9月7日のニュース、台湾メディア「経済日報」によると、TSMCの劉徳仁会長は昨日、現在のAIチップ不足は主にCoWoS先進パッケージングの生産能力不足が原因であると述べ、TSMCは顧客のサポートに全力を尽くしており、技術生産に期待していると述べた。 1 年半以内には生産能力が向上するため、顧客の需要に追いつくことができ、現在の不足は一時的で短期的な現象であるはずです。また、半導体技術の発展は「トンネルの出口に到達した。トンネルの外にはさらなる可能性があり、もはやトンネルに縛られることはない」と述べた。
「SEMICON 台湾 2023 国際半導体展示会」が 9 月 6 日に開幕しました。劉徳英氏が「マスターフォーラム特別講演」に出席し、「人工知能時代の半導体技術」をテーマに講演し、インタビューを受けて上記情報を公開しました。
Liu Deyin 氏は、AI はこれまでの顔認識、翻訳、製品の推奨に加えて、現在では詩を書いたり、レポートやプログラムを作成したり、同等のインターネット回路を設計したりできるようになり、新たなレベルに進化したと指摘しました。人間の生活のアシスタントになります。
Liu Deyin 氏は、AI アプリケーションにおける驚くべき進歩は、効率的な深層学習アルゴリズムの革新、インターネット上での大量のトレーニング データの利用可能性、効率性とエネルギーを達成するための半導体技術の革新を含む 3 つの要因によるものであると考えています。 -コンピューティングの節約。
Liu Deyin 氏は、AI に必要なコンピューティングとメモリは依然として急速に発展していると述べ、かつては半導体は縮小化に特化していましたが、現在では半導体技術は HBM3 高帯域幅メモリに加え、2.5D および 3D 設計に移行しています。 AI にとって SOIC の重要性はますます高まっています。成功例としては、それぞれ 540 億個と 800 億個のトランジスタを搭載できる Nvidia GA100 チップと GH100 チップ、1,460 億個のトランジスタを搭載できる AMD MI300 アクセラレーション プロセッサ、および Cerebras のウェハレベル AI があります。 2.6兆個のトランジスタを搭載できるプロセッサWSEなど。
Liu Deyin氏は、過去50年間の半導体技術の発展はトンネルの中を歩いているようなものだったと述べました(業界では一般にムーアの法則の限界として知られています)。今、私たちは出口に到達しています。トンネルの外にも可能性はあります。いわゆる明確な道とは、トランジスタを縮小し、トランジスタの数を増やす必要があることを誰もが知っていることを意味します。現在、このトンネルはまさに抜け出そうとしているように感じられますが、3D によってもたらされた、さらに複雑で困難なトンネルに入りました。 IC の高度なパッケージングは、半導体業界にさらに無限の想像力と開発の可能性をもたらします。
編集者: Xinzhixun-Linzi
以上がAIチップ不足はいつ緩和されるのでしょうか? TSMC:CoWoSの生産能力不足は1年半で解決!の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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