チップレットパッケージトレンド、ガラスコアサブストレートの適用、CPOによるスケーラビリティ!

巨大化する生成AIモデルに対応するチップレットパッケージの最新動向【LIVE配信】

※本セミナーはZOOMを使ったLIVE配信セミナーです。会場での参加はございません。

セミナー概要
略称
チップレット【WEBセミナー】
セミナーNo.
開催日時
2024年07月30日(火) 13:00~16:15
主催
(株)R&D支援センター
問い合わせ
Tel:03-5857-4811 E-mail:info@rdsc.co.jp 問い合わせフォーム
講師
(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
価格
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)
価格関連備考
■ 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。
 ・3名同時申込は1名につき24,750円(税込)です。
■ 会員登録とは? ⇒ よくある質問
定員
30名 ※現在、お申込み可能です。満席になり次第、募集を終了させていただきます。
備考
資料付【】

【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】
1)Zoomを使用されたことがない方は、こちらからミーティング用Zoomクライアントを
  ダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
2)セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。Zoom WEBセミナーのはじめかたに
  ついてはこちらをご覧ください。
3)開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始
  10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加
  ください。

・セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
 無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。
講座の内容
受講対象・レベル
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。
習得できる知識
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。
趣旨
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。
プログラム

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

キーワード
半導体,集積,チップレット,微細,WEBセミナー,オンライン
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