AIチップの進化を加速！超小型・高速・省エネの新プラットフォーム「BBCube」

この記事のポイント

• 東京科学大学がAIシステム向け新半導体統合プラットフォーム「BBCube」を開発
• 高密度チップ実装、凸点レス配線、多尺度熱解析の3技術で構成
• AIチップの集積密度とデータ伝送能力を向上させ、発熱を低減
• より小型・高速・省エネなAIアクセラレーターやHPCシステムの実現に貢献

東京科学大学の研究チームは、人工知能（AI）システムに向けた新しい半導体統合プラットフォーム「BBCube」を開発しました。このプラットフォームは、高密度チップ実装、凸点レスチップ相互接続、多尺度熱解析という3つの技術を融合させることで、AIチップの集積密度とデータ伝送能力を向上させ、同時に熱抵抗を低減し、冷却性能を改善します。これにより、高性能かつ低消費電力なAIアクセラレーターや高性能コンピューティング（HPC）システムのための新しい技術ソリューションを提供します。

高密度チップ実装技術

チームが開発した最初の技術は、自社開発の高密度チップ実装技術です。これにより、チップの精密な配置が可能となり、チップ間の距離を10マイクロメートルまで縮小できます。これは、チップ集積密度をさらに向上させ、高密度相互接続を実現するための基盤を築くものです。

凸点レスチップ相互接続技術

2番目の技術は、凸点レスチップ相互接続です。BBCubeプロセスに基づいた高密度チップ相互接続アーキテクチャを開発し、チップ実装後に微小な垂直電気接続チャネルを形成する後工程シリコン貫通電極技術を採用しています。これにより、チップ間の電気的接続を実現します。従来のパッケージが金属バンプ（凸点）に依存してチップを接続するのとは異なり、この技術は金属バンプを使用しないため、限られた領域により多くの電気接続を配置することが可能です。

分析によると、チップ間隔を10マイクロメートルまで縮小した場合、従来のマイクロバンプ方式と同等の信号品質を維持しながら、同等の相互接続面積における総信号帯域幅を最大16倍向上させることができます。

熱問題への対応と多尺度熱解析

3番目の技術は、高密度チップ集積に伴う熱問題に対応するためのものです。研究チームのシミュレーションによると、その「ワッフルコーン」構造（※「華夫格」の誤訳の可能性あり、ここでは一般的な用語に修正）は、熱抵抗を約52%低減させることができます。同時に、チームは多尺度熱解析手法を開発し、チップ全体の熱分布を1マイクロメートルの解像度で分析可能とし、分析点の数を1億点に達させています。

BBCubeプラットフォームの全体像と将来性

上記3つの技術は、共同でBBCube半導体統合プラットフォームを構成します。これにより、チップ実装、チップ相互接続、熱管理の3つの側面から、先進的な2.5Dおよび3D半導体統合が直面する課題に対応できます。より小型で、高速、かつ省エネなAIアクセラレーターや高性能コンピューティングシステムの発展を促進することが期待されています。

出典：科技日报 张佳欣

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