2024年07月30日(火)
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(株)SBRテクノロジー 代表取締役 西尾 俊彦 氏
【専門】
半導体パッケージ
【略歴】
1988年より:日本IBM(株)半導体研究所(野洲)にてビルドアップ基板とフリップチップの開発
※オーガニック基板上のフリップチップ構造の応力状況に関する理論を確立
1993年より: 先端実装技術アプリケーション開発
※世界最先端性能(当時)のウエアラブルグラスなどのパッケージ開発を統括
2003年より: IBM Distinguished Engineer (技術理事)
※IBMが新事業として開始した技術コンサルティングサービスのパッケージ部門を統括
2011年より: STATSChipPAC Ltd.
2013年より: 同日本法人代表
2014年11月: 個人事業としてSBR Technology開始
2016年1月:株式会社 SBRテクノロジー 設立
非会員:
49,500円
(本体価格:45,000円)
会員:
46,200円
(本体価格:42,000円)
学生:
49,500円
(本体価格:45,000円)
■ 会員(案内)登録していただいた場合、通常1名様申込で49,500円(税込)から
・1名で申込の場合、46,200円(税込)へ割引になります。
・2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計49,500円(2人目無料)です。
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よくある質問
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巨大化する生成AIモデルに対応する半導体及び半導体パッケージ技術に興味ある方。
最近話題のガラスコアサブストレートの適用について興味ある方。
Nvidia、AMD、IntelなどのAIチップ及びシステム開発社のハードウエアについてのロードマップの理解。
本セミナーでは、生成AIモデル学習を実現するチップレットパッケージに関連する技術革新のトレンドについて解説する。2022年11月にChatGPTサービスが開始され、生成AIの知名度と活用度が急速に広がりつつある。生成AIの学習パラメーターは2018年以降、2年で100倍以上の勢いで増加しているため、そのトレーニングに要するAIアクセラレータ+CPUの性能も2年で300倍以上に高める必要がある。これらの課題への対策として大きな潮流となっているのが、GPGPUあるいはASICをチップレットパッケージとして、全体の適用チップ面積を増大(=コア数を増加)させる。さらに搭載する、HBM(High Band Memory)の数及びスタック数を増加させる事で巨大なパラメータによる学習モデルのトレーニングを実現する。
本セミナーではまず、クラウドAIサーバーの高性能化を実現するためのスケーラブルなチップレットパッケージのトレンドと挑戦課題をまとめる。その際にチップレットパッケージ大型化に必要となるガラスコアサブストレートの役割についても言及するする。さらにパッケージ間を光電融合技術によりシステム拡大をスケーラブルに行うための光電融合パッケージCPO(Co-Packaged Optics)のロードマップ及び課題についても解説する。
1.AIアプリケーションの大きな変革期
1.1 生成AI学習モデルパラメーターサイに対応する
AIチップ及びメモリーリソース
1.2 チップレットパッケージが要求性能を実現するために増大化
1.3 ガラスコアサブストレートの登場の背景と貢献
1.4 CPO導入によるスケーラブルなシステムの実現
2.チップレットパッケージ開発状況(3.0h)
2.1 チップレットパッケージオプションとロードマップ
2.2 各社のロードマップ
2.3 ガラスコアサブストレート
2.5 デザインロードマップ及び標準化
2.6 チップレットマーケット
3.まとめ
半導体,集積,チップレット,微細,WEBセミナー,オンライン