ここ数年で生成AIは一気に身近な話題になりました。検索や文章作成だけでなく、設計・開発の現場でも「まずAIに聞いてみる」、「試しに生成して比べてみる」といった使い方を見かける機会も増えました。こうした流れの裏側では、学習・推論を支える計算量とデータ量が跳ね上がり、処理基盤にはこれまで以上の性能が求められるようになっています。
本紙では、生成AIやADAS、車載統合ECUで利用が進む次世代半導体パッケージを題材に、「なぜ熱設計が難しくなるのか」を整理した上で、「現実的にどのように対処・最適化していくか」についてご説明いたします。

・次世代半導体パッケージとは
・なぜ今、次世代半導体パッケージなのか
・次世代パッケージの熱設計が難しくなる理由
・試作だけで最適化しようとすると「時間とコスト」が先に尽きる
・何を見たいのかという「目的」にあわせてモデル化の粒度と条件を整理

次世代半導体パッケージや熱設計にご興味のある方は、ぜひご一読ください。