デジタルエンジニアリングによるチップの変革

半導体業界は、今まさに重要な転換期を迎えています。昨年の世界の半導体売上高は6,000億ドルを超え、半導体業界の規模拡大の必要は、疑う余地がないほど明確になっています。AIはこれまでにないほどの処理能力を持ち、チップ設計者は高度なシミュレーション技術を活用し、次世代の複雑な異種混合マルチダイシステムを支えるデジタルエンジニアリングワークフローの実現を目指しています。

現在、特殊な処理要素とメモリを高度なマルチダイパッケージに統合したチップが増えています。こうしたシステムを設計するには、包括的なマルチフィジックスシミュレーションによってのみ予測できる、電気・熱・機械領域にわたる複雑な相互作用を理解する必要があります。半導体業界がこのマルチフィジックスアプローチを採用する中、シミュレーションは、検証ツールから、イノベーションを実現するための中心的なツールへと進化し、その結果、リスクが高すぎて試みることができなかった新しいアーキテクチャを探求できるようになりました。

2025年にはAIチップの需要が大きく拡大すると予想されており、異種統合が継続的な進歩を確実にするソリューションとして浮上しています。システム設計者は、異なるプロセスノードで製造される可能性のある複数の専用ダイを1つの統合パッケージに組み込むことで、モノリシック設計に妥協することなく、各コンポーネントを特定の機能に合わせて最適化することができます。これらの専用AIプロセッサは、テンソル演算に最適化されたアーキテクチャを備えており、専用のデータパス、メモリ階層、計算要素によって、ニューラルネットワークのワークロードを汎用プロセッサに比べて劇的に高速化することができます。

システム設計の範囲がナノメートルスケールのトランジスタからセンチメートルスケールのパッケージ、さらにはそれ以上に広がり、マルチスケール物理の課題がますます重要になっています。このような幅広い物理的寸法に対応するためには、精度と計算効率を維持しつつ、異なるスケール間をシームレスに移行できるシミュレーションツールが必要です。また、これらのコンポーネントレベルの課題に加え、現実的なワークロード下でのシステム全体のパフォーマンスを予測し、異種混合アーキテクチャを最適化することも不可欠です。このような制約があるため、半導体業界は現代のチップ設計が持つ多面的な性質に対応できる、より洗練されたシミュレーションアプローチへと移行しています。

先進的なシミュレーション手法により、半導体エンジニアリングを加速

異種混合システムに対応する最新のシミュレーション手法は、異なる物理ドメイン間の複雑な相互作用を捉える統合型マルチフィジックスアプローチへと進化しています。特に有用なツールとして、結果を双方向に連成させることで電気・熱・機械現象を同時に解析できるコシミュレーションフレームワークがあります。このフレームワークでは、配電解析の結果が熱シミュレーションに直接反映され、その後、温度依存パラメータを通じて電気的性能に影響が及ぶことで、動作条件下におけるシステムのより現実的なモデルを作成することができます。

こうしたマルチフィジックス問題の計算の複雑さを管理するために、ますます重要になっているのが、領域分割法（DDM）です。この手法では、複雑な問題を小さく扱いやすい複数のサブドメインに戦略的に分割し、それぞれを個別に解いた後に結合します。これにより、マルチドメイン・マルチフィジックス・大規模問題を、精度を損なうことなくより効率的に解くことが可能になります。

また、AIを活用した手法では、既存の結果からモデルを学習させ、シミュレーションを加速させることができるため、エンジニアはすべての構成でフルスケールのシミュレーションを行うことなく、設計空間を迅速に探索することができます。

これらのシミュレーション技術が進歩したことで、ますます普及している複雑な2.5Dおよび3Dパッケージング構成の包括的なパッケージ解析が可能になりました。最新のツールでは、シリコン貫通ビア、再配線層、組込み冷却技術を高精度にモデル化できるため、物理的なプロトタイピングを行う前にシステム性能を正確に予測できるようになります。

デジタルエンジニアリングがワークフローとプロセスを変革

同様に重要なのは、独自の設計の詳細を公開することなく、ジオメトリデータや物理データを共有できる安全な方法です。

異種混合システムでは、複数のサプライヤーからのコンポーネントを組み込むことが増えているため、知的財産を保護しながら本質的な物理的特性を交換できる能力を持つことが、より高度な多成分分析を実現する上で不可欠です。

また、異種コンポーネント間のインターフェースに関するコンプライアンス仕様を標準化することで、統合プロセスが効率化され、互換性リスクも軽減されます。

半導体企業は、モデルベースシステムズエンジニアリングワークフローに包括的なマルチフィジックスシミュレーションを取り入れ、さらにAIを活用して設計プロセスを加速させることで、異種統合の課題を克服するとともに、AIイノベーションの次の波を牽引するコンピューティングプラットフォームを提供することができます。こうしたデジタルエンジニアリング機能が成熟していくにつれ、より高度な半導体アーキテクチャが実現し、システムの制約を効果的に管理しながら、次世代の製品に必要な計算能力を提供できるようになるでしょう。

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