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TDKのスピンメモリスタについて解説させていただきました！15年位前にスピントルクMRAMの論文を読んだりしていたので、懐かしく思いました！当時は、NOR Flashの研究開発をしており、VLSIとかISSCCとかIEDMとかの学会の論文を読み漁って、先端メモリの研究をしていました。頭の中は電子とトランジスタでいっぱいで、日々トンネル効果やショートチャネル効果、チャネルホットエレクトロンのことで頭がいっぱいだったのが懐かしいです。今回のTDKさんの電子のスピンを使って磁気を制御し、抵抗値を変化させてメモリスタとして使うのはすごく面白いアイディアだと思います。また、実際に集積回路で作り、それをつかってAIのデモを行えたのはかなり面白いと思います！今後どれくらい集積化できるのか？が大きなポイントで、実デバイスの断面構造とか見てみたいですし、どこか学会で論文発表していただければ読みたいなと思いました！今後に期待しています。◆TDKのメモリスタの参考記事TDK、人間の脳のシナプスを真似たアナログ素子「スピンメモリスタ」でAIデバイスの消費電力1/100を実現internet.watch.impress.co.jp/docs/event/1631514.htmlニューロモーフィック技術でAIのエネルギー問題を解決product.tdk.com/ja/techlibrary/developing/neuromorphic/index.html◆半導体のおすすめコンテンツ中国が米国の半導体装置輸出規制を乗り越え7mnの半導体を開発th-cam.com/video/W6L0X4gClV4/w-d-xo.html半導体とは何か？th-cam.com/video/U6iEzR066j4/w-d-xo.htmlsi=r4tY3_-o75YV5FOvAIでNVIDIAとHBM半導体th-cam.com/video/aTX93Sp9euk/w-d-xo.htmlARMは何がすごいか？AI半導体を牛耳る可能性。th-cam.com/video/CUE93A6tE5k/w-d-xo.htmlsi=hh1HO4GKnZU-Fwre0:00 TDKのAI半導体はNVIDIAを超えるか？メモリスタで消費電力1:46 メモリスタとは何か？3:58 TDKのスピンメモリスタの構造と動作5:43 スピンメモリスタが抵抗を変化させる方法7:31 スピンメモリスタの電気特性8:39 TDKのスピントロニクスの技術9:56 AIに応用する方法～DeelLearningとは？11:49 NVIDIAのAI半導体で計算すると消費電力が大きい理由13:50 TDKのスピンメモリスタで消費電力が大幅に下げられる理由15:20 NVIDIAとTDKとの消費電力の実測値比較
10年以上前に東北大学と東芝がスピンMRAMで記憶と演算を行う新スパコンアーキテクチャを発表してた、10年前にもHPがメモリスタを使用した新スパコンアーキテクチャを発表したはず。これも東北大学の自称ノーベル賞候補教授がからんだ研究発表の一つです
ちょうどTDK株を買うか迷っていたところだったので参考になりました‼️電力は半導体の1番の課題ですからね❤
お役に立てれば嬉しいです✨光速計算系の半導体で一番大切なのは電力ではなく、スピードや集積性が1番の課題ですね！
モフさん いつも勉強になります。
お役に立てれば嬉しいです✨ありがとうございます✨
よくある抵抗ボリュームの針の位置が磁壁の位置に対応するのかなー。ニューラルネットの重みはまさに抵抗値。ネックはメモリスタの数でニューラルネットのサイズが制限される点。
はい、そうだと思います！おっしゃる通り、パラメータが100億とかあると、メモリスタもそれだけ必要になるので、、スケーラビリティ的には課題ありですね💦
AIを動かすために電力を相当消費することが問題になっていたので、この技術によって一石を投じることができたらいいですね！？これを使った半導体で作った携帯やPCができたらバッテリーの持ちがかなり上がるかも？
スマホとかに搭載されていくかもですね😊
タッチパネルのディスプレイっていいですよね
こちら、ただのテレビなんです😂ぬいぐるみ抱えてる方の手で、こっそりマウス操作してます🐧🧸✨
東芝の舛岡さんのFlashmemoryの応用ですか?
従来のディープラーニングは計算で作られる仮想ニューロンやから構造も規模も後から如何様にも自由に再定義可能やろけど、メモリスタは実在する物理構造だから最初の設計がそのAIの応用限界を決めてしまいそう(*‘ω‘ *)……
ニューロンの同じようにそのままできるのがいいなの思いました！✨
話の内容は頑張っても理解出来ないのだけど…😅もふさんは、解説だけさせておくにはもったいない技術者なんだろうなぁ…🤔と、こんな回は考えてしまいます⁎ˇ◡ˇ⁎いつも学びをありがとうございます♪
ありがとうございます✨経営者として会社経営しつつ、テクノロジーの統括責任者もやってます😊
失業という観点から いかにして電話交換手が機械に置き換わったかの解説をして、何らかの法則を導き出すのはどうでしょうか？
ありがとうございます✨技術の移り変わりみたいな話もいいかもですね！
NVIDIAのマイクロスパコンは3KWとか電力消費しますもんね。。大きさ的にはタワー型のデスクトップパソコンぐらいですよね。。。車載用としては無理があります
抵抗値を使って入力された情報の重み？を保存して、それぞれの経路で抵抗値の組み合わせが出来ることで、その総和が最終的な計算結果になるって感じなのかな？それと抵抗値は電流を流し続けなくても維持出来るので省電力になるって感じか？PCユーザーとしては消費電流がめちゃめちゃ低いメモリが将来的に使えるようになるってことでいいんかな？？
はい、その通りだと思います！電流ながして、どこに一番流れるか？を判断すれば答えがわかるというのですごく面白いと思います(脳の構造に近い)
もふもふ不動産さんの半導体関連の話は流石に半導体の専門家らしい判り易い説明でよく判ります。 TMR,GMR とか懐かしいですね、私がソニーの半導体へ転職する前の会社でヘッドを量産していました。 IOWN の試作素子のサイズがμオーダだったので当分物には成らないと思いましたが、この素子のサイズ気になりますね。 音声の分離に必要な素子数から計算すればサイズは出せるのかと思いますが、TDKは素子数くらいは発表していないのでしょうか？ 電子のスピンの揃え方と注入速度も気になります。 スピンを揃えるというと磁気を掛ける事しか無いように思いますがどうやっているのでしょう？ 素子の抵抗値を書き換えに時間が掛かると学習には使えないですが速いのでしょうか？ 学習には使えなくても学習済みデータを使っての判定には低消費電力のため有用だと思います。 いちいち書き込まずにROM的に印刷出来れば、今後大量に出て来ると思われるAI内蔵の機器に組み込むのに最適な様に思います。
ありがとうございます！書き込み方法ですが、スピントルクMRAMと同じ原理のようです。固定層の磁性体に電流流すと電子のスピンが揃い、その揃った電子のスピンでフリー層の磁性体を書き込むようです！すごいです😂(15年くらい前に論文読んでた頃のうろ覚え知識なので今は違うかも)
思い出したのは、日立製作所がCMOS半導体で疑似的にイジングモデルの磁性体を再現する半導体を作ってましたが、それで並列計算ができるんじゃね？量子コンピュータがー以下略みたいな事を言ってましたが、今回のTDKのも似たようなアイデアかな～と何となく思ったり。量子コンピュータじゃなくてＡＩのほうに応用を見出したのがTDKの違う点かと。日立の場合は疑似でシリコン的な素子でしたが、TDKの場合はほぼそのままガチ磁性体という違いもある。両社が共同研究的に比較とかしてくれたら、まあ学問は進歩するのではと思った。利益はどうか知らんが。機械材料の硬さ試験とかでも色んな方式が合ってどれも実用化してるし、同様に電子デバイスの並列計算やAIも別に無理に一つの方式に統一する必要もないのでは―と思ったり。TDKのは日立のデバイスのキャリブレーションに使えそう。
ありがとうございます✨日立のイジングモデル、知らなかったですが面白そうですね。超低温でも動くのなら量子コンピュータの量子アニーリング方式の計算できそうです。TDKは可変抵抗を電気的に制御でき、それがディープラーニングに応用できるという感じなので、量子コンピュータとは関係はほぼないと思います✨
TDK はファブレスですか?
コプロセッサーみたいな扱いでしょうか?
こんなにテンションが上がるほど好きな分野ならもう一度大学院に行くなりアカデミックやR&Dの世界に戻りましょう!!(投資家に飽きたら)
ありがとうございます✨そっちの道もいつか戻りたいです😊
つまりTDKの株は買いですか？
どうでしょうか？😊投資は自己責任で！🐧🧸✨
スピンするからNとSの極性が生じるんや
はい！電子のスピンは面白いです😊
面白いけど、大きさとコストを「言わない」と言うだけでほぼお察し😅😂先端プロセスで作るには製造機器だけでも莫大な投資が必要だろうし、まあなかなか厳しそう😅
サイズは気になりますよね💦低消費電力だからといっても、大きいと使い物にならないですしね、、
精神論でなんとなると思ってる方がおおいですが、それが日本が衰退してる1番の原因かと😂
@@mofmof-investor なんかこの文章だけだとそう見えますね。失礼しました。コストはまだわからないにしても(おそらくまだ量産段階ではないから)、サイズはCEATECとか行けば実物みて、大まかにしることが出来ると思うし。｢莫大な投資が必要｣とかR&Dの段階でそんなこと言うのはアホでは？と思ったんです。そんなの当たり前だから。自分が言いたかったのは、｢会社のR&Dはどうせ遊んでると思われるんだから、思いきって遊んでほしい｣ってことです。ちなみに、事業部での新製品開発に関しては、全く違う意見ですよ？私が事業部の製品開発を担当してる身分だからこそそう思うんです。事業部ってホントに投資してもらえないから。
@@mofmof-investor あと、パッションも大事だと私は思いますよ。ホントに。市場を自ら作るためのロジックはガチガチに作らなきゃいけないのは確かですよ？だけど、全くの新部品や新製品作るのであれば、｢世の中をこうしたい｣というパッションがなきゃ、そのロジックすら作れず、ただの｢良いものを作ったひと｣止まりです。今の日本の会社には｢精神論すらない｣というのが持論です。
ありがとうございます✨サイズというのは、1素子あたりのサイズがどれくらいかということで、外観からはわからないのですよね💦それから何素子くらい搭載できるか？置き換え可能性あるのか？議論できます！はい、情熱は大切ですね！15年ほど前にReRAM の研究開発をしてましたが、めどもたたないのに突き進みポシャりました。その後、3次元フラッシュメモリの研究開発を行いましたが、そちらはうまくいき世界初もできました。いずれも情熱もってやってましたが、大切なのはそこではないと実感しました！
スピンメモリスタでNVIDIAが消えちゃうかもね
すぐにはないと思いますが、今後微細化が進めば可能性もあるかもですね✨
略語多すぎ！東芝か！
特に略語は使ってないつもりでした、、具体的に何かありましたか？？
TDKのスピンメモリスタについて解説させていただきました！15年位前にスピントルクMRAMの論文を読んだりしていたので、懐かしく思いました！当時は、NOR Flashの研究開発をしており、VLSIとかISSCCとかIEDMとかの学会の論文を読み漁って、先端メモリの研究をしていました。頭の中は電子とトランジスタでいっぱいで、日々トンネル効果やショートチャネル効果、チャネルホットエレクトロンのことで頭がいっぱいだったのが懐かしいです。
今回のTDKさんの電子のスピンを使って磁気を制御し、抵抗値を変化させてメモリスタとして使うのはすごく面白いアイディアだと思います。また、実際に集積回路で作り、それをつかってAIのデモを行えたのはかなり面白いと思います！今後どれくらい集積化できるのか？が大きなポイントで、実デバイスの断面構造とか見てみたいですし、どこか学会で論文発表していただければ読みたいなと思いました！今後に期待しています。
◆TDKのメモリスタの参考記事
TDK、人間の脳のシナプスを真似たアナログ素子「スピンメモリスタ」でAIデバイスの消費電力1/100を実現
internet.watch.impress.co.jp/docs/event/1631514.html
ニューロモーフィック技術でAIのエネルギー問題を解決
product.tdk.com/ja/techlibrary/developing/neuromorphic/index.html
◆半導体のおすすめコンテンツ
中国が米国の半導体装置輸出規制を乗り越え7mnの半導体を開発
th-cam.com/video/W6L0X4gClV4/w-d-xo.html
半導体とは何か？
th-cam.com/video/U6iEzR066j4/w-d-xo.htmlsi=r4tY3_-o75YV5FOv
AIでNVIDIAとHBM半導体
th-cam.com/video/aTX93Sp9euk/w-d-xo.html
ARMは何がすごいか？AI半導体を牛耳る可能性。
th-cam.com/video/CUE93A6tE5k/w-d-xo.htmlsi=hh1HO4GKnZU-Fwre
0:00 TDKのAI半導体はNVIDIAを超えるか？メモリスタで消費電力
1:46 メモリスタとは何か？
3:58 TDKのスピンメモリスタの構造と動作
5:43 スピンメモリスタが抵抗を変化させる方法
7:31 スピンメモリスタの電気特性
8:39 TDKのスピントロニクスの技術
9:56 AIに応用する方法～DeelLearningとは？
11:49 NVIDIAのAI半導体で計算すると消費電力が大きい理由
13:50 TDKのスピンメモリスタで消費電力が大幅に下げられる理由
15:20 NVIDIAとTDKとの消費電力の実測値比較
10年以上前に東北大学と東芝がスピンMRAMで記憶と演算を行う新スパコンアーキテクチャを発表してた、10年前にもHPがメモリスタを使用した新スパコンアーキテクチャを発表したはず。
これも東北大学の自称ノーベル賞候補教授がからんだ研究発表の一つです
ちょうどTDK株を買うか迷っていたところだったので参考になりました‼️電力は半導体の1番の課題ですからね❤
お役に立てれば嬉しいです✨光速計算系の半導体で一番大切なのは電力ではなく、スピードや集積性が1番の課題ですね！
モフさん いつも勉強になります。
お役に立てれば嬉しいです✨ありがとうございます✨
よくある抵抗ボリュームの針の位置が磁壁の位置に対応するのかなー。ニューラルネットの重みはまさに抵抗値。ネックはメモリスタの数でニューラルネットのサイズが制限される点。
はい、そうだと思います！
おっしゃる通り、パラメータが100億とかあると、メモリスタもそれだけ必要になるので、、スケーラビリティ的には課題ありですね💦
AIを動かすために電力を相当消費することが問題になっていたので、
この技術によって一石を投じることができたらいいですね！？
これを使った半導体で作った携帯やPCができたらバッテリーの持ちがかなり上がるかも？
スマホとかに搭載されていくかもですね😊
タッチパネルのディスプレイっていいですよね
こちら、ただのテレビなんです😂ぬいぐるみ抱えてる方の手で、こっそりマウス操作してます🐧🧸✨
東芝の舛岡さんのFlashmemoryの応用ですか?
従来のディープラーニングは計算で作られる仮想ニューロンやから構造も規模も後から如何様にも自由に再定義可能やろけど、メモリスタは実在する物理構造だから最初の設計がそのAIの応用限界を決めてしまいそう(*‘ω‘ *)……
ニューロンの同じようにそのままできるのがいいなの思いました！✨
話の内容は頑張っても理解出来ないのだけど…😅
もふさんは、解説だけさせておくにはもったいない技術者なんだろうなぁ…🤔と、こんな回は考えてしまいます⁎ˇ◡ˇ⁎
いつも学びをありがとうございます♪
ありがとうございます✨経営者として会社経営しつつ、テクノロジーの統括責任者もやってます😊
失業という観点から いかにして電話交換手が機械に置き換わったかの解説をして、何らかの法則を導き出すのはどうでしょうか？
ありがとうございます✨技術の移り変わりみたいな話もいいかもですね！
NVIDIAのマイクロスパコンは3KWとか電力消費しますもんね。。大きさ的にはタワー型のデスクトップパソコンぐらいですよね。。。車載用としては無理があります
抵抗値を使って入力された情報の重み？を保存して、それぞれの経路で抵抗値の組み合わせが出来ることで、その総和が最終的な計算結果になるって感じなのかな？それと抵抗値は電流を流し続けなくても維持出来るので省電力になるって感じか？PCユーザーとしては消費電流がめちゃめちゃ低いメモリが将来的に使えるようになるってことでいいんかな？？
はい、その通りだと思います！電流ながして、どこに一番流れるか？を判断すれば答えがわかるというのですごく面白いと思います(脳の構造に近い)
もふもふ不動産さんの半導体関連の話は流石に半導体の専門家らしい判り易い説明でよく判ります。 TMR,GMR とか懐かしいですね、私がソニーの半導体へ転職する前の会社でヘッドを量産していました。 IOWN の試作素子のサイズがμオーダだったので当分物には成らないと思いましたが、この素子のサイズ気になりますね。 音声の分離に必要な素子数から計算すればサイズは出せるのかと思いますが、TDKは素子数くらいは発表していないのでしょうか？ 電子のスピンの揃え方と注入速度も気になります。 スピンを揃えるというと磁気を掛ける事しか無いように思いますがどうやっているのでしょう？ 素子の抵抗値を書き換えに時間が掛かると学習には使えないですが速いのでしょうか？ 学習には使えなくても学習済みデータを使っての判定には低消費電力のため有用だと思います。 いちいち書き込まずにROM的に印刷出来れば、今後大量に出て来ると思われるAI内蔵の機器に組み込むのに最適な様に思います。
ありがとうございます！書き込み方法ですが、スピントルクMRAMと同じ原理のようです。固定層の磁性体に電流流すと電子のスピンが揃い、その揃った電子のスピンでフリー層の磁性体を書き込むようです！すごいです😂(15年くらい前に論文読んでた頃のうろ覚え知識なので今は違うかも)
思い出したのは、日立製作所がCMOS半導体で疑似的にイジングモデルの磁性体を再現する半導体を作ってましたが、それで並列計算ができるんじゃね？量子コンピュータがー以下略みたいな事を言ってましたが、今回のTDKのも似たようなアイデアかな～と何となく思ったり。量子コンピュータじゃなくてＡＩのほうに応用を見出したのがTDKの違う点かと。
日立の場合は疑似でシリコン的な素子でしたが、TDKの場合はほぼそのままガチ磁性体という違いもある。
両社が共同研究的に比較とかしてくれたら、まあ学問は進歩するのではと思った。利益はどうか知らんが。
機械材料の硬さ試験とかでも色んな方式が合ってどれも実用化してるし、同様に電子デバイスの並列計算やAIも別に無理に一つの方式に統一する必要もないのでは―と思ったり。
TDKのは日立のデバイスのキャリブレーションに使えそう。
ありがとうございます✨日立のイジングモデル、知らなかったですが面白そうですね。超低温でも動くのなら量子コンピュータの量子アニーリング方式の計算できそうです。
TDKは可変抵抗を電気的に制御でき、それがディープラーニングに応用できるという感じなので、量子コンピュータとは関係はほぼないと思います✨
TDK はファブレスですか?
コプロセッサーみたいな扱いでしょうか?
こんなにテンションが上がるほど好きな分野ならもう一度大学院に行くなりアカデミックやR&Dの世界に戻りましょう!!(投資家に飽きたら)
ありがとうございます✨そっちの道もいつか戻りたいです😊
つまりTDKの株は買いですか？
どうでしょうか？😊投資は自己責任で！🐧🧸✨
スピンするからNとSの極性が生じるんや
はい！電子のスピンは面白いです😊
面白いけど、大きさとコストを「言わない」と言うだけでほぼお察し😅😂
先端プロセスで作るには製造機器だけでも莫大な投資が必要だろうし、まあなかなか厳しそう😅
サイズは気になりますよね💦
低消費電力だからといっても、大きいと使い物にならないですしね、、
精神論でなんとなると思ってる方がおおいですが、それが日本が衰退してる1番の原因かと😂
@@mofmof-investor
なんかこの文章だけだとそう見えますね。
失礼しました。
コストはまだわからないにしても(おそらくまだ量産段階ではないから)、サイズはCEATECとか行けば実物みて、大まかにしることが出来ると思うし。
｢莫大な投資が必要｣とかR&Dの段階でそんなこと言うのはアホでは？と思ったんです。そんなの当たり前だから。
自分が言いたかったのは、｢会社のR&Dはどうせ遊んでると思われるんだから、思いきって遊んでほしい｣ってことです。
ちなみに、事業部での新製品開発に関しては、全く違う意見ですよ？
私が事業部の製品開発を担当してる身分だからこそそう思うんです。事業部ってホントに投資してもらえないから。
@@mofmof-investor
あと、パッションも大事だと私は思いますよ。
ホントに。
市場を自ら作るためのロジックはガチガチに作らなきゃいけないのは確かですよ？
だけど、全くの新部品や新製品作るのであれば、｢世の中をこうしたい｣というパッションがなきゃ、そのロジックすら作れず、ただの｢良いものを作ったひと｣止まりです。
今の日本の会社には｢精神論すらない｣というのが持論です。
ありがとうございます✨
サイズというのは、1素子あたりのサイズがどれくらいかということで、外観からはわからないのですよね💦それから何素子くらい搭載できるか？置き換え可能性あるのか？議論できます！
はい、情熱は大切ですね！15年ほど前にReRAM の研究開発をしてましたが、めどもたたないのに突き進みポシャりました。その後、3次元フラッシュメモリの研究開発を行いましたが、そちらはうまくいき世界初もできました。いずれも情熱もってやってましたが、大切なのはそこではないと実感しました！
スピンメモリスタでNVIDIAが消えちゃうかもね
すぐにはないと思いますが、今後微細化が進めば可能性もあるかもですね✨
略語多すぎ！
東芝か！
特に略語は使ってないつもりでした、、具体的に何かありましたか？？