PCBニュース - AI基板のトレンド

急速に発展する今日の人工知能の世界では、ChatGPTによるテキスト生成から、自動運転車による道路標識の認識、医療画像診断システムに至るまで、私たちは日々AIと関わっています。これらのアプリケーションの背後には、AI PCBという重要なハードウェアが存在します。

AI PCB（AI基板）とは、一般的に人工知能コンピューティング向けに最適化されたPCBを指します。通常のPCBとの最大の違いは、高性能コンピューティングチップ（GPU、TPU、NPUなど）をサポートし、データスループット、消費電力、放熱性といった極めて厳しい課題に対処する必要があることです。

現代のAIモデルは、数千億、あるいは数兆ものパラメータを持つことが多く、非常に高いデータ転送速度が求められます。HBM3やHBM3Eなどの高帯域幅メモリの登場により、帯域幅はTB/sレベルにまで向上しました。つまり、PCB上の信号トレースは、100Gbps、あるいは200Gbpsを超えるSerDes転送速度をサポートする必要があります。一般的なFR-4材料ではもはや要求を満たすことができず、Megtron 6、Megtron 7、Tachyon 100G、さらにはRogers RO3003やRO4835といったセラミック充填炭化水素材料など、低損失で優れた高周波特性を持つ材料に取って代わられています。

図　マザーボード

信号損失を低減するために、設計者はより平滑な銅箔（HVLPやVLP2など）、より低いDk/Df値、そしてより微細な線幅と間隔（現在、主流の設計では20/25μm、あるいはそれよりも微細なものが実現されています）を採用しています。バックドリル加工、ブラインドビアおよびベリードビア、HDI任意順序配線といった高度なプロセスも、AI基板の標準的な構成となっています。

AIチップの消費電力は数百ワットに達することが多く、クラスターレベルのチップでは数千ワットに達することもあります。基板は信号伝送だけでなく、効率的な電源供給と放熱も提供する必要があります。厚銅（最大6オンス、あるいは10オンス）、銅コイン、そして局所的な複合金属基板は、熱抵抗問題への対応として一般的なソリューションとなっています。同時に、高Tg（ガラス転移温度）と高熱伝導率のコアボードやプリプレグを多用することで、高温下でも構造的な安定性を確保しています。電源供給の面では、AI基板は数十、あるいは数百もの独立した電源ドメインをサポートする必要があることがよくあります。VRM領域には、過渡電流サージに対処するため、大容量のMLCCコンデンサとインダクタが多数配置されています。設計者は限られたスペース内に低インピーダンスのPDN（電源分配ネットワーク）を実装する必要があり、インピーダンス制御とスタックアップ設計に対する要求は非常に高くなっています。

近年、チップレットおよび小型チップレットパッケージング技術の台頭により、AI基板はシリコンインターポーザーの代替または補完として新たな役割を担うようになり、より大面積、低コスト、高密度の相互接続ソリューションを提供しています。 EMIBまたはCoWoSハイブリッドパッケージと組み合わせた有機基板は、次世代の異種統合に向けた重要な道筋となりつつあります。

モデルの規模が拡大するにつれて、基板の帯域幅、消費電力、コストに対する要件はさらに厳しくなります。コパッケージング（CPO）、ガラス基板、そして高度なパッケージと基板の高度な統合は、いずれもブレークスルーとなる可能性のある方向性です。技術の進化に関わらず、AI基板は常にチップとシステムをつなぐ架け橋となり、人工知能の概念から実用価値への変革を静かに見守っています。

iPCBは、高多層、高周波、高速、厚銅AI基板の研究開発と製造を専門とし、国内外の多くのAIハードウェア企業に安定した信頼性の高い基板ソリューションを提供しています。次世代AI製品のための信頼できる基板パートナーをお探しでしたら、お気軽にお問い合わせください。人工知能ハードウェアの進化に向けて共に歩んでまいります。