ボールバルブは開閉が早いという利点があります。
ゲートバルブは気密性に優れています
つまり
GAAFETはFinFETに比べて機密性に優れています。
リーク電流を防止し、低消費電力で安定した中速から高速のクロック速度を提供します。
維持できる構造上の利点がある
欠点は
ボールバルブの開閉（切り替え）が早い特性を持っています。
最大クロック維持力はFinFETに比べて弱いです。
これまでのところ、コストとユーティリティの観点から見た FinFET
アップグレードする方が経済的であるため、適用は延期されました。
FinFET構造が限定される2つのナノスケールプロセスにおいて、
GAAFETの採用が必要となる
特にサンパ
FinFETはプロセスの成熟度でTSMCに遅れをとっている
漏洩量が多くなり派生トラブルも発生したため、
魅力的なGAAを活用するための積極的な導入
Exi 2500 は SF3 プロセスを使用して量産されます。
ただし、GAA構造による初の量産だからかもしれない。
FinFET 構造の SF4 プロセス Exi 2400 とは異なります
違いは見つかりませんでした
小さなコアを取り外し、2.75GHz で 6 つの中間コアを使用します。
GAA構造の利点が強化によってついに明らかになりました。
私が判断します
Little Core は Intel の E (Efficiency) Core に似ています。
スケジュールの問題とその結果生じる深刻な反応性
それが劣化の原因だったが、現在では除外されている
SF2プロセスはTSMCのFinFET N3プロセスよりも優れていますが、
超えたとは言えませんが、ほんのわずかです。
追いつきつつあるようだ。
知覚されたパフォーマンスはベンチマーク スコアよりも低かった。
前世代とは根本的に違うので、
期待感を生み出します
さらに、昨年7月末にはテスラのサンファが
長期契約によりSF2プロセスの商業化への期待が高まる。
さらに高く上げてくれます
テスラにはプロセス特性データが提供されている必要があります
車載 AI、TPU、NPU などのプロフェッショナル AI アクセラレータは、
FP64（倍精度浮動小数点演算）は処理コストが高く、実用性が低い。
命令単位を最小限に抑えるように設計されています。
この場合、低電力の中クロックから高クロックのプロセッサが優れたパフォーマンス比を示します。
イーロン・マスクはこれに注目しただろう
これがサンパとの長期契約につながったのでしょう。
マスク氏が受け取った特性データが技術的には
正直に言うと、Exi 2600 を搭載した Galaxy S26 では
十分に高い性能比と安定した動作が確認されます。
おそらく
迫りくるExi 2600の判定時間を気にするよりも
楽しみに待っている理由
1.Exi 2600のコア構成
2. テスラの長期契約
3. 世界的な資金による大規模な賭け
これが現実になれば、SampaはTSMCのHPCと協力することになる
汎用 AI アクセラレータ市場から分離された特化型 AI アクセラレータ
ファブレス顧客の市場への扉を開くことになる
我が国の半導体産業と経済を支えるものとして、
サムスンファウンドリが確立されることを祈るばかりです。
これはサムジョンのさらなる株価の上昇を予測する記事ではありません。
参考までに
AI の計算は 3 次元空間の x、y、z 軸で実行されます。
ベクトル (大きさと方向) の表現と計算の拡張抽象化
概念なので、簡単に強制できます。
このため、ベクトル演算に特化したGPUは、
AIアクセラレータの基礎となった
数百億を超えるパラメータ
対応する軸上の各座標値は高次元 (数百億) になります。
仮想ベクトルを形成します
クラウド AI 企業は数百億のパラメータを持っています。
深層学習モデルのため、大容量、高帯域幅
メモリを高額で購入して困っています。
クパチーノの食べられないリンゴにもオンデバイス AI が搭載されている
このため、ラム・クルージ戦略は挫折を喫した。
当然のことながら、AI業界ではパラメータの数が大幅に削減されています。
私たちは軽量モデルの開発に全力を尽くしています。
できるだけ早く完成することを楽しみにしています。
いつなのかわからない
軽量モデルAIサービスが見えてくる瞬間
メモリ市場が冷え込む可能性があるという事実は、
常に覚えていなければなりません
モバイル DRAM を搭載したスマートフォンとは異なり、HBM
導入したAIサーバーの交換サイクルは比較的長いです。
供給過剰があれば、景気後退はさらに深刻になる可能性がある。
があることにも留意する必要があります。
