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HW3車両でFSD13以降を実行するにあたり、コンピュータのレトロフィットが必要ならAI4ではなくてAI5の廉価版（製造で規定のコア数が満たせなかったチップ）が使われるのではないかという興味深い考察がXにありました。主な理由はAI4のレトロフィットでは消費電力的に厳しく、電力を抑えるとHW3並の能力に落ちてしまうからとのこと。
https://x.com/RobGrieves/status/1964867445765910532
AI5 liteという発想はチップ利用率を上げるという面でもよさそうですね。なるほどダウンクロックしてもAI5なら性能が出るってことで。
コンピュータの載せ替えは簡単そうですが、カメラの交換が必要か？というのがポイントかな。おそらくHW3やHW4はFinFETでAI5からGAAFETになるから電力効率が良くなるのだと思います。GAAFETがGPUにも採用されるのは多分2027年くらいだと思います
#92549
カメラ交換の難易度についても同Xで言及されてますが、電源のワットを上げられない理由も併せて、ワイヤーハーネス交換を伴う改造は面倒(なので実現しにくい)ということなのでしょうね。
#92555
N3PならFinFETぽいですけどGAA採用なのですか？それなら嬉しいですね。HW3車両にAI5でレトロフィットするのがいいという話はどこかで書いたような気がするんだけど書かなかったかな。
AI4の電力が多くてレトロフィットできないなら、1世代飛ばして電圧(周波数)を落とせばレトロフィットできるでしょう。
ただ、それだとまだだいぶ先の話になってしまうので、私はモデルの縮小でなんとかHW3に対応するのを期待しています。（これもどこかで書いた積もり）
たとえばこんな新しい技術が出てきてます。富士通、LLMの軽量化技術を発表 1ビット量子化でも約9割の精度を維持 3倍に高速化も
https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2509/08/news113.htmlTSMCのGAAは今年中に量産開始されます。GPUは来年に出てくるでしょう。ゲーミング用のGPUだと2017年になるかもしれませんが。
2017年にならないと出てこないのはラピダスとかですね。TSMCが2nmプロセスを今年後半に量産開始、1.4nmは2028年量産へ
https://www.semiconportal.com/archive/blog/insiders/hattori/250513-tsmc.html
ラピダス量産、経産省「27年10月から」 2ナノ試作順調
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00001/10796/ただGAAは夢のような技術ではありません。FinFETはもう3nm世代で限界で2nm世代の性能が出せないからGAAを採用しているだけです。つまり性能は延長線上にあります。
FinFETになって以降、何nmというのは実サイズではなくトランジスタの性能をバルク相当で表す指標でしかありません。
GAAになるとトランジスタが縦に積まれるので、その数を増やすと性能が上げられます。(FinFETではFinの高さを増やしてました)TSMCのN2では3層ですが、2層では2nm世代の性能が出ないためです。samsungは3nm世代に他社に先駆けてGAAを採用しましたが、歩留りで苦しんでいます。
これのことですか？書いてませんよ。
https://teskas.net/forums/topic/78526/#post-78578モデルの縮小については元記事の引用として当然言及されています。ただし時間はかかるでしょうね。
その手間と時間を経営陣がどう判断するかです。
https://x.com/jamesdouma/status/1965175445458235650N2はAI6からと聞いてますが、前倒しになったのですか？
（AI5はN3EまたはN3Pでほぼ確定というのが公開情報です。）
https://www.trendforce.com/news/2025/06/19/news-tesla-reportedly-taps-tsmcs-3nm-for-hw5-chip-mass-production-set-for-2026/NVIDIAのBlackwellは5nm改良のN4PにとどまっていてでN3ですらないんですよね笑
デカくて消費電力も大きいチップだとコストや歩留まりの関係もあってプロセスノードは最新から数年遅れになることが多いです
NVIDIAのスケジュールだと2026年Q4か2027Q1あたりにN3採用でしょうかねAI5もデカいチップですから……
わざわざ探してくださったんですね。でも、ここで書いたとは言ってませんよ。
モデルの縮小(量子化・蒸留)は実行時間は短いです。
元のモデルの精度が高くなって多少劣化しても十分な性能が出ることを期待しています。AI5は3nmでしたか、勘違いしてました、AI6でSamsungの2nmか。
