量子コンピュータ・組み込み制御や自動制御関係への応用
◆ 量子コンピュータ・組み込み制御や自動制御関係への応用 2018.12.0 更新 2024.03.18
         《 組込み関係の量子プロセッサ利用 更新2022.11.19 
 電力効率が極端に悪いCPUやGPUの利用に疑問 作成 2024.01.20 更新 2024.03.18

 近年、電力効率が極端に悪い電気ヒーターのようなCPU と GPUを一体化した人口知能AI制御ボードやケーム機が多数販売されており、脱炭素(CO2削減)に逆行しています。
 人間の脳波は1,000〜2,000億個のニューロンが絶えず新しいシナプス結合したり古い未使用のシナプス細胞・消滅を繰り返しながら進化しております。その電気信号がアナログであり低速な信号伝達です。約90歳でもその老化が少ないそうです。
 2027年度に日の丸半導体が発表されるようですが、期待できそうでしょうか。大手自動車メーカーの下請けで終わってしまうのでしょうか。
 CPU と GPUの効率が悪い人口知能AI処理に疑問があります。その関係はこちらのページです。作成 2024.01.20
 超低消費電力なMPU関係はこちらのページです。 更新 2024.03.18


 国産半導体プロセス2nm製造の最先端AI量子チップ量産化へ 2023.09.03

 2023年4月に国の補助金2,600億円が決定し、総額3,300億円でラピダス社が札幌市に最新2nm半導体プロセス製造工場の建設を進めている。
 しかし、残念なことにその最新2nm半導体プロセス製造技術が米IBM社であり、その米IBM社が2nm半導体プロセス製造技術のCPU-SoCを製品化できていない。3nm半導体プロセス製造技術のCPU-SoCも製品化し販売できていない。
 トップを走っているTSMC社はApple社向けの3nm半導体プロセス製造技術CPU-SoCが歩留まり半分程度と苦悩しており、他社の半導体CPU-SoCでも4nm〜7nmであり歩留まりが悪く不良品が多くなり高価格となるため製品化で苦悩しているのであろう。3nm半導体CPU-SoCを内蔵した十数万円以上のスマホが売れる台数が少量であろう。

 国内の半導体製造実績がある製造メーカーに補助金5,000億円を提供し、NTT社の光技術コンピュータIOWN半導体の製品化が先決ではなかったのではないのか。IOWN技術半導体は超低消費電力であり現状の最新スマホが1/100程度の低消費電力となることも期待されている。

 ラピダス社は最先端半導体プロセス製造技術の実績がなく、他社が3nm半導体プロセス製造技術CPU-SoCを製品として販売できないで苦戦しており、ラピダス社が突然追い越してしまうことがあり得ないと思える。
 2027年頃にラピダス社の2nm半導体プロセス製造工場が完成し製品化できた時に世界の経済状況が悪化していたら、ラピダス社の半導体が売れないことにもなる。
 収益を上げる為には高価格な半導体を製造しなければならず1個当り十数万〜数百万円の半導体CPU-SoC等がどれだけ売れるであろうか・・・。
 仮にラピダス社が収益を上げても法人税3,300億円程度を納税することが不可能であり、巨額な税金の無駄遣いでありその負債のような巨額な補助金の税金負担を国民に押しつけることになる。
 近年、税金の無駄遣いと思えるような巨額な国の予算が多くなっている・・・。多数の大企業には巨額な内部留保金総額600兆円程度もあると言われている・・・。既に本年度の予算で自動車関係の大企業へ電池(バッテリー)技術開発のために総額4,000億円程度の補助金を提供している。他にも国が公開していない補助金や助成金が多数ある。


 国産半導体プロセス2nm製造技術のAI量子チップ 2022.11.19 更新2023.02.02

 最近、半導体不足と最新微細なプロセス半導体製造技術が話題となっており、日の丸半導体の国産2nm製造半導体を新会社のラピダス(Rapidus)社と技術研究組合最先端半導体技術センター(LSTC)と共にに2027年頃までに2nm製造半導体工程を確立するそうです。
 ラピダス社は米IBM社のGAA-FET製造技術とオランダのASML社のEUV露光技術・半導体製造装置(1台約200億円、ASML社独占)で2027年頃までに最新2nm半導体製造設備を整備するそうです。ASML社はベルギーではなくオランダでした。2023.02.02

 残念なことに、米IBM社とASML社の製造技術を利用するので国産のEUV露光製造装置も製造できず純粋な国産2nm製造半導体と言えない。世界の露光製造装置シェアーがトップだったニコンやキャノンがGAA-FET(2nm)EUV露光製造関係から採算性の面で撤退した。日本の半導体製造技術は20年程度遅れているそうです。
 GAA-FET半導体製造は歩留まりが悪く不良品が多くなりTSMC社では数百万枚のウェハーをテスト製造し訓練するそうです。

 Fin-FET(3〜22nm)の特許数は世界で上位の内ルネサス社が第9位、GAA-FET(2nm)の特許数が世界でTSMC社が第1位、中国のSIMC社が第2位 ?(中国が第6位 ? )、IBM社が第3位、日本の東京エレクトロンが弟6位。その厳しい競争の状況でGAA-FET(2nm)の特許件数が零のラピダス社が最新2nm製造半導体を製造するそうです・・・、疑問と思うのが普通でしょう。

 既に中国ではFin-FET(3〜22nm)の半導体製品を製造しており、7nmの半導体も開発済み、GAA-FET(2nm)の半導体を開発中です。
 ベルギーのIMEC社はGAA-FET半導体の特許数は世界で第9位、2D高NA EUVの1nm以下(nCF-FET ? )の半導体を開発中であり、ラピダス社が中国や台湾、ベルギー、韓国、米国等に追いつけるのか・・・、疑問と言わざるを得ない。
 
 ラピダス社はAI処理用量子チップ等の特殊な少量・多品種チップや産業用の人工知能処理用AI(CPU+QPU & NPU ?)の製造、金融関係データセンサーのサーバーCPU+AI(QPU & DPU ? )量子チップを製造する予定だそうです。
 しかし、既にルネサス社が自動車自動運転や産業用の人工知能処理用AI(CPU+CNN)SoCを販売しておりラピダス社と競合することになる。
 ラピダス社はTSMC社等と競合するスマートフォン用ARM系チップは製造しないと言っているが疑問である。
 ラピダス(Rapidus)社は半導体製造を請け負うだけでCPU+NPUチップの設計をやらない ?・・・、無理でしょう。
 スパコン開発補助金の約35億円不受給で社長逮捕のPEZY社(経営破綻、販売実績なし?)のようなことにならなければと思います。
 半導体製造関係の補助金は数年前から毎年数百億円を民間企業へ提供しているが残念なことに成果が上がっていないようです。

 1984年頃に国と民間とのTRONプジェクトで米国のMicroSoft社開発中のWindows OS、Inte社8080系CPUと対抗できるTRON-OSとTRON-CPUチップの完成かと期待していたが、米国との自動車関係の紛争で米国にTRONプジェクトを潰された。先進的で純粋なTRON-CPUチップが販売されなかった。結果的に税金の無駄遣いとなった。

 ラピダス社は最新2nm半導体製造設備を整備するために資金約5兆円が必要とのことであり、既にラピダス社へは国から補助金約700億円が決まっており、来年以降に工場整備の為に補助金3000億円程度以上が必要だそうです。
 民間業のトヨタやデンソー、ソニー、ソフトバック、NEC、NTT、キオクシア社の出資額がわずか総額73億円であり、今後、巨額な資金約5兆円が国の税負担となってしまうのでないか。
 既に、TSMC社に補助金約4700億円、キオクシア社に補助金929億円、マイクロン(Micro)社に補助金466億円、他にも公開されていない多数の補助金や助成金が決まっている。巨額の内部留保金を溜め込んでいる関連企業に補助金が必要なのでしょうか。
 
 メモリ半導体製造のエルピーダ社は経営破綻し、2013年マイクロン社に買収され広島県のメモリ半導体製造工場が残っている。そのマイクロン社に補助金466億円が決まっており不透明と言わざるをえない。
 他にもこのような不透明な補助金や助成金、コロナ対策の雇用助成金の度々の延長、雇用助成金の不正受給、コロナ対策の協力金の不正受給、国は不正受給者を放置、・・・等等、税金の無駄遣い・・・、政府与党は消費税を上げると言っている。
 来月、国の補正予算が巨額な約29兆円が政権与党の自民党が採決することが決定的であり、補助金や助成金が不透明な決定、税金の無駄つがいで巨額で返済不能な国債が膨らんでしまう・・・、こんな理不尽なことでよいのでしょうか。


▼ 組込み用途の量子コンピュータ・チッブ 2022.04.17

 組込み用途の低消費電力で高性能な量子コンピュータのチップが量産化されない。東芝が開発したアナログ方式の量子コンピュータ・チップがあるが小型化が進んでいないようであり大変残念なことです。
 他の国内メーカーでも量子コンピュータ・チップの開発が進んでいない。国では補助金を増やしているが米国のように補助金や助成金額の桁が違う。台湾製や中国製のSoC&SiPタイプのチップが低価格で低消費電力な人工知能処理用NPUチップがあり利用価値がある。


▼ 組み込み関係の量子コンピュータ 2020.07.14

 最近,量子コンピュータが実用化されつつあり、量子コンピュータのチップ内量子ビット素子をアナログ回路(Analog Newron Chip)とすればよいので大きな基板であれば一般の人にも製作が可能であろう。
 某大手企業では量子コンピュータのチップ内素子を量子ビットをアナログ回路としている。アナログ回路とデジタル回路との構成で量子コンピュータを製作できるであろう。
 但し、アナログ回路とデジタル回路とが混在するのでノイズの問題が起こる。どのようにノイズの問題を解決するかが鍵となりそうである。
 早く、組み込み関係でも利用できる量子コンピュータのチップを製品化してほしいものである。


▼ 量子コンピュータ 2018.12.02

 近年,量子コンピュータが注目されており、ノイマン型コンピュータの弱点である低速な因数分解処理を高速に処理が可能との某大手メーカーから発表がされている。
 最新の高性能なスパコンでは最適化問題計算処理が数億年と予想される処理を小型の量子コンピュータで数秒で処理が可能と言う某大手メーカーから発表がされております。
 某大手メーカーによると量子コンピュータは既存のコンピュータの性能を数千兆倍の性能に達するとも言われております。

 推論プロセッサの開発競争は活発となっており、数千〜数万量子ビットの量子コンピュータも存在している。実用化もそう遠くないようである。
 
 人工知能ソフトの開発は量子コンピュータとも関連があり、グーグルでは2センチ角チップの量子コンピュータ・チップを開発しており、既存CPUで因数分解等の処理計算すると数千年間の時間となる言われており、量子コンピュータ・チップでは数十秒で処理が可能との発表てある。

 古典的なノイマン型コンピュータでは全ての計算処理をデジタル信号『1』か『0』のビットで計算処理するが、量子力学的な量子コンピュータでは『1』か『0』の中間ビットがあり、重なり合った量子ビット(Qbit)で並列処理する。
 量子コンピュータのソフトを開発するプロクラミング言語ソフトも公開されており、量子コンピュータが普及することでしょう。


◆ 量子コンピュータを組み込み制御や自動制御等に応用と利用 2018.12.02

 最近,小型の量子コンピュータが某大手メーカーから発表されており組み込み関係でも利用が可能な状況です。
 量子コンピュータだけではノイマン型コンピュータを置き換えることができないが、ノイマン型コンピュータと量子コンピュータを組み合せて利用すれば、処理によっては高性能なスパコンよりも高性能となることが予想される。
 
 現状の小型量子コンピュータは量子素子を利用することが困難であるようであり、量子素子を微細化実装技術が難しく小型化できない。
 小型量子コンピュータはFPGA等でノイマン型コンピュータの処理ではない量子ビットを処理できるような機能となっている。

 現状では、本格的に人工知能(AI)を組み込み関係に利用するにはネット接続したサーバー・コンピュータで人工知能処理する構成となっており、ネット接続できなければ運用が不可能である。
 既存の小型ノイマン型コンピュータではスパコン程度の高性能ではなく消費電力が大きく実用的ではないが、小型量子コンピュータを利用することで、ノイマン型コンピュータで不可能な特殊な処理が可能となると思われます。

 低消費電力な高性能で小型量子チップがあれば組み込み関係でも特殊な制御装置に利用が可能であり早く製品化してほしいものである。


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 AI 用語の説明 : 機械学習、深層学習
、デープラーニング(DeepLearning)、テンソル(Tensor)TensrFlow, TensorRT,
     Nerral Neteork Console(CNN), MobileNet, CIFAR, NNL, C-RunTime, DNN, BNN, NNPack, DarkNet,
     SSD, TVM, ONNC, LSTM, RNN, Caffe, Chainer, DBT, ResNet, MLP, nGraph, Keras, MXNET,, CNTX,
     QNN, PyTorch, PyNum, NumPy, TinyYolo, CMSIS-NN, PolyPhny, MyHDL

 用語の説明 : マイコン(マイクロ・コンピユータ)、MCU(マイクロ・コントローラユニット)、
       MPU(マイクロ・プロセッシングユニット)、CPU(セントラル・プロセッシングユニット)、
       パソコン、或はPC(パーソナル・コンピュータ), C/C++ & gcc/g++コンパイラー(Compiler)
 ARM系コア種類はCortex-A7, A8,A9,A53, A72, A73, A75, A77, A78, A15, M4, M7, M33, M85, Cortex-X等
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       RZ/A1L, Zynq FPGA, EdgeTPU 等
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