文章核心观点 随着高性能计算与人工智能加速器的功率密度持续攀升，散热问题已从次要问题转变为多芯粒封装设计的核心优先级[2] 行业正通过将热仿真大幅前移至设计早期、采用先进仿真与实验验证相结合的方法、以及系统技术协同优化来攻克散热难题，以优化芯片布局、降低热耦合、防止热失控并减少对昂贵散热方案的依赖[1][2][3] 行业挑战与范式转变 - **热管理成为核心挑战**：高性能计算与AI加速器将功率密度推高至1千瓦及以上，晶体管高速开关产生的热量难以散发[1] 热问题已从“次要问题”变为多芯粒封装时代的“核心优先级”[2] - **设计范式根本改变**：在单片芯片时代，工程师依赖简化公式和热阻近似估算结温[2] 而在多裸片封装时代，热管理思路完全改变，通过系统技术协同优化，热仿真在设计早期便介入，用于优化芯粒布局、最小化热耦合并防止热失控[2] - **仿真位置大幅前移**：对于GPU、微处理器等高端系统，热仿真已大幅前移至原型设计阶段，与传统设计流程位置完全相反，热设计已成为多芯粒架构的核心环节[3] 先进仿真技术与方法 - **采用自适应网格有限元建模**：工程师采用有限元法，将芯片与封装区域划分为网格以模拟热流，难点在于平衡网格精度与计算速度[4] 最优方案是自适应变网格，AI可预判热点分布，让网格划分更高效，大幅缩短仿真时间[4] - **网格尺寸需谨慎权衡**：网格尺寸越小，热点越清晰，但计算量激增[5] 例如，200μm网格求解时间比1000μm网格高约1200%，而500μm网格仅增加40%[5] 公司建议在峰值功率密度区域采用20μm或100μm网格以平衡效率与精度[5] - **整合真实工作负载模拟**：热仿真的一大挑战是模拟真实、动态的芯片负载[6] 芯片发热完全源于数据处理，但热传导时间常数远慢于电学开关速度，模拟热效应需要极长的工作序列（例如1GHz处理器1秒活动需10亿条行为向量），这通常依赖硬件仿真器在寄存器传输级进行长时间仿真[6] - **热-力耦合仿真**：在多裸片堆叠中，材料热膨胀系数不匹配带来的机械应力极大，因此除热变化外还必须建模力学变化[13] 公司在3D-IC分析工具中整合了热与力学仿真能力，可计算应力与翘曲变形[13] 实验验证与测试平台 - **开发有源热测试晶圆**：为克服被动测试结构的局限，Fraunhofer IIS/EAS研制出集成细粒度可编程加热单元与高分辨率传感器的有源热测试晶圆[1][6] 该平台可静态、动态模拟真实芯粒负载，生成单点或多点细粒度热点，并模拟热点移动，其架构支持细粒度可编程、模块化扩展与动态重构，可广泛复用[7] - **封装级热评估平台**：公司开发了封装级、软件可编程热评估平台，可在芯片研发阶段同步开展热分布、导热界面材料与散热需求评估[1] 该平台具备易实施、软件可编程、片上温度测量反馈快等优势，贯穿产品从初始规划到客户板级部署的全生命周期[10][11] - **结合有限元建模与产品原型**：行业常用有限元软件仿真封装，或搭建集成片上加热器的“加热裸片”产品复制品来输入典型功耗，并通过内置温度传感器测量结温[11] 由于产品复制品成本高昂，通常仅制作一种封装配置用于验证有限元分析精度，其余大量配置则通过软件估算[11] 系统级协同优化与解决方案 - **系统技术协同优化显著降温**：通过STCO与工艺级缓解方案，成功将GPU上方四颗12层HBM堆叠3D架构的结温从140℃以上降至与2.5D架构相当的70.8℃[13] 该GPU功耗414瓦，AI负载下每颗HBM功耗40瓦[13] - **具体优化措施**：优化措施包括：移除HBM堆叠中功能冗余的底层逻辑裸片以改善热耦合；将相邻DRAM堆叠间的塑封料替换为热硅以提升散热；减薄顶部DRAM裸片以缩短垂直热路径；在GPU热点处选择性放置热硅；采用双面冷却与调整GPU核心频率[14] 最终将GPU峰值温度从120℃逐步降至71℃[14] - **供电网络优化**：AI加速器与高性能GPU的高电流密度会增大供电网络损耗，引发焦耳热[7] 行业应对方式包括将供电网络移至晶圆背面，以及采用功耗感知与布局感知的平面规划以降低峰值功率密度[7] - **先进工艺带来的散热压力**：背面供电网络、混合键合等新工艺解决了互联难题，却加剧了散热压力[8] 在多裸片堆叠时，必须在设计早期充分考虑总热量，并在功能模块平面规划阶段估算所有裸片的结温，以制定合理时钟策略并满足结温限制[8]