高功率AI芯片的热挑战和技术趋势

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在人工智能和高性能计算 (HPC) 时代，芯片设计不断突破功率密度和热负荷的极限。因此，热管理已成为芯片开发中的首要关注点。这不仅仅是一个系统级工程问题，而是一个涵盖芯片架构、工艺设计、封装和系统集成的综合挑战

01.技术趋势与研发方向 台积电等半导体龙头厂商正积极推进晶圆级集成技术。台积电推出InFO-SoW（集成扇出型晶圆系统）平台，并计划在2027年实现CoW-SoW（芯片-晶圆-基板-晶圆系统）堆叠，旨在将高速存储器（如HBM4）直接堆叠在晶圆级处理器上。同样，加州大学河滨分校（UCR）的一份报告强调，Cerebras最新的WSE-3晶圆级加速器集成了数万亿个晶体管和数十万个AI核心，并内置乙二醇液冷回路，可将热设计功率（TDP）控制在接近10kW的水平。特斯拉的Dojo D1晶圆级芯片也采用主动液冷机制，使冷却液均匀分布在芯片表面。这些例子凸显了晶圆级人工智能加速器尽管具有卓越的性能和能源效率，但仍面临着巨大的热管理挑战。除了晶圆级集成之外，3D IC 堆叠和基于 Chiplet 的设计也是关键趋势。垂直 3D 堆叠缩短了逻辑层和内存层之间的距离，从而提升了带宽和系统性能。行业研究表明，3D 堆叠 AI 加速器可将每瓦性能提升高达 50%。另一方面，Chiplet 架构支持更灵活的模块化设计和异构多核集成。例如，AMD 的 Zen 架构将多核复合芯片 (CCD) 与 I/O 芯片 (IOD) 相结合，以提高良率和性能。英特尔采用 Foveros 3D 封装技术，在单个封装内垂直堆叠性能和效率核心。台积电还提供先进的封装平台，例如 CoWoS（晶圆基板芯片）和 SoIC（集成芯片系统），允许将多个芯片和高带宽内存集成到一个封装中。例如，NVIDIA 的 Hopper GPU 使用 CoWoS-S 平台将多个 HBM 堆栈与处理核心集成。虽然这些创新显著提高了计算密度和性能，但它们也大幅增加了功率密度，带来了新的、复杂的热设计挑战，需要下一代冷却和封装策略。


02.先进芯片热管理技术比较 微通道冷却：这种方法是在芯片或封装上直接蚀刻微米级通道，使冷却剂（例如水）流过并从热源提取热量。这种方法显著提高了传热效率，但其有效性受到液体显热容量的限制。例如，水的显热远低于其汽化潜热，而水在沸腾过程中吸收的热量比单纯升温吸收的热量高出七倍。通过优化通道几何形状和流量控制，可以实现两相冷却（液/气）以利用这种潜热。然而，这在控制气泡动力学和流动阻力方面带来了挑战。



嵌入式液冷：这种方法将液冷直接集成在封装或PCB内，例如在封装顶部放置带有微通道的专用冷却块。例如，英特尔最近的原型机在CPU封装上方就集成了一个铜制微通道冷却块，将液体直接输送到热点区域。据称，其散热功率高达1000瓦。与风冷或传统散热器相比，这种嵌入式液冷将热源与冷却介质紧密耦合，有效降低了总热阻。无TIM设计（无热界面材料）：此策略无需传统的散热器或TIM层，使裸片能够直接接触散热器或冷却介质。据铟泰公司称，热堆栈中的每个界面层都会增加热阻；理论上，移除盖子可以降低芯片与冷却解决方案之间的总热阻。高性能GPU和ASIC通常采用无盖封装，并结合薄系统级TIM 1.5材料来增强导热性。另一种方案是用液态金属TIM取代氧化硅层，液态金属TIM以其卓越的导热性而闻名，可以有效降低界面电阻并提升冷却性能。


相变冷却：这种方法利用物质相变过程中吸收或释放的潜热来散热。相关技术包括嵌入相变材料 (PCM) 或设计沸腾液体循环系统。例如，水在沸腾过程中吸收的热量明显多于显热加热。研究表明，利用液体沸腾的两相冷却可以显著提高热效率。然而，实际应用仍面临诸多挑战，例如 PCM 的热管理、可靠性问题以及气液分离挑战。


这些多样化的技术为先进的冷却需求提供了定制的解决方案，特别是在高功率密度 AI 芯片和 3D IC中，管理热预算至关重要。 03.芯片热预算与热阻管理 芯片热预算的管理取决于多层累积热阻，包括晶体管和金属层的固有热阻、芯片与封装（或散热器）之间的界面热阻 (TIM)，以及散热器和冷板等外部冷却结构的热阻。铟泰公司强调，完整热堆栈中每增加一层界面层，都会带来更大的热阻。理论上，移除传统的封装盖可以降低总热阻。实际上，即使是高效的液体冷却系统，也可能因芯片、界面材料和冷板之间的导热性不足而成为瓶颈。因此，在高功率密度的人工智能系统中，必须严格控制跨层热阻，以防止任何单一界面成为限制因素。传统的聚合物基TIM（例如环氧填料）导热系数非常低，通常在0.1-0.3 W/mK之间，导致热阻较大。为了降低热阻，通常会添加高导热系数填料，例如金刚石颗粒、碳纳米管或金属粉末，以形成导热性能更佳的复合材料。此外，TIM的厚度、施加压力和润湿性会显著影响界面热阻。最佳的TIM必须在导热系数和长期可靠性之间取得平衡。由于界面热阻与工艺实施密切相关，因此封装和系统集成阶段需要进行严格的热分析并精心选择材料，以确保有效地将热量传递到冷却系统。 04.行业战略和技术发展 台积电在封装级集成方面投入巨资。其下一代晶圆系统级（CoW-SoW）平台计划将高速内存堆叠在晶圆级加速器上，并利用InFO（集成扇出型）封装实现卓越的电气和热性能。台积电还在探索基于硅的嵌入式液冷技术。最近的报告显示，直接在芯片中蚀刻水冷通道可以处理千瓦级的热流，远远超过传统封装的冷却能力。此外，台积电的3DFabric平台集成了CoWoS、InFO和背面供电（BSP）技术，提高了互连密度，降低了电压降和功耗，从而间接提升了冷却效率。英特尔正在同步推进散热和封装技术。其最新原型采用封装级液冷技术，在CPU封装正上方直接集成铜微通道，精准定位热点，据称可处理高达1000W的热负荷。这对于高端AI和HPC工作负载而言意义非凡。在其Foveros 3D堆叠架构中，英特尔从一开始就强调电气和热特性的协同设计，确保将功耗最高的层级通过ODI（全向互连）等专用电源连接置于堆叠顶部。这反映了多芯片集成需要“热电协同设计”的趋势——从芯片架构到封装，全面管理热传递。


NVIDIA正在寻求系统级集成冷却解决方案。其 GB200 NVL72 系统采用机架级冷板液冷，通过液冷管路将 72 个 Blackwell GPU 与 36 个 Grace CPU 互连，从而构建高密度 AI 加速平台。为了解决这个问题，NVIDIA 不断加强软硬件协同设计，利用 AI 模型和数字孪生技术来优化大型系统的冷却和能源效率。



Cerebras专注于晶圆级 AI 芯片，致力于解决封装内部的冷却问题。其 WSE-3 芯片集成了专用的乙二醇基液冷回路，能够处理高达 10 千瓦的芯片功率而不会过热。这套专用冷却系统与晶圆级计算引擎紧密结合，使 Cerebras 即使在极端功率密度下也能保持稳定运行。



05.系统级热管理的未来挑战与集成解决方案 展望未来，人工智能计算系统将对热管理提出更高的要求，需要在芯片、封装和系统（机架）层面进行整体优化。英特尔强调，3D堆叠设计必须同时解决所有层面的问题，协调电气和热特性的管理。核心挑战在于如何在有限的热预算内克服极端的功率密度。该解决方案涉及先进的热-电-机协同设计，其中芯片架构、互连封装和底盘级冷却路径均得到协同优化。这包括早期融入多物理场仿真和AI生成的数字孪生模型，以预测热分布并实现主动管理。诸如背面供电集成封装 (BSPDN) 和嵌入式冷却通道等策略可以显著缩短传热路径。此外，系统级热管理必须平衡能效、成本和可靠性。这可能涉及混合冷却方法，结合主动空气冷却和液体冷却，以及开发针对实时工作负载的自适应冷却控制算法。


总而言之，未来人工智能系统的热设计将日益复杂，需要芯片架构师、封装工程师和冷却系统设计师之间的密切合作。只有通过这种跨学科合作，业界才能克服当前的热瓶颈，实现更强大、更节能的人工智能计算平台。