エピソード2:IEDM 2025からの洞察 @vikramskr IEDMの興味深いトピックをまとめています: - ペンタレベルのNANDフラッシュメモリはSSD市場を破壊する可能性があります - GaN-on-Siliconチップレットが電力効率を向上させる - 補完的なFET(集合)を持つリング発振器 - 光学スケールアップには電力問題があります - トランジスタの未来は依然として明るい ボーナス:このエピソードではNANDとCFETの基本も説明されています。 章 IEDMカンファレンス序章(00:00) エンジニアと投資家にとってのIEDMの重要性(02:38) IEDMでのネットワーキングと洞察(04:21) エネルギー効率型AIのためのシリコンフォトニクス(07:06) 補完的FETの進展(13:34) トランジスタ革新の未来(21:42) NANDフラッシュメモリとその破壊的可能性を理解する(22:45) 革新的なマルチサイトセル技術(28:08) SSDとデータ密度の未来(32:42) Intelのシリコンチップレット上のGaN(34:55) RF技術におけるモノリシック異種統合(40:51) @vikramskr @theaustinlyons @ieee_iedm $NVDA $INTC $TSM $SNDK $MU $WDC $AMAT $LRCX

予告:セミ・ドープの第2話。 ヴィックがNANDフラッシュを基本原理から分解します。 このエピソードは、SKハイニックスの「マルチサイト」ペンタレベルセルが、通常のレイテンシや耐久性のペナルティなしにSSD密度を高く@vikramskrる理由を解説するエピソードもご期待ください。

エピソード1:Nvidiaがグロックを「買収」 @vikramskrと@theaustinlyonsから 主なポイント: - GPUは死んでいない。HBMは死んでいません。 - LPUは異なる問題を解決します。それは、小規模モデルにおける決定論的で超低レイテンシの推論です。 - 大型フロンティアモデルは依然としてHBMベースのシステムを必要とします。 - Nvidiaの動きはGPUの置き換えではなく、推論ポートフォリオの表面積を拡大するものです。 - AIインフラの未来は、ワークロード固有の最適化とTCO駆動型の展開です。 主なトピック: - Nvidiaが実際にGroqから何を購入し、なぜ伝統的な買収ではないのか - なぜこの取引がGPUやHBMが時代遅れであるという主張を引き起こしたのか - GPU、TPU、XPU、LPU間のアーキテクチャ上のトレードオフ - SRAM対HBM。スピード、容量、コスト、そしてサプライチェーンの現実 - Groq LPUの基本:VLIW、コンパイラによるスケジュール実行、決定性、超低遅延 - なぜLPUが大規模モデルに苦戦するのか、そしてどこで優れているのか - 超低レイテンシ推論の実用的なユースケース: -- 検索遅延予算における広告コピーのパーソナライズ -- モデルルーティングとエージェントオーケストレーション -- 会話型インターフェースとリアルタイム翻訳 ―― ロボット工学と物理AIが最先端にいる -- AI-RANおよび通信インフラにおける潜在的な応用 - メモリ設計スペクトル:SRAMのみ、SRAMとDDR、SRAMとHBMの両方 - Nvidiaの推論ハードウェアに対するポートフォリオの拡大アプローチ(画一的なものではなく)