ムーアの法則 の終焉を宣言することは、技術界で有名な関心事になっています。チップのエネルギーは常に 2 年ごとに 2 倍にならなければならないという仮定は、それらに対応できるトランジスタの数に制限がなければならないためです。
しかし、チップメーカーは期待に反し続けています。 あなたが想像したいかもしれない以前のアイデアの境界を越えて、コンピューターチップは、クラウドを生き残る多くの最新技術を待ち受けて、より小さく、より強力になっています.
人工知能は、研究者がより優れたチップを構築するのに役立っています。 高効率コンピューティングにより、科学者はこれらの設計をかつてないほど早くモデル化できます。 天文学的な記録と分析により、上位グループのファイルとより迅速なテスト サイクルが可能になります。 ムーアの法則の終焉は、単に成功の兆しが見えているだけかもしれません。
ムーアの法則が存続し、成功を収めている重要な原因の 1 つは、オランダの機関 ASML
同社は、製造業者がこれまで以上に小さく、より効率的で、堅牢なコンピュータ チップを計画できるようにするフォトリソグラフィ マシン、機器、および代替品を製造しています。 もはや容易ではない 20 年間の分析と開発を経て、ASML は 2017 年に、高度なチップ製造を可能にするマシンで貴重な飛躍を遂げました。
その結果: 過剰な紫外線 (EUV) 放射 の波長を使用するフォトリソグラフィー マシン13 ナノメートルに制限されたマイクロチップの側面を計画する。 MIT Technology Review
はそれを 「ムーアの法則を救ったマシン」
と呼びました。 EUV マシンは 20 年の研究開発に費やされましたが、取引所の専門家は、それが単に実現する可能性があるかどうかを真剣に疑っています。 しかし、純粋な献身、数十億ドルの資金調達、そしていくつかの鮮やかなクラウドベースの完全な手段によって、ASML はついに突破し、現在、答えを提供する分野で最も生産的な売り手となっています。 同社はそれ以来、サムスン、インテル、TSMC と協力してチップ チップ メーカーにマシンを販売してきました。
ASML のプロダクト クラスター マネージャーである Arnaud Hubaux は、変革報告会の第 2 エピソードと同じくらい多くの顧客から話を借りました。 EUV マシンの使命がいかに中心に据えられているかをスポットライトするビデオ シーケンスは、次のように述べています。 彼は、「過去50年間の半導体取引所はトンネルの中で働いてきました」と述べました。 すべての人が頭への取り付けを正確に知っていました。 停止はトレックであり、目的はトレックでした。トランジスタを縮小し、それらをより小さく計画することです。 そのため、ASML に関するすべてのことは、これに集中していました。」
EUV マシンは、ASML の他のすべての商品、企業、および製品と同様に、非常に正確である可能性があります。 半導体製造では、スピード、効率、精度を最小レベルまで備えた、非常に複雑なギアの状況が必要です。 同社が EUV ソリューションを発明するために美しいイノベーションを生み出したのと同じくらい特別であると同時に、テストと測定によって元の基盤を傷つけました。
これらのブレークスルーの多くを達成するために、ASML はクラウド テクノロジーと合成知能を利用してプロセスをより効率的に計画し、テストと品質保証のサイクルを加速し、能力エラーを確立しました。深刻な問題になる前に。 EUV に先行する「遠紫外線」または DUV マシンを好む、還元率の低いエッジ マシンであっても、クラウドの馬力は、これらの機能強化と改善を強制するのにも役立ちます。
「より優れたセンサー、より優れたアクチュエーター、より穏やかなソースを計画する必要がありました」と Hubaux 氏は述べています。 「しかし、あなたが今見ているのは、これらのマシンが十分に認可されているということです. そして、特にもう 1 つのチップが不足しているため、これらのマシンの使用率を最適化する必要があります。」
これは、マシンを構築して実行する目的が基本的なものに変わりつつあることを示しています。マシン自体として。 「これらの機械の最適化は、通常、機器を使って強制するものです」と Hubaux 氏は述べています。 最小規模での膨大な記録
ユボーには
以前 ASML のフォトリソグラフィー マシンを「F1 ドライバー用のラグ自動車を設計する」と説明しました。 チップ製造が主張する非常に小さなスケールを熟考すると、エラーの余地はほとんどありません。 フォトリソグラフィ マシンのすべての部品は、コンポーネント全体をナノメートル単位で校正する必要があります。 トレンディなマシンでは、そのような評価とキャリブレーションによって大量のファイルが作成されます。
「私たちのローカル環境、オンプレミスの環境が、以前は、作成したい評価、発明したい製品を強制するのに十分ではありませんでした」とHubauxは、かなり前にASMLの献身的なGoogle Cloudへの移行について言及しました.
ASML は、Google Cloud パートナー
ASML の EUV マシンは、穏やかで物理的な極限で動作します。スケーラブルで支払い効率の高い手法で。 元のマシンの研究開発には、クラウドベースの完全な高効率コンピューティングが不可欠でした
「6 か月後、チームの効率が 10 倍に向上したことが急速にわかりました」と Hubaux 氏は述べています。 「ユーティリティ開発のサイクル全体が大幅に改善されます。」
貴重な動機がクラウドに移行し、ファイルの膨大な部分を分析するのを待つことができる機械学習モデルを確立します。以前は、AMSL が商品を市場に投入する時間を早めるために使用されていました。 クラウドでは、ASML エンジニアはおそらくより多くの試験に遅れをとって、結果をより迅速に実現し、研究開発と製造を加速させることができます.
」 ヒューボーは述べた。 「私たちは、代替案をより早くリリースし、通常の代替案を改善したいと考えていました。」
その点で、チームは成功を収め、市場投入までの時間で 40% の開発を達成しました. クラウドとAIでアグレッシブエッジを作る
Hubaux 氏は、チップ製造業界でクラウドが広く採用される必要があると述べています。 これは、知的財産が保護されているセクターであり、ドラゴンの隠れ家である金のふっくらしたものであり、非常に複雑な機械の製造プロセスは、データのスーパーハイウェイ接続を使用してセンサーから収集する簡単な記録にはもはや適していません. 以上のことから、ASML は、より大きなテンポと効率を計画するために、その操作のさまざまな特性に対してクラウドと機械学習を使用する可能性が最も高い可能性が高いことを学びました。
「2 年から数年後には、非重要なプロセスのクラウドへの移行が遅くなるというデータを求めています」と Hubaux 氏は述べています。 「これらの重要でないプロセスは、非常に多くの記録を必要とする傾向がある診断と監視で構成されています。
ASML のエンジニアはクラウドを歓迎しました。手動で行う。
「代替手段を提供する必要のあるエンジニアは、クラウドにオンボードすることに腹を立てていました。 」 ヒューボーは述べた。 「彼らが保持するために必要だったすべての要素 — 機器の更新、前向きな接続の確立、環境の確保 — は非常に労力のかかるものでしたが、予期せぬこれらすべてのハードルが取り除かれました。おそらく、彼らが持ってくるはずだったものを引き渡すことに焦点を当てているだけかもしれませんが、それはモデル公認の楽器です。
チップ製造交換は、発生するロットは説明可能である必要があり、コンポーネントの合計は最も小さな詳細に至るまでです。 ASML の購入者は、マシンがどのように機能するか (センサー、診断、監視、維持管理) を常に理解して、チップの排出を軽減する必要があります。 そのため、基本的にニューラル コミュニティに基づく完全な合成知能は、アルゴリズムの「ダスキー ボックス」の性質に起因する精巧な売り物です。
つまり、チップメーカーは、AI がもたらす可能性のある結果を正確に知るまで、ASML のマシンを使用することをためらう可能性があります.
「あなたが大量生産について話している間、」Hubaux は言いました。ライン。 それはおそらく製造を終わらせ、何百万人もの顧客に支払いをする可能性があります. そのようなシナリオでは、機械学習はもはやあまり広く採用されていませんが、この薄暗いボックスの廃止に起因するものです。」品質保証、および継続的なチップの革新の保証
ASML がアタッチされた 1 つのコンドミニアムが成功を収めましたAI は 品質保証 にあります. チップは非常に限られているため、手動でクロステストを調査する可能性はほとんどありません。 しかし、チームは以前、 AI を教育することを主張していました。検査モデルをコーチングすることで、チップの写真をあまり使わずに欠陥 を迅速に見つけます。
「これは、画像を正規、腐敗、欠陥、または非欠陥として分類するために古い物理モデルを蓄積したため、アタッチ AI が作動したためです。物理学」とユボーは述べた。 「私たちは、高献身の写真を教育した AI を老化させて、低献身の写真を調査し、物理モデルで空白を埋めました。」
」 AI は確かにハードウェアの機能を改善しており、この種のハードウェアのデジタル拡張を計画することで、通常の予測よりも優れています」と彼は続けました。 「そして、それは常連客のための莫大なサーブでもあり、より手頃な価格になっています。」
次世代のチップに乗って、EUV フォトリソグラフィー装置を備えた歴史上最も進化したマシンの 1 つを構築しました。 また、これらの進歩を奪い取り、会社の効率を高める計画を立て、クラウドと人工知能を介してプロセスを最適化し、代わりにこれらの代替手段を複合体全体に実装することを主張しています。
ある意味では、ムーアの法則と同じくらい陳腐な話です。 技術が技術を進化させ、独自技術を進化させ、独自技術を進化させます。 . . これからも。 そして、ASML はこれらの進歩の中心にあり、そのコマーシャルに乗って他者を獲得し、次の飛躍に向けて環境自体を整えています。 . .
