摘要：由于半導(dǎo)體行業(yè)體系龐大，理論知識繁雜，我們將通過多個期次和專題進(jìn)行全面整理講解。本專題主要從AI芯片發(fā)展關(guān)鍵痛點就是：CoWoS封裝散熱進(jìn)行講解，讓大家更準(zhǔn)確和全面的認(rèn)識半導(dǎo)體地整個行業(yè)體系。我們分為半導(dǎo)體知識、半導(dǎo)體“芯”聞幾個模塊，歡迎各位大佬交流學(xué)習(xí)。

英偉達(dá)算力芯片功率持續(xù)上升，對散熱提出更高要求

根據(jù)Nvidia、KAIST、tomshardware，以單die維度，H100單位面積功率約0.86w/mm2，Rubin 約1.1w/mm2，下一代Feynman約 1.2w/mm2，未來的架構(gòu)甚至將沖高至2w/mm2，將是H100的233%。 我們認(rèn)為伴隨著多die和更多HBM的設(shè)計，熱傳導(dǎo)的壓力進(jìn)一步加大，材料中的熱導(dǎo)率等性能變得更加關(guān)鍵。

芯片發(fā)展遭遇“功耗墻”制約，散熱是核心制約之一

根據(jù)《高算力Chiplet的熱管理技術(shù)研究進(jìn)展》，在微處理器40多年的發(fā)展中，晶體管數(shù)量呈指數(shù)級增加，但是典型的熱設(shè)計功耗 （TDP）在最近20年基本保持在100~200W，導(dǎo)致芯片性能提升緩慢，集成電路發(fā)展受到“功耗墻”的嚴(yán)重制約。相比于SoC，基 于異質(zhì)集成先進(jìn)封裝的Chiplet 可以實現(xiàn)更大面積、更多功能、更高密度的芯片集成，但也導(dǎo)致總熱功耗增加、熱分布不均、封裝中 的熱輸運困難，同時存在嚴(yán)重的多物理場耦合效應(yīng)，給熱管理帶來了更加嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。根據(jù)Yole，英偉達(dá)和AMD在追求算力大幅提升的情況下，不得不繼續(xù)提高芯片功率。

AI芯片與HBM存儲緊密結(jié)合，熱量堆積可能產(chǎn)生更多問題根據(jù)

Nature，硅基器件中的熱傳輸基礎(chǔ)為了冷卻產(chǎn)生的熱點，熱量必須從產(chǎn)生點或局部最大值沿著系統(tǒng)中的熱梯度轉(zhuǎn)移。熱傳遞的 兩個最重要的材料屬性是熱容和熱導(dǎo)率。傳統(tǒng)層間介電材料提供的熱絕緣進(jìn)一步阻礙了散熱，惡化了局部熱點問題。這些挑戰(zhàn)會導(dǎo) 致結(jié)溫升高、器件性能下降以及過早失效的可能性增大。 ? 根據(jù)三星電子相關(guān)論文，HBM 的溫度升高可歸因于環(huán)境溫升（32%）、HBM 自身熱阻（19%）、HBM 上方散熱環(huán)境（約 11%） 以及來自 ASIC 的熱耦合（38%）。

AI芯片因高速鏈接需求，基本上離不開CoWoS封裝

根據(jù)Semianalysis，HBM 和 CoWoS 是互補的。HBM 的高焊盤數(shù)量和短走線長度要求需要像 CoWoS 這樣的 2.5D 先進(jìn)封裝技術(shù)來 實現(xiàn)在 PCB 甚至封裝基板上無法完成的如此密集、短的連接。CoWoS是主流的封裝技術(shù)，以合理的成本提供最高的互連密度和最 大的封裝尺寸。由于目前幾乎所有的 HBM 系統(tǒng)都封裝在 CoWoS 上，并且所有先進(jìn)的 AI 加速器都使用 HBM，因此推論幾乎所有 領(lǐng)先的數(shù)據(jù)中心 GPU 都由臺積電封裝在 CoWoS 上。 ? 根據(jù)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)縱橫，HBM（高帶寬內(nèi)存）已是 AI 芯片的標(biāo)配，但它不是隨便一個封裝就能適配。HBM 必須與處理器核心超近距 離、高帶寬連接，這需要極密的走線與超短的連接距離。CoWoS 通過中介層提供這樣的環(huán)境，讓 HBM 的帶寬（最高可 達(dá) 3.6TB/s）發(fā)揮到極致。

在高功率趨勢下，CoWoS中介層已面臨多項挑戰(zhàn)

根據(jù)Semianalysis 24年8月的報道，Blackwell 家族在實現(xiàn)大批量生產(chǎn)方面遇到了重大問題。由于臺積電的封裝問題和英偉達(dá)的設(shè) 計，原始Blackwell封裝的供應(yīng)受到限制。Blackwell封裝是第一個采用臺積電CoWoS-L技術(shù)封裝的大批量設(shè)計。 ? 根據(jù)Semianalysis，CoWoS-L 是一項更復(fù)雜的技術(shù)，出現(xiàn)了各種各樣的問題。其中一種是與在中介層中嵌入多個Bump有關(guān)，在有 機中介層內(nèi)會導(dǎo)致各模塊之間的熱膨脹系數(shù) （CTE） 不匹配，從而導(dǎo)致翹曲。

結(jié)論梳理：解決CoWoS封裝散熱問題成為AI算力芯片發(fā)展重要課題

根據(jù)《大功率電力電子器件散熱研究綜述》，當(dāng)前大功率電力電子器件正朝著高功率水平、高集成度的方向發(fā)展，因此散熱問題不 可避免的受到關(guān)注。已有研究表明，半導(dǎo)體芯片的溫度每升高10 ℃，芯片的可靠性就會降低一半，器件的工作溫度越高，器件的生 命周期越短。