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経産省が2021年6月4日に発表した「半導体・デジタル産業戦略」について、専門家の評価は悲観的です。

我々IoT MCU開発者は、ホノルル便パイロットを見習い、対応策を持つべきだと思います。

経産省半導体・デジタル戦略の評価

今こそ日本の大手電機各社は半導体技術の重要性に気付くべき、EE Times Japan、2021年6月15日

日本の半導体戦略は“絵に描いた餅”、TechFactory、2021年6月16日

日本の半導体ブームは“偽物”、再生には学校教育の改革が必要だ、EE Times Japan、2021年6月22日

専門家が日本政府や経産省の方針を批判するのは、コロナ対策と同様、当然です。また下記、英)Financial Times評価を紹介した記事からも、専門家評価と同様、概ね懐疑的であることが判ります。

半導体製造業の日本の取組みに対する海外メディア評価、Gigazine、2021年7月6日

この戦略結果として生じる半導体・デジタル産業の市場変化の影響を直接受けるのは、我々IoT MCU開発者です。しかも、結果がでるまでの時間は、ますます短くなっています。この分野が、自動車や次世代通信などを含む「全ての産業の要」だからです。

経産省戦略資料は、コチラからダウンロードできます。概要・概略だけでも相当な量があり、対象がMCU技術者ならまだしも、マネジメントや一般技術者が、本当に要点を把握できるか、筆者でも疑問に感じます。

ホノルル便緊急事態対策

かつて護送船団方式ともいわれた日本産業の舵取りは、成功もありますが失敗も多いです。同調圧力に弱い日本人には、この方式が向いていたのかもしれません。

問題は、舵取りの結果生じる市場変化に、どう対応するかです。

対応策ヒントの1つになるのが下記記事です。

太平洋の真ん中でエンジン停止したらどうなるか、東洋経済、2021年6月27日

パイロットは、太平洋上での緊急事態対応のため、60分毎に東京/ミッドウェー/ホノルルの天候情報を集め、燃料残量や対地速度などの機体状況を確認し、180分以内に着陸できる空港を検討するのです。しかも、この緊急事態は、パイロットが入社し定年退職するまでに一度も経験することの無い0.024%の発生確率でもです。

ホノルル便パイロットの緊急事態対応(出展:記事)
ホノルル便パイロットの緊急事態対応(出展:記事)

この東京~ホノルル便エンジン停止などの緊急事態発生確率に比べると、半導体・デジタル産業の国による舵取り失敗確率は、高いと思います。

我々MCU開発者も、ホノルル便パイロット並みとはいかなくても、せめて開発が一段落付く毎に、最新IoT MCU状況を確認し対応を検討することは重要です。一段落が付いた時は、開発に使ったMCUの利点欠点を把握直後なので、他MCUとの比較も精度良くできるからです。

この検討結果をどのように反映するかは、開発者次第です。

お勧めは、もしもの時の「第2候補IoT MCU案:Plan Bを、開発者個人で持つこと」です。Plan Bは、たとえ同じARM Cortex-Mコア利用であっても、ベンダ毎に手間やAPIが異なるIoT MCU開発に、心理的余裕を与えます。Non ARMコア利用ならなおさらです。

個人でなら、同調圧力に関係なく、自分の開発経験や勘を使ってPlan Bを検討できます。

まとめ

2021年6月経産省が発表した半導体・デジタル産業戦略の専門家評価は、悲観的です。国の舵取りが失敗した例は、過去の電機や半導体企業の衰退が物語っています。巨額投資と市場シェアの両方が必要な半導体・デジタル分野は、既に弱体化した国内企業の巻返しにも期待はできません。

舵取り失敗確率は、現役ホノルル便パイロットが、太平洋上で緊急事態に出会う確率よりも高いでしょう。

最先端デバイスを利用するIoT MCU開発者の対応策の1つは、開発が一段落付く毎に、最新半導体・デジタル市場を確認し、もしもの時の第2 IoT MCU利用案:Plan Bを開発者個人で持つことです。

個人で安価にPlan Bを持つため、評価ボード動作確認済み各種マイコンテンプレートはお役に立てると思います。関連投稿:半導体不足とMCU開発案に、Plan B構成案もあります。

MCU:マイコン,PC:パソコンIoTマイコン,ルネサスエレクトロニクス,半導体,ニーズ,製品化サイクル

3月19日発生のルネサスエレクトロニクス半導体工場火災により、半導体不足が更に深刻になりつつあります。MCU開発者向け弊社ブログの2月記事は、半導体に関するものを4件投稿しましたので、半導体とMCU開発者の関係を整理してみました。

半導体の歴史

半導体の歴史(出典:日立ハイテクサイト)
半導体の歴史(出典:日立ハイテクサイト)

日立ハイテクサイト掲載の半導体の歴史を見ると、半導体が人々の生活を実質的に変え始めたのは、1980年以降、今から僅か40~50年前に始まったのが判ります。テレビゲームなどがMCU開発者数を急増させ、同時に開発環境の高速・高度化も必要となりPCやRAMも発展しました。

数学、物理学、化学などに比べると半導体の歴史は浅いのですが、これら学問を基礎として急激に発展します。そして、その原動力は、顧客ニーズの実現です。

半導体集積チップ製造とルネサス工場火事

顧客ニーズをかなえる第一歩が、より集積度を向上した半導体集積チップの製造です。より小さく低消費電力で高速な最先端半導体チップが求められ、これを製造できる最先端ファウンドリーが世界で数社しなないため半導体不足が発生します(関連投稿:2月5日、開発者向けMCU生産技術の現状)。

火災発生のルネサス工場は最先端半導体ではないものの、自動車MCU関連が多く「1か月以内の再生産開始を目指す」発表も危惧されています。

ルネサス火災の影響を受ける半導体製品(出典:ルネサス発表)
ルネサス火災の影響を受ける半導体製品(出典:ルネサス発表)

自動車を運転する半導体

数年毎にモデルチェンジする自動車は、半導体のショールームです。例えば、新車で目立つデイライトとウインカーを兼ねるライト制御やサイドブラインドモニターなどの運転支援機能は、半導体の機能高度化により実現されます。他社差別化に、半導体が提供する機能が大きく寄与する訳です。

自動運転が実現すると、自動車を運転するのは人ではなく半導体です。つまり、顧客シェアを決めるのは、半導体だとも言えます。

最先端半導体の供給が滞れば、現状の半導体に機能を押込んででもシェアアップを目指すのはどの会社も同じです。需要(ニーズ)と供給(製造)、調達価格が、市場に出回る半導体チップを決めます。自動車半導体の供給不足は、自動車産業だけに留まらず産業・インフラ・IoTなど全てに影響を与えるのは自明の理です。

半導体とMCU開発者

あくなき顧客ニーズを、ソフトウェアやハードウェアに変換し半導体に実装するのが、我々開発者です。実装には時間が必要ですので、顧客ニーズと製品提供機能にタイムラグが生じます。このタイムラグを少なくするために、製品化サイクルはどんどん短くなります。

ニーズを満たす製品提供タイミングは、重要です。僅か1か月のターゲットMCU供給遅れでも、製品化は1ヶ月遅れでは済まず、売れない製品となります。

一旦高機能化した半導体を使うと、たとえ価格を下げても元に戻ることを顧客は好みません。常に最新製品を求めるのが顧客です。開発者が高速・高性能なPCを使った開発環境を味わうと、従来PC環境に戻れないのと同じです。

歴史が示すように「半導体ビジネスは、顧客ニーズを満たす半導体が、タイミング良く供給されて初めて成り立ち、短い製品化サイクルに苦労するMCU開発者が報われる」ものです。

世界的半導体不足や今回の火災が、我々MCU開発者に与える影響が少ないことを祈るのみです。

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ARM Cortex-Mコア利用のIoT MCU現状と、次のムーア則を牽引すると言われるAI(人工知能)の関係についてまとめました。

Cortex-Mコア、IoT/組込みデバイス主要ポジション堅持

ARMベースチップ累計出荷個数は1,800億個以上(出展:ニュースルーム、February 16, 2021)
ARMベースチップ累計出荷個数は1,800億個以上(出展:ニュースルーム、February 16, 2021)

2021年2月16日、英)ARM社は、ARMチップの2020年第4半期出荷が過去最高の67憶個、累計出荷個数1800憶個以上、Cortex-Mチップも4半期最高44憶個出荷で「IoT/組込みデバイス主要ポジション堅持」と発表しました(ニュースルーム)。

Cortex-Mチップの出荷内訳は不明ですが、Cortex-M4やCortex-M0+などコア別の特徴が解るARM社の解説は、コチラにあります(フィルタのProcessorファミリ>Cortex-Mを選択すると、提供中の全10種Cortex-Mコア解説が読めます)。

筆者は、セキュリティ強化コアCortex-M23/33/35P/55を除く汎用IoT/組込みデバイスでは、Cortex-M4/M0+コア使用数が急増していると思います。

関連投稿:Cortex-M33とCortex-M0+/M4の差分

半導体ムーア則、牽引はチップレット

ムーアの法則 次なるけん引役は「チップレット」、2021年2月16日、EE Times Japan

次のムーア則を牽引するAI処理能力(出典:AI Hardware Harder Than It Looks)
次のムーア則を牽引するAI処理能力(出典:AI Hardware Harder Than It Looks)

半導体製造プロセスを牽引してきたのは、PCやスマホでした。しかしこれからは、人工知能:AIで急増するAIデータ処理能力を実現するため、レゴブロックのようにコアの各モジュールを歩留まり良く製造・配線するチップレット手法が必要で、このチップレット、つまりAIが次の半導体ムーア則を牽引するというのが記事要旨です。

このチップレット手法で製造したIoT MCUやMPUへ、主にソフトウェアによるAI化は、シンギュラリティ後のAI処理量変化にも柔軟に対応できると思います。

関連投稿:今後30年の半導体市場予測

ルネサス:ハードウェアアクセラレータコアCNN(Convolutional Neural Network)

ルネサスのCNNアクセラレータ(出典:ニュースルーム)
ルネサスのCNNアクセラレータ(出典:ニュースルーム)

2021年2月17日、ルネサスは、世界最高レベルの高性能/電力効率を実現するディープラーニング性能を持つCNNアクセラレータコアを発表しました(ニュースルーム)。これは、主にハードウェアによるAI化の例です。

ADAS実現に向け、性能と消費電力を最適化した車載用コアです。このコアに前章のチップレット手法を使っているかは不明です。3個のCNNと2MB専用メモリの実装により、60.4TOPS(Tera Operations Per Second)処理能力と13.8TOPS/W電力効率を達成しています。

車載で実績を積めば、IoT MCUへも同様のハードウェアアクセラレータが搭載される可能性があります。

まとめ

凸版印刷社は、画像認識AIを活用し、古文書の“くずし字”を解読支援するツールを開発しました(2021年2月16日、IT media)。このように、AIは、半導体技術のムーア則だけでなく、IoT MCUアプリケーションや人間生活に浸透し、牽引しつつあります。

エッジAIをクラウド接続IoT MCUへ実装する理由は、クラウドAI処理とクラウド送信データ量の両方を軽減することが狙いです。AI処理をエッジ側とクラウド側で分担しないと、チップレット手法を用いて制御チップを製造できたとしても、コスト高騰無しに急増するAIビックデータ処理を実現することが不可能だからです。

IoT MCUのエッジAIが、ソフトウェアまたはハードウェアのどちらで処理されるかは判りませんが、必須であることは確実だと思います。実例を挙げると、STマイクロエレクトロニクスは、既にSTM32Cube.AIにより汎用STM32MCUへAI/機械学習ソフトウェアの実装が可能になっています。

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Runesas

半導体不足が騒がれています。これがCOVID-19の一時的なものか否かが判る下記記事と、最新のルネサスエレクトロニクス動向を関係付け、今後のMCU開発について考えました。

2050年までの半導体市場予測~人類の文明が進歩する限り成長は続く、2021年1月14日、EE Times Japan

今後30年の半導体市場予測

本ブログ読者は、殆どが現役の「日本人」MCU開発者です。定年退職が何歳になるかは分かりませんが、上記記事の2050年まで、つまり、今後30年の半導体市場予測は、在職中のMCU開発を考える上で丁度良い時間の長さです。

予測ですので、大中小のシナリオがあります。我々開発者にも解り易い結論だけをピックアップすると、概ね下記です。

  • 今後、先進国と新興国中間層人口は、COVID-19で人類滅亡しない限りそれぞれ5億人/10年で増加し、2050年に先進国が30億人、新興国中間層が40億人、貧困層が20~30億人の人口ピラミッド構成へ変遷
  • 1人年間の半導体消費量は、先進国が150ドル、新興国中間層が75ドル
  • 2050年の半導体市場は、2010年比2.5倍の7500憶ドルへ成長

ルネサス動向

英)Dialog買収車載半導体改良「AI性能を4倍に」など、SoCアナログ機能増強、ADAS実現やIoTに向けた動きが、2021年になってからのルネサス最新動向です。

これら動向の結果が出るまでには、年単位の時間が必要です。しかし、前章の2050年半導体市場2010年比2.5倍へ向けての行動の1つとすると、なぜ今か(!?)という疑問に対して、理解できます。

2倍化MCU開発

2倍化MCU開発

MCUも半導体の1つです。半導体市場が増えれば、それらを制御するMCU量も増えます。2010年比2.5倍なら、現在の2倍程度MCU開発も増えると思います。

従来と同じ人員と開発方法では、量が2倍になれば、2乗の4倍の労力が必要になります。新しい手法やその効率化なども導入する必要がありそうです。ルネサス同様、今スグに着手しなければ乗り(登り)遅れます。

使用した半導体の貴金属部分はリサイクルされますが、搭載ソフトウェアやハードウェアパターンは回収されずに消費されます。開発物の資産化、最新プロセスで大容量Flash搭載の新開発MCU、新開発手法にスグに対応できるMCU開発者が生き残るかもしれません。

関連投稿:開発者向けMCU生産技術の現状

MCU利用者

先進国だけでなく、新な対象として新興国中間層へもMCU利用者が広がります。新興国中間層は、先進国よりも10億人も多い予想で、1人当たりはより低コスト半導体(=MCU開発)が求められます。

この新興国中間層向けのMCUアプリケーションを検討するのも良いかもしれません。

2045年のシンギュラリティ

Singularity:和訳(技術的特異点)は、人類に代わって人工知能:AIが文明進歩の主役になることです。

最初の記事にも、2045年と言われるシンギュラリティは、一層半導体市場を広げる可能性があるとしています。IoT MCUにもエッジAIが組込まれるなど、今後のMCU開発もAI化は必然です。



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先端半導体の供給不足
先端半導体の供給不足

COVIC-19の影響で自動車、ゲーム機、PC、5Gスマホに搭載される先端半導体の供給不足が発生中です。自動車は生産調整、ゲーム機も品薄のため販売中止のニュースが流れています。一方で、任天堂Sonyは、ゲーム機好調で、業績上方修正も発表されました。

本稿は、これら先端半導体とMCUに使っている半導体の違いを、筆者を含めたマイコン開発者向けにまとめました。

先端半導体供給不足

AppleやQualcommなどの半導体ベンダの多くは、設計・開発は行うものの、生産は台湾TSMCやUMCなど世界に数社しかない先端半導体受託生産会社(ファウンドリー)へ製造依頼するファブレス企業です。このファウンドリーの先端半導体生産量がボトルネックとなり供給不足が発生しています。

需要に追いつくよう生産設備も増設中ですが、スグには対応できません。その結果、価格競争が起こり、ゲーム機など高パフォーマンスで高価格でもOKなデバイスが優先、一方、コスト要求の強い自動車向けデバイスなどは後回しになった結果が、最初のニュースの背景です。

MCU半導体と先端半導体の差

半導体の製造や生産技術は、ムーアの法則に則り、年々微細化が進みます。これは、MCU半導体でも先端半導体でも同じです。違いは、「製造プロセスの世代」と「大容量フラッシュ搭載の有無」です。

最先端半導体の微細化技術は、28nm→14nm→7nmと製造プロセス世代が進み現在5nmなのに対し、MCU半導体は、現在28nmの1つ手前、40nmです。

※微細化の指標は、いかに細いロジック配線を実現できるかで表されnm:nanometerは、1 nm = 0.001 µm = 0.000001 mm:10億分の1メートル。

MCU半導体の微細化が遅れる理由は、MCUデバイスには簡単に微細化できない大容量Flashメモリの内蔵が必須だからです。

つまり、我々が開発するアプリケーションは全てMCUに内蔵される訳で、ここがPCやゲーム機の外付けメモリ+キャッシュ内蔵の制御系と根本的に異なる点です。

最新MCU微細化技術

上記の難しい大容量Flash微細化にも、技術革新が起きつつあります。詳細を知りたい方は、世界最小のメモリセルで最先端マイコンの低価格化を牽引する相変化メモリの記事を参照してください。

IoT MCU開発には、エッジAIや無線通信、高度セキュリティ、OTA:Over The Air更新など従来MCUに無い多くのIoT機能追加が必要です。これら機能実装には、更なる大容量Flash搭載が必須です。

IoT MCUの将来
IoT MCUの将来

大容量Flashの低価格実装と製造プロセスの世代が進めば、MCUデバイスの開発アプリケーション適用幅は大きくなると筆者は思います。つまり、より汎用化すると思います。

現在のMCUは、アプリケーション毎に内蔵周辺回路やFlash/RAM容量が異なるなど多品種でデバイス選択時、開発者を悩まします。しかし、近い将来、IoT MCUデバイス選択に開発者が悩むことも無くなるかもしれません。

関連投稿:無線STM32WBと汎用STM32G4比較の6章

MCU大手ベンダは自社製造中

NXP/ST/Renesas などの大手MCUベンダもファウンドリーを利用しますが、どこも自社工場でも製造を行っています。各社の会社紹介パンフレットには、必ず自社製造拠点の図がありますし、販売後10年間のデバイス供給保証も謳っています。

ARM社提供のCortex-Mコア設計図は同じでも、それを活かす実装設計・開発・製造がベンダ毎に異なるので他社差別化ができる訳です。

また、これらMCUベンダは、自社デバイスと並行して自動車向けデバイスの設計・開発・製造も行っています。ADASやMCU微細化技術の進化、ファウンドリーの供給不足状況などが、MCUベンダ各社に今後どのように影響するかは注目して行きたいと思います。

関連投稿:5G、Wi-Fi6、NXP、STマイクロエレクトロニクスの3章:NXP対応

まとめ

  • MCU半導体と先端半導体には、製造プロセス世代と大容量Flash搭載有無に差がある
  • 現状のMCU半導体は、大容量Flash搭載の40nmプロセス、先端半導体は、5nmプロセス
  • IoT MCUの更なる大容量Flash実装に向け、MCU微細化技術革新が起こりつつある
  • 大容量Flash低価格実装と製造プロセス進化によりIoT MCUはより汎用化する
  • COVID-19による先端半導体供給不足がMCU半導体ベンダへ影響するかは、要注目