先端パッケージの設計候補数を90％以上削減、日立が半導体の開発期間短縮技術を開発

この半導体ニュースのまとめ

・日立製作所が先端パッケージ設計の初期設計案選定の高速化技術を開発
・2つのAI技術を組み合わせて活用
・社内の試験では設計者が確認する設計候補を90％削減できることを確認

日立製作所は11月12日、チップレットベースの先端パッケージ設計の、設計初期における有望な設計案の選定を効率化する基盤技術を開発したことを発表した。

先端パッケージ設計における課題

ロジックやメモリを1パッケージに統合する先端パッケージング技術を活用するにあたっては、複数のチップや基板の配置・接続、パッケージ構造などの選択など、設計初期の段階で検討する必要がある項目が多く、候補の絞り込みに時間がかかっていた。また、設計開始時に想定していたチップレット搭載半導体や基板が、設計途中で供給状況や納期の変化により、部品変更をせざるを得ず、再設計や追加検証などを行うなどの設計の手戻りの発生といった課題もあった。半導体設計では、EDAの活用による詳細な物理設計の最適化が進んでいるものの、調達性や製造条件などを考慮した設計初期での候補の絞り込みや物理解析では、依然として熟練設計者による情報収集と判断が必要であるという。

そこで同社は、チップレット半導体のパッケージ設計において、設計初期における有望な設計案の選定を効率化することを目指した基盤技術の開発を行ってきたとする。

2つのAI技術の活用で開発期間短縮を実現

具体的には、設計要件に適した候補の絞り込みを自動化するエージェント型AI技術と電気・熱・応力の特性を短時間で比較できるAIモデルを活用した高速物理解析技術の2つを開発。エージェント型AIは、設計者が自然言語で入力した設計要件を整理・構造化し、調達性、製造仕様、既存の設計知見などの条件を踏まえて、設計要件に適した組み合わせや配置、パッケージの規模や構造の候補を自動で絞り込むことを可能とするもので、これにより、性能だけでなく、設計途中で調達上の問題が生じる可能性も考慮して候補を早い段階で絞り込むことができ、設計者が多数の候補を1つずつ確認する負担が減り、詳細設計に進む前に事業上や製造上の制約条件に基づいて有望な案を比較しやすくなるという。

一方の高速物理解析技術は、絞り込んだ設計候補の比較の段階で、電気・熱・応力の特性をAIモデルを用いて物理解析することで、計算負荷の大きい解析処理を高速化するもの。これにより、設計初期における複数の候補について、熱がこもらないか、電気的に問題がないか、応力上の懸念がないかを早期に見極めやすくなり、詳細設計段階で不適合が判明することによる設計の手戻りリスク低減を図ることができるようになるとする。

設計者が確認する設計候補を90％削減

実際に、同社において3種のチップレット半導体を用いたパッケージ検討において、調達性や接続端子配置などの条件を考慮して候補を絞り込んだ結果、設計者が確認する設計候補数を90％以上削減できることを確認したとする。また、絞り込んだ設計候補について、設計初期の段階で、熱がこもらないか、電気的に問題がないか、応力上の懸念がないかを評価できることも確認したともしている。

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  設計初期における候補絞り込みと物理解析を効率化する基盤技術の概要 (出所:日立製作所)

なお、同社では今後、半導体ベンダやパッケージ関連企業とのPoCを通じて、今回開発した技術の適用範囲や設計候補の絞り込み精度向上を進めるとともに、エッジAI向け半導体エンジニアリングサービスへの適用をめざすとしている。

また、今回開発した技術については、同社が推進するLumada 3.0を支える半導体開発向け基盤技術として位置づけ、研究開発、半導体設計・実装、エッジAI関連事業の知見をOne Hitachiで結集することで、IT、OT、プロダクトをつなぐ半導体設計・実装基盤の高度化を進めていくことで、チップレット半導体の設計を迅速化し、持続可能な半導体バリューチェーンの実現に貢献していくとしている。