ムーアの法則に対応したパワーソリューションの実現に向けて

電源と負荷を分離

電源ソリューションや、電力消費、エネルギー効率、または全体的なエネルギー/カーボン・フットプリントに関するその他の分析という観点から、あらゆるシステム（またはシステムの集合体）を評価する場合、電源と負荷を分離することが有効です。最も単純な形では、電源/ソリューションを、これらの電源が供給する電力を消費する最終負荷から分離することです。電源と負荷は、互いに「会話」する独立したブラックボックスだと考えてください。下図は、あるシステムを任意に分解してブロック図にしたものです。この場合、コンピュータやサーバーのようなアーキテクチャを強調し、システム内の典型的な電源と負荷との違いを示しています。


このように電源と負荷を分離することは、エンジニアリング、製造、サプライチェーン、および世界経済の無限の変数に影響される多数のコンポーネント（おそらくそれ自体が複雑なシステム）を含む複雑なシステムにおける技術のペースを理解しようとする場合に特に重要です。指数関数的な改善の傾向（トランジスタ数、フィーチャーサイズ、電力密度、エネルギー効率などを特徴づける指標であろうと）が、電源側よりも負荷側にはるかに多く関連する傾向があるのは偶然ではありません。電源側のコンポーネントは、磁気、パワートランジスタ、エネルギーストレージが主流となる傾向があります。この種のコンポーネントは、低電圧半導体のように毎年ではなく、10年ごとに主要な性能指数（FOM）が倍増する傾向があります

ムーアの法則とパワーソリューションの関係は？

エレクトロニクスおよび電気機器のロードマップの開発ペースに関する考察は、通常、ムーアの法則 [2] に収束します。これは、従来の意味での技術的なスケーリングルール（Dennard Scaling [3]を参照）や物理法則とは異なり、トランジスタのスケーリングという経済的なトレンドに近いものです。つまり、エレクトロニクス業界では技術的に追従していなくても、すべてのもの（たとえば、すべてのコンポーネント、サプライチェーン、エンジニアリング努力）が、18～24ヶ月ごとに性能が倍増するというこのペースに何とか追従しているという認識が一般的であるようです。もちろん、「性能」の意味論的な定義でさえ多くの議論の対象になり得るので、この議論の目的では、それは脇に置いておくことにします。

ムーアの法則が集積回路（IC）内のトランジスタのサイズや数に与える影響とは別に、システムの電力バジェットの大幅な削減を促す別のトレンドが存在します。ムーアの法則により、ロジックは指数関数的なペースで縮小し続け、マイクロエレクトロメカニカルシステム（MEMS [4]）は、肉眼ではほとんど見えないほどセンサーを縮小・統合しています。しかし、ムーアの法則では、負荷電力が大幅に増加する傾向がある（すなわち、トランジスタあたりの電力は低下するが、より多くのトランジスタを詰め込むことで、電力密度またはフットプリントあたりの損失電力が常に上昇する）のに対し、MEMSでは、個々のセンサの電力が指数関数的に減少しても、センサの数を指数関数的に増やす必要がないアプリケーションのため、負荷電力が大幅に減少する傾向にあることは明確に識別されるべきです。一方、MEMS は、複数のセンサーの統合を推進します（場合によっては、処理および通信も一緒にパッケージ化します）が、これについては次のセクションで詳しく説明します。

トランジスタの微細化に伴い、しきい値電圧も下がり、ICのバイアス電圧はどんどん下がっていきます。マイクロプロセッサーが〜2.5/3.3V駆動から〜1.2/1.5Vへ、さらに1.0V以下へと変化しているのは、このためです。前述したように、電力密度は、低電圧のトランジスタをより多く詰め込むことで増加する傾向にあり、これは、高密度な負荷が要求する入力電流を増加させる一定の傾向を意味しています。また、高密度な負荷は、電圧（～100V/ns）と電流（～1,000A/µs）の遷移が速くなるため、電源に大きな負担をかけることになります。

パワーソリューションは、ムーアの法則のペースにどのように対応しているのでしょうか？

パワーソリューションの設計と最適化に関する多くの資料で強調されているように，システムの最も一般的な FOM は，そのサイズ，重量，およびパワー（別名: SWaP ファクター）特性です。また、コスト指標と組み合わせると，SWaP-C ファクターと呼ばれることもあります [5]．負荷の縮小がSWaPの改善を促進することは明らかですが、電源側ではそうではありません。

より現実的な意味では、システムコンポーネント、特にこのブログで取り上げるパワーソリューションが、ムーアの法則に似た、世代を超えたコンピュータトランジスター密度の向上と MEMS デバイスの統合によってもたらされた進歩を、システムにどのように活用させるかを議論する必要があると思われます。パワーソリューションは、低電圧トランジスタと一緒に縮小する必要はなく、負荷の進化的な強化をシステムが利用できるようにするために、その電力密度を1:1の比率で満たすことさえ必要ではありません。

上記のような過渡現象の増加は、電源と高過渡負荷の距離を近づける必要性を有機的に促進します。これは、熱損失（P=I2R）と電圧降下（V=IR）を緩和して効率を最適化するためだけでなく、旧世代のシステムでは無視できると考えられていた寄生等価直列インダクタンス（ESL、1s～10s of nH）がわずかでも起こり得る破局的な電圧オーバーシュートを防止するためです。このことは、特に窒化ガリウム(GaN)、炭化ケイ素(SiC)、ヒ化ガリウム（GaAs）、窒化アルミニウム（AlN）などのワイドバンドギャップ（WBG）化学物質を使用した高速パワースイッチを利用し、ムーアの法則と MEMS に追いつこうとするパワーソリューションの大きな設計課題となっています [6] 。下図は、部品パッケージから生じるわずかなESLが、設計に致命的な影響を及ぼす可能性を示しています。これは、これらの電流の流れを可能な限り抑えるために、非常にクリーンでタイトなレイアウトに多大な時間と労力を費やす前においても、です。WBGパワースイッチの持つ超高速スイッチング速度の可能性を最大限に引き出すには、高周波磁性材料の研究開発不足が究極のボトルネックになっていることに留意する必要があります。



統合と高度なパッケージング技術は、パワーソリューションが縮小し、負荷がかかる相手と歩調を合わせる原動力となっています。ムーアの法則は、電力変換（電力スイッチも統合）、制御ロジック、パワーコンディショニング、デジタル制御やテレメトリ報告、外部エネルギー貯蔵やフィードバックの管理などを統合できるパワーマネジメントIC（PMIC）への電力管理や制御機能の統合を可能にし、電力変換を直接促進します。このようにパワーサブシステムを統合することで、ディスクリートソリューションをIC化し、基板占有面積を劇的に削減するとともに、制御を強化し、エネルギー変換の全体効率を最適化します。

MEMS センサーや、マイクロコントローラ、ワイヤレス無線、アンテナなどの小型化されたコンポーネントの異種統合により、これらの負荷の消費電力が直接的に削減され、また、各負荷を個別にサポートすることによるシステムのオーバーヘッドを軽減することができるようになりました。同じ量の電力でより多くの負荷をサポートできるようになったため、少ない電力で多くのシステムコンポーネントをサポート可能にするだけで、ある電源ソリューションの価値提案は本質的に向上します。しかし、物理的に小さな電源が（広い入力電圧範囲をサポートしながらも）同時により多くの電力出力を提供できるため、SWaPはさらに向上します。

3次元パワーパッケージング(3DPP^®)は、このブログ[8]で取り上げたすべての事柄が集約されたものです。磁性材料の特性向上のペースが遅いとはいえ、パワーソリューションの主要な磁気構成要素の全体的な性能とサイズは、巻線（しばしば手巻き技術を伴う）から、巻線をレイアウトし、磁気コア材料を組み込んだプリント回路アセンブリ（PCA）に統合するために細かく制御された機能を使用する 平面磁性体に移行したことにより、劇的な改善が見られました。

これにより、高度に複雑な磁性体構造であっても、厳密なプロセス制御（信頼性の向上など）を可能にする方法で統合することができ、同時に製造のスケールメリットを活かしてSWaP-Cのチェックリストにある目標のほぼすべての項目をチェックできます。下図は、制御/スイッチICのダイ、パワーマグネティックス、モジュールパッケージングをコンパクトなソリューションに統合し、スペースを最適化し、熱拡散を容易にするために熱強化したポイントオブロード（PoL）コンバータの断面図例です。

ペースを保ちながら、クリエイティブを追求する

前述したように、負荷（システム）の電力バジェットは、ソース（電源ソリューション）の可用性の増加よりもはるかに速い減少傾向にあることから、ムーアの法則に追従する能力は、エンジニアリングサイクルの大部分をより大きな電源の実装に費やすよりも、システムの電力バジェットを減らすことにマニアックな焦点を当てることではるかに達成可能であると言えます。そこで、インテリジェント・パワー・マネージメント（IPM）技術が威力を発揮します。IPMは、「コンピュータシステムやデータセンターにおける電力の分配と使用を最適化するハードウェアとソフトウェアの組み合わせ」です[9]。例えば、電源サブシステムアーキテクチャのアプローチを「常時接続」から「常時使用可能」に変更することで、最終的なソリューションの結果にパラダイムシフトをもたらすことができます。

エネルギー貯蔵部品のエネルギー密度とサイクル寿命のFOMを向上させる需要と用途は常に存在します。磁気学のロードマップと同様に、（安全で実用的な）エネルギー貯蔵の進化的な改善は、ムーアの法則のペースから一桁近くずれています。しかし、それでも、電力がシステム改善（例: 主にSWaP-C）目標のペースを維持する上で、大きな障害となるわけではありません。このことが最も顕著に現れるのは、電力ソリューションをワーストケース（需要、過渡、温度、製造公差、安全マージンなど）に対してサイジングする場合であり、システム/アプリケーションのニーズを満たし、過剰設計に陥らないというバランスを見つけるという点で、非常に幅広い主観が含まれるのです。

この点は、それぞれの電力ソリューションを設計・実装する前に、負荷の特性を注意深く把握することの重要性と正当性を明確に示しています。例えば、システムには、高電力を消費するピークがめったに発生せず、ほとんどの時間は著しく低い定常状態の電力レベルで費やされることがあります。このような場合、局所的なエネルギー貯蔵で需要を満たすことができるにもかかわらず、システムのすべての電源、上流の配電/ホールドアップなどを、まれに発生するピークに合わせて設計することは、非常に無駄が多い（資本および運用経費の点で、CAPEX/OPEXと呼ばれる）ことになるため、システムの残りの部分は、より低い定常状態に最適化することができます。これはピークカットという概念で、マイクロパワーからマクロパワーフットプリントまで、あらゆるシステムに適用することができます。

IPMのもう1つのバリエーションは、負荷分散/統合/割り当て技術の活用です。オフになっているものほど少ない電力しか利用せず、上流の電力ソリューションの負荷対効率曲線のピークポイントで動作する負荷ほど、有効電力を効率的に利用するものはありません。したがって、使用していないときにサブシステムの電源をオフにする（スリープ状態の無線機、IC のダークシリコンブロックなど）、あるいは独立した電源を必要とするような小さな負荷を統合するなど、効率的により緻密で効率のよい電源ソリューションの実装が可能になるのです。インテリジェントな電力配分の例として、ユニバーサルシリアルバス（USB）やPower over Ethernet (PoE)ポートなど、外部電力ニーズの現実的なシナリオを理解することができます。これらのポートは、集約ピーク（すなわち、すべてのポートが同時に最大電力で動作）としてより多くの電力を供給することが可能ですが、すべてが同時に動作しないため、その集約ピークを供給するように設計された上流の電力供給は必要ありません。

さらに、すべてのシステム負荷が同時に最大値で動作することはまれであるため、すべての負荷の最大値（例: デー タシートのワーストケース最大値）を単純に合計してシステム電力予算を作成することは、あらゆる使用ケースにおいて非常に非現実的 と言えます。可能であれば、複雑なシステム内の負荷を分解してグループ化することで、特定の電力サブシステムの最適化が可能になり、SWaP-Cの最適化につながります。これにより、設計エンジニアは、両方の長所（ムーアの法則/MEMSと非ムーアの法則/MEMSの直接的影響）を利用することができます。

結論

パワーソリューションのあらゆる側面が、ムーアの法則とMEMS（まもなくナノエレクトロメカニカルシステム、NEMSとも呼ばれる）デバイスの進歩に直接歩調を合わせると、誰も冗談を言っているわけではありません。ここ数年の業界ニュースによく見られるように、ムーアの法則そのものが、予見可能な将来に渡って（既存の形か、それに近い形で）継続するのかどうかさえも明らかではありません。このため、電源の利用可能な電力と負荷の電力需要の間にギャップが生じることはあっても、指数関数的に成長し続け、電力サブシステムがシステム機能を縮小しなければならない理由となるような、ますます広がるギャップではありません。

このように，ムーアの法則と MEMS が定期的に提供する技術強化の恩恵を受け続けるために，パワーソリューション設計者やシステムエンジニアがペースを維持できるよう使用する独創的なテクニックが数多く存在します。IPM技術はこの中核をなすものであり、従来のような（例えば、ワーストケースのピーク）負荷に対する電源の初歩的なマッチングではなく、1ワット単位でよりスマートに対応できるようになってきています。また、エネルギー貯蔵は、信頼性が高く、システムサイズの縮小と電力密度の向上というロードマップを維持しながら、システム性能の期待値を完全に満たすためのツールとして、非常に過小評価され、十分に活用されていないツールでもあります。

結局のところ、3DPP^®やその他の高度なパッケージング技術は、電源と負荷の間のギャップを管理する最前線にあるのです。なぜなら、磁気や エネルギー貯蔵デバイスに見られるような主要なFOMをより劇的に改善することができるからです。

参考文献

[1] B. Zahnstecher, “Best Practices for Low-Power (IoT/IIoT) Designs: SEPARATING THE SOURCE-SIDE & LOAD-SIDE ANALYSES,” ECCE 2022 Tutorial, Detroit, MI, October 9, 2022.
[2] Wikipedia contributors, "Moore's law," Wikipedia, The Free Encyclopedia, https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Moore%27s_law&oldid=1139518707 (accessed February 24, 2023).
[3] Wikipedia contributors, "Dennard scaling," Wikipedia, The Free Encyclopedia, https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Dennard_scaling&oldid=1134445777 (accessed February 24, 2023).
[4] Wikipedia contributors, "Microelectromechanical systems," Wikipedia, The Free Encyclopedia, https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Microelectromechanical_systems&oldid=1139870714 (accessed February 24, 2023).
[5] “Power Supply Design for maximum Performance,” RECOM Blog, Oct 21, 2022, https://recom-power.com/rec-n-power-supply-design-for-maximum-performance-229.html (accessed February 15, 2023).
[6] “DC/DC for GaN,” RECOM Blog, Sep 16, 2022, https://recom-power.com/rec-n-dc!sdc-for-gan-225.html (accessed January 23, 2023).
[7] E. Shelton, P. Palmer, A. Mantooth, B. Zahnstecher, G. Haynes, “WBG Devices, Circuits and Applications,” APEC 2018 Short Course, San Antonio, TX, March 4, 2018.
[8] “Introducing RECOM 3D Power Packaging® (3DPP®),” RECOM Blog, Feb 26, 2021, https://recom-power.com/rec-n-introducing-recom-3d-power-packaging-%283dpp%29-145.html (accessed January 23, 2023).
[9] Data Center Facilities Definitions, "Intelligent Power Management (IPM)," TechTarget, https://www.techtarget.com/searchdatacenter/definitions/Data-center-design-and-facilities (accessed February 24, 2023).