ロードマップでわかる!当世プロセッサー事情 第805回
1万5000以上のチップレットを数分で構築する新技法SLTは従来比で100倍以上早い! IEDM 2024レポート
2025年01月06日 12時00分更新
サイズの異なるチップレットを積層する新手法
Selective Layer Transfer
基礎となるのは、すでに利用されている技法である。2つのダイを接着するにあたり、あらかじめILRF(IR Laser Release Film)と呼ばれている非常に薄い(1μm未満)フィルムをウェハー製造時に挟み込んでおき、最後にドナーウェハーを分離したい際に赤外線を当てることで簡単に分離できる仕組みだ。
1aと1bを、Bonding Oxideが向き合うように貼り付ける。その後、赤外線レーザーをシリコン越しに照射すると、このILRFが消えてしまい、ドナーウェハー(作業用に利用しているシリコンウェハー)を簡単に分離できるというもの
オーストリアのEVG(EV Group)はこれを利用したIR LayerRelease Technologyと呼ばれる解決策を提供しているし、このフィルムについてもさまざまなものがすでに提供されている。これを利用して、サイズの異なるチップレットを積層しよう、というのが今回の内容だ。
まず一番左がチップレットを構築したウェハーであり、#1~#4の4種類のダイがある。真ん中がそのチップレットを載せるレシーバーウェハーで、ここでは#1のチップレットを載せる用意がなされている。
右が実際に載せる際の手順で、ドナーウェハーをひっくり返してレシーバーウェハーの上に被せる。この状態で、ドナーウェハーの上からダイ #1の底の部分にだけ赤外線レーザーを当てると、そこだけフィルムがなくなり、ダイ #1がレシーバーウェハーに残る。
あとはレシーバーウェハー #1を取り外し、同じように今度はダイ #2を別のウェハーに載せるという形で、チップレットを全部転送できることになる。
この方式のメリットはいくつかあり、当然スループットが早い(位置合わせの手間がチップレットの種類の数だけで済む)し、小さなチップレットであっても問題なく積層できる。
この後は、普通に誘電体を充填し、その上層にインターコネクトを積層することで完成である。これをもう少し応用すると、右側のように大規模なAIアクセラレーターを組み合わせたチップにしたり、あるいはIoT向けのチップをチップレットで作ったりすることも可能になる。
そもそも現在チップレットではあまり小さなサイズのダイを組み合わせることがない。これはダイサイズがある程度小さくなると、モノリシックで製造する方がトータルコストが安くなることに起因する。
ダイサイズを小型化することによる歩留まり向上や、最適なプロセスを使うことによるダイサイズの最小化に起因するコスト削減より、チップレットを構築、検査するための追加コストの方が大きくなるからである。
検査はともかくとして、製造に関しては今回の手法を使うと大幅に下げられる可能性が出てくる。実際、簡単な試算ではあるが、例えばIoTなどに向けたRFフロントエンドでは50%以上の面積削減が可能だし、AI向けアプリケーションプロセッサーでもSRAMをどんどん積層することで大幅に面積削減ができる。
前回も触れた検査コストをどうするのか? という問題は残る(この論文はそこには踏み込まず、あくまで製造工程にフォーカスしている)ものの、大幅にチップレット構築のコストを下げられる可能性があるというのは、よりチップレットの普及を促進する要因になるだろう。
本記事はアフィリエイトプログラムによる収益を得ている場合があります

この連載の記事
-
第868回
PC
物理IPには真似できない4%の差はどこから生まれるか? RTL実装が解き放つDimensity 9500の真価 -
第867回
PC
計算が速いだけじゃない! 自分で電圧を操って実力を出し切る賢すぎるAIチップ「Spyre」がAI処理を25%も速くする -
第866回
PC
NVIDIAを射程に捉えた韓国の雄rebellionsの怪物AIチップ「REBEL-Quad」 -
第865回
PC
1400WのモンスターGPU「Instinct MI350」の正体、AMDが選んだ効率を捨ててでも1.9倍の性能向上を獲る戦略 -
第864回
PC
なぜAMDはチップレットで勝利したのか? 2万ドルのウェハーから逆算する経済的合理性 -
第863回
PC
銅配線はなぜ限界なのか? ルテニウムへの移行で変わる半導体製造の常識と課題 -
第862回
PC
「ビル100階建て相当」の超難工事! DRAM微細化が限界を超え前人未到の垂直化へ突入 -
第861回
PC
INT4量子化+高度な電圧管理で消費電力60%削減かつ90%性能アップ! Snapdragon X2 Eliteの最先端技術を解説 -
第860回
PC
NVIDIAのVeraとRubinはPCIe Gen6対応、176スレッドの新アーキテクチャー搭載! 最高クラスの性能でAI開発を革新 -
第859回
デジタル
組み込み向けのAMD Ryzen AI Embedded P100シリーズはZen 5を最大6コア搭載で、最大50TOPSのNPU性能を実現 -
第858回
デジタル
CES 2026で実機を披露! AMDが発表した最先端AIラックHeliosの最新仕様を独自解説 - この連載の一覧へ

















