AI半導体デバイス・サーバーにおける熱対策と冷却技術の最新動向

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AIチップの高性能化・高集積化に伴い、半導体デバイスやサーバーでは発熱密度の増大が大きな課題となっており、熱マネジメントや冷却技術の重要性が高まっています。
本セミナーでは、AIチップにおける熱問題と冷却の目的から、冷却システムの構成と熱設計、半導体冷却に求められる冷却能力、TIMの最新動向、空冷・液冷技術、オンチップ冷却の最前線まで、AI半導体デバイス・サーバーの冷却技術の全体像と最新動向を解説いたします。

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プログラム

ChatGPTに端を発したAIブームは急激な広がりを見せ、データセンターの建設ラッシュや電力不足にまで及ぶようになってきました。AIチップは学習や推論に膨大な電力を消費するため、GPUは1.4KWを超え、ラック当たりの消費電力は120kWにも及びます。AIの深化には、消費電力密度の増大が続く半導体デバイスの冷却とシステムの総消費電力への対応が急務となっています。  本講では、AI半導体デバイスの冷却を中心に現状の課題と最新冷却技術について解説します。

  1. AIの普及によるデータ量と電力消費の増加
    1. エレクトロニクスを支えるキーデバイスと熱
    2. ネットワーク各階層での電力密度
    3. NVIDIAのロードマップ
  2. AIチップ冷却の目的と目標温度
    1. 最大の課題リーク電力抑制
    2. 熱応力と劣化
  3. 冷却システム構成と熱設計
    1. 熱輸送と熱拡散で構成される放熱ルート
  4. AI半導体デバイスの構造と熱課題
    1. チップレット (CoWoS) パッケージの構造と材料
    2. 半導体冷却に要求される冷却能力
  5. 半導体デバイスに使用されるTIMの最新動向
    1. PCM、液体金属グリース
    2. ギャップフィラー、ゲル
  6. 空冷に使われる冷却デバイス
    1. 三次元ベーパーチャンバーの構造と性能
    2. 大風量/高静圧空冷ファン
  7. 液冷システムの普及と課題
    1. 液冷推進の背景 〜PUE目標とDCの課題〜
    2. 様々な液冷システム
      • RDEX
      • 水冷InRow
      • DLC
      • 液浸
    3. Vera RubinではDLC (直接液冷) が必須になる
    4. オンチップ冷却最前線

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複数名受講割引

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