스포츠 토토 사이트 혁신 태클

스포츠 토토 사이트 혁신에 대한 도전

차세대 컴퓨팅을위한 연구 및 개발

반도체에 대한 수요는 전 세계적으로 증가하고 있으며, 생산량은 향후 더 확장 될 것으로 예상됩니다. 이러한 상황에서 반도체의 사용으로 인한 전력 소비 증가는 시장에서 에너지 공급 위험을 초래합니다. 또한 현대 컴퓨팅은 시장 요구에 따라 에지 장치의 저전력 소비에 중점을두고 있지만, 성능은 서버 장치의 저전력 소비보다 더 중요하므로 장치의 PPACE (전력, 성능, 기기, 비용 및 환경 부담) 간의 균형에 대한 생각을 변경해야합니다. 도쿄 전자는 이러한 문제를 인식하고 반도체 제조 장비 사업을 통해이를 해결하기 위해 노력하고 있습니다.
전력 효율을 해결하는 방법 문제는 메모리 장치를 논리 장치 (Accalculativity 회로)에 가깝게 배치하여 전기 저항을 줄이고 장치간에 정보가 전송 될 때 발생하는 전력 소비를 줄이는 것입니다. 이 스포츠 토토 사이트을 사용하여 장치 아키텍처를 최적화하는 것이 효과적 이며이 분야의 개발은 최근 몇 년 동안 인기를 얻고 있습니다.
또한 로직 장치의 경우 CPU, GPU^*¹, NPU^*²각 계산 특성을 활용하고 작업을 최적 회로에 할당하는 Soc^*³등이 사용됩니다. 이 SOC 아키텍처는 라미네이션 스포츠 토토 사이트을 사용하지 않고 3D 시스템 통합으로 구축 할 수있는 환기 프로세스 방법으로 구축 할 수 있습니다. 3D 시스템 통합 스포츠 토토 사이트은 이질적인 통합입니다^*⁴(이종 적 통합)라고도합니다. 실리콘 및 비 실리콘 요소, CPU 및 DRAM^*⁵와 같은 다양한 재료를 결합한 스포츠 토토 사이트입니다. 패키지.
또한 AI 스포츠 토토 사이트의 진화에서 아날로그 변수 저항 요소는 인간 뇌의 기능으로 시뮬레이션됩니다^*⁶및 비 휘발성 저항 변경 메모리^*⁷개발 중이며 영화 증착 스포츠 토토 사이트 도이 개발에 기여하고 있습니다.
이러한 스포츠 토토 사이트을 함께 적응하면 전력 소비를 더욱 줄이고 다양한 장치에서 계산 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
차세대 컴퓨팅을 실현하려면 처리를 더욱 가속화하고 에너지를 절약하는 AI 칩셋을 개발해야합니다. 광범위한 반도체 제조 스포츠 토토 사이트과 다양한 방법을 최대한 활용함으로써, 우리는 인간의 뇌에 대한 차세대 컴퓨터의 요구를 충족시키는 고 부가가치 장치를 만들기 위해 노력하고 있습니다. 우리는 3D 시스템 통합을 통해 새로운 재료 개발 및 칩셋 성능 향상과 같은 기여할 수있는 스포츠 토토 사이트 영역을 확장하고 있으며 반도체 전력 효율을 최적화하고 차세대 컴퓨팅을 실현하기 위해 노력하고 있습니다.
우리는 또한 다음 세대의 추가 세대를 목표로 양자 컴퓨팅 스포츠 토토 사이트을 개발하고 적용하기 위해 노력하고 있습니다.

GPU : 그래픽 처리 장치. 디스플레이의 이미지 생성 속도를 높이기 위해 메모리를 확장하고 수정하도록 설계된 전용 전자 회로

NPU : 신경망 처리 장치. 인간 뇌와 신경계를 모방하는 신경망을 통합 한 인공 지능을위한 프로세서.

Soc : 칩의 시스템. 시스템 작동에 필요한 많은 기능이 단일 반도체 칩에서 구현되고 해당 방법을 사용하여 작성된 칩을 구현하는 설계 방법을 나타냅니다.

이종 통합 : 이종 칩을 결합한 포장

DRAM : 동적 임의의 액세스 메모리. 컴퓨터 메인 메모리 또는 기타 전자 장치 내부의 대규모 작업 메모리로 사용되는 반도체 메모리 유형.

아날로그 변수 저항 요소 : 저항을 지속적으로 변경하는 함수가있는 전자 장치 요소

비 휘발성 저항 변경 메모리 : 비 휘발성 저항 변경을 이용한 랜덤 액세스 메모리

기계 학습을 사용한 AI 프로세스 개발

AI가 사회에서 점점 실용화되고 있기 때문에 회사는 회사 전체에 사용할 수있는 세대 AI 시스템을 최초로 소개 한 사람 중 하나입니다. 또한 제품 개발을 가속화하기 위해 반도체 제조 장비를위한 소프트웨어를위한 생산 AI를 개발하기 위해 노력하고 있습니다.
반도체 제조 공정의 개발에서, 스캐닝 전자 현미경 (SEM)으로 촬영 한 이미지는 웨이퍼의 처리 결과를 확인하는 데 사용되며 배선 폭 및 구멍 직경과 같은 다양한 미세 구조 크기의 측정은 원하는 결과를 얻는지 여부를 결정합니다.
나는 이전에 기계 학습을이 작업에 적용하는 도구를 개발하고 사용했지만 새로운 모양을 측정하기 위해 많은 시간을 보냈습니다. 2023 년에 우리는 모든 형태를 빠르고 쉽게 측정 할 수있는 새로운 이미지 길이 측정 도구를 개발했습니다. 이 새로운 도구는 사전 측정 준비가 필요하지 않으며 프로세스 개발에 관련된 엔지니어는 간단한 작동으로 웨이퍼 모양을 측정하여 프로세스 개발의 생산성을 높일 수 있습니다.