インメモリーコンピューティングとAIに研究者の注目が集まる
人工知能（AI）やインメモリコンピューティングへの関心が著しく高まる中、抵抗変化型ランダムアクセスメモリ（ReRAM）は、人間の脳を模倣する能力を引き出す鍵になるかもしれないが、まだ課題は残されている。
昨年のIEDMでは、新興・既存を問わず、さまざまな種類のメモリの進歩に関する多くの最新研究論文が収集された。その多くが、メモリがインメモリコンピューティングやAI、MLをどのように改善し、さらには人間の脳をどのように模倣することができるかに焦点を当てたものだったのは言うまでもない。
ReRAMはニューロパシック・コンピューティングの代名詞であり、Weebit Nanoはその技術の追求に関心を示している。ただし、同社の他のビジネスプロフェッショナルのために後回しにされているのが現状だ。
一方、ミシガン大学では、少なくとも10年前からさまざまなReRAMのプロトタイプを開発してきた。ReRAMは高密度の不揮発性ストレージを提供し、効率的なインメモリーコンピューティングを実現する可能性がある。また、ReRAM対応のアクセラレータはフォンノイマンのボトルネックを解決できると、ミシガン大学の電気工学およびコンピュータサイエンスのWei D. Lu教授は説明している。IEDMでの発表では、これらのデバイスの概要と、大規模化するAIモデルとエッジコンピューティングアプリケーションの電力、レイテンシ、コストに関する要件に並列処理でどのように対応できるかを説明した。
並列処理を行うCPUは、依然としてメモリのボトルネックに遭遇する。GPUはより高速なメモリアクセスを可能にするが、スループットと計算効率を根本的に改善する新しいコンピューティングアーキテクチャが必要であるとLu氏は述べている。メモリ保護ユニット（MPU）は、並列性を飛躍的に高め、メモリをロジックと一緒に配置することで、デバイスレベルのコンピューティングを可能にし、インメモリコンピューティングをより容易にすることができるのである。
インメモリーコンピューティングにおけるReRAMの可能性は、ReRAMアレイをコンピューティングファブリックとして使用することにあるという。また、ReRAMは双方向のデータフローをサポートしており、より大規模なニューラルネットワークは、タイル型MPUアーキテクチャのモジュールシステムを用いて実装することで、より高いスループットを達成することができる。
しかし、ReRAMデバイスには、いくつかの重要な課題がある。ひとつは、高精度のアナログ・デジタル変換器ベースの読み出し回路が大きな課題となること、もうひとつは、セル間のばらつきなどデバイスの非理想性によって性能が損なわれることである。3つ目の課題は、ReRRAMデバイスで見られる非線形かつ非対称なコンダクタンス更新が、トレーニング精度を著しく低下させることだ、とLu氏は言う。
米国エレクトロニクス再上陸計画、出遅れる危険性
米国の半導体産業を復活させるには、プリント基板（PCB）だけでなく、組み立てやテストなど、エレクトロニクスのエコシステム全体にバランスよく投資する必要があると、業界幹部は指摘する。
米国議会は、国内半導体産業を強化するための520億ドルのインセンティブ・パッケージを承認する準備を進めているが、財政支援のほとんどが、支援の必要がない非常に収益性の高いチップメーカーに行き渡り、苦境にあるPCB分野は見過ごされるのではないかと懸念している。
PCBメーカーTTM Technologiesのエグゼクティブ・バイスプレジデントであるDan Weber氏は、EE Timesのインタビューで、「バランスが必要だ」とし、「2000年まで遡ると、世界のPCBの26％が米国で製造されていたが、現在ではわずか4％である。2000年当時は2,000社のメーカーがあったが、現在では150社で、つまり、バランスがとれていない」と述べている。
PCBの製造に使われるラミネートなどの材料を供給するIsola GroupのCEO、Travis Kelly氏によると、パンデミックやウクライナで進行中のような戦争が起きた場合、米国は自動車、医薬品、5G機器、その他の必須製品を作るために十分強固なサプライチェーンが必要になるとのこと。Kelly氏は、Printed Circuit Board Association of Americaの会長も務めている。
同氏は、「海軍特殊部隊の暗視ゴーグルやF-35統合打撃戦闘機のプリント基板を供給できない場合、それはかなり致命的だ」とEE Timesに語っている。
Weber氏は、データ通信、電気通信、医療、防衛機器などの重要な用途に使われるPCBは、米国の敵対国でないサプライヤーから調達するよう求める国防権限法第851条を指摘する。
昨年の売上高が約600億ドルにのぼる世界のPCB産業には、サプライヤーのエコシステムがあり、その一部は米国からほぼ姿を消しており、PCBのガラスを編むのに使われる糸のサプライヤーは、米国に1社しかない。
Kelly氏によれば、「彼らは、その糸を織るために、90パーセント、いやそれ以上、アジアに海外発送しなければならない」のだという。Denkai Americaは、PCBの回路を作るための銅箔を供給する唯一の米国企業である。「私には、これは弾力的なサプライチェーンとは思えない」とKelly氏は言う。
サプライチェーンの再構築には、原材料の調達先を増やすだけでは不十分だ。米国は、熟練労働者の教育が遅れている。
「製品を出荷するのに十分な人数を雇用することができない」とWeber氏は言う。
経営陣は、米国政府による全体的な解決策を求めている。教育への投資もそうだが、民間企業への投資もそうだとし、「防衛関係の仕事では、3カ月間、製造施設の能力を大きく奪うような大口注文を受けたとしても、その後1年間は、再びそのような需要シグナルを目にすることはないだろう。また、毎月のように生産しているわけではない誘導弾のようなものもある。持続可能な産業を作るためには、これらすべてに目を向けなければならない。つまり、投資であり、インセンティブなのである」と述べている。
Weber氏によれば、投資の一部は官民パートナーシップで行われる必要があるとのことだ。
Nvidiaが次世代GPUアーキテクチャを発表
Nvidiaは、Hopperと名付けられた次世代GPUアーキテクチャを、Hopperアーキテクチャを採用した新しいフラッグシップGPU「H100」とともに発表した。H100は、HBM3を採用した最初のGPUだが、その演算ダイはモノリシックで、TSMCの4Nプロセスで作られた814mm2の中に800億個のトランジスタが配置されている。メモリとコンピュートにはTSMCのCoWoS 2.5Dパッケージングが採用されている。
米国のコンピュータサイエンスのパイオニアであるGrace Hopperにちなんで名付けられたNvidia Hopper H100は、Ampere A100に代わってAIや科学ワークロード向けの同社のフラッグシップGPUとして登場する。A100の3倍から6倍の生性能（FP8性能で4PFLOPS、FP64性能で60TFLOPS）を提供する予定だ。HBM3テクノロジーを搭載した最初のGPUとして、そのメモリ帯域幅は3TB/sと驚異的であり、PCIe Gen5をサポートした最初のGPUでもある。このチップは、5TB/sの外部接続を備えており、これは、20台のH100 GPUが、今日の世界のインターネットトラフィックの全体に相当する量を維持できることを意味している。
トランスフォーマーエンジン：Hopperアーキテクチャは、AI処理と科学的ワークロードのためにいくつかの仕掛けを用意している。
1つ目は、新しいトランスフォーマーエンジンである。トランスフォーマーネットワークは、現在すでに自然言語処理のデファクトスタンダードとなっており、タンパク質の折り畳み、さらにはコンピュータビジョンなど、他の多くのAIアプリケーションで有望視されている。現在では、多くの会話型AIアプリケーションに搭載されている。しかし、トランスフォーマーネットワークは、数十億から数兆という膨大な数のパラメータを持つため、学習させるための計算コストが非常に高くつくという問題がある。そのため、学習させるための計算コストが非常に高くなる。現在、まともなサイズのトランスフォーマーを学習させるには、自由に使える計算能力にもよりますが、数か月かかることもある。
Nvidia は、Hopper テンソルコア用に新しい低精度フォーマットである FP8 を考案した。新しい Hopper テンソルエンジンは、FP16 と FP8 の混合フォーマットを適用して、適宜、トランスフォーマーのトレーニングを高速化することができる。課題は、最終結果の精度を維持したまま、いつ低精度に切り替えてスループットを向上させるかを知ることである。Nvidiaは、トレーニング中にこれを動的に行うことができる戦略を考え出した。
テンソルエンジンとHopperがもたらすその他の改良を組み合わせることで、変圧器ネットワークの訓練にかかる時間を最大9倍まで短縮することができる。
Nvidia Hopper Transformerのトレーニング：ダイナミックプログラミングを高速化するための新命令を追加している。動的計画法は、Floyd-Warshall（経路最適化）、Smith-Waterman（DNA配列アライメント）など、一般的な科学アルゴリズムで使用されている技術である。一般に、動的計画法とは、アルゴリズムをより解きやすい小さな小問題に分割することを意味している。小問題の解答は再利用できるように保存され、再計算の必要がないようにする。
HopperのDPX命令は、このような演算に特化したものです。これまで、このようなワークロードは、主にCPUやFPGAで実行されてきた。H100では、Floyd-WarshallをCPUの40倍の速度で実行することができる。
次世代ミグ：H100は第2世代のマルチインスタンスGPU（mig）技術を搭載している。ミグは、大規模なデータセンター用GPUを効率的に複数の小さなGPUに分割することを可能にする。これらのミニインスタンスは、同じチップ上で複数のワークロードを同時に実行するために使用することができる。次世代migは、クラウド環境において、各GPUインスタンス間で安全なマルチテナント構成を提供し、異なるユーザーまたはクラウドテナント間でコンピューティングパワーを安全に分割することができる。
H100のもう1つの初機能として、Nvidiaは、このチップが機密コンピューティング機能を持つ最初のGPUであると主張している。
Nvidiaの機密コンピューティング方式は、ハードウェアとソフトウェアを使用し、機密仮想マシンを通じて信頼できる実行環境を構築する。CPUとGPU間、GPU間のデータ転送は、フルPCIラインレートで暗号化・復号化される。また、H100はハードウェアファイアウォールを搭載しており、メモリ内のワークロードとコンピュートエンジンを保護し、鍵を持つ信頼できる実行環境の所有者以外はデータやコードを見ることができないようになっている。
また、H100は、Nvidiaの第4世代NVLink通信技術を初めて採用した。複数のGPUにスケールアップする場合、GPU間の通信がボトルネックになりがちである。新しいNVLinkスイッチは、量子インフィニバンド技術に比べて11倍の帯域幅で、従来よりも32倍大きい最大256倍のH100 GPUのネットワークを構築することができる。
特許の動向がチップメーカーの運命を予見させる
特許ポートフォリオの構築は、成功への道として試行錯誤が繰り返されてきたが、保証はない。では、どの半導体企業が賢く特許ポートフォリオを構築し、どの企業がただ単に特許を集めているのか。
LexisNexisは1月に「イノベーション・モメンタム2022：グローバルトップ100」を発表した。このリストでは、過去2年間の革新的なダイナミクスを業界横断的に分析し、同業他社を凌ぐテクノロジー所有者をピンポイントで特定している。このレポートでは、20年近く前の特許を全面的に評価するのではなく、最近のイノベーションに焦点を当てるという新しいアプローチを採用している。
半導体産業は、このレポートで分析された3つの産業のうちの1つであり、トップ100にランクインした半導体企業のほとんどは、集積デバイスメーカー（IDM）、ファンドリー、装置メーカーなど、半導体デバイス製造に関連する企業である。この「イノベーション・モメンタム」レポートに興味を持った私たちは、上位100社の半導体企業の特許分類を詳しく調べてみた。
各社のCPC（Cooperative Patent Classification）分類を大まかに分析し、半導体デバイス製造の典型的な分類（H01L 21/00, H01L 27/00, H01L 29/00）や半導体パッケージングの特徴的な分類（H01L 23/00, H01L 24/00, H01L 25/00）を含む最も頻繁に見られる10分類が特定された。この予備的な見解から、半導体デバイスの製造と包装、特に高度な包装はどのように進化してきたのか、また、特許ポートフォリオの観点から高度な包装の状況はどうなっているのか、という疑問が生じた。
分類とキーワードの組み合わせで関連特許を発掘することで、製造、実装、先端実装の時間的な発展を追うことができる。これを図にすると、2010年以降の3つの技術分野の発展が見えてくる。デバイス製造の絶対数は先端実装よりはるかに多いにもかかわらず、後者は急速に加速し、先端実装の有効特許ファミリー数は2010年から2021年の間に1.6倍に増加している。
特許ポートフォリオの強さ（Patent Asset Index）でランキングされた先端パッケージング企業のトップ10は、驚くには値しない。TSMCは3年とも最大かつ最強のポートフォリオを持ち、Samsung、Intelがそれに続いている。ASE、Intel、Micron、Qualcommは、ポートフォリオ規模が大きくなるにつれて特許の質が低下しており、イノベーション・モメンタムが低下していることを示している。これに対し、TSMCとSamsungは、平均的な特許の質を維持、あるいは向上させており、これは、イノベーション・モメンタムがポジティブであることを示す特徴である。次に、Infineonは、Innovation Momentumがポジティブであることを示す特徴的なポートフォリオを構築している。Infineonは、先進パッケージング・ポートフォリオを縮小したが、その結果、平均的な特許の質を向上させた。
先進パッケージング企業上位3社のポートフォリオの強さが向上するにつれて、新しいパッケージング技術の展開が増加していることがわかる。過去10年間、これらの企業は、CoWoS（Chip on Wafer on Substrate）、HMC（Hybrid Memory Cube）、HBM（High Bandwidth Memory）、InFO（Integrated Fan Out）、FO-PLP（Fan Out Panel Level Packaging）、EMIB（Embedded Multi Die Interconnect Bridge）、SoIC（System on Integrated Chiplets）、X-CubeとI-Cube4、Foveros、ODI、Co-EMBを発表または導入している。
2010年当時、IntelとTSMCの先端パッケージング特許のポートフォリオの強さはほぼ同じで、Samsungが両者をリードしていた。TSMCが着実に上昇傾向にあるのに対し、Samsungは5年ほど前に開発を本格化させるまで2年ほど遅れていた。Intelはあまり積極的ではなく、現在では先端パッケージングポートフォリオの強さが横ばいになっているように見える。外見上、Intelはファウンドリとアセンブリ工場の両方で技術提供をリードするというコンセプトを堅持している。
とはいえ、Intelの方向性とマントラは、業界全体におけるアドバンストパッケージングの方向性と合致する可能性がある。私たちがリーダーとして特定した3社の開発努力は非常に重複しているが、それぞれが独自のアプローチを持っており、それはより集中した技術の方向性であったり、すべてのベースをカバーしようとする意欲であったりする。
極端に単純化しすぎだが、半導体製品を2つに分類して考えることができる。一方は、ハイパフォーマンス・コンピューティングで、もう一方は、モバイルやIoT用途の極めて大量生産可能なデバイスである。
Intel はマイクロプロセッサーを作ることで有名だが、その製品開発の多くが、新世代のサーバーやパーソナルコンピュータの各デバイスを構築するために必要な技術を中心に行われてきた。このことは、先進的なパッケージングの方向性にも反映されている。
Intelのパッケージングといえば、EMIBやFoverosが有名だ。これらの技術は、性能向上とともに生産コストの削減も意図しているが、焦点は間違いなくハイパフォーマンスコンピューティングである。
これは、Intelの製品戦略に断絶があると言っているのではない。確かに今は、多くのトップエンドの馬力を必要とするサーバーファームのコンピューティングパワーが拡大している時代だ。しかし、Intelは、受託パッケージングだけでなく、ファウンドリのクライアントにも対応するつもりだという。Intelのロードマップには、我々が知る以上のものがあるかも知れないが、公開された技術開発は、大規模で固定的なハイパフォーマンスコンピューティングをターゲットにしているように見える。
一方、Samsungは、マイクロエレクトロニクス製品のパネルレベルパッケージングで、可能な限り大量のアセンブリをターゲットにしている。Samsungは、半導体産業というジャガーノートを生み出した経済性を継続するために、まさにモア・ザ・ムーア・アプローチを採用したのである。
Samsungは、スマートウォッチ用のExynosなどのデバイスに重点を置いているFO-PLP（Fan-out Panel Level Packaging）プラットフォームで組み立てられたExynos 9110を搭載し、アプリケーションプロセッサとPMIC（Power Management IC）を同一パッケージに統合したGalaxy Watchが2018年8月にデビューした。
長い間世界有数の半導体ファウンドリであったTSMCは、何年も前に、技術の最前線に留まるには、シリコンウェハーレベルでの革新以上のものが必要であることに気づいた。そして、世界最大のファウンドリは、パッケージングへの取り組みを開始したのである。TSMCは、非常に大量で低コストの製品から、高性能コンピューティングの最先端に至るまで、あらゆる分野をカバーしている。
ファウンドリと IDM の間のビジネス・アプローチの相対的なメリットを評価することは、この記事の範囲外ではあるが、集積デバイスメーカーとファブレスとの間の古くからの論争は、今後数年間、興味深いものとなるだろう。当初、ファブレスのアプローチは、コスト削減と従来のムーアの法則がすべてであった。現在、高性能コンピューティングはますます高度なパッケージングに依存しており、IDM対ファブレスのアプローチは再び前面と中心を占めている。
ソフトウェア自動車時代へ
自動車業界は今、複雑で高価な、革新的なSoftware-Defined Vehicleへの道のりの真っ只中にいる。どの企業も、このソフトウェア中心の世代でリーダーであり続けるために、多くのソフトウェアを開発し、購入し、管理する必要がある。本コラムでは、Software-Defined Vehicle 時代への道のりに影響を与える要因や複雑さについて概観している。
まず、自動車業界には、他の多くの業界と比較して、ソフトウェアの複雑性を高める特徴があることを理解する必要がある。
Software-Definedの定義は、自動車の機能の大部分が、必要なプロセッサ、メモリ、センサー上で動作するソフトウェア・アプリケーションによって実装されるようになったということである。さらに、機能の大部分は、ヒューマンマシンインターフェイスがいかにうまくソフトウェアで実装されているかによって定義される。
既存の技術、新しい技術、そして新しい可能性のある技術に関して、どのような道を歩むべきか、数多くの選択肢と疑問がある。さらに、ソフトウェアのライフタイム管理に関する規制が導入され、特に自律走行ソフトウェアについては、さらなる規制強化が期待されている。
すべての車両が接続されるようになり、無線によるソフトウェア更新とサイバーセキュリティ・ソフトウェアが必須となった。これらのテクノロジーは、自動車メーカーと自動車ユーザーに多大な機会と利点を提供する一方で、複雑さを増している。
自動車業界には、急速に拡大するソフトウェアポートフォリオの開発、保守、管理を複雑化させる複数の特徴がある。
製品寿命：自動車産業の製品寿命は、どの産業よりも長く、少なくとも年間販売台数数千万台のボリューム製品の中では最長である。自動車ソフトウェアの複雑さとプログラムサイズは劇的に増加しており、今後10年以上はこの状態が続くと思われる。数多くの自動車ソフトウェアプラットフォームの合計は、現在多くの自動車で1億行を超え、今後10年で2倍、3倍になる可能性がある。
これらの要因により、OEM とそのサプライヤーは、顧客の 10 年から 15 年の使用にわたるソフトウェア開発、メンテナンス、バグフィックス、リコール、アップデートの面で困難に直面することになる。これは、通常3～4年ごとに更新される特定の自動車モデルで十分に複雑であり、これが2～4回起こる可能性がある。大手自動車メーカーが10～20のモデルを持ち、地域ごとに異なるモデルがこれらのモデル更新サイクルを繰り返すと、その複雑さは途方もなく大きくなる。
内燃機関自動車（ICEV）からバッテリー電気自動車（BEV）への移行は、自動車ソフトウェアの更新と管理に別の側面が加わる。新しい BEV モデルの開発は、時代遅れで最新のソフトウェアアーキテクチャに置き換えるべきレガシーソフトウェアプラットフォームに依存する代わりに、新しいクリーンなソフトウェアから始める機会を提供している。
レガシーソフトウェアシステム：レガシーシステムの専門知識が大量に必要とされ、最長で10年にわたるメンテナンス需要があることは、すべての自動車OEMとそのサプライヤーが直面する課題である。これらのレガシーシステムのほとんどは、新しい車種が導入されるたびに、最新のソフトウェアプラットフォームに取って代わらなければならない。
そのためには、多くの再トレーニングと、取得と開発に時間と費用を要する新しい専門知識が必要であり、これらの制約が、すべてのOEMとそのサプライヤのソフトウェア定義車両への切り替えを大幅に遅らせる要因となっている。
機能の接続されたネットワーク：過去30年間、自動車のエレクトロニクス機能は、機能的に接続されたネットワークとして成長してきた。新しい機能のほとんどは、マイクロプロセッサと関連センサーを備えたECUであり、時間の経過とともにソフトウェアの量も増えていった。多くの機能が他の機能との通信を必要とし、エレクトロニクスバスが追加され、現在、ネットワークはCANバスが主流だが、今後はイーサネットベースのネットワークにどんどん移行していくことが予想される。
ドメインECUの時代：ドメインECUは、複数の小型ECUを1つのECUに統合し、より高性能なプロセッサ、大容量メモリ、より高機能なソフトウェアプラットフォームやアプリケーションを搭載したものである。レガシーシステムは、ドメインECUとSoftware-Defined Architectureに置き換えられつつある。OEMによっては、この移行に10年もかかる場合があり、ほとんどのOEMは数年前に開始したばかりである。
クラウドベースのソフトウェア開発プラットフォームの成長と能力により、新しいソフトウェアアーキテクチャの作成が加速され、その特徴と能力が拡大している。また、クラウドベースのアプローチにより、Software-as-a-Service (SaaS) の機能が急速に追加されている。
リアルタイム・ソフトウェア：自動車用アプリケーションの多くは、リアルタイムソフトウェアに分類される。これは、ソフトウェア・コードを完成させるために特定の時間制限があることを意味している。そうでなければ、エンジン、ブレーキ、ステアリング、加速など、自動車の動作を制御するソフトウェアに不具合が生じ、安全性に問題が生じる可能性がある。ADASやAV機能などもリアルタイムソフトウェアの一例であり、その重要性はますます高まっている。リアルタイムソフトウェアの開発は、通常のソフトウェアに比べ、余分なタイミングの制約があるため、より複雑でコストがかかる。
機能安全・AV安全：機能安全性は、今やすべてのリアルタイムソフトウェアプラットフォームの中核機能であり、ISO 26262規格で規定されている。多くのソフトウェア・プラットフォームは、現代の自動車で合法的に使用するために機能安全テストに合格しなければならない。
AV機能はこの次の段階であり、新しい規格はAV技術をどのように設計しなければならないかを規定し、事実上、機能安全を自動運転システムに拡張している。主な規格は、ISO 21448、UL 4600、IEEE P2851である。
ソフトウェア関連法制：ソフトウェアに関する主な法律は、サイバーセキュリティとOTAソフトウェアアップデート管理に重点を置いている。欧州では2020年にUNECE WP.29という法律が成立し、サイバーセキュリティとOTAソフトウェアアップデートの両方を規制している。
AIソフトウェア：AIは自動車産業において重要性を増しており、今後10年で大きな影響を与えるだろう。具体的には、今後10年間にAI技術の進歩が必要であり、AIブラックボックスの問題を解決する必要がある。AVソフトのドライバーは、AI技術の革新に依存している。また、バグの減少、効率の向上、コストの削減など、ソフトウェアのコーディングを改善するためにも、AIに期待している。
AVの規制：難題として浮上しているのが、今後のAVソフトに大きな影響を与えるAV道路法である。新しい法律、インフラ、AVの安全性追跡システムが必要です。これらのソリューションは、しばしば、初期のAVの安全レベルと過去の人間のドライバーの安全性についての困難で論争の的になる社会的、政治的な決定を含んでいる。複数の国でAV法の制定が始まっており、さらに多くの法律が制定される予定。
コンテンツ利用：車内でのコンテンツ消費は、スマートフォンを筆頭とするモバイル機器の普及により、ここ10年で飛躍的に伸びた。自動車メーカーは、スマートフォンに接続するための独自のソフトウェア・プラットフォームを開発しようとしたが、現在ではAppleとGoogleのソフトウェア・プラットフォームが主流となっているため、失敗に終わった。
自動車事故の主な原因である運転中の注意力散漫の問題から、コンテンツの利用ルールはドライバーと同乗者の間で異なっている。AVが登場すれば、コンテンツ消費の拡大が期待できるため、自動車業界におけるコンテンツソフトウェアプラットフォームの市場機会は拡大すると考えられる。
自動車業界は、寿命が尽きるまで拡大し続ける機能性を大幅に向上させたSoftware-Defined Vehicleの提供へ向けて、歩みを進めている。そこに至るまでには、OEMやサプライヤーが拡張されたテクノロジーと新しいビジネスモデルで攻め込んでいる課題がある。特に、自動車の複雑性に適合した先進的なソフトウェア開発プラットフォームは重要である。
どの方法が勝利の戦略なのか、どのOEMや自動車部品メーカーが新しいSoftware-Defined Vehicle時代のリーダーであり続けるのか、多くの疑問が残っている。ハイテク産業は、そのコアとなるソフトウェアコンピテンシーが自動車産業や運輸産業の原動力となるに伴い、どの程度重要な存在となるのだろうか。
STMicroelectronicsの新しい耐放射線ICは「新宇宙」がターゲット
STMicroelectronicsの最新シリーズの耐放射線ICは、低地球周回軌道（LEO）を考慮して設計されており、プラスチックパッケージで最大50krad（Si）の耐電離線量を誇り、次世代衛星による地球観測や広帯域インターネットを比較的安全なLEOから提供できるようにする。
ST の最新 LEO シリーズは、データ・コンバータ、電圧レギュレータ、LVDS トランシーバ、ライン・ドライバ、および 5 つのロジック・ ゲートから構成されている。これらの製品は、総非電離線量に対する高い耐性と最大 62.5MeV.cm²/mg のシングルイベント ラッチアップ耐性、-40～125℃の温度耐性、および AEC-Q100 仕様に基づくもので、低コストなプラスチック パッケージと新しい宇宙がもたらす魅力のおかげで、追加衛星群の展開という高まる需要に対応できると ST は謳っている。
しかし、「旧宇宙」と「新宇宙」とは具体的に何を意味するのだろうか。STの宇宙・ハイリール製品担当シニア・マーケティング・マネージャであるThibault Brunet氏は、この区別は静止地球軌道（従来の宇宙）とLEO（新しい宇宙）内の粒子放射の量に起因すると説明している。
「宇宙は均質ではない。従来の宇宙はほとんどが静止軌道である。ここでは、高エネルギーの粒子が多く存在するため、製品は非常に堅牢でなければならない。新しい宇宙は低軌道で、すでに大気圏で保護されているため、粒子は非常に少なくなっており、まったく次元が違うのである」という。
LEOでは、磁界による保護と大気による保護の両方が提供されるため、宇宙用ICの製造に使用するパッケージの種類に余裕があると、STの広報担当者は指摘している。新宇宙とは異なり、従来の宇宙は、より高い静止軌道で見られる高レベルの放射線に耐えられる密閉されたセラミック・パッケージが必要である。新宇宙では、高エネルギー粒子がないため、プラスチックパッケージが現実的な選択肢となる。
「今回発売する新シリーズには、40年にわたる宇宙用製品の経験が生かされている。低軌道に存在する粒子に対する放射線耐性を持つ製品を作るために、自動車製品の専門知識とプラスチック部品の品質計画を活用している」とThibault氏は述べている。
プラスチック製パッケージは、従来のセラミック製パッケージに比べ、堅牢性は劣るものの、大量生産が可能なため、比較的低コストで製造することができる。
さらに、気密性の高いセラミックパッケージは、QMLやESCCの厳しい資格や製造工程をパスしなければならず、これがコストアップに拍車をかけている。しかし、STの耐放射線性プラスチック・パッケージICが、宇宙への軌道に乗せるのにふさわしくないというわけではない。
「LEO 衛星に要求される性能と品質保証は、従来の衛星と同様であり、最適化された認定・生産フローと規模の経済性で設計されている。これらは、ユーザによる追加の認定やアップ・スクリーニングを必要としないため、大きなコストとリスクを排除することができる」という。
STにとって、これには、独特のウィスカに見られるような金属疲労が発生しないように、外部終端処理の仕上げを実施することが含まれる。
「旧宇宙ではセラミック製の密閉型パッケージが要求されますが、新宇宙では、ウィスカが発生しないことを証明できれば、プラスチック製パッケージでもまったく問題ない。宇宙では重力がないため、ウィスカが発生する確率が高く、ショートしてデバイスを完全に破壊してしまう。― 私たちは、実際に5年間テストしなくても、5年間でデバイスがどのように機能するかをテストし、推定することができるライフテスト用デバイスのシミュレーション方法がある」とThibault氏は述べている。
STの最新のLEOシリーズは、1,000個の注文でロジックICが70ドルからデータ・コンバータが450ドル、開発モデルの価格は10個で135ドルから775ドルとなっている。
