半導体技術の進歩は長年 プロセスノードによって 大きく記述されていました
10nmは7nmになり 5nm,3nmになり 進歩したトランジスタアーキテクチャも増えました
しかしAIの加速器 高性能コンピューティングシステムや 先進的なパッケージングが 拡大し続けるにつれて トランジスタ密度は システムのパフォーマンスを決定する 唯一の要因ではなくなりました
半導体産業は新しい段階に入っており 材料,パッケージ,インターコネクト,電源供給,熱管理は トランジスタのスケーリングと同じくらい重要になっています
この移行は,以下を含む幅広い半導体材料に対する関心が高まっています.
これらの材料は 異なる技術的な課題に取り組んでいますが 共通する要因によって 結びついています
AIとHPCシステムでは 帯域幅が大きく エネルギー効率が高く 密度の高いパッケージングと 熱性能が向上します
現代のAIプロセッサには膨大なコンピューティングリソースがあります
しかし コンピューティング能力の向上は 新たな限界も生み出しています
最も重要な2つは次のとおりです
データ移動
そして
熱除去
AIアクセラレータは HBM,隣接するプロセッサ,ネットワークインターフェイス,ストレージシステムと膨大な量のデータを 絶えず交換しなければなりません
同時に これらの装置は 高度なパッケージの内部で 熱を濃縮して生成します
結果として,トランジスタの性能を向上させるだけでは もう十分ではありません.
半導体システム全体が最適化されなければなりません
その中には:
このシステムレベルでの移行は,以前は比較的専門的な市場を占めていた半導体材料にとって新しい機会を生み出しています.
シリコン・オン・アイソレーターは 新しい半導体材料ではありません
SOIウエファは,長年,以下のような用途で使用されています.
しかしAIインフラストラクチャは もう一つの重要な成長機会を生み出しています
シリコンフォトニクス
AIクラスタが大きくなるにつれて,従来の電気接続は,以下のような課題に直面しています.
銅の相互接続は依然として不可欠ですが,帯域幅の要求が増加するにつれて 光通信はますます魅力的です.
これはコパケット光学 (CPO) が 注目されている理由の一つです
高性能プロセッサと光学モジュールの電気接続に頼る代わりに CPOは光学エンジンをスイッチやコンピューティングのシリコンに近いものにします
高速電気接続の長さを短縮し,より多くのデータを光学的に転送することです.
SOIは,シリコン光子学の最も重要な基板プラットフォームの1つです.
典型的な光子学SOIウエファーには,次のものがある.
上層のシリコン層は 光波導体に模様化できます
埋もれたオキシードは,シリコン波導体と底部にあるシリコン基板の間に光学隔離を提供します.
一般的なシリコン光子構造は以下のとおりである.
多くの商用光子プラットフォームでは シリコンデバイス層の厚さは 数百ナノメートルだけです
例えば,マイクロメートルのスケールで埋葬された酸化物にある約220nmのシリコンは,シリコン光子学で広く使用されています.
これは,光子学に対するSOIウェーファー要件が,MEMSまたは従来のRFアプリケーションとは非常に異なることを意味します.
厚さの均一性,表面の質,BOX制御が特に重要になります.
シリコンフォトニクスの重要性は AIデータセンターの成長と密接に関連しています
AIクラスターには 非常に高速な通信が必要です
サーバー内側
アクセラター間
棚間
そしてますます
コンピュータシステムの大きなグループ間です
電気通信が 電力と帯域幅密度の 実用的な限界に近づくにつれて 光学接続技術が より重要になってきています
これは,SOIは従来の半導体デバイスだけでなく,AIプロセッサを取り巻く光通信インフラにもますます役立つ可能性があることを意味します.
言い換えれば
AIのブームは コンピューティング・ウェーバーだけでなく コンピューティング・デバイス間のデータを移動させる材料の需要も 増加しています
注目度が高まっているもう1つの素材はガラスです
グラスは電子機器や半導体製造に 長年使われてきました
応用には以下が含まれます.
しかし先進的な包装は 新たな機会を生み出しています
ガラスのコア基板とガラスのインターポーザー.
現代のAIパッケージは以下を組み合わせることができる:
パッケージの寸法が増加するにつれて,寸法安定性はますます重要になります.
伝統的な有機基板材料は以下のような課題に直面します.
グラスはこれらの用途のためにいくつかの魅力的な特性を持っています
ガラスは以下のようなものを提供します
最も重要な支援技術の一つは
グラス・バイアを通る TGV
TGVはガラス基板の厚さを通して電気接続を作り出します
形成後,穴を金属化して垂直電気接続を作ることができます.
グラスは以下のような用途に適しています
しかし ガラスの包装には 単なるガラスのウエファーを作るだけでは 足りません
完全な製造連鎖には,以下のものが含まれる.
ガラス製剤
→精密研削
→ TGV 形成
→金属化
→ 再配分層
→ 絆
→ 先進的なパッケージング
プロセスチェーンを完全にコントロールできる企業は,原材料のガラスのサプライヤーより価値を得ることができる.
高帯域幅メモリは AIハードウェアの定義技術の一つになりました
HBMは複数のDRAMを垂直に積み重ねることでメモリ帯域幅を向上させる.
これは,従来のメモリアーキテクチャよりもメモリとプロセッサの間に多くのデータが移動することを可能にします.
しかし,避けられない結果があります.
積み重ねることで 熱管理が難しくなります
複数のシリコンマートで 圧縮した垂直構造の中で熱を発生します
同時に,HBMスタックは,通常,高性能AI加速器に非常に近い場所に配置されます.
高度なAIパッケージは,限られた領域で複数の主要な熱源を含んでいる可能性があります.
熱性能はパッケージレベルでの設計問題になります
伝統的な銅は,以下のような特性があるため,非常に重要であり続けています.
しかし,将来の高性能パッケージには,追加の機能を持つ材料が必要かもしれません.
潜在的材料には以下が含まれます.
主要な材料パラメータには,ますます以下が含まれています.
熱処理の問題は,より大きな散熱器を設置することで解決できません.
半導体回路より ずっと近くから始まります
ダイヤモンドが注目されるのは 一つの特異な特性があるからです
熱伝導性が非常に高い
高品質の合成ダイヤモンドは 多くの従来の熱管理材料よりもはるかに効率的に熱を伝導します
高性能機器から集中した熱を除去するのに ダイヤモンドが魅力的になるのです
潜在的用途には以下のものがある:
しかし,純粋なダイヤモンドには欠点もあります.
その中には,以下が含まれます.
その結果 研究者や材料供給業者が 混合ソリューションを探求し ますます増えています
重要な例は次のとおりです
ダイヤモンド・銅複合体
ダイヤモンドと銅の複合材料は ダイヤモンド粒子と銅のマトリックスを組み合わせます
目標は同時に2つの性質を達成することです.
高熱伝導性
そして
従来の銅よりも熱膨張が低い
半導体包装はしばしば妥協面に直面しているため これは魅力的です
銅は熱をよく伝導するが,熱膨張係数は比較的高い.
ワルフスタンやモリブデンなどのCTEが低い材料は,次元安定性を向上させることができるが,銅に添加すると熱伝導性を低下させる.
ダイアモンドは2つの可能性をもっています
原則として,ダイヤモンド/Cu複合材は,CTEを減少させながら熱伝導性を向上させることができる.
ダイヤモンド・コッパーの複合材料は ダイヤモンドが多く含まれているからといって 自動的に高性能ではありません
最も難しい問題は,次の間のインターフェースです.
ダイヤモンド
そして
銅だ
銅 は 自然 に ダイヤモンド と 効率 的 に 結合 する こと が でき ませ ん.
インターフェースの接触が不十分なら 熱抵抗が大きくなります
つまり熱は
銅 →ダイヤモンド →銅
したがって,製造者は,以下のようなカービッド形成要素を含むインターフェース工学技術を使用する.
これらの元素は ダイヤモンドと銅の結合を 改善することができます
しかし,インターフェース層も注意深く制御する必要があります.
厚すぎると インターフェース自体が 熱壁になりかねません
これは先進的な半導体材料の重要な傾向を示しています
将来の性能は 積分材料の特性だけでなく インターフェース工学に依存する
AIは大きな注目を集めているが 電気化がさらに大きな半導体移行を 推進し続けています
シリコンカービッド電源装置の拡大
SiCは以下のような用途で重要になっています.
従来のシリコン電源装置と比較して,SiCは以下を可能にします.
しかしシリコン酸塩産業が成熟するにつれ 疑問は変わりつつあります
数年前,議論の焦点は
高性能アプリケーションではシリコンを SiC で置き換えますか?
今日 もっと実践的な質問は
SiCの製造コストをどのように削減できるのか?
SiC基質は製造が難しい
プロセスチェーン全体に 課題があります
SiCは非常に硬くて壊れやすい
これは,通常のシリコン加工よりも,ウエフルの切断と磨きが遅いし,費用がかかりそうです.
基板の欠陥も 最終装置の出力に影響を与える.
SiCが大規模製造に進むにつれて,注目度はますます次の方向に変わります.
これはSiCウエフ自身だけでなく SiC材料や設備のサプライチェーン全体で 機会が存在することを意味します
ガリウムナイトリッドはまた大きな広帯状半導体です
GaN は特に魅力的である.
重要なことです
AIのデータセンターは膨大な量の電力を消費します
サーバーやラックアーキテクチャ全体での電源変換損失を減らすことがますます価値があります.
GaN装置は,以下を含む高周波電源変換アプリケーションで使用することができる.
これはAIと半導体材料の間の もう一つの重要なつながりです
AIの需要は プロセッサの需要だけではありません
プロセッサを効率的に操作するために必要な電力電子機器の需要も増加します
SiCとGaNはしばしば競合する半導体技術として提示される.
実際には,電源電子機器市場の異なる部分を対象としていることが多い.
SiC は特にうまく機能しています.
GaNは以下に非常に魅力的です.
したがって,将来の電力半導体市場では,次の製品が使用される可能性が高い.
シリコン + SiC + GaN
単一の普遍的な材料を選ぶのではなく
もう"つの目に見えないが 重要性が高まっているカテゴリーは 先進的な陶器材料です
半導体機器は,以下の部品のために精密セラミックに依存する.
重要な材料は以下のとおりです.
それぞれの材料は 異なる工学問題を解決します
アルミナ は 提供 し て いる:
これは,最も広く使用されている技術陶器の1つです.
2つとも:
電気隔熱
そして
高熱伝導性
必要なもの
これによって,以下に役立つ:
SiCセラミックは:
これらの特性により,変化する熱条件下では次元的に安定してなければならない半導体機器の部品にとって魅力的です.
半導体の最も興味深い傾向の一つは かつては比較的別々の産業に属していた材料が 同じシステムの一部になっていることです
先進的なAIコンピューティングプラットフォームを考えてみましょう
必要なのは:
SOI
シリコンフォトニクスと光通信用
ガラス
次世代の高度なパッケージングのために
HBM
高帯域幅メモリのために
AlNまたはSiCセラミック
熱管理装置や半導体装置の場合は
ダイヤモンドベースの材料
極端な熱の拡散のために
GaN
高効率のデータセンターの電源変換のために
SiC
高電力エネルギーインフラ
これらの材料は全く異なる機能を果たします
しかしAIは同じ技術要件でそれらを接続しています
半導体産業はより広範なスケーリングに 進んでいます
伝統的なスケーリングは主にトランジスタを小さくすることに 焦点を当てていました
将来の業績改善は,ますます次のことに依存している.
**トランジスタスケーリング
だから先進材料は 戦略的に重要になっています
データを素早く届けない場合,より速いトランジスタは限られた利益をもたらす.
AI加速器が過熱すると 利益は限られています
梱包密度の管理が不可能になった場合,HBMを増やすことは限られた利益をもたらす.
先進的なパッケージングと材料は 性能の方程式の一部になっています
特別に注意を払うべきカテゴリーはいくつかあります
シリコンフォトニクス 高速光通信 CPO
チップレット,HBM,広域先端パッケージング,TGV技術で動いています
電気自動車,産業用電源,再生可能エネルギー,高圧電子機器によって動いています
高周波の電源変換と データセンターの効率によって動いています
電力密度と先進的な半導体装置によって動いています
AI,RF,高性能デバイスの 極端な熱流によって駆動されます
これらの材料はシリコンを 置き換えるものではありません
代わりに 増やしてシリコンを取り囲み システムレベルでの拡大を可能にします
AI半導体革命は 材料革命になりつつあります
何十年もの間 業界で最も重要な疑問は
トランジスタをどのくらい小さくできるか?
この質問は依然として重要です.
しかしそれはもはや十分ではありません.
次の世代の半導体システムには
データの移動速度は?
多重型材を一体化させるには?
効率的に電力を変換できるでしょうか?
熱はどのくらい早く取り除けるのか?
これらの疑問は SOI ウェーファー,ガラス基板,SiC,GaN,先進陶器,ダイヤモンドベースの熱材料の重要性を高めています.
半導体の性能の未来は より良いチップだけでなく チップを取り巻く より良い材料にも 依存します
競争の次の段階は,単一の材料の発見によってではなく,複数の専門材料を1つの高性能システムに統合する能力によって決定されるかもしれません.
AIの時代では 半導体の革新は チップを小さくするだけでなく
チップがより速く通信し より密集して パッケージを詰め より効率的に電力を消費し 低温で動作できるようにすることです
半導体技術の進歩は長年 プロセスノードによって 大きく記述されていました
10nmは7nmになり 5nm,3nmになり 進歩したトランジスタアーキテクチャも増えました
しかしAIの加速器 高性能コンピューティングシステムや 先進的なパッケージングが 拡大し続けるにつれて トランジスタ密度は システムのパフォーマンスを決定する 唯一の要因ではなくなりました
半導体産業は新しい段階に入っており 材料,パッケージ,インターコネクト,電源供給,熱管理は トランジスタのスケーリングと同じくらい重要になっています
この移行は,以下を含む幅広い半導体材料に対する関心が高まっています.
これらの材料は 異なる技術的な課題に取り組んでいますが 共通する要因によって 結びついています
AIとHPCシステムでは 帯域幅が大きく エネルギー効率が高く 密度の高いパッケージングと 熱性能が向上します
現代のAIプロセッサには膨大なコンピューティングリソースがあります
しかし コンピューティング能力の向上は 新たな限界も生み出しています
最も重要な2つは次のとおりです
データ移動
そして
熱除去
AIアクセラレータは HBM,隣接するプロセッサ,ネットワークインターフェイス,ストレージシステムと膨大な量のデータを 絶えず交換しなければなりません
同時に これらの装置は 高度なパッケージの内部で 熱を濃縮して生成します
結果として,トランジスタの性能を向上させるだけでは もう十分ではありません.
半導体システム全体が最適化されなければなりません
その中には:
このシステムレベルでの移行は,以前は比較的専門的な市場を占めていた半導体材料にとって新しい機会を生み出しています.
シリコン・オン・アイソレーターは 新しい半導体材料ではありません
SOIウエファは,長年,以下のような用途で使用されています.
しかしAIインフラストラクチャは もう一つの重要な成長機会を生み出しています
シリコンフォトニクス
AIクラスタが大きくなるにつれて,従来の電気接続は,以下のような課題に直面しています.
銅の相互接続は依然として不可欠ですが,帯域幅の要求が増加するにつれて 光通信はますます魅力的です.
これはコパケット光学 (CPO) が 注目されている理由の一つです
高性能プロセッサと光学モジュールの電気接続に頼る代わりに CPOは光学エンジンをスイッチやコンピューティングのシリコンに近いものにします
高速電気接続の長さを短縮し,より多くのデータを光学的に転送することです.
SOIは,シリコン光子学の最も重要な基板プラットフォームの1つです.
典型的な光子学SOIウエファーには,次のものがある.
上層のシリコン層は 光波導体に模様化できます
埋もれたオキシードは,シリコン波導体と底部にあるシリコン基板の間に光学隔離を提供します.
一般的なシリコン光子構造は以下のとおりである.
多くの商用光子プラットフォームでは シリコンデバイス層の厚さは 数百ナノメートルだけです
例えば,マイクロメートルのスケールで埋葬された酸化物にある約220nmのシリコンは,シリコン光子学で広く使用されています.
これは,光子学に対するSOIウェーファー要件が,MEMSまたは従来のRFアプリケーションとは非常に異なることを意味します.
厚さの均一性,表面の質,BOX制御が特に重要になります.
シリコンフォトニクスの重要性は AIデータセンターの成長と密接に関連しています
AIクラスターには 非常に高速な通信が必要です
サーバー内側
アクセラター間
棚間
そしてますます
コンピュータシステムの大きなグループ間です
電気通信が 電力と帯域幅密度の 実用的な限界に近づくにつれて 光学接続技術が より重要になってきています
これは,SOIは従来の半導体デバイスだけでなく,AIプロセッサを取り巻く光通信インフラにもますます役立つ可能性があることを意味します.
言い換えれば
AIのブームは コンピューティング・ウェーバーだけでなく コンピューティング・デバイス間のデータを移動させる材料の需要も 増加しています
注目度が高まっているもう1つの素材はガラスです
グラスは電子機器や半導体製造に 長年使われてきました
応用には以下が含まれます.
しかし先進的な包装は 新たな機会を生み出しています
ガラスのコア基板とガラスのインターポーザー.
現代のAIパッケージは以下を組み合わせることができる:
パッケージの寸法が増加するにつれて,寸法安定性はますます重要になります.
伝統的な有機基板材料は以下のような課題に直面します.
グラスはこれらの用途のためにいくつかの魅力的な特性を持っています
ガラスは以下のようなものを提供します
最も重要な支援技術の一つは
グラス・バイアを通る TGV
TGVはガラス基板の厚さを通して電気接続を作り出します
形成後,穴を金属化して垂直電気接続を作ることができます.
グラスは以下のような用途に適しています
しかし ガラスの包装には 単なるガラスのウエファーを作るだけでは 足りません
完全な製造連鎖には,以下のものが含まれる.
ガラス製剤
→精密研削
→ TGV 形成
→金属化
→ 再配分層
→ 絆
→ 先進的なパッケージング
プロセスチェーンを完全にコントロールできる企業は,原材料のガラスのサプライヤーより価値を得ることができる.
高帯域幅メモリは AIハードウェアの定義技術の一つになりました
HBMは複数のDRAMを垂直に積み重ねることでメモリ帯域幅を向上させる.
これは,従来のメモリアーキテクチャよりもメモリとプロセッサの間に多くのデータが移動することを可能にします.
しかし,避けられない結果があります.
積み重ねることで 熱管理が難しくなります
複数のシリコンマートで 圧縮した垂直構造の中で熱を発生します
同時に,HBMスタックは,通常,高性能AI加速器に非常に近い場所に配置されます.
高度なAIパッケージは,限られた領域で複数の主要な熱源を含んでいる可能性があります.
熱性能はパッケージレベルでの設計問題になります
伝統的な銅は,以下のような特性があるため,非常に重要であり続けています.
しかし,将来の高性能パッケージには,追加の機能を持つ材料が必要かもしれません.
潜在的材料には以下が含まれます.
主要な材料パラメータには,ますます以下が含まれています.
熱処理の問題は,より大きな散熱器を設置することで解決できません.
半導体回路より ずっと近くから始まります
ダイヤモンドが注目されるのは 一つの特異な特性があるからです
熱伝導性が非常に高い
高品質の合成ダイヤモンドは 多くの従来の熱管理材料よりもはるかに効率的に熱を伝導します
高性能機器から集中した熱を除去するのに ダイヤモンドが魅力的になるのです
潜在的用途には以下のものがある:
しかし,純粋なダイヤモンドには欠点もあります.
その中には,以下が含まれます.
その結果 研究者や材料供給業者が 混合ソリューションを探求し ますます増えています
重要な例は次のとおりです
ダイヤモンド・銅複合体
ダイヤモンドと銅の複合材料は ダイヤモンド粒子と銅のマトリックスを組み合わせます
目標は同時に2つの性質を達成することです.
高熱伝導性
そして
従来の銅よりも熱膨張が低い
半導体包装はしばしば妥協面に直面しているため これは魅力的です
銅は熱をよく伝導するが,熱膨張係数は比較的高い.
ワルフスタンやモリブデンなどのCTEが低い材料は,次元安定性を向上させることができるが,銅に添加すると熱伝導性を低下させる.
ダイアモンドは2つの可能性をもっています
原則として,ダイヤモンド/Cu複合材は,CTEを減少させながら熱伝導性を向上させることができる.
ダイヤモンド・コッパーの複合材料は ダイヤモンドが多く含まれているからといって 自動的に高性能ではありません
最も難しい問題は,次の間のインターフェースです.
ダイヤモンド
そして
銅だ
銅 は 自然 に ダイヤモンド と 効率 的 に 結合 する こと が でき ませ ん.
インターフェースの接触が不十分なら 熱抵抗が大きくなります
つまり熱は
銅 →ダイヤモンド →銅
したがって,製造者は,以下のようなカービッド形成要素を含むインターフェース工学技術を使用する.
これらの元素は ダイヤモンドと銅の結合を 改善することができます
しかし,インターフェース層も注意深く制御する必要があります.
厚すぎると インターフェース自体が 熱壁になりかねません
これは先進的な半導体材料の重要な傾向を示しています
将来の性能は 積分材料の特性だけでなく インターフェース工学に依存する
AIは大きな注目を集めているが 電気化がさらに大きな半導体移行を 推進し続けています
シリコンカービッド電源装置の拡大
SiCは以下のような用途で重要になっています.
従来のシリコン電源装置と比較して,SiCは以下を可能にします.
しかしシリコン酸塩産業が成熟するにつれ 疑問は変わりつつあります
数年前,議論の焦点は
高性能アプリケーションではシリコンを SiC で置き換えますか?
今日 もっと実践的な質問は
SiCの製造コストをどのように削減できるのか?
SiC基質は製造が難しい
プロセスチェーン全体に 課題があります
SiCは非常に硬くて壊れやすい
これは,通常のシリコン加工よりも,ウエフルの切断と磨きが遅いし,費用がかかりそうです.
基板の欠陥も 最終装置の出力に影響を与える.
SiCが大規模製造に進むにつれて,注目度はますます次の方向に変わります.
これはSiCウエフ自身だけでなく SiC材料や設備のサプライチェーン全体で 機会が存在することを意味します
ガリウムナイトリッドはまた大きな広帯状半導体です
GaN は特に魅力的である.
重要なことです
AIのデータセンターは膨大な量の電力を消費します
サーバーやラックアーキテクチャ全体での電源変換損失を減らすことがますます価値があります.
GaN装置は,以下を含む高周波電源変換アプリケーションで使用することができる.
これはAIと半導体材料の間の もう一つの重要なつながりです
AIの需要は プロセッサの需要だけではありません
プロセッサを効率的に操作するために必要な電力電子機器の需要も増加します
SiCとGaNはしばしば競合する半導体技術として提示される.
実際には,電源電子機器市場の異なる部分を対象としていることが多い.
SiC は特にうまく機能しています.
GaNは以下に非常に魅力的です.
したがって,将来の電力半導体市場では,次の製品が使用される可能性が高い.
シリコン + SiC + GaN
単一の普遍的な材料を選ぶのではなく
もう"つの目に見えないが 重要性が高まっているカテゴリーは 先進的な陶器材料です
半導体機器は,以下の部品のために精密セラミックに依存する.
重要な材料は以下のとおりです.
それぞれの材料は 異なる工学問題を解決します
アルミナ は 提供 し て いる:
これは,最も広く使用されている技術陶器の1つです.
2つとも:
電気隔熱
そして
高熱伝導性
必要なもの
これによって,以下に役立つ:
SiCセラミックは:
これらの特性により,変化する熱条件下では次元的に安定してなければならない半導体機器の部品にとって魅力的です.
半導体の最も興味深い傾向の一つは かつては比較的別々の産業に属していた材料が 同じシステムの一部になっていることです
先進的なAIコンピューティングプラットフォームを考えてみましょう
必要なのは:
SOI
シリコンフォトニクスと光通信用
ガラス
次世代の高度なパッケージングのために
HBM
高帯域幅メモリのために
AlNまたはSiCセラミック
熱管理装置や半導体装置の場合は
ダイヤモンドベースの材料
極端な熱の拡散のために
GaN
高効率のデータセンターの電源変換のために
SiC
高電力エネルギーインフラ
これらの材料は全く異なる機能を果たします
しかしAIは同じ技術要件でそれらを接続しています
半導体産業はより広範なスケーリングに 進んでいます
伝統的なスケーリングは主にトランジスタを小さくすることに 焦点を当てていました
将来の業績改善は,ますます次のことに依存している.
**トランジスタスケーリング
だから先進材料は 戦略的に重要になっています
データを素早く届けない場合,より速いトランジスタは限られた利益をもたらす.
AI加速器が過熱すると 利益は限られています
梱包密度の管理が不可能になった場合,HBMを増やすことは限られた利益をもたらす.
先進的なパッケージングと材料は 性能の方程式の一部になっています
特別に注意を払うべきカテゴリーはいくつかあります
シリコンフォトニクス 高速光通信 CPO
チップレット,HBM,広域先端パッケージング,TGV技術で動いています
電気自動車,産業用電源,再生可能エネルギー,高圧電子機器によって動いています
高周波の電源変換と データセンターの効率によって動いています
電力密度と先進的な半導体装置によって動いています
AI,RF,高性能デバイスの 極端な熱流によって駆動されます
これらの材料はシリコンを 置き換えるものではありません
代わりに 増やしてシリコンを取り囲み システムレベルでの拡大を可能にします
AI半導体革命は 材料革命になりつつあります
何十年もの間 業界で最も重要な疑問は
トランジスタをどのくらい小さくできるか?
この質問は依然として重要です.
しかしそれはもはや十分ではありません.
次の世代の半導体システムには
データの移動速度は?
多重型材を一体化させるには?
効率的に電力を変換できるでしょうか?
熱はどのくらい早く取り除けるのか?
これらの疑問は SOI ウェーファー,ガラス基板,SiC,GaN,先進陶器,ダイヤモンドベースの熱材料の重要性を高めています.
半導体の性能の未来は より良いチップだけでなく チップを取り巻く より良い材料にも 依存します
競争の次の段階は,単一の材料の発見によってではなく,複数の専門材料を1つの高性能システムに統合する能力によって決定されるかもしれません.
AIの時代では 半導体の革新は チップを小さくするだけでなく
チップがより速く通信し より密集して パッケージを詰め より効率的に電力を消費し 低温で動作できるようにすることです
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