
Nisshi Magic
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Nisshi Magic
@MagicNisshi
アメリカ個別株投資が好きで、歩み値が強い銘柄に順張りするのが好きです。PFはほぼAI関係。



CPOのボトルネックはテスト Marvellのブログより CPOでは光学部のテストの並列性がポイント 1. AIインフラの主戦場は「単体の性能」から「接続性」へ 現在のAIインフラにおける最大の課題は、単一のアクセラレータ(GPUなど)の性能ではなく、数千台規模のクラスターへいかにスケールアップ(拡大)できるかである。 膨大なAI処理(学習・推論)のパフォーマンスは、計算能力そのものと同じくらい、超高帯域・低遅延でこれらを繋ぐ「ネットワーク(インターコネクト)」の性能に左右される。 2. 限界を迎える銅線と、光学技術の不可避な移行 システムが拡大するにつれ、銅線(電気通信)は配線密度や信号の損失という物理的な限界(壁)に直面している。 この電気の壁を越えるため、光通信技術は従来のボードの端(フロントパネル)から、徐々にASIC(半導体チップ)の近くへと配置を移動させる必要がある。 ロードマップは最終的に、光インターフェースを計算ダイ(チップの基盤)と同じパッケージに統合する「CPO(共同パッケージ光学)」へと必然的に収束していく。 3. 次のボトルネックは「製造時のテスト工程」 シリコンフォトニクス(光電融合)の技術は進化しているが、「大量生産におけるテスト工程」が製造上の大きな壁になりつつある。 従来の光テストは、カスタムメイドの装置を用いて手作業に近い形で時間をかけて行う「少部数・専門的」なものだった(測定に数分単位の時間がかかる)。 試作段階ではこれで十分だったが、数千ものチャンネルを扱う大量生産の現場ではこの手法は通用しない。 今後は、光学技術のテストであっても、従来のIC(集積回路)のような高い並行性、再現性、自動化を備えた大量生産向けの高速テスト体制への移行が急務となっている。 marvell.com/blogs/why-scal…



なぜか半導体銘柄についてケチつけてくる人も、だいたいは $MU や $SNDK の相場に乗れなかった人の負け惜しみだからな。 わいが今年一番儲かってるのは多分 $MU やで。 わいに文句言われても困るんだけどな。 相場は立ち向かうものではなくて、乗るものやで。

株クラで言われる、「最初の1000万を貯めたらすでに勝ち」 ・1000万を株式運用することをご家族が理解できる運用力がある ・ある程度節約しながら日々の生活を楽しめる が揃ってないと、1000万はとどかないんですよね🥺









