第53回IEEE EPS Japan Chapter イブニングミーティング
53rd IEEE EPS Japan Chapter Evening Meeting
主催: IEEE EPS Japan Chapter
日時： 2022年3月4日(金) 16:30 - 18:30
ZoomによるWeb開催
2022年1月18日
プログラム Programs
■ 16:30 – 16:35
開会の挨拶：IEEE EPS Japan Chair 日暮栄治（産総研）
Opening remarks by Dr. Eiji Higurashi, Chair, IEEE EPS Japan Chapter (AIST)
■ 16:35 – 17:25
高密度有機インターポーザによる2.3Dシステムインテグレーション技術
2.3D system integration technology using high density organic interposer
大井淳氏（新光電気工業株式会社）
Presenter: Mr. Kiyoshi Oi (Shinko Electric Industries. Co., LTD)
概要
次世代の高速通信を支える技術として、複数の半導体デバイスをインターポーザ上で高密度に接続するシステムインテグレーション技術に大きな期待が寄せられている。これを実現する半導体パッケージは今後さらに大型化と複雑化が進んでいくことが予想される。本講演では、それらの動向や要求を背景に、微細配線を形成した有機インターポーザの特徴と要素技術、およびそれをビルドアップ基板上に搭載した2.3D構造パッケージ基板のプロセスおよび特性について紹介する。
Abstract
As a technology to support the next generation of ultra-fast communications, high expectations are placed on the technology to connect multiple semiconductor devices on extreme density interposer. The semiconductor packages are expected to become even larger and more complex in the future. In this seminar, I will introduce the features and elemental technologies of organic interposers with fine lines and bumps, and the characteristics of 2.3D-structured package substrates that organic interposer mounted on build-up substrates, under the background of these trends and requirements.
■ 17:25 – 17:35 休憩 Break
■ 17:35 – 18:25
巨大化するディープラーニングモデルを支えるWSE (Wafer Scale Engine)
WSE (Wafer Scale Engine), supporting exploding scale of deep learning models
岩田郁雄氏, 漢那憲昭氏（東京エレクトロンデバイス株式会社）
Mr. Kunio Iwata and Mr. Noriaki Kanna (Tokyo Electron Device LTD)
概要
2012年のいわゆるディープラーニング革命以来、ディープラーニングは画像・音声認識や自然言語処理分野を中心として急速に普及が進んでいる。一方でモデルの複雑化や学習データの肥大化による、学習時間の長期化が課題となっている。その課題を解決するためのアプローチとして米国Cerebras社では215mm×215mmのウエファー上に2.6兆個のトランジスタを形成し、AIに最適化されたプロセッサー85万個を集積した巨大チップ、WSE(Wafer Scale Engine)を開発した。本講演ではWSEの概要とシステムデザイン及びソフトウエアについて紹介する。
Abstract
Since the deep learning revolution in 2012, deep learning has been rapidly spreading mainly in the fields of computer vision, speech recognition and natural language processing. On the other hand its prolonged training time has become an issue due to the complexity of the model and the enlargement of the learning data sets. As an approach to solve this problem, Cerebras, US based startup company, developed WSE (Wafer Scale Engine), a huge chip that integrates 850,000 AI-optimized processors with 2.6 trillion transistors on a 215 mm x 215 mm wafer. In this talk, we will introduce the outline of WSE, system and software.
■ 18:25 – 18:30
閉会の挨拶： IEEE EPS Japan Vice Chair 田久真也（リンテック）
Closing remarks by Mr. Shinya Takyu, Vice Chair, IEEE EPS Japan Chapter (LINTEC Corporation)
参加費 Registration Fee
| IEEE EPS会員 |
無料 |
| IEEE会員 |
1,000円 |
| JIEP会員 |
2,000円 |
| 一般 |
3,000円 |
なおお支払い方法は銀行振込のみになります。
申し込み方法 Registration
参加希望の方は、2022年3月3日（木）までに下記申し込みフォームからお申し込みください。WebinarのURLとパスワードはイブニングミーティングの前日ないし前々日にお知らせします。
参加申し込みフォーム
スマートホンからも申し込みできます。このQRコードを読み取ってリンク先にアクセスしてください。
所属機関のセキュリティの関係で上記フォームからの申し込みができない場合、スマートホンをお持ちでない場合には、必要情報を下記申込先へメールでお申し込み下さい。
また、お問い合わせの際も、下記へ連絡下さい。
申込先
産業技術総合研究所 高橋健司
kenji.takahashi@aist.go.jp
-----申し込み必要情報-----
- メールタイトル：[申し込み] 第53回EPSイブニングミーティング参加
- 氏名：
- 所属：
- 会員資格：IEEE EPS or IEEE or JIEP or 一般
- 会員番号（会員の場合のみ）：
- 請求書・領収書の宛名：
＊宛名の指定がない場合、所属名で発行させて頂きます。
- 録画・録音・撮影の禁止：当イブニングミーティングでは録画・録音・撮影を禁止しています。
私は録画・録音・撮影の禁止に同意します。
- キャンセルポリシー：当イブニングミーティングはオンライン開催の性質上、ミーティング当日の参加・不参加確認が取りにくいため、一度登録されますと原則としてキャンセルはお受けできません。
私はキャンセルポリシーに同意します。
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