Lesson 1 — 半導体の第一原理からHBMまで

1. 半導体 = 制御可能なスイッチ

if (gate_voltage > threshold) {
    current = ON;   // 導体として振る舞う
} else {
    current = OFF;  // 絶縁体として振る舞う
}

2. 小さくすると何が嬉しいか

NVIDIAのGPU（Graphics Processing Unit / 画像処理装置）H100には800億個のトランジスタが載っている。「7nm」「3nm」はトランジスタのゲート長 — 小さいほど高性能。

3. 微細化の2つの壁

トランジスタを小さくし続けると、2つの異なる物理的限界にぶつかる。この区別が重要。

4. なぜNVIDIAは工場を持たないか

半導体産業はファブレス（fabless = fab + less / 工場なし、設計専業）とファウンドリ（foundry / 受託製造専業）に分業している。

5. メモリの物理 — なぜ階層があるか

コンピュータには速度の異なる記憶装置が階層的に存在する。速いほど高コストで容量が小さいというトレードオフがある。

6. HBM（High Bandwidth Memory / 広帯域メモリ） — メモリウォールの突破

GPU（Graphics Processing Unit）の演算速度は毎年2-3倍で向上するが、DRAMの帯域幅は毎年1.1-1.2倍程度。この差が「メモリウォール（Memory Wall）」— GPUがデータ待ちで暇になる問題。

HBMの解決策は物理的に2つ:

• 距離を縮める: DRAMチップをGPUの隣に直接配置（数cm → 数mm）
• 道幅を広げる: TSV（Through-Silicon Via / シリコン貫通電極）でDRAMチップを縦に貫通し、バス幅を64bit→1024bitに拡大（16倍）

// 従来DRAM = リモートAPI呼び出し（遠い・細い）
data = remote_api.fetch(bus_width=64)     // ~50 GB/s

// HBM = ローカル変数（近い・太い）
data = local_memory.read(bus_width=1024)  // ~4,800 GB/s（約100倍）

7. バリューチェーン — 今どこまで見えたか

上流3レイヤー（設計→製造→メモリ）を第一原理から理解した。次回はパッケージング（CoWoS: Chip on Wafer on Substrate）以降の下流を学ぶ。

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