DRAMとは
読み: でぃーらむ Dynamic Random Access Memory 半導体の用語
DRAMとは、電荷の有無で情報を記憶する揮発性メモリー。電源を切ると消えるが高速で、計算機の主記憶に使う。Samsung・SK hynix・Micronの3社で市場の大半を占める。
3段で深く知る — 基礎・高級・投資家視点
1行の定義から、体系解説の該当箇所へそのまま降りられる。各段の抜粋は解説本文の冒頭で、続きはリンク先にある。
第I部 物質と分類 ② 半導体の分類 — 微細化競争は4分類のうち1つだけの話
報道が扱う「2nm」「微細化」はデジタル半導体に限った競争である。市場も日本の強みも残り3分類に大きく分布しており、 この区別を持たないまま産業を語ると、投資判断も政策評価も的を外す。 2.1 用途による4分類 — 微細化が効くのはどこか パワー半導体と光半導体では、微細化が性能向上につながらない。求められるのは耐圧・放熱・光を出す能力であり、 いずれも材料と実装で決まる。日本勢が世界上位を保っているのがこの2分類であることは偶然ではなく、 露光装置の世代競争から切り離された領域だからである。 逆に言えば、先端露光装置を持てない国が現実的に狙える出口もここにある。 2.2 機能による6分類 — 半導体は世界に対して何をしているか 2.3 素子数で世代を呼んだ時代と、呼べなくなった現在 素子数による呼称は超々大規模集積回路で止まった。以後は製造寸法で世代を呼ぶ習慣に移り、 その寸法の呼び名も…
第III部 設計する
id="sec-3-5arch" style="scroll-margin-top:80px;"> 6.4 人工知能を動かす5つの計算機 — CPU・GPU・TPU・NPU・LPU は何を捨て、何を取ったか 人工知能の計算を担う半導体は、今日おおむね5つの設計に分かれる。中央演算処理装置 (CPU)、画像処理半導体 (GPU)、テンソル処理装置 (TPU)、AI処理装置 (NPU)、言語処理装置 (LPU) である。5つは性能の序列ではなく、柔軟性・並列度・記憶への近さという3つの物差しのどれを優先するかで分かれた設計思想の違いにあたる。汎用性を1段手放すごとに、決まった計算の効率が1段上がる。 図 6-4 — 左から右へ汎用性を手放し、並列度と記憶の近さを取っていく。下段の「2026年の現在地」は本文6.6で提出書類と発表に当たって検証した。 CPUは「次に何をするか」を実行しながら決め…
第V部 産業と勢力図 ⑨ 主要企業比較 — 中国・日本・米国・台湾韓国
Foundry / Memory / 装置・材料 / Fabless / 構造的ボトルネック の 5 角度比較。/chip/compare の 8 戦略 preset と相互参照可能。 9.1 Foundry 比較 9.2 メモリ業界比較 9.3 装置・材料 — 日本の絶対優位 JSR EUV フォトレジスト = 日本の最強カード。世界のあらゆる EUV 工程はこのレジストを通る。 経産省が JSR を 9000 億円で実質国有化 (2023) したのはこの戦略性ゆえ。 Disco は世界 80% シェアの後工程ダイシング装置で、中国国産代替不可能。 信越化学 + SUMCO でシリコンウエハ世界 60% を寡占。 9.4 設計 (Fabless) 比較 9.5 中国半導体 構造的ボトルネック — なぜ 7nm で止まるか 中国半導体の現実は 「設計はできる、製造で壁」。これは米中対立だけ…
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出典・注記: Postation 編集部の書き下ろし (2026-09-03)