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。
- AIアプリケーションの大きな変革期
- 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
- 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
- ガラスコアサブストレートの登場の背景と貢献
- CPO導入によるスケーラブルなシステムの実現
- チップレットパッケージ開発状況
- チップレットパッケージオプションとロードマップ
- 各社のロードマップ
- ガラスコアサブストレート
- デザインロードマップ及び標準化
- チップレットマーケット
- まとめ
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