生産現場 計測・検査 【注目】 AI時代の発展を支える半導体製造技術 【第9話】「HBM(High Bandwidth Memory)」とは 先端半導体の技術の中でも微細化と並んで今後の半導体性能を大きく左右する、3次元実装技術。その構成技術のであるHBM(High Bandwidth Memory)について解説します。 HBM(High Bandwidth Memory)とは HBM(High Bandwidth Memory)とは非常に高い帯域幅(データ転送速度)を持ったDRAMです。 メモリとプロセッサを結んで信号を交換する入出力回路(IO:Input/Output)をバスと呼びます。 このバスを1秒間に通過するデータ信号の数を帯域幅(Band width)と呼び、この帯域幅の数値が大きいほどデータ処理が速いことを示しています。帯域幅は信号線1本の伝送速度×バスの本数で決まります。
2022年11月にOpen AIがChatGPTを公開して以降、生成AI(人工知能)が爆発的に世界に普及している。その生成AIは、NVIDIAのGPUなどのAI半導体を搭載したAIサーバ上で動作する。 しかし、昨年2023年12月14日に行われた台湾の調査会社TrendForceの予測によれば、AIサーバの出荷台数は思ったほど伸びない。AIサーバが、全てのサーバの出荷台数に占める割合は、2022年に6%、2023年に9%、2024年に13%、2025年に14%、2026年に16%にとどまる予測となっている(図1)。 図1 サーバの出荷台数、AIサーバの割合および、AIチップ用ウエハーの割合[クリックで拡大] 出所:Joanna Chiao(TrendForce)、「TSMCの世界戦略と2024年半導体ファウンドリ市場の展望」(TreendForce産業フォーカス情報、2023年12月14日
SK hynixは2024年3月19日、広帯域幅メモリ(High Bandwidth Memory:HBM)の最新世代品であるHBM3Eの量産を開始し、同月下旬から顧客に供給すると発表した。NVIDIAの新世代GPU向けとみられる。 SK hynix、Micron、Samsungの競争が激化 生成AI(人工知能)の発展を受け需要が急増しているHBM。台湾の市場調査会社TrendForceによれば現在の主流であるHBM3では、NVIDIAの「H100 Tensor コア GPU」に対して単独サプライヤーと供給しているSK hynixが市場シェア90%以上を占めている状態だという。ただ、NVIDIAは2024年第2四半期に出荷開始予定の「H200 Tensorコア GPU(以下、H200)」や2024年3月に発表した「B200 Tensor Core GPU(以下、B200)」でHBM3Eを採
過熱するHBM開発競争、SK hynixは製品化を前倒し:「HBM4」を2025年に発表へ(1/3 ページ) SK hynixは、次世代HBMである「HBM4」製品について、従来の想定より1年早い2025年に発表予定だと明かした。同社はHBM市場で大きなシェアを確保しているが、専門家は「今後、より厳しい競争に直面することになるだろう」と語っている。 HBM4Eまでのロードマップを公開 SK hynixは、AI(人工知能)に不可欠なHBM(広帯域幅メモリ)市場において、同社が引き続き優位性を確保していく考えであることを示すロードマップを公開した。一方で業界専門家は米国EE Timesの取材に対し、「SK hynixは、同社のライバルであるSamsung Electronics(以下、Samsung)やMicron Technology(以下、Micron)に対してリードを維持してきたが、今後
前回は、先進2次元実装と、3次元実装について簡単に整理した。今回は先進2次元実装に焦点を当てて、技術的なポイントを見ていく。 先進2次元実装の3つの構造 先進2次元実装は大きく3つの構造に分けられる。「シリコンインターポーザー型」、「有機インターポーザー型」、「シリコンブリッジ型」だ(図1)。 シリコンインターポーザー型は、その名の通りシリコンの基板に配線を施し、この上にチップを実装するもの。半導体のウエハーの配線工程のみを使ってチップ間の配線を形成する。本来、チップ内部のトランジスタの配線を形成するためのプロセスを使うため、配線幅および配線間隔(L/S)が1µm以下の微細な加工が可能だ。ただし、高価なシリコンのウエハーから大面積のインターポーザーを切り出すため、ウエハー当たりの取れ高が少なく、コストが高い。 有機インターポーザー型は、シリコン基板ではなく、有機基板の上にチップを実装するも
● AI半導体の性能向上にとってDRAMの最新規格「DDR5」のウェハをベースに作られる特殊メモリである「HBM」は不可欠である。またAI半導体の増産には先行してHBMの増産が必要になる。HBMメーカーのSKハイニックス、サムスン電子、マイクロン・テクノロジーにとってHBMは重要な収益ドライバーになりつつある。 ● マイクロン・テクノロジーの2024年8月期2Qは売上高は前年比57.7%増、営業損益は黒字転換した。今年2月から「HBM3e」の量産、出荷を開始しており、今3Qから来期にかけてHBMの収益寄与が拡大しよう。DRAM、NANDの市況改善も業績に寄与。今後6~12カ月間の目標株価を前回の110ドルから180ドルに引き上げる。引き続き中長期で投資妙味を感じる。 ● ディスコの2024年3月期4Qの個別売上高は前年比29.9%増、個別出荷額は同35.1%となった。パワー半導体向けが堅調
GDDR7 DRAMはAI用途でHBMの「代替品」として飛躍する可能性も:生成AIの普及でHBMの需要が増す中(1/2 ページ) JEDEC Solid State Technology Associationは2024年3月に、次世代グラフィックス製品向けのメモリ規格「GDDR7」の仕様策定を完了したと発表した。生成AI(人工知能)の急速な普及に伴い、HBM(広帯域幅メモリ)の需要が大幅に増加する中、GDDR7がHBMの“代用品”になる可能性があると関係者は語る。 最近のAI(人工知能)の進歩は革命的に見えるかもしれない。さらに、米国の電子部品関連標準化団体「JEDEC Solid State Technology Association(以下、JEDEC)」は、GDDR(Graphics Double Data Rate)規格のAIアプリケーションへの使用が増加する中でも、同規格の進化
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