簡介：

HBM是云端AI訓練和推理芯片的一個典型配置。HBM相對于傳統DDRx設計來說有更高的帶寬和功耗效率，時延很低，占用面積小的特點。如果采用相似的帶寬和存儲大小的情況下，GDDR6的PCB占用面積是HBM2的6倍，功耗消耗多3倍，芯片設計面積接近2倍，HBM的優勢比較明顯。但是HBM設計實施卻很困難，除了滿足嚴苛的interposer設計規則及信號完整性規則外，還必須考慮高位寬（1024 bits/2048 bits甚至4096 Bits）同步開關噪聲問題。本次研討會將聚焦HBM設計面臨的挑戰，并以一個全新的視角刨析針對3DIC HBM信號和電源完整性問題和相應的解決方案。

講師簡介：

張書強，Ansys中國半導體事業部技術支持經理，自2010年加入Ansys以來，一直從事芯片-封裝-系統協同設計和協同仿真領域的技術支持工作。主要研究領域：芯片-封裝-系統電源/信號/熱完整性協同仿真分析，芯片功耗噪聲簽核分析。

時間：

2020/05/07 16:00~17:00

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