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課程內容介紹
適用人群：芯片/封裝設計工程師以及CAD (EDA軟件管理人員)
直播時間：2020-05-07 16:00
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。
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