台風で仕事が休みになりそうなので暇つぶしに。 3年くらい前に日本の半導体産業の近況をまとめたのですが、ここ数年で政治家の先生たちが何かに目覚めたらしく状況が大きく変わりつつあるので各社の状況をアップデート。 前回の記事 https://anond.hatelabo.jp/20200813115920 先端ロジック半導体■ JASM (TSMC日本法人) 熊本工場：28nm, 22nm (工場稼働時) / 16nm, 12nm (将来計画) 日本政府の補助金とソニー・デンソーの出資という離れ業により、業界人が誰も信じていなかったTSMCの工場進出が実現した。現在は建屋の建設が進んでおり、順調にいけば2024年内には量産開始となる。生産が予定されているプロセスはいずれも世界最先端に比べると古いものだが日本では最先端であり、HKMG(ハイケーメタルゲート、トランジスタの性能を上げる技術)やFin
何か月か前に話題になっていたIntel N100の中華ミニPCにひかれて、5年以上ぶりに自宅の端末を入れ替えた。Intel N100+メモリ16GB+SSD256GB程+Win11pro付きでお値段2万円強という、信じがたいコスパ。 必ずしも優れているとは言えないスペックでWin11を快適に使うために、買ってから最小限やった設定を書いておく。 ・前提端末OSには粛々とHWの管理だけをしてもらい、「こんな素敵な＆便利なWeb機能もあるよ！」的な導線はいらない。TeamsもOutlookも職場で嫌ってほど使っているが、自宅では金輪際使う予定なし。タスクバーのウィジェットもBingへの導線も全部要らない！という人向け。 ※本当はhttps://anond.hatelabo.jp/20191116220232さんのWindows11版の記事が出てればそれで事足りたのだけど、見つけられなかったので投
1ビットLLMの衝撃! 70Bで8.9倍高速 全ての推論を加算のみで!GPU不要になる可能性も 2024.02.28 Updated by Ryo Shimizu on February 28, 2024, 16:46 pm JST 2月は中国では春節というお正月があり、春節にはみんな休む。 それもあってか、12月から1月にかけて怒涛の論文発表が行われて毎日「デイリーAIニュース」を配信している筆者は忙殺されていた。 春節中にはOpenAIがSoraを、GoogleがGemini1.5を発表したのは、その合間を縫ってのことだった。もはやAI最前線の戦いは研究が行われる場所の文化や風土に影響を受けるところまで来ている。 そして春節もあけた今週、さっそくAlibabaがとんでもないトーキングヘッドモデルを引っ提げて登場したかと思えば、Microsoftの中国チームがとてつもないLLMをリリース
夜な夜なBlender生活の始め方
はじめに Blender。めっちゃ楽しいです。 仕事が終わって帰ってきてから、ほぼ朝の時間までBlenderにひたすら打ち込んで 休日の大半もBlenderに捧げるような生活をここ3週間くらい続けてきました。 ここまでの学びの整理と、Blender布教のために この記事に概要をまとめたいと思います。 Blenderの世界観 Blenderを始めるにあたって、まず第一にぶち当たる壁として 「3Dソフト特有の概念」があると思います。 他の、3Dソフトを触ったことがある人はすんなり扱えるかもしれませんが、 僕はなかったので、概念理解にちょっと苦戦しました。 Blenderの世界を構成する主な要素として シーン オブジェクト ライト カメラ これらが挙げられます。 シーンとは、 一つのBlenderファイル内に格納されている要素全てを包含する3Dワールドのようなものです。 オブジェクトとは、 一次
コンピュータ基礎講座 第1回
第1世代は真空管、第2世代はトランジスタ、第3世代はIC、第4世代はLSIとなります。ちなみに第5世代プロジェクトは並列推論マシンの開発を目指しました。 世界初のコンピュータ（電子計算機）は1942（昭和17）年、アメリカ・アイオワ州立大学で開発されたABCですが、これは実用機ではありませんでした。続いて1943（昭和18）年、イギリスで開発された暗号解読用のコロッサス。実用第1号として有名なのは1946（昭和21）年に弾道計算用として開発されたエニアックです。1万8800本の真空管を使用し、重さ30トン、面積は165平方メートル（50坪）あり、これまでの計算機で24時間かかっていた計算を30秒でできるというものでした。 日本では1956（昭和31）年にレンズ設計用として富士写真フィルムの「FUJIC」が開発されていますが、電子計算機の先駆けともいえる国産初のリレー式計算機を1953（昭和
今回は以前からリクエストが多かったIntel N100搭載のミニPCをレビューしていきます〇ご質問やリクエストなどはこちらへ：https://peing.net/ja/saityo_zunda〇音声読み上げ・VOICEROID2 https://www.ah-soft.com/product/series.html〇登場キャラクター・VOICEROID+：東北きりたん・VOICEROID2：音街ウナ〇動画内で使用させていただいているBGM・fun fun Ukelele：shimtone 様 https://dova-s.jp/bgm/play16650.html〇その他素材・pixabay さま https://pixabay.com/ja/ ・効果音ラボ さま https://soundeffect-lab.info/〇投稿者のTwitter https://twitter.com/S
リングバッファのイメージ図 1. リングバッファとは何か 機能的にはFirst In First Out (FIFO)とも呼ばれるキューの一種であるが、リング状にバッファを置いてそれの中でReadとWriteのインデックスがグルグルと回る構造をとる事によって容量に上限ができることと引き換えに高速な読み書き速度を得たものである。キューを単に実装するだけなら山ほど方法があって線形リストを使ってもいいしスタックを2つ使っても原理的には可能だ。その中でもリングバッファを用いた方法の利点はひとえに性能の高さでありメモリ確保などを行わないお陰でシステム系の様々な場所で使われている。 これの実装自体は情報系の大学生の演習レベルの難度であるが少し奥が深い。まずリングバッファのスタンダードなインタフェースと実装は以下のようなものである。 class RingBuffer { public: explicit
米ドル/円 が150円と計算しやすくなり、コスト削減の圧力が日々強まる中、皆様お宝探しと垂れ流し回収の真っ最中でございましょうか。 最近はコスト削減や予算について見ることが多いので、その中で出てきた面白げな話に雑談を加えてとりとめなく書いてみようと思います。 削減余地はある 昨年にご好評いただいた AWSコスト削減とリソース管理 | 外道父の匠 を含め色々な削減施策を試みてきましたが、サクッと成果になる箇所から泥沼に動かない所まで様々あったりします。 ただ、どんなアカウントでもトラフィックや処理負荷には波があり、それに対する余剰リソースを確保して構成しているので、その辺をキュッと絞ることまで含めればやれることは必ず一定以上存在することになります。 そういう大きなお宝ではない小さなお宝だと様々あり、古びたとか退職者が作ったとかで、ほぼ使っていない垂れ流しリソースやデータをかき集めれば、チリツ
『メタバースの失敗はセカンドライフの失敗を元に学べ』とか言う人はだいたいエアプなのでSL歴16年目の私が教えます - urakatahero“B”log
セカンドライフでの私の製作物とアバターです まえおき セカンドライフは2003年に発表され、2006年ごろから話題になり、2010年にピークを迎えたLindenLab社が運営するSecondLife(セカンドライフ)ですが、2023年には20年目になりました。 メタバース関連の話題があがるとセカンドライフのつまらなさと過疎っぷりを伝える【メタバースの失敗】＝【セカンドライフの失敗】というキーワードの記事も同時に現れるのですが、その多くはそれなりに調べてはいるけども、セカンドライフの事を何もしらない人が書いている事が問題として挙げられ、一部セカンドライフユーザー達から猛烈に反論されたりするなどプチ炎上が起こりがちです。 例えば、PSO2やDQX、FF14、フォートナイトなどの様々な長く続いている有名オンラインタイトルをエアプ*1野郎がつまらないと断言すれば、それらのプレイヤーから反感を買って
自作PC2024
新しいPCを組んだ。 自作PCを組むのはこれで二台目。一台目については以下の記事で紹介している。 自作PC2021 前回の組み立て時に基本的な部分を学べたので、今回は一度やってみたかった本格水冷に挑戦してみることにした。 組み立て後 組み立て前 この記事では、利用した各部品を紹介していく。前半では水冷にあまり関係無い部分、後半では水冷に関係する部分に触れる。自作PC2027を書くことになる頃合いで読み返したい。 ケース Lian LiのO11 EVO RGBを利用した。 Amazon | LIANLI E-ATX対応ミドルタワーPCケース O11D EVO RGB Black リバーシブルデザイン E-ATX（幅280mm以下） / ATX/Micro ATX/Mini-ITX規格対応 RGBストリップ標準搭載 420mmラジエーター搭載可能 日本正規代理店品 | リアンリー(Li LIA
N100の格安ミニPCがほしかった(昨今、大体二〜三万くらいで買える) Windowsのライセンスがボリュームライセンスだった、闇とはいえ、キレそう 色々操作すると「組織に許可されてねーわ」的なことを言われたりもする (ここから本題) 回復ドライブつくって全消し再インストールしたら、Microsoft Storeがはいってなかった というか、ほとんどのWindowsアプリがはいってなかった メロスは激怒した ライセンスチェック ダイアログが開き、どのようなライセンスなのか確認できる。 ボリュームライセンスだとガチャ外れ。なお、半外れがあるらしい(再インストールで復活するケースがあるとか？？)。 大手だと、OEMとしてPCのハードウェアにシリアルが焼かれており、それを利用できるのでチェックするとよい なんとなくググってると MAK…？ とかでないと、どうやら外れらしい(たぶん、KMSが全外れ
格ゲーが構造的に衰退する理由｜平田ラタ
2023/09/12 追記 自分の文章スキルの至らなさゆえですが、"雑魚狩り"の指すものを上手く伝えられなかった人がそれなりにいそうです。 ここでの"雑魚狩り"は 「『今まで手こずっていた敵が、途端にザコ扱いできるようになった』という自身の変化を確認する作業」 のことを指します。 雑魚を狩るのが目的ではなく、雑魚を狩ることを通して自分が強いことを確かめるのが目的。 あまりしっくり来る表現が思いつかなかったので本文では"雑魚狩り"と書きましたが、"格付け"としたほうが、より表現として適切かもしれません。 今から本文を読む人は、"雑魚狩り"を"格付け"と読み換えてください。 むろん、このnoteが対人ゲームにおける雑魚狩りや格付けを推奨するものではないことは言うまでもありません。 ※おことわり このnoteは「格ゲーは衰退するしかない。格ゲーは終わり」ということを言いたいのではなく、「格ゲーは
x86-64機械語入門
この記事はx86-64の機械語を書けるようになるためのガイドとなることを目指します。読者はアセンブリー言語について既にある程度知っていることを想定します。 情報源 x86-64の機械語のオフィシャルなガイドはIntelのSoftware Developer ManualまたはAMDのAMD64 Architecture Programmer's Manualです。 Intel SDM: Intel® 64 and IA-32 Architectures Software Developer Manuals AMD64 Architecture Programmer's Manual, Volumes 1-5 このほか、Cから呼び出される関数を定義したり、Cの関数を呼び出すためには、呼び出し規約の知識も必要です。使用される呼び出し規約はOSに依存し、Unix系では主にSystem V ABI
ChatGPT開発に必要なGPUは3万基、日本の国策AI基盤は1千基。目前に迫る日本のAI敗戦 2023.08.19 Updated by Ryo Shimizu on August 19, 2023, 16:47 pm JST そろそろ業界の最深部でしか知られてなかった事実がニュースになって来始めているのでここで本当の問題を明らかにしておきたい。 AI開発に必須なのは、計算資源である。そしてこれは現在のところ、事実上NVIDIAが一社独占している。 NVIDIA以外の半導体がいくら「AIに特化しています」と能書きを垂れていてもごくわずかな例外を除いてはほとんど全部が誇大広告である。 たとえばApple Silliconは、「ニューラルエンジン」と称するモジュールを内蔵しているが、これを使ってAIの学習をすると、なんとCPUよりも遅い。信じられないかもしれないが、これが残酷な事実なのである
毎日AIニュースを追いかけていると、当然、波がある。 「今週は落ち着いてるな」とか「今日はやばいな」とか。 今日は、久々に「やばいな」という日だった。 まず、一日のうちにSOTA(State Of The Art)超えしたという大規模言語モデルを三つくらい見た。明らかにおかしい。 さらに、AttentionとMLPを使わない大規模言語モデルの実装も見た。世界を三次元的に解釈して合理的な質問と答えを行う大規模言語モデルもあれば、4ビット量子化した60モデルは8ビット量子化した30Bモデルよりも高性能という主張がなされたり、Googleは論理回路の設計を強化学習で行なっているという。どれもこれもにわかには信じ難いが、今目の前で起きていることだ。 「シンギュラリティ」の定義には、「AIがAIを設計し、改良し続ける」という部分があるが、今のAIは人間も考えているが、実はAIがAIを設計している部分
クラウド使いなエンジニアの皆様、猛暑と円安の中いかがお過ごしですか。上層部からインフラコスト削減を突きつけられてはおりませんでしょうか。 今回はおそらく初めてコスト削減についてAWSを軸に書いていきますが、考え方はどこの環境でも似たりよったりなので何かしらの足しになればと思う次第であります。 目次 長いです。ひきかえしたほうがいいぞ！ コミュニティに捧げます AWSの売上 コスト削減とは 三大使命 コスト状況整理 Load Balancer 参考リンク 統合による削減 EC2 Autoscaling 参考リンク 情報整理 古いインスタンスタイプの変更 スケジュールの調整 スポットインスタンスの適用 軽量インスタンスの統合・サーバーレス化 アプリケーション処理の軽減 EC2 EBS EBSは高い 不要EBSを削除・スナップショット化 ボリュームタイプの変更 EC2 AMI NAT Gatew
ビデオカードのメモリが増設できない理由について、昔この業界に関わったことがある俺が説明してみる。理由は2つで、技術的ハードルが高い点と需要が無いという点である。 その1 技術的ハードルについて現在主流となっているビデオカードのメモリはGDDR6という規格である。こいつは16Gbpsでデータを転送できるんだが、1bitのデータのやりとりに使えるのはわずか62.5ピコ秒しかないということだ。これってメチャクチャやばい話で、僅か数mmの配線長の違いでも信号のタイミングのずれに影響してしまう。PC系のニュースサイトでビデオカードからクーラーを外した写真がよく掲載されているので試しに見てほしいのだが、タイミングずれが起きないようにGPUの周りを囲むように等距離になる位置にメモリが配置されているのがわかるだろうか？また、このような配置には、配線距離が短くなるメリットもあるのだ。 一方、PCに使われるメ
はじめに こんにちは, 普段は情報科学専攻の大学院生をしながらバックエンドエンジニアをやっている @koki-algebra です. 普段は Go をよく書いているのですが, 大学でやっている機械学習の研究では Python を使うことがほとんどです. Go のエコシステムに慣れきった私は Python の混沌とした環境に耐えきれず, 最強の開発環境を整えることを決意しました. 具体的には Package Manager, Formatter, Linter, Type Checker, Test Tool を選定し, VSCode の DevContainer を用いてポータビリティに優れた開発環境を作ることを目指します. また, Deep Learning では GPU が必須である場合が多いので, GPU 環境も同時に整えたいと思います. 以下のレポジトリが今回考えた開発環境のテンプ
OSはどうやってP-coreとE-coreを使い分けているのか - Blog posts by @retrage
Alder Lake以降のIntel CPUでは、P-coreとE-coreの2種類のコアが搭載されている。 P-coreは性能重視、E-coreは省電力重視という位置づけで、OSがうまくこれらのコアを使い分けることで、消費電力と性能の両立が図られている。 ここまでの話は広く知られているが、実際にどのようにしてOSに対してコアの使い分けをさせているのかの実装レベルでの解説は (少なくとも日本語では) ほぼ存在しないようなので調べてみた。 OSから見たP-coreとE-core OSの役割の一つとしてプロセススケジューリングがあり、どのプロセスをいつどれぐらいの期間どのCPUコアで実行するかを決める。OSができるだけ効率よくプロセスをスケジューリングするためには、CPUコアの性能や消費電力の違いを考慮したスケジューリングが必要になる。そこで、Intel CPUではOSに対して次の2つの情報を
「NAND素子ひとつからCPUを組み上げろ」など理論回路の基礎から応用まで簡単操作で学習できるPCゲーム「Turing Complete」をプレイしてみた
コンピューターの理論を学ぼうと思っても、複雑な専門書を読む必要があったり、講習を受ける必要があったりと、高いハードルに圧倒されて諦めてしまった経験がある人は多いはず。そんなコンピューターの理論やプログラミングの基礎を手軽に学べるゲームが「Turing Complete」です。今回はTuring Completeがどんなゲームか気になったので、実際にプレイしてみました。 Steam：Turing Complete https://store.steampowered.com/app/1444480/Turing_Complete/ Turing CompleteはSteam上で配信されており、上記リンクから購入可能です。販売価格は2050円。以下は起動した画面で、「Play Campaign」をクリックしてプレイを開始します。 Turing Completeは「宇宙人にさらわれた主人公が生存
AITuber「しずく」開発者としても知られる、あき先生ことakio kodaira氏を筆頭にした研究グループは12月21日、リアルタイム画像生成を実現するために最適化されたパイプライン「StreamDiffusion」を発表。従来の画像生成パイプラインと比べて飛躍的な速度向上を実現している。 ノイズ除去をバッチ処理で高速化 「Stable Diffusion」をはじめとする画像生成AIモデルの高性能化は著しいが、メタバース、オンラインストリーミングなど高スループットと低レイテンシーが必要な環境ではまだ力不足だ。 StreamDiffusionは新しいアプローチを採用し、従来の連続的なノイズ除去をバッチ処理のプロセスに変換することで、高スループットストリームを実現。さらに、GPUの利用効率を向上させるため、従来の分類器フリーガイダンス（CFG）に代わり、残差分類器フリーガイダンス（RCFG
Ryzenはゲーム用CPUとしては特に問題ないのだが、 ソフトウェア開発においてはIntelのCPUに比べて不便なポイントがいくつかある。 日々業務で使っていてあまりにもストレスが溜まるので、CPUをIntel Core i7に変更した。 このマシンは8年前に組んだ自作PC なのだが、使っていて不便を感じたパーツを差し替え続けた結果、 今回のアップデートで全てのパーツが当時とは違うものに変わったため、 それぞれ古い方のパーツで不便だったポイントなどを紹介したい。 仕事で使う自作PC 社内のサービスをいじる時は会社から貸与されているM1 MacBook Proを使うのだが、このマシンは不便である。 Rubyのビルドは自分のLinuxのマシンに比べ2倍以上遅いし、Reverse Debuggingができるデバッガが存在しないし、 慣れたツールであるLinux perfも使えないし、Podman
Linux Daily Topics xzパッケージに仕込まれた3年がかりのバックドア、スケール直前に見つけたのはMicrosoftの開発者 “アップストリームのxzリポジトリとxz tarballsはバックドア化されている（The upstream xz repository and the xz tarballs have been backdoored）”―2024年3月29日、Microsoftに所属する開発者 Andres Freundが「Openwall.com」メーリングリストに投稿したポストは世界中のオープンソース関係者に衝撃を与えた。 backdoor in upstream xz/liblzma leading to ssh server compromise -oss-security 主要なLinuxディストリビューションにはほぼ含まれているデータ圧縮プログラ
ARMはx86より効率がいいというのは過去の神話
従来から、「ARMはx86より（電力的に）効率的だ」という言説があります。これは単純に「ARMは省電力なスマホ向けで、x86は電力を食うPC向け」程度のアバウトなイメージのこともありますし、前世紀のRISC vs CISC論争のころからある「ARMはx86 (x64を含む)に比べ命令セットがシンプルなので、命令デコードにかかる電力が少なくて済んで効率的」という議論の形をとることもあります。 この議論については、半導体エンジニアの多くは「ARMがx86 より効率が良いというのは、もはや過去の神話」(in today’s age it is a very dead argument)という認識を共有していると言っていいでしょう。有名なところではApple CPU (ARM)とZen (x86)の両方を開発したジム・ケラー氏のインタビューでも言われていますし、Chips and Cheeseとい
AIの開発に欠かせない機械学習には、GPUやNPU、TPUなどの処理チップが用いられていますが、それぞれの違いは分かりにくいものです。そんなCPUやGPU、NPU、TPUの違いをGoogleやクラウドストレージサービスを展開するBackblazeがまとめています。 AI 101: GPU vs. TPU vs. NPU https://www.backblaze.com/blog/ai-101-gpu-vs-tpu-vs-npu/ Cloud TPU の概要 | Google Cloud https://cloud.google.com/tpu/docs/intro-to-tpu?hl=ja ◆CPUとは？ CPUは「Central Processing Unit」の略称で、PCでの文書作成やロケットの進路計算、銀行の取引処理など多様な用途に用いられています。CPUでも機械学習を行うこ
TSMCが日本の補助金よりも欲した"2つの取引先"
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これは MIERUNE AdventCalendar 2023 24日目の記事です! 昨日は@northprintさんによるSvelteKitでURLクエリパラメーターの操作をするでした。 はじめに この記事では新宿駅の屋内地図データを使用して、Three.jsで3Dによる可視化をします。 DEMOはコチラ 使用するデータ 今回は、G空間情報センターで公開されている「新宿駅屋内地図オープンデータ」の統合版（ShapeFile）を使用します。 データについての詳細は製品仕様書に記載されています。 この記事のように、データの加工利用には以下の出典が必要となります。 コンテンツを編集・加工等して利用する場合は、上記出典とは別に、編集・加工等を行ったことを記載してください。なお、編集・加工した情報を、あたかも国（又は府省等）が作成したかのような態様で公表・利用してはいけません。（コンテンツを編集・
「プログラマーのための CPU 入門 ― CPUは如何にしてソフトウェアを高速に実行するか」を読んだ - おしぼりの日常
年明けの暇な時間を利用して読んでみました。 書籍のリンク 技術書としての感想 良かった点 悪かった点 注意点 総評 技術書としての感想 良かった点 とにかく文章が分かりやすい 色々な用語の使い方に違和感がない 言葉にすると簡単ですが、本当に分かりやすかったです． 具体例が豊富 図が豊富 コード例が豊富 実験例が豊富 まず、「〇〇 な場合に命令の処理が詰まって遅くなります」といった説明の後に、「では、具体的にこういったケースを考えてみましょう」という具体例を持ってくる展開が多く、とても親切だと感じました．また、このような具体例の説明のときにほぼ必ず図が用いられています．特に全体を通して頻繁に出てくる命令流の図は非常に分かりやすかったです．また、コード例とそれを用いた実験も豊富でした．具体的には、キャシュの章では実際にキャッシュミスを意図的に起こすコード・キャッシュヒットを意図的に起こすコード
切り替える理由 自社の主力製品で利用している技術(WebRTC / WebTransport)がブラウザベースのため TypeScript を利用する Go を採用したのは sqlc が使いたかったという理由 sqlc-gen-typescript が出てきたのでもう Go を使う理由がなくなった 自社サービスチーム全員が Go にまったく興味が無い sqlc 自体は便利 そもそも自社に Go への興味がある人がいない 自社サービスの規模ではボトルネックになるのはデータベースであって言語ではない もしアプリでスケールが必要なときは Rust や Erlang/OTP に切り替えれば良い コネクションプールは PgBouncer を利用すればいい TypeScript からは 1 コネクション 1 接続で問題無い どうせフロントエンドでは TypeScript を書く 自社では React
PS5の実売台数が4000万台を突破。「現在、PS5は十分な在庫があり、累積されていた需要にようやくお応えできるようになりました」 | ゲーム・エンタメ最新情報のファミ通.com
私たちは2020年11月にPlayStation 5を発売しました。その時世界は、2019年にPS5を初めて発表した時とは全く異なった状況にありました。新型コロナウイルスによる前例のない困難の中で、私たちはパートナーの皆さまと共に、PS5を予定通りにファンの皆さんにお届けするためにあらゆる努力を行いました。パンデミックによる厳しい状況は長引き、需要に応えられる在庫を確保できるようサプライチェーンが正常化するまでに何か月も要することとなりました。その間、PS5がお手元に届くのを待ち続けてくださったコミュニティーの皆さまに心から感謝を申し上げます。現在、PS5は十分な在庫があり、累積されていた需要にようやくお応えできるようになりました。 PlayStation のファンの皆さまのサポートのおかげで、PS5の累計実売台数（セルスルー）が4,000万台というマイルストーンに到達しました。この達成を
クレイジーピエロ 著 無から始める自作CPU CPUは作れる！！！！！！！！ご存知でしたか！！！？？？？？？ CPU、それは我々が暮らす情報社会の基盤となる魔法の石です。 世に存在する全てのソフトウェア、例えばゲーム、AI、Webサーバ、OS、これらは全てCPUが無ければ動きませんし、今や車や飛行機、家電にも全てCPUが入っている時代です。 そんな誰もがCPUに依存している時代にも関わらず、CPUについて理解を持っている人間は余りにも僅か、というのが現状です。 そんな今こそCPUを作りましょう。 CPUを作り、完全に理解する事で、CPUによって成り立つ技術を学ぶ上での、揺るぎない自信と確証を身につける事が出来るでしょう。 本記事ではCPUという究極のブラックボックスに光を当て、半導体やプログラミングの知識が無の状態から、CPUを作る事を目標としています。 必要な物 本記事の内容の99%はW
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