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はてなキーワード: TSMCとは
少なくともGAFAMや半導体産業に関しては単純にこれ。ワークライフバランスの確保でも働き方改革でも名前はなんでもいいけど。
それに比べて世界でも有数に休日の多い日本が、更に休暇の日数まで右肩上がりになっている。
半導体製造トップのTSMCが熊本に新工場作ってるけど、労働基準法守りながら彼らの働き方に合わせるのは不可能じゃないか？あそこは軍体に形容されるくらいに厳しいぞ。
と言ってるようなもん。
もちろん一労働者たるおれにとっては今の日本の働き方の方が楽だしありがたいけどどこまで持続可能なんだろうね、この働き方。
良くクリエイターが「集中的に良質なものを仕上げようとしてはダメ。まず量をこなすのが大事で質はあとから付いてくるもの。」と言ったりするけどそれは営利企業でも同じじゃないかな
NVIDIAと、インテル・IBMはどうして差がついたのか、疑問に思う。
AIはニューラルネットワークを模倣していると言われ、ニューロモーフィックというチップを、IBMは作り、その後、メンバーが移籍してインテルも作った。
現在、ニューラルネットワークとは違うものになったが、勝っているのはNVIDIAになっている。
先日、1.58bitのBitNetが話題になったが、LLMではないが昔BinaryConnectで0.68bitまで下げる案を出したのもIBMのメンバーだ。
ハッカーニュースでBitNetについてIBMだった人がコメントしている。IBMはそれなりに早かったはずだ。
https://news.ycombinator.com/item?id=39544500
普通のGPUの会社だと、ゲーム用のGPUボードだけを作っていたと思うが、NVIDIAは色々と手を出している。
データ プロセシング ユニット (DPU)、InfiniBand、NVIDIA MetroXなど、
HPC向けで、インテルやAMD、IBMの方が得意だろうという分野まで手を出した。
RTX 4090はゲームするにはバカ高いがAI向けには性能不足で、単価が高いAI向けボードを売るという差別化も出来ている。
ファブレス企業だから、というだけでは説明不足で、TSMCにNVIDIA向けのカスタムプロセスを作らせることが出来ている点が差別化要因の1つだろう。
TSMCから出てくるデザインルールの通りにしか作らないと、どこの会社も似たりよったり性能になってしまう。
物理限界を他社（TSMC）に投げてしまうというのも、経営としては効いているのだろう。
そして物理限界のチップサイズを攻める。電力も物理限界を攻める。
日本の会社だと、電力のバカ食いで怒られるが、そこも攻めている。
インテルはGPUカードに参入したが、AI向けだけに限定した方が良かったのではないだろうか。
中国GPUメーカーがコケているのに対して、動いているだけでも流石インテルなのだが、競争力のあるGPUとは言えず、参入した意味とは？になってしまっている。
量産ではない先端プロセスは持っているし、特殊なチップも作れている。
CPUについてはPower関係の資産もあり、AI向けもユニークなのが作れているのに、ぱっとしなくなった。
RISC-Vが上手くいくのであれば、OpenPowerも上手くいくと思うのだが、そういう話も聞かない。
そもそも米中関係で、オープンソースのCPU/GPUが禁輸されそうな感じもしている。
結局、量子コンピュータについてもまだまだ先になりそうな雰囲気だ。
なんかテレビで人材がみんなTSMC関連に取られてしまって、ビジネスホテルに入社する人材がいないとか嘆いてたけど、
どう考えてもビジネスホテルの給与を上げないのが問題なだけなわけで、
今、給与を上げてホテルの人材を増やさないと、これからやってくるであろうTSMC関連の客を逃がしてしまうことになる
結局、TSMCに合わせて、周辺も給与を上げていかないと、相乗効果が得られない
というか、ビジネスホテルはまだいい、TSMC特需の客がホテル業なら客として来るわけで相乗効果になる
問題なのはTSMCと相乗効果を得られない、例えば農業とかそういう業態だろう
ビジネスホテルとかタクシーとかの人手不足なら、今のうちに給与を上げて、これからのTSMC関連の客に備えるべきだ
そのための先行投資だ、給与を上げないで人手不足に嘆いている場合ではない
TSMCのような特需がないとしても、スエズ運河だの様々な要因で物価は高騰していってる
経営者だって人なので、物価が上がれば自分の給与を上げざるを得ない
今、給与が上がってないとしても、大手企業ならそのうち上昇するだろうし、
うちの中小は絶対上昇しないというなら、そんな会社は今回こそ本当に危機的状況になると思う
給与を上げない経営者の方が自らを危機におとしいれる、そういう本当の意味での好景気、インフレ路線が来てる
【悲報】日本人,気づく「自民党でよくね？熊本の半導体工場とか大阪万博とか地元に金を引っ張ってきてくれるじゃん」6万いいね [257926174]
https://greta.5ch.net/test/read.cgi/poverty/1708838221/
2 安倍晋三🏺 ◆C3g6ph46co (ｽﾌｯ Sdea-WzM8) 2024/02/25(日) 14:17:29.24 ID:yMrcS5yUd BE:257926174-2BP(1500)
■熊本の発展を見て、経済発展するかどうかって結局、自民党とか政治と癒着してどれだけ金を引っ張ってくるかが大切だと気づいた。
熊本の発展を見てると、経済発展するかどうかって自民党ととか政治と癒着してどれだけ補助金や税金を引っ張ってくるかどうかで決まるって気づいた
最近ニュースで見たけど、熊本にtsmc って台湾の会社が工場を作って経済発展してる。アルバイトの時給が1500円とかニュースをやってるのを見た
調べてみると工場建設の補助金だけで1兆円以上投資されているらしい…
1兆円って日本の化学業界の機械類への年間受注額の3年分に匹敵する金額だわ
確かに
熊本の発展を見てると、経済発展するかどうかって自民党ととか政治と癒着してどれだけ補助金や税金を引っ張ってくるかどうかで決まるって気づいた
最近ニュースで見たけど、熊本にtsmc って台湾の会社が工場を作って経済発展してる。アルバイトの時給が1500円とかニュースをやってるのを見た
調べてみると工場建設の補助金だけで1兆円以上投資されているらしい…
1兆円って日本の化学業界の機械類への年間受注額の3年分に匹敵する金額だわ
隣の大分県が一村一品運動とか必死に頑張ってたのがバカらしく思えてくるわ
未だに「謎の半導体メーカー」程度の認識の方になぜNVIDIAが時価総額世界4位なのかをあれこれ説明する必要があるので短めにメモ。半導体業界のすみっこの人間なので機械学習まわりの説明は適当です
・～1993年 AI冬の時代。エージェントシステムがさほど成果を挙げられなかったり。まだ半導体やメモリの性能は現代とくらべてはるかに劣り、現代のような大規模データを用いた統計的処理など考えられなかった。2006年のディープラーニングの発明まで実質的な停滞は続く。
・1995年 NVIDIAが最初のグラフィックアクセラレータ製品NV1を発売。
・1999年 NVIDIAがGeForce 256発売。GPUという名が初めて使われる。以降、NVIDIAはGPU業界1位の座を守り続ける。
・2006年 GPGPU向け開発基盤CUDAを発表。以降、その並列計算に特化した性能を大規模コンピューティングに活用しようという動きが続く。
・2006年 ディープラーニングの発明。のちのビッグデータブームに乗り、これまでよりはるかに高性能なAIを模索する動きが始まる（第3次AIブームのおこり）
・2006年 CPU業界2位のAMDがGPU業界2位のATIを買収、チップセットにGPUを統合することで事実上自社製品をNVIDIAと切り離す戦略に出る。CPU業界1位のインテルも、同じく自社CPUに自社製GPUを統合する動きを強める。NVIDIAはこれまでの主力だったGPUチップセット製品の販売を終了し、データセンター向けGPGPUのTeslaシリーズ、ゲーム用外付けGPUのGeForceシリーズ、ARM系CPUと自社GPUを統合したTegraシリーズの3製品に整理する。このうちTeslaシリーズが性能向上やマイクロアーキテクチャ変更を経て現代のAIサーバ製品に直接つながる。GeForceシリーズはゲーマー向け需要や暗号通貨マイニング向け需要も取り込み成長。Tegraシリーズは後継品がNintendoSwitchに採用される。
・2012年 ディープラーニングが画像認識コンテストで圧倒的な成績を収め、実質的な第3次AIブームが始まる。
・2017年 Transformerモデル発表。これまでのNN・DLと異なり並列化で性能を上げるのが容易＝デカい計算機を使えばAIの性能が上がる時代に突入。
・2018年 IBMがNVIDIAと開発した「Summit」がスパコン世界ランキング1位の座を5年ぶりに中国から奪還。全計算のうち96%がGPUによって処理され、HPC（ハイパフォーマンスコンピューティング）におけるGPUの地位は決定的になる。NVIDIAの開発したCPU-GPU間の高速リンク「NVLink」が大規模に活用される。「Summit」は2020年に「富岳」にトップを奪われるまで1位を維持。
・2018~2021年 BERTやXLNet、GPT2など大規模言語モデルの幕開け。まだ研究者が使うレベル。
・2019年 NVIDIA CEOジェスン・ファン（革ジャンおぢ）が「ムーアの法則は終わった」と見解を表明。半導体のシングルスレッド性能の向上は限界に達し、チップレットを始めとした並列化・集積化アーキテクチャ勝負の時代に入る。
・2022年 NVIDIAがH100発表。Transformerモデルの学習・推論機能を大幅に強化したサーバ向けGPUで、もはや単体でもスパコンと呼べる性能を発揮する。H100はコアチップGH100をTSMC N4プロセスで製造、SK Hynix製HBMとともにTSMC CoWoSパッケージング技術で集積したパッケージ。※N4プロセスは最新のiPhone向けSoCで採用されたN3プロセスの1つ前の世代だが、サーバ/デスクトップ製品向けプロセスとモバイル製品向けプロセスはクロックや電流量が異なり、HPC向けはN4が最新と言ってよい。
・2022年 画像生成AIブーム。DALL-E2、Midjourney、Stable Diffusionなどが相次いで発表。
・2022年 ChatGPT発表。アクティブユーザ1億人達成に2カ月は史上最速。
・2023年 ChatGPT有料版公開。Microsoft Copilot、Google Bard（Gemini）など商用化への動きが相次ぐ。各企業がNVIDIA H100の大量調達に動く。
・2024年 NVIDIAが時価総額世界4位に到達。半導体メーカー売上ランキング世界1位達成（予定）。
こうして見るとNVIDIAにとっての転換点は「ディープラーニングの発明」「GPGPU向けプログラミング環境CUDAの発表」「チップセットの販売からコンピューティングユニットの販売に転換」という3つが同時に起こった2006年であると言えそう。以降、NVIDIAはゲーマー向け製品やモバイル向け製品を販売する裏で、CUDAによってGPGPUの独占を続け、仮装通貨マイニングやスパコンでの活躍と言ったホップステップを経て今回の大きな飛躍を成し遂げた、と綺麗にまとめられるだろう。
優先順位決定力ってのは即興で作った俺の造語だからアレなんだけども
半導体期間工について探る流れで見たTSMCの中途採用の求人の要件の中に
って書いてあって
これを見た時に優先順位を付けることは天下のTSMCの要件に挙げられるぐらい独立したスキルとして認められているんだなあと思った次第
そして俺にはこのスキルが欠落しているという自覚と共に二度の中退の原因を解すことができた
というかさ、脳の機能は複雑で「頭が悪い」にも種類があるんだから、これを構成する要素を明文化・細分化していかないと問題を特定できず改善しようがないでしょ
頭が良い増田には分かってもらえるよな？
地方に住んでいる身からすると、東京か世界かで進んでいるネットが辛い。
街が衰退していくが、ネットに代替されるならいいが、物流も怪しくなって辛い。
東京に住まないのが馬鹿、と言われるが、ローンあってそんな移住出来るものなのか？
TSMCの工場が出来るって称賛されるが、絶対自分が地方に行くとなると断るだろうに称賛するのが辛い。（そういう人はみなとみらいのTSMC選ぶだろう）
ネット民の中間マージン取る企業が嫌いな割に、テック企業が中間マージン取るのはタダでサービス運営できないだろって肯定するのが辛い。
各戸配達なんて効率化限界あるのに、ネット通販で効率化してるように見せてるのが辛い。
ふるさと納税ケシカランと言いつつ、ルール上問題ないなら利用するネット民を見てるのが辛い。
外貨稼いでないソフト業界にいるのに、経済統計ニュースとなると製造業の輸出が減ってヤバいとかを見るのが辛い。
