Google)
・Chat GPT4 (2023年 Open AI)
・LLaMA (2023年 Meta)
・LaMDA (2021年 Google)
・NEMO LLM (2022年 NVIDIA)

特にChat GPT4 (2023年 Open AI)は、
Outputの精度が極めて高く、自然言語での応答の質を大幅に高めた。

大規模言語モデルは、従来の自然言語処理が得意としていた...

・Google検索
・LINE
・アレクサ
・チャットボット
・PC、スマホ等のかな文字変換

等の自然言語処理を用いたタスクへの応用が期待されている。

※あくまで大規模言語モデルは自然言語処理の発展形。

『大規模言語モデルの課題点 (2024年)』

「hallucination (幻覚)」
偽の情報を平然と出力する。

「Prompt Injection」
悪質なプロンプトを用いて本来禁止されている機能を解除。

不適切な回答を得ようとする。

この様な課題があり、これらの解決の為の研究も行われているそう。

『sora』 Open AI

Open AIは2024年2月に動画版生成AI『sora』を発表。
上記の様な問題点の解決も進んでいそうですね🤔！！

【メッチョ所見】

自然言語処理や機械学習、ディープラーニングの下地があったので、今回は意外とすんなり理解出来ました。

大規模言語モデルはあくまでも自然言語処理の発展形ですが、今のテクノロジーやAI・人工知能、機械学習・ディープラーニングとの掛け合わせ・応用で大きく発展していきそう。今流行りの生成AI分野も近未来の序章!?と少なからず思わせます。色々な問題点を解決して、上手くビジネス活用してほしいですね！！自分はアンチ等の犯罪行為・妨害行為に気をつけながら、テック投資とabc(間近企画)のスキルを上げていきます✊！

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メッチョテック📈 元競馬系YouTuber