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【講座の趣旨】
生成AIの急速な普及により、AIデータサーバーにはこれまでにない高演算性能と低消費電力の両立が求められています。特に、XPU+HBMによる大規模チップレット化や、パッケージ内へのCPO(Co-Packaged
Optics)の混載は不可避となり、パッケージは今後200mm級へと大型化することが予測されています。
このような背景のもと、従来の有機コア基板では反り制御や電力供給能力に限界があり、ガラスコア基板を中心とした次世代パッケージ技術が注目されています。
本講演では、
・ガラスコア基板を用いた大面積AIサーバーパッケージ構造
・TGVによる高密度電源供給設計
・無機膜RDLによる高信頼化技術
・XPU-CPO間の高速伝送設計
について、シミュレーションおよび実証データを交えて体系的に解説します。
【習得できる知識】
本講演を通じて、以下の知識・視点を習得できます。
・AIサーバーパッケージの最新技術動向
・200mm級大型パッケージの課題と対策
・有機基板とガラスコア基板の違い
・反り解析の考え方と設計指標
・パワーデンシティの世代別トレンド
・TGV設計の基本原理と電流容量設計法
・マルチTGV構造の優位性
・微細RDL設計と挿入損失の関係
・無機膜によるエレクトロマイグレーション耐性向上メカニズム
・70〜100GHz帯の高速伝送設計のポイント
・ガラス基板の信頼性評価手法
・SEWARE発生メカニズムと抑制方法
・大面積パネル製造の実装課題
■ AIサーバー市場と技術背景
1.AIデータサーバーの進化と電力課題
2.XPU+HBMチップレット構成の拡大
3.CPO混載が必要となる理由
4.パッケージサイズ拡大の将来予測
■ 大型パッケージと反り制御
5.200mm級パッケージの構造課題
6.有機コア基板の限界
7.ガラスコア基板の材料特性
8.CTEと弾性率が反りに与える影響
9.JEITA反り規格と設計マージン
10.反りシミュレーション手法
■ 電源供給とTGV設計
11.半導体ノード進化と要求パワーデンシティ
12.パッケージレベルの電源供給課題
13.TGV構造と電流密度分布
14.Via断面積と最大電流の関係
15.マルチTGV構造の設計指針
16.微細ピッチTGV製造技術
■ 微細RDLと信頼性設計
17.2/2μm級微細配線の課題
18.配線断面積と挿入損失の関係
19.無機被覆Cu配線の構造
20.エレクトロマイグレーション試験結果
21.Black式による寿命評価
■ 高速伝送設計(XPU-CPO)
22.高速RDLアーキテクチャ設計
23.70GHz/100GHz帯の伝送特性
24.挿入損失低減設計のポイント
25.AIチップレット-CPO間リンク設計
■ 実証と信頼性評価
26.300×400mmパネル実装実証
27.160×160mm RDL構造試作
28.TGV完全Cu充填技術
29.TST・HAST試験条件
30.SEWARE発生メカニズム
31.バッファ層の効果と設計重要性
【質疑応答】
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