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はてなキーワード: FPGAとは
2019年版ものづくり白書(https://www.meti.go.jp/press/2019/06/20190611002/20190611002_01.pdf)の10ページにあるように、日本の売上とシェアは低下している。
部品について高いシェアを確保しているのは確かだが、インテルですらAppleのモデムが採用されないとなった時点で事業継続できなくなるといったリスクがある。
JDIもそうだがAppleの需要に合わせて生産能力を高める投資をすると、投資したあとで不採用通告されると倒産となる。
経済産業省の組織図の中には、半導体課は現時点で存在しない。(https://www.meti.go.jp/intro/pdf/a_soshikizu.pdf)
地方に工場を持つ場合は、雇用という面で考慮しないといけなかっただろうが、もう国策として後押しはない。
量子コンピュータについて国家戦略案が出ていたが、測定器メーカーのキーサイトが出しているS5060A Quantum Engineering Toolkitに積まれているのは、インテルCPUとFPGAであり、
量子コンピュータが量子コンピュータを制御する時代はまだ遠い。中はマイクロ波制御の塊でもある。
GAFAMに注目が集まりがちだが、アメリカは支えている産業の種類が多いことが強みになっている。
半導体を設計するためのソフトウェアはEDAというがライセンス料がかなり高い。
先端プロセスになればなるほど高く複雑になり、マシンパワーもライセンス料も必要となる。
日本のデフレが長く続いているにも関わらず費用が高くなっていった。
国内企業でまかなえていれば、お金が周り、投資に向いていただろうが、負担の方が重くなった形だ。
日本のソフトウェア産業というと、Web周りに偏りがあるが、製造・設計に関わるソフトウェア技術者が増えなかったというのが一因ではないだろうか。
製造業のインフラや使用しているソフトが古いなどハードへの投資しか規模的にできなかったのも要因の一つだろう。
自社内で事業化できなかった技術を社外に公開して道を作るというのが下手だった。
毎日のようにGAFAはニュースになるが、日本企業の場合はならない。
国内のニュースバリューが海外動向の方が高いのと、取材をせず、海外から流れてくるニュースを翻訳することが利益につながる構造がある。
結果、国内投資に回らない。わかりやすい不動産へお金が流れている。
経営が悪いといってしまえばそうだろうが、逆境からの戦略というのがない。
運よく利益をあげているところでも、自分達から攻めて状況を作り出したわけではなく、状況に流されていると利益が出たといった感じではないだろうか。
どちらも組み合わせ最適化問題向けであり、東芝は専用回路で量子コンピュータ並みの性能を実現。専用回路を20nm世代のFPGAに実装した場合、4096変数の全結合（約800万結合、有向グラフなどでは約1600万個の相互作用パラメーター）という規模の組み合わせ最適化問題を扱える。同問題の1種である最大カット（MAX-CUT）問題について、4000変数の問題の近似解を0.21ミリ秒で得られる。
一方グーグルは世界最先端のスパコンでも１万年かかる難しい計算問題を、約１６億分の１の３分２０秒で解くことができたとしている。比較要素が完全におかしいがどっちがすごいのだろうか。
トランジスタラジオやネットで電子工作の記事を読んで実践しているのだけど、全然できるようにならない。
USBなんてそこら編に転がっているのに、作ろうとすると一苦労だ。HDMIなんて情報すらない。
まず部品の選定が難しい。なんでここまで種類があるのかっていうくらいずーっとページが並ぶ。
中国製のものは同じ写真を使って複数の人が販売しているから目立ちやすいけど、それで性能が足りない場合はGoogle先生が出してくれないので、世の中にあるのか、ないのかに悩むことになる。
CPUはFPGA買ってきて実装できるけど、DDR4を取り付けたいのにどうすればいいのかサッパリ。
PCIeスロットもGPUカードくらいしか入ってないから、自作したものが取り付けられればなーと思うものの、調べてもサッパリ。
Amazonの中国語の本のカテゴリーを見に行くと下のようになっている。
本の内容をみた印象だが、日本だといくら本を読んでも実務との間に溝がありOJTで頑張らないといけないが、
中国本だと実務にすぐ使える印象がある。
写真技術は普通に写真を撮ったりRAW現像する類のものだ。ストロボスコープのようなものではない。X線撮影はこのジャンルに入っている。
建築はAutodesk Revit、BIMなど。コンクリートや下水処理などもある。
エレクトロニクスと通信は、FPGAやPLC、光ファイバ、レーザーなど。
日本と違う点だと、衛星からターゲットトラッキングするといった本がある。
Space-TimeAdaptiveProcessingというのがあり、Googleで検索かけたら英語がほぼなく中国語ばかりだった。
MATLABの本も定期的に出ている。
LTE-V2Xなどの無線系の書籍もある。MIMO、5Gの信号アルゴリズムと実装など。
電気工学は、送電関係。スマートグリッドや太陽電池、パワーエレクトロニクスなど。
軽工業、手芸産業は、なぜかCNCが入っていたりすが、食品加工や高分子など。
食品をハイパースペクトルで検出するもの、食品のトレーサビリティ、エビの加工技術、微生物、精度保持技術。食品を大量生産する際の技術。
3Dプリントもここ。光硬化樹脂。
農林業。ザリガニの繁殖方法と疫病予防があるのは流石と思う。鯉やガチョウやうさぎ、亀もある。
ぶどうや野菜、きのこなど商業的に育てるのに着目した本が目についた。
原子力に関しては、もう日本はタブー化されていると思うが、普通にある。
原子力発電所のモデリングとシミュレーションといったエンジニアリング寄り。
ミサイルのシミュレーションや、弾頭のデザイン、兵器開発のプロセスと品質管理、ミサイル誘導制御システムの設計、
武器テスト、化学兵器毒物、魚雷発射システムの原理と設計、スーパーキャビテーションの理論基礎、
砲兵弾道学、核兵器防護技術、弾薬製造技術などなどガチ理論本がある。
車だと、AUTOSARの制御ソフト開発といったニッチなものがある。
matplotlibが定番で、より綺麗なグラフを描くならseabornと言われているが満足できなかった。
ここ(https://qiita.com/skotaro/items/cdb0732ad1ad2a4b6236)にあるようなグラフは参考にしているが、もう少し応用をと思うと難しい。
TableauかPowerBIのような色合いが欲しい。
ディープラーニングをやっていて、むしろかっこいいグラフを描くのを学習してくれと思う。
エクセルでのグラフも手修正にかなり時間がかかるが、Pythonで描いて調整してを繰り返すのは時間がかかって仕方ない。
Plotlyでも良いのだが、こちらも修正しようとすると一仕事となる。
信号処理をしたり、FPGA用のHDL吐き出したり、画像処理やロボット制御はMATLABを使っていた。
Pythonのライブラリはかなりあるのだが、OpenCVとの連携はいいが、ハードとの連携になると微妙に不便。
MATLABも使いやすいかといわれると微妙である。あと高い。Juliaに期待してるがグラフを描くところで早くなくて躓く。
(MATLABをPythonで呼び出せばいいじゃんと言われそうではある)
論文の検索だと、google scholarやhttps://app.dimensions.ai辺りを使っている。
Mendeleyでそれなりに満足しているが、煩雑な感じもするので、もう少し良いのがあれば知りたい。
THKのリニアモータ（http://www.ea-thk.com/?q=ea_jp/node/3903）とか三菱のLM-H3あたりが欲しい。
高速かつスムーズに動く。
ACサーボはロータリーエンコーダのおかげで精度は出るのだが、速度が欲しい。
レニショーやミツトヨのが欲しいのだが、Amazonや楽天などでは買えない。eBayも、AliExpressもない。
3Dプリンターの精度を上げるなら必須ではないかと思うのだが、売ってないので試すことができない。
ブート関係やパフォーマンスチューニングに欲しい。普通に買えない。
RISK-V用のそろそろ出てきて欲しい。
サーボ用のが欲しい。Amazonだと良いのがない。
Amazonですら売ってなくて困る。
技術書展に対する疑問があるので書いておきたい。反論などあったら聞かせてほしい。
まずネットが当たり前にあるこのご時世で、同人即売会、同人誌(物理)というものへの疑問があるのだが、それは一旦置いておく。
まず売られていると嬉しい本について書く
著者自身にバリューがあると良さそうだ。「この人はこういう本書くんだ、こういう考え方、切り口なんだ」作家みたいな感じ。
企業出展も多かった。この辺もその会社や扱ってるサービスが好きだと、著者にバリューがある場合と同じで楽しめそう。
この辺までは、考えてみると作家やアーティストの本みたいな感じで需要がありそうだ。まず人やプロダクトに対するファンであって、本の内容が良かろうと悪かろうと、その考え方に触れるという意味で楽しめそう。
その他のサークルはどうだろう。
まず内容について、読み物、エッセイ、事例紹介、そして技術書などの種類があるかと思う。読み物、エッセイはもちろん、事例紹介も書き方によるだろうが個人の経験や視点に基づくものだろうから多様性がありおもしろうそうだ。
多様性は同人、アマチュアの生命線と言えると思う。商業出版が叶わない需要量、クオリティでもどこかでそれを必要とする人がいる。ということでその頒布も理解できる。
この先からが本題だ。
存在が疑問なのが、上で挙げられている以外の本、つまり「その他のサークル」の「技術書」だ。「技術書」ってなんとなく使ってる言葉だけど、本屋に並んでる「〜入門」とか「〜アンチパターン」とか動物の絵が描いてる表紙のやつとか、そういうのを指している。技術についての情報が載ってるやつだ。
まず「編集者がいないので正確性の担保はどうなってるんだろう」と思ってたんだけど、自分はよく個人ブログのお世話になってるからそれは言う資格ない。
問題は「情報に多様性はあるのか」ということだ。上で「多様性」と書いた。たしかに絵や漫画、小説、エッセイなどは多様性に価値があると思うんだが技術情報はどうだろう？情報の中には多様性はない。真実はいつも一つ。多様性が存在するとすれば、その情報を扱う視点、切り口、または情報自体のニッチさだ。
技術書展で頒布されている技術書を精査したわけではないのだが、大体「機械学習」「Webサーバ」「FPGA」「ブロックチェーン」手垢のついた単語ばかりが並んでいる。本自体のタイトルも「〜入門」とか「〜アンチパターン」とか本屋で並んでるようなのが目につく。見本誌を手に取ると目次を見るだけで飽きるやつばかりだ(また似たような体裁の本ばかりなのだ)。
これになんの意味があるのだろう。ここで行われていることは、商業出版の本の再生産ばかりじゃないだろうか。いや、ブログならそれでも気にならないけどいきなりそれに数百円とはいえ値段がつくと面食らう。
ニッチな内容なら素晴らしいと思うけどけどそれもタイトルや表紙からわからないものばかり。見本誌出してるところ多いけど混雑してるから内容精査できないし。
頒布する人はその内容や公開方法を少し考えてみてほしい。切り口を気にしてほしいし、その切り口を本の表紙やタイトルで伝える努力をしてほしい。
結局、技術書展で売られている技術書はブログで広く公開されていた内容が都内のイベントでしか手に入らなくなっただけではないだろうか。(しかも他の同人イベント同様、開演前に長蛇の列を作っていた)
タダで公開しろ、という権利は自分にはない。ただ情報へのアクセスを難しくすることはやめてほしい、と思っている。技術書展に出展する人なんてこれまでもブログなりネットで情報公開している人が多いんじゃないだろうか。
Web界隈でCPU自作などは話題になることがあるが、日本にも実際に仕事でCPUを作っていた人達は存在する。
フラッシュにしても、概略はよく出てくるが細かい設計の話になるとWebを検索かけても出てこないものである。
人はいるはずだがWebで情報共有はできず、本も出ていない。大学の授業レベルは沢山あるが、実設計はないのである。ソフトのように使うツール名も知られてはない。
半導体業界も日本で仕事がなくなってきた。一部マイニングチップの設計はあるくらいか。
アメリカでは、Appleが独自に作っていたり、グーグルがTPU、MicrosoftがサーバーサイドFPGAを、Facebookも作ろうと求人をかけている。Amazonもハード部門はある。
Appleは別として、サービスが先にあって、サービスのためにハードを作っている。
プラットフォーム企業と言われているが、過去にゲーム機というプラットフォームを持っていたが、結局生かせなかった。
今だとテレビのリモコンにNetflixやHuluのボタンはついているが、テレビメーカーのサービスはない
そんな半導体企業も学生が来なくなってしまってヤバイという話も聞くようになった。
学生にとって業務で何をやっているのか全くわからない業界よりも、ソフトの方がリスクは少ないだろう。
あとは製造するためにお金がかかってしまい、業務システムまでお金が回らず相当古い…。
日経新聞の流行は見るが、仕事のやり方は同じような文化の中でしか移動がないため、違和感や良くしようという考えにいたらないのだ。
自分がBitcoinという響きを初めて聞いたのは2015年くらいだろうか？当時はまだまだ日本語の情報も少なく、そのうち値上がりするんだろうなーと思いながらも気が重くて中々手が出せなかった。Coincheckという取引所に登録したこともあるが、クレカで入金したら10％くらい(正確には覚えていない)の法外な手数料を取られたのに驚愕し、1万円入金しただけで終わってしまった。(せめてBitcoinじゃないくてETHを買っていたら今頃もう少し美味しかったのだが、、、)
さて、下手に参入するタイミングを逃したので、今が天井なんじゃないかと思ってなかなか始める気になれない。
そんな自分も最近のバブルに釣られて、ついに重い腰を上げた。直接BTCもETHも買ってみたけど、今買っても高値掴みになるんじゃないかと思い、中々大金を突っ込む気にはなれない。
ここはエンジニアらしく自分でマイニングでもやってみるかと色々調べて見た。
仮想通貨の価格は上がっているが、価格が二倍になっても掘るためのコストは二倍にはならない(正確には参入者が増えるので、多少分け前は減る)
つまり、最近のバブルにも関わらず、掘る方の原価は変わらないので高値掴みは避けられる！という塩梅である。
ところが、今やビットコインは専用のハード(ASICとかFPGAとか)がないと勝負にならない世界らしい。イーサリアムはGPUで掘るしかないので手元の機材で挑戦できるものの、日本は世界でも電気代が高い部類らしく、自前でやってもあまり儲からないんだとか。(ケーブル抜けて電源落ちた拍子に、数万円で買ったグラボとマザーボードがオシャカになったブログが出てきて戦慄した、、)
一旦諦めかけたが、世の中にはクラウドマイニングという仕組みがあることが判明した。
要すれば、みんなが出したお金でマイニング装置をデータセンタのように一括購入、運用する仕組み。
出資者には金額に応じてマシンリソース(ハッシュパワーと言うらしい)が与えられて、BTCとかETHとか、指定したコインを掘ってくれる。
これってお得なのか？と思い調べてみた。
一応、散々調べた結果詐欺じゃなく運営がマトモなサイトで一番価格競争力があるここで試算した。(もっと安いとこもあるが、詐欺が大半らしい)
https://www.genesis-mining.com/
例えば今爆上がり中のイーサリアム用のマシンの価格は1MH/s で30USD、30MH/s で870USD(2年間利用できる)
とりあえず、30MH/sでナンボくらい掘れるのか計算してみる。
(この会社のプランは電気代コミコミなので、電気代は0にした)
今の採掘難易度で、1年間に6.41 ETH掘れるらしい。(現在のレートで$ 2,341.37)
。。。。これはありかも知れない。2年掘れる訳だけれども、仮に今の価格、採掘難易度が続いたとして、5倍くらいのリターンにはなる。
コインの価格が今バブルな一方で、クラウドマイニングの価格はそんなにまだ上がっていない。
ということで、上記 https://www.genesis-mining.com/ でイーサリアムの30MH/sプラン購入してみた。
クレジットカードで買ったので若干為替で損したけど、ネットに落ちていたプロモーションコードを入力したら3%引きになったので、マイルも貯まると思えばまあいいだろう。
ML9Tsp
ちなみに一日経過してETH 0.01749007掘れてたので、大体上記計算機の数値は信用できそう。
技術的にはAWSのGPUインスタンス借りて、自分でゴリゴリ設定して回した方が楽しいのだけど、とりあえず始めて見るにはいい価格感だと想う。GPUマシン自分で買うより安いし。壊れないし。
毎日仕事ができなくて凹んでます。元増田の2年目が羨ましいです。
研究室では解析アプリケーションを作るのにC,C++,Fortranをいじってました
また趣味でサーバの立ち上げやWeb系のJavascriptやPHP,Pythonなどもいじっていました。
まったく違う。組み込みとWebとアプリケーションで文化が違ったわけです。
ここからはあくまで私の体験ですが…
まず、組み込み系はハード（接続図）を読めないと話になりませんでした。
CPU、FLASH、SRAM、FPGA、CPLD、アナログ回路、バッファ、それらをつなぐバス、電源、接点、コネクタ、スロット、A/D、D/Aなどなど、
これらがどうつながってるか意識しなくてはいけません。SoCとか行っても接続図読めないと意味ありません。
次に、FPGA・CPLDの設計があります。言語はVerilogかVHDLです。Xilinx、Altera、Actel等のデバイスに書き込みます。
PLDって言うのは言語で書けるハードです。似ているようでCPUと違うので設計にはスキルが必要です。
この段階でシミュレーション(modelsim等)をしてもらいます。
次にCPUです。言語はC,アセンブラ、C++です。でもほとんどがCです。デバイスはルネサスのSHとかです。自分はここで見習いをしてます。
CPUに直接入ってくる信号（接点・バス等）もありますが、前述のFPGA・CPLDから入ってくる信号のほうが多いです。
で、アプリケーション・Web系と何が違うかといえば、ものすごい短期間にいろんなことが起こります。
リアルタイム処理っていうのでしょうか。割り込みとか聞いたことありませんか。
要はOSがないので自分でなんでも考えなきゃいけないわけです。
CPUの検証はMISRA-Cや専用のカバレッジテストツールで行います。
接点の調整とかLCDパネルとかメンテナンスのツールだとかがないと装置に指令を出せません。
これらにもCPUが入っているわけなので別にコードを書く必要があります。組み込み系の仕事です。
これは言語でかけるリレー回路です。リレーってのはスイッチです。
スイッチを操作することで接続されている機械を操作（電源の入り切りとか）します。
これもCPU,PLD等とは全く違う方式（ラダー）で書きます。十分組み込みの仕事です。
ユニット試験では通っても、組み合わせ試験で動かないというのは１００％あると思います。
試験の仕事じゃないと思われるでしょうが、自分はここも立派な組み込み系の仕事だと思ってます。
などなど一言で組み込み系の仕事といってもいろいろあるわけです。
上の中の2つ3つを仕事に使えるレベルまで持って行くには10年、20年はかかると言われました。
ここで表題の件なのですが、元増田の人は経験8年なので、例えばFPGAを8年やってきてCを書けと言われても大変だと思います。
特にその後にWeb系の仕事（これも一言で表すにはいろいろジャンルがあると思いますが）をされてきたとのことなので
いろいろとあったのだと思います。逆にずーとやっていた分野のことを任せるといいかもしれません。
まずどんなことをやってきたのか聞いてみたほうがいいと思います。
なにやら、言語もOSもフレームワークも、新しいのが出れば試してるってだけで、何か新しいものを作ったりはしてなさそう。
結局、別バリエーションの道具(iOSかAndoirdか)使って同じことしてるだけで、あまり新しい技術を使ってるわけでもなさそう。
これが、いろんな言語作って、いろんなフレームワーク作って、いろんなサーバー実装して、いろんなDB実装して、もう飽きたといわれれば、おつかれさまとなるだろうけど。
VerilogHDLでFPGA用にオリジナルCPUでも書いてみれば？まったく今までのことは通用しなくて楽しいよ。
現在、某国立大で修士課程の2年生でFPGAの研究をやってます。
就職は、東証一部のB to Bの産業計測機器メーカーに決まりました。
こんな私ですが、2年前までは理学部生物学科でピペット片手に植物を育てていました。
はじめは、学部3年の時、多くの生物学科の学生たちと同じように、生物学科で勉強をし怠惰な大学生活を送っていました。
生物系の就職がヤバイと気付いたのは、3年生の夏の合同説明会の時。
「去年には一人いた。化学の人に混じってとても優秀だったよ。」
「生物系は。。。。」
どうも回答が煮え切らない。
電機メーカーでは、あまり良い答えが聞けないし、食品メーカーでは「採用は毎年あるよ。」と言ってくれるのだが
倍率が高いことは話に聞いて良く知っていた。
そもそも、理系向け合同説明会となっていても、
少し広げて情報系と化学系ということが何度も説明会に行くうちに透けて見えてきていた。
文系就職という手もあったのだが、やはり技術職で仕事に就きたかったこともあり
ちょうど、2ちゃんで専攻ロンダ関連のスレッドが出てきていたこともあり、専攻ロンダという方法を知り
もちろん、まったく違う専攻に切り替えるということに対して不安は大きかったが
思い切ってみることにした。
3年の秋から専攻ロンダに比較的、入試科目が少ない独立研究科の大学院を中心に回った。
研究室のホームページからメールを送り、教授にアポを取り見学させてもらう。
JAISTやNAISTは他大生向けへの講義があり、専攻ロンダにやさしいらしい。
院試の問題は大学の購買でしか買うことができない場合が多く、自分の受けた大学もそうであった。
院試の勉強は3年の2月から始めて、6月の受験までに間に合わせた。
その結果、NAIST落ち、JAIST合格、旧帝大の独立研究科(情報系)合格という結果だった。
キャンパスゼミで基礎をおさらいしてマグロウヒル大学演習で応用問題を詰める。
マグロウヒル大学演習シリーズは良書で、勉強したことが無い科目でも読めばわかるようになっている。
専門科目についてであるが、離散数学はマグロウヒル大学演習で勉強する。
あともう一つの専門科目であるが、電気回路や電子回路は等価回路など一人では理解できない点が多く、パスし
そして、合格発表に番号を見つけた。
入学後は、FPGAの研究室に入り、朝から晩までコードと「VHDLによるハードウェア設計入門」の本に
向き合いコードを書く日々が続く。
最初は、学部生よりもプログラミングが分からず苦労するが3か月も必死になるうちに書けるようになってくる。
就職活動では、ハードウェア記述言語やっているというと、バイオの時とは反応が違う。
もちろん、面接では「どうして専門を変えたのか」
と聞かれるのだが、「生物について知るうちにそれを工学的に応用することに興味をもった」
で乗り切る。
不況であったが、エントリーシート20枚、面接7社ほどで内定が出た。
NAISTとか、JAISTとか、九工大の生命体工学とか、専門を最初から教えるシステムがあるらしいし
俺よりも苦労しなくて済むと思う。
もちろん、苦労はするのだが苦労が報われないピペドよりもぜんぜんマシ。
生物系の奴に限らず、数学科とか理論物理やってるやつとか数学センスはすぐれてるだろうし特にお勧めしておく。
不況なんだし、生き残りのために多くの手段を考え
いや、純粋なプログラミング能力に限定したつもりはないよ。一般的な技術力の話。レイトレーシングだってFPGAだってコンパイラだって純粋なプログラミング能力とはいえない。だいいちそういうのを連携させるというカリキュラムは実務的とは言わないまでもその辺の給料もらうためだけに書いてるだけのプログラマにはできない芸当をやっていることは確かでしょ(馬鹿にするわけじゃないが)。ギークとまでは呼べないかもしれない。ただそのへんのwebギークにすぐにできる芸当ではない。当たってるかどうか知らないが、私が知っていたadvancedなトピックとしてはフォトンマッピング、HW/SWコデザイン、関数型プログラミング言語とかか。むしろページランクも分かち書きもN-gramも、web系のギークが得意な話題ではないかなとも思う。
話の流れとしてはどうでも良くて、、そういうことさえ経験できない他の大学(宮廷でもままある)の学部卒って使えないよねーという話になって、だからこそ東大IS羨ましーという話になるのです。まああんまり自分を卑下してT大を持ち上げてもしょうがないので私は似たような題材で切磋琢磨しましたが。
