AIモデル・半導体集積回路の協調設計と最新研究～AIモデルの原理やフィジカルAI、光電融合・チップレット・3次元集積等の最先端技術を含めて～

セミナー趣旨

  本講座は、生成AI・LLMの急速な進展を背景に、AIモデルとそれを支える半導体システムの両面を体系的に学ぶものです。 主なポイントは、①AIモデルの計算量（スケーリング則）とハードウェア資源の関係の理解、②GPUアーキテクチャやメモリデバイスの基礎、③低電力AIアクセラレータや、エッジ向け省資源AIモデルの3点です。 単なるデバイスの解説に留まらず、AIモデルの原理やフィジカルAIなど最先端の動向、AIモデルと集積回路の協調設計技術、そして「光電融合」、「チップレット」、「3次元集積」など半導体の最先端技術がどのように活かされているかを学びます。

習得できる知識

・AIモデルの動作と計算内容
・AIプロセッサの動作とアーキテクチャ
・メモリなど、半導体デバイスの動作と技術トレンド
・集積回路に関する最先端の技術動向

セミナープログラム

1. AIモデルの基礎と動向
　1.1 DNNモデル
　1.2 基盤モデル
　1.3 先端AIモデルと応用
2. コンピュータとCPU/GPU
　2.1 コンピュータの構成
　2.2 CPU
　2.3 GPU
3. メモリ
　3.1 メモリデバイスの基礎とAI処理における重要性
　3.2 3次元積層メモリ
　3.3 不揮発性メモリとその応用
4. 半導体集積回路関連技術
　4.1 分散・並列処理
　4.2 チップレットと3次元集積技術
　4.3 光通信と光電融合
5. AIプロセッサ
　5.1 TPU
　5.2 NPU
　5.3 ニアメモリプロセッサ
　5.4 ウエハレベルプロセッサ
6. 質疑応答

＊途中、小休憩を挟みます。

■講演中のキーワード
・AIプロセッサ
・AI半導体
・チップレット
・3次元集積
・エッジAI 

セミナー講師

 東京大学 大学院工学系研究科 電気系工学専攻 准教授 博士(工学)    小菅 敦丈 氏

■ご経歴
【学歴】
2008年4月～2012年3月　慶應義塾大学 理工学部 電子工学科 卒業
2012年4月～2014年3月　慶應義塾大学大学院 理工学研究科 電気電子工学科 修士課程 修了
2014年4月～2016年9月　慶應義塾大学大学院 理工学研究科 電気電子工学科 博士課程 修了
【職歴】
2021年1月～2025年10月　東京大学大学院 工学系研究科 システムデザイン研究センター
2025年11月～　東京大学 大学院工学系研究科 電気系工学専攻 准教授
■ご専門および得意な分野・ご研究
・半導体集積回路設計
・3次元チップ集積
・AIチップ、AI向け半導体
■本テーマ関連学協会・委員会でのご活動
・2021年4月～　IEEE ASSCC,TPC Member (FPGA Subcommittee)
・2021年6月～　現在電子情報通信学会 エレクトロニクスソサイエティ集積回路専門委員会(ICD)、専門委員
・2023年10月～　IEEE Solid-State Circuits Directions
・2023年10月～　IEICE Transactions on Electronics, Guest Editor

セミナー受講料

【オンライン受講（見逃し視聴なし）】：1名 46,200円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,200円

【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 51,700円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき40,700円
＊「見逃し視聴あり」でお申込の場合、当日のご参加が難しい方も後日セミナー動画の視聴が可能です。

＊学校法人割引：学生、教員のご参加は受講料50％割引。

主催者

開催場所

受講について

• 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
  （開催1週前～前日までには送付致します）
  ※準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
  （土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。）
• 受講にあたってこちらをご確認の上、お申し込みください。
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• 申込み時に（見逃し視聴有り）を選択された方は、見逃し視聴が可能です
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