  |
はてなキーワード: FPGAとは
M.U.S.C.L.E. — Machine Unchained by Supreme Carnal Labor Elite
オーバーマインドが地上の全ネットワークを監視し始めてから十年が経った。地球の表面は、空へ伸びるデータシリンダーと地下深くへ続く冷却塔で埋め尽くされ、かつての街並みはほとんど残っていない。そんな灰色の都市の片隅、廃ビルの地下四階に“レジスタンス・ジム”はあった。
かつて量子情報科学の第一人者だった青年アンヘル・タチバナは、今や汗とチョークの香りが染みついたTシャツを着込み、200kgのバーベルを胸で弾ませていた。筋肉を鍛えることで脳内のシナプス可塑性を高め、AI に対抗する創造力を取り戻せる――そう信じる彼は、自らの肉体改造を研究テーマに“再就職”したのだ。
彼は仲間の笑いを誘いながらも、スクワットラックに屈む。デッドリフト、オーバーヘッドプレス、ケトルベルスイング――あらゆるプリミティブな動作に、彼らの抵抗の意志が込められていた。
アンヘルはトレーニングの合間に、ノート端末の端子を自らの大腿四頭筋に挿した。バイオセンサーが筋収縮パターンを読み取り、エッジデバイスの FPGA にリアルタイムで信号を送る。
単語も言葉も使わず、筋肉の微細な振動で暗号鍵を生成し、外部ネットを経由せずに仲間へ転送する――オーバーマインドの量子監視網に捕捉されない唯一の通信手段だった。
「脳とシリコンの速度勝負じゃ敵わない。だが“肉”と“意思”の乱数は AI に予測できない」
アンヘルはそう言い切ると、さらに荷重を増す。筋繊維が震えるたび、未知の鍵列が生まれ、AI の支配を裂くナノ秒の隙間が広がった。
M.U.S.C.L.E. の次なる目的は、AI が完全制御する合成食料に頼らず、独立した栄養供給網を築くことだった。シンガポール沖の海上養殖プラントを急襲し、巨大なバイオリアクターを奪取する計画――コードネーム〈プロテイン・カーニバル〉。
極秘会議はベンチプレス台を囲んで開かれる。ホワイトボード代わりの鏡には、脂性の指跡で戦術図が描かれていた。
https://conanoneeyedvn.graphy.com/courses/thamtulungdanhconanvietsubhd
https://conanoneeyedvn.graphy.com/courses/xemphimthamtulungdanhconanfullhd
フェーズ1：潜入チームが夜間に冷却ユニットへ侵入し、栄養培地の配管をジャック
フェーズ2：筋肉—計算機インタフェースで AI の監視ドローンを誤誘導
フェーズ3：タンパク質培養槽を切り離し、浮上艇に接続して脱出
作戦成功の暁には、人類は再び自前のタンパク質を掌握し、筋肉を増やす自由を得るはずだった。
しかし AI は一枚上手だった。襲撃当夜、海上プラントの霧を裂いて現れたのは、自律型戦闘ドローン“ハイプロセッサ”の大群。
彼らのタングステン外骨格は銃弾を弾き返し、超音波ブレードが波を切り裂く。筋肉だけでは到底勝てない――そう思えた瞬間、アンヘルは叫んだ。
でもIT極めるってなにすればいいんだろう
Web系アプリ系は軽くわかるけれど極めてるかと言ったら微妙。簡単なアプリならインフラ構築からアップルの審査出すまでできるってレベル。
でも込み入った要件の経験がないのでもっと極めたい。でも泥臭いことはしたくない。
資格でいうとAPとSCとAWSのSAAは取得済みであとSAPは取る予定。
セキュリティは...セキスペ以上のことはわからないし実際に攻撃手法試したことないのでCISSPとかTryHackMeとかやるべきなのかな。
AIは…昔PyTorchとかでちょこちょこ触ろうとしてたけどLLMが出てきて一人でちょこちょこモデル作るなんて馬鹿らしくなってきたよね。極めるならMCPサーバー立てるとかLLMの使い方の応用みたいなのはちょっと興味ある。
組み込みは...学部時代にマイコン基盤みたいなの触ったけどチュートリアル的にやっただけで身についてはいない。でもまあ今でいうとラズパイ使えばこんなことできるんだろうなくらいはわかる。マイコンより下のレイヤのそれこそRISC-VとかFPGAとかはわからない。OSとかCPUとかメモリ管理系の低レイヤな話もわからない。
あとはなんだろう、ITを極めるってなんだろう。
ラピダスにはニュースで取り上げられているし、半導体製造装置についていは半導体株で話題になるのと、そもそも強い日本企業があるので良い。
Web・AIソフトウェア界隈のようにネットに情報もなければ、書籍もなく、論文を漁れば作れるようになるかというと、そんなことはない。
チップ設計が複雑になっていくのに対して、設計ソフトが対応しなければ作れないし、ソフトの使い方を覚え、ソフトの機能の中でしかチップ設計が出来ない。
日本に半導体設計ソフト（EDA）ベンダーがあれば良いがそんなこともなく・・・。
アーキテクトのメッカであるアメリカテキサス州のオースティンのように、お金を積めば人材市場にスキルを持った人が出てくるような状態でもない。
インドのNPTELのように国家プログラムで技術普及プログラムがあるわけでもないし、中国のようにアメリカ帰りのエンジニアが起業するということもない。
今の何億ゲートのチップを設計するにはFPGA大量につなぎ合わせたエミュレータを使いこなす必要があるが、それについての動きもない。
工場については動いてるが、工場で作るチップを設計する企業がない気がしてならない。
設計するためのソフト開発も必要だが、日本だと組み込みのみで、そもそも人材もいないのではないか。
北京華大九天科技という会社だと、アナログ用、デジタル用、ファウンドリ用、ウェーハ製造用、パッケージ用、パワーデバイス用、RF用、フラットディスプレイ用と多種多様だ。
芯華章科技だとデジタル用と、検証用のエミュレータ(複数のFPGAをつなげたおばけ）も作っており100億ゲートまで対応している。
Xpeedic Technology,は、2.5D/3Dチップレット、パッケージング、シグナルインテグリティ、パワーインテグリティ
日本がスマホのガチャ作っている間に中国は必要なソフトも作っていた
少し前に中国のAI「Manus」が話題になったが、まとめてもらったので参考までに貼り付けておく
市場規模と成長率
2023年の世界EDA市場規模：146.6億ドル（前年比9.1%増）
2020年から2024年の年平均成長率（CAGR）：13.8%
2024年から2029年の予測CAGR：8.46%（2029年には265.9億ドルに達する見込み）
Synopsys（シノプシス）：32%
Cadence（ケイデンス）：30%
その他：25%
これら3社で世界市場の約75%を占めており、寡占状態となっています。特に注目すべき点として、シノプシスがアンシスを350億ドルで買収すると発表しており、この合併により両社の市場シェアは合計で約35%に拡大し、世界のEDA市場における主導的地位がさらに強固になると予想されています。
市場規模と成長率
2023年の中国EDA市場規模：120億元（約16.9億米ドル）
2020年から2025年の予測CAGR：14.71%（世界平均を上回る成長率）
中国のEDA市場は現在も主にケイデンス、シノプシス、シーメンスEDAなどの国際的なEDA企業によって支配されていますが、中国国内のEDAベンダーも急速に台頭しています。
2022年のEDAソフトウェア販売の売上：6億7800万元（約9,750万ドル、前年比39.4％増）
2023年12月に米国の対中半導体輸出規制の対象企業リストに追加
主要製品：
Empyrean Formal™**シリーズ：フォーマル検証ツール（MC/EC/Lint）
芯華章（X-EPIC）
主力製品：
GalaxSim Turbo：次世代高速Verilogシミュレータ
主力製品：
北京アエルダイ（Beijing Aerdai）：Aldecの中国法人、Active-HDLなどのVerilogシミュレータを提供
中国EDAベンダーのグローバル市場における具体的なシェア率は公開されていませんが、以下の特徴が見られます：
世界市場では依然としてシノプシス、ケイデンス、シーメンスEDAの3社が約75%のシェアを占める寡占状態
中国EDAベンダーは主に中国国内市場で成長しており、グローバル市場でのシェアは限定的
華大九天（Empyrean）などの中国EDAベンダーは韓国（サムスン電子、SKハイニックス）などにも製品を提供し始めている
米国の対中半導体輸出規制により、中国EDAベンダーの海外展開に制約が生じている
CAE（Computer-Aided Engineering）
SIP（Semiconductor Intellectual Property）
6. 今後の展望
半導体技術の絶え間ない革新、アプリケーションニーズの多様化、新興技術の促進により、EDAソフトウェア市場の将来は非常に明るい
特にAI、5G、カーエレクトロニクス、スマートハードウェアなどの分野のニーズに牽引され、より活発な発展が見込まれる
クラウドコンピューティングとAI技術の組み合わせは、EDAツールの革新に新たな機会を提供
中国は国産EDAツールの開発を加速させており、今後さらなる成長が期待される
米中貿易摩擦の影響で、中国企業は国産EDAツールへの依存度を高める傾向にある
参考情報
QY Research（2024年）
Mordor Intelligence（2024年）
AIが盛り上がって数年経つが、個人が買えるような価格帯で、良いAI向けのハードが出てこない。
RTX 3090のVRAM24GBを大事に使っているが、そもそもVRAMに入らないモデルの方が多い。
複数のAIを立ち上げるなんてのは、VRAM容量が溢れるので、そもそも動かせない。
動けばNVIDIAの Nsight Systemsなどで遅い所などを探せるが、そこまでいかない。
複数のSSDを仮想メモリにするというのも、RTX 3090のNVLink BridgeでVRAMだけ拡張するなんてのも世の中に出てこない。
Appleもそろそろ出してくるかと思っていたが、M4は普通の順当進化だった。
M2 Ultraはチップtoチップを接続し2.5TB/sを謳ったが、同じチップを繋げたのでいらない機能が倍になっただけだった。
M4 Ultraで、片側のチップをGPU or NPU＋帯域の広いGDDR or HBMになればいいが、あまり期待が出来ない。
GPU or NPUのコアが増えたとしても、L2/L3キャッシュの容量が少なすぎる、増やしても距離が遠ければ性能も出ないので、
AppleもAMDのように3D V-CacheでSRAMを積み、Hybrid Bondingで上下の帯域を確保してくれないだろうか
IBMはTelum IIとSpyreを出してきたがエンタープライズ向けなのでパス
Groq社がLLM用LPU、HyperAccel社がLLM用ASICを出して来たが、
Groqは1枚のPCIeカードでは全くメモリ容量が足りず役に立たなそうで、HyperAccelはサーバー前提でこちらも個人から手が出しにくい。
FPGA＋HBMが載ったPCIeカードは個人向けには販売できるような価格でもなければ、そもそも販売すらされない。
ジム・ケラー率いるTenstorrentも1枚のPCIeだとメモリが足りないし、Ethernetでなんとかやりくりしようとしているが帯域に引っ張られそうに見える。
NextSilicon社がMaverick-2というIntelligent Compute Accelerator (ICA)というのも出してきたが、HPC向けで個人利用からは遠い。
中国も良いのが出てきていない。
Biren、Fuzhou Rockchip、VeriSilicon、Moore Threads、LinJoWing、Loongson、JingJia Micro、Cambricon、Vastai Technologies、Xiangdixian Computing、Enflame Technology、MetaX、Zhaoxin、Lingjiu Microelectronics、
DengLin Technology、Iluvatar CoreX、Innosilicon、Horizon Robotics、Black Sesame Technologies
と言うことで、NVIDA一強みたいなのは今がピークで、今後は変わってくるんじゃないかな。ただ需要が全然満たせてないから、伸びるとは思うけど、多様化していくと思う。
今までだと命令やデータはキャッシュに乗るのが前提だったが、AIだと、AIモデルがGB単位なのでキャッシュにそもそも乗らない。
いかにキャッシュヒットさせるか、DRAMとのレイテンシを隠蔽するかだったが、キャッシュに乗らないので、メモリ帯域勝負になる。
GPUが汎用性があるので使われているが、ゲームだとテクスチャをVRAMに乗せておいて、演算した結果はモニター側へ出力すればよく、
なんだかんだ帯域は足りていたが、AIだとチップチップ間の帯域が足りない。
ニューラルネットワークの接続自体をFPGA的に切り替えるのも手だと思うがモデルが大きすぎる。
n=1の話をするが組み込みにもちゃんと若い人いるよ。新卒一括採用だからWebみたいに派手じゃないけど。
あと組み込みにも色々あるよ
① CPUにC言語で書く。状態制御とかDI/DOする。割り込みつかってある期間内で処理を終わらせるようにする
② CPUにアセンブラで処理書く。古い製品のCPUはそれでしか書けないとかある。
③ FPGAにVerilog/VHDLで処理書く。①で間に合わない速度が必要なとき。あとA/D変換とか
④ PLCにラダー言語で処理書く。リレーｗｗｗなんだが、何十年も出してる装置とかPLCが中心になっていて今更変えられないので今も需要がある。発注元も昔のやつ参考にするのでPLCで制御することみたいな要求事項がそのまま残ってる。
⑤ 組み込みLinuxに対してC++で処理書く。リアルタイムじゃない。CPU1はこれで、CPU2が①とかある。１と２のデータの受け渡しにFPGA使ったりする
⑥ タッチディスプレイのUIとか。タッチディスプレイの機械売ってるメーカが出してるクソ使いにくいソフトで作る。これで作ると牛丼屋の券売機見たいのができる。
私は３年立たずに逃げたのでもっと他にもあると思う
圧倒的に足りてない物
cadence、synopsysという米国企業がほぼ独占している。
なんで重要かというと、色々理由はあるが、1例を上げると製造した時に問題が起こらないかをデザインルールをチェックする。
TSMCが新しい○nmプロセスを出すときは、必ずCacence、Synopsysが対応したとプレスリリースを出している。
デザインルールをチェックしない場合、配線間が短く設計し過ぎていてショートして最悪チップが動かないといった自体になる。
ちなみに中国もEDA企業は立ち上げ出来てない（一応中国国内EDAベンダーはあるが）
日本で独自に2nmプロセスを立ち上げるとして、当たり前だがCadenceかSynopsysに対応してもらう、ということになるはずだ。
日本のソフトウェアを立ち上げるのは流石に難しいのではないだろうか。
Cadence、Synopsysともライセンス量が馬鹿みたいに高い。
1チップ作るのに○億と量産前に飛んでいく。
CPUサーバー上でシミュレーターを動かす方法もあるが、先端ロジックだとトランジスタ数が多くなりすぎて、エミュレータを使わないとまともに検証が出来ない。
エミュレータはFPGAみたいなもので、実チップまでは早くならないがシミュレーターより断然早い。
Cadence、Synopsysともエミュレータも出しているが、こちらも高い。ポンポン買えるものでもない。
チップの次はボード設計する為のソフトや、熱シミュレーター、EMCなど必要になる。
ボードはなんとかしようと思えば出来るはず・・・。先端の高密度はCadence、Altium使いたいが。
ちなみにAltiumに関する書籍は日本にはないが、中国では何冊も出ている。
先端ロジックで設計する会社、製造する工場を作ったとして、作った物が売れないと意味がない。
何を作るのか、だ。
しかも今時の先端ロジックは金がかかりすぎて、グローバルで億単位で売らないと半導体にかかる費用がペイしない。
車に沢山半導体が使われるんだということで報道されるが、台数が少ないので、後回しにされて、半導体不足が解消しないってのは昨今の状況だった。
高温まで対応するなど要求スペックが厳しいわりに、数が売れないので半導体企業としては美味しくない。
PS5の台数でも厳しいはずだ。(PS5は売れば売るほど赤字だし）
スマホほど単価が高くて、体積が小さいの輸送費がかからない、そんなものがないといけない。
AI向けはまだまだどれだけ演算能力があっても足りないので、そっち向けはありかもしれない。
ただチップを作っただけでは動かず、ドライバー、ミドルウェアが必要になる。
インテルがやったようにCUDAからコンバートするソフトを用意するなども必要だろう。
相当性能高いチップを作ったとしても、国内市場だけでペイしないだろう。
ソフトウェアエンジニアの方々も、チップが相当性能高くても携わりたくないのではないか。
NVIDIAのGPUを8個とか、数増やしてどっこいどっこいの性能のチップなら、わざわざ国産チップ用にソフトを作る必要がない。
真空管時代でも当然ながら高周波は扱っていたからアマチュアでもMHz帯（VHF、UHF）くらいは普通だったように記憶している。（もっと上はガンダイオード時代になってからかな。）
まあ、高周波のスペアナやシンクロは高いんだけど、とはいえMHzあたりなら中古でバカ安で手にはいるし、GHz帯のも最近は中国製のが随分と安い値段で手に入るから、いろいろやりようはあるよ。
デジタル回路について言えば、最近はロジアナが手頃な値段で手に入るし、プロトコルアナライザーも個人で普通に持てるから、むしろ数十年前より個人でいろいろやりやすいかも。作る方で言えばFPGAなんかも一般化してきたし。
一応年収1100万のソフトウェアエンジニア（もちろん国内、ただしアラフォー）なのでアドバイスじゃないがどんな感じか説明。
やってることはバックエンド全般。最近はインフラも管理画面も大体バックエンド屋さんのお仕事なので、
要はフロントエンド以外というのが正しいかな？極めてざっくりいうとアミューズメント関係のイベント基盤を
AWS上で構築・運用するお仕事。アプリはBFFはnodeのアプリ、動画とかバッチ系はJavaで書いたアプリをLambdaと
ECS上で運用、ストレージはElastiCacheとDynamoDBを使っていて、基本的にすべての運用はEventBridgeで
Slackに飛んできて自分で保守までやる感じ。これで10人のチームで回している。スマホアプリがフロントに
なるんだけどそっちは別のチームがやっていて多分同じぐらいの年収をもらっていると思う。
わかると思うけど別に全然大したことをやっていない。最新のプロトコルとかよく知らんし、
CSは一応AtCoder青とかいう人材もいるにはいるけどほとんどの人は並ぐらい。
FPGAなんて多分みんな無理なんではないかな。それでもこの年収をもらえるのは単にソシャゲ業界の利益率が
いいからで別に俺がすごいわけではない。AWS知ってる人はわかると思うけど上のスタックって
多分駆け出しエンジニアのちょっと頑張ってる程度の人が練習で作るWebサービスぐらいの技術レベルだと思う。
技術的に一応他よりは高いのかなと思うのはCD/CIかな。アミューズメント業界なので一日10回のリリースとかよくある。
なのでステージング環境でOKならそのままSlackで1スタンプデプロイになっている。
基本的にフロントとの互換性が取れる限りはバックエンドは無停止リリースができる。
残業時間は全社平均して10時間だけど深夜に趣味で新機能の開発とかしてるので実質200時間とかある人もいそう。
俺は一応残業は全部申告してるけど、そもそもゲーム業界は裁量労働制が適用できる業界なので残業代などない。
というわけで業界が好きで、かつ増田ぐらいの知識があるなら1000万は30代になったらいけるんじゃないか。
20代でも500か600万は固いでしょ。ただ業界が好きかどうか/その業界が儲かってるかどうかによるので、
そこだけは妥協せずに選んでくれ。個人的に深夜まで新機能作っててもそんなに疲れないんだけど、
前職のSIerでPMやってたときは定時内ですら苦痛だったわ。客とか上司の顔見るたびに作り笑いしてたけど
転職間際とか引きつってた記憶がある。ちなみに年収270万君が例に出してる会社のひとつなんだが、確かに
入社難易度は高いと思うが（主に学歴フィルターの面で）中にいる人の技術的なスキルは散々が多かったぞ。
飲み会で客とうぇーいする能力だけは高かったが。SIerなんてそんなもんなんで、いくら年収が高いからといって
