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半導(dǎo)體發(fā)展的另一個(gè)挑戰(zhàn) - 散熱

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半導(dǎo)體發(fā)展的另一個(gè)挑戰(zhàn) - 散熱

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半導(dǎo)體發(fā)展的另一個(gè)挑戰(zhàn) - 散熱
半導(dǎo)體工程師 2024年09月25日 09:59 北京在個(gè)人計(jì)算機(jī)中 ， 使用風(fēng)扇是最傳統(tǒng)的散熱方式 。
量子計(jì)算機(jī)、存算一體（in-memory computing）、硅光子、銅混合鍵合（copper hybrid bonding）、氮化鋁基板／晶圓、氮化硅基板／晶圓等 ， 這些新技術(shù)有什么共通點(diǎn)？

在進(jìn)入詳細(xì)討論之前 ， 我們先退一步看半導(dǎo)體過去的發(fā)展考慮 。 成本、效能、功耗等3個(gè)面向一直是半導(dǎo)體過去技術(shù)發(fā)展的主軸 。 成本以前靠制程微縮和良率提升 ， 效能提升也靠微縮 。 功耗問題面向較為多樣化 ， 節(jié)省能耗基本上靠降電壓、使用低電阻材料和設(shè)計(jì)優(yōu)化等 ， 處理廢熱的手段就更復(fù)雜了 。

上述3個(gè)面向的進(jìn)展需要有權(quán)衡的考慮 - 工程一向是綜合效能的權(quán)衡問題 。 資深的計(jì)算機(jī)使用者應(yīng)該記得過去有一段時(shí)間的個(gè)人計(jì)算機(jī)中裝有風(fēng)扇 ， 也就是說當(dāng)時(shí)要求CPU效能的大幅邁進(jìn) ， 迫使散熱手段必須升級 ， 外延到在系統(tǒng)層級另外加風(fēng)扇氣冷的手段 。 之后CPU的線路設(shè)計(jì)業(yè)界有個(gè)默契 ， 控制CPU發(fā)熱在單靠IC自然氣冷散熱就足以應(yīng)付的程度 ， 惱人的風(fēng)扇聲就暫時(shí)從辦公桌上消失 。

芯片中的能耗機(jī)制主要有2種：一種是晶體管開關(guān)的能耗 。 目前一個(gè)狀態(tài)切換（switch）的能耗大概是在飛焦耳（femto joule）的數(shù)量級；另外一種是焦耳熱（joule heat） ， 就是電子流經(jīng)金屬連線因?yàn)殡娮杷a(chǎn)生的廢熱 。 由于金屬連線的寬度在制程長年的微縮下變得愈來愈細(xì) ， 電阻不容易再下降 ， 芯片的效能又愈來愈高、傳送的訊息愈來愈多 。 焦耳熱在目前的von Neumann計(jì)算架構(gòu)下是熱耗散的主要源頭 。

廢熱如果無法及時(shí)排出 ， 可能會使芯片、系統(tǒng)失效甚或損毀 。 解決的源頭自然是從降低能量使用開始 ， 然后才是排放廢熱的處理 。

散熱的手段有3種：輻射、傳導(dǎo)和對流 。 輻射的功率正比于溫度的四次方 ， 對于芯片這樣的低溫 ， 輻射的散熱效率是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的 ， 所以半導(dǎo)體或電子系統(tǒng)的散熱方法通常是傳導(dǎo)和對流的結(jié)合 。

氮化鋁和氮化硅都是半導(dǎo)體業(yè)界所熟悉的材料 ， 現(xiàn)在也用做散熱材料 。 氮化鋁的導(dǎo)熱系數(shù)高；氮化硅的導(dǎo)熱系數(shù)雖然稍低 ， 但是其他機(jī)械特性如強(qiáng)度和斷裂韌性都很高 ， 綜合性能最佳 。 這二者目前都已制成陶瓷基板/晶圓 ， 用于功率模塊的隔熱板、或做為外延（epitaxy）功率元件的襯底 。 這是以高導(dǎo)熱率材料來散熱的辦法 。 如果需要的話 ， 在襯底／晶圓底下還可以用活性金屬釬焊法（Active Metal Brazing；AMB）加上一層銅 ， 提高散熱效率 。

更積極些的辦法是減少電源及訊號傳導(dǎo)所發(fā)出的焦耳熱 。

硅光子是以光訊號來替代電訊號 。 理論上光訊號的傳導(dǎo)是不耗能的 ， 自然也不會有廢熱 ， 可以極大程度的避免焦耳熱的產(chǎn)生 。 這是為什么硅光子預(yù)計(jì)在2025年會進(jìn)入量產(chǎn)的主要?jiǎng)恿χ蝗斯ぶ悄苷T發(fā)的大量計(jì)算 ， 使得現(xiàn)有的電訊號傳送方式快要讓功耗和散熱難以負(fù)荷 。

3D封裝中的銅混合鍵合讓好幾個(gè)異構(gòu)（heterogeneous）芯片間原有的金屬連線 ， 變成堆棧芯片上重分布層（Redistribution Layer；RDL）的直接對口銅金屬鍵合 ， 大幅縮短芯片之間原先金屬連線的長度 ， 所以焦耳熱是降低了 。 但是3D封裝也大幅提升芯片的集積度 ， 使得原本已然艱難的散熱問題更加惡化 。 譬如原先用2.5D封裝的HBM與CPU/GPU ， 在改為3D封裝之后 ， 居于最底層的邏輯芯片由于上層的存儲器芯片層數(shù)增加 ， 勢必要處理更多的資料運(yùn)算 ， 因此散熱的負(fù)擔(dān)更加沉重 ， 這就是正在發(fā)生的挑戰(zhàn) 。

存算一體的想法更為激進(jìn) 。 如果計(jì)算機(jī)依照von Neumann架構(gòu)運(yùn)作 ， 資料必須在CPU與存儲器間反覆傳遞 ， 這是焦耳熱產(chǎn)生的最主要原因 ， 那就干脆把二者合并為一 ， 就沒有兩個(gè)芯片間相互傳送的問題 。 這不算是原始創(chuàng)意 ， 因?yàn)槿四X就是這么運(yùn)作的 。 只是這方向的研究還在摸索中 。
終極解決方案 - 量子計(jì)算
量子計(jì)算機(jī)有機(jī)會成為終極的散熱問題解決方案 。
Richard Feynman最原始的概念是以量子的方法解決量子問題 ， 首先講究的是效能 。 現(xiàn)在耗電最兇的人工智能（AI）服務(wù)器相關(guān)應(yīng)用 ， 在量子計(jì)算機(jī)上也都有其相應(yīng)的量子AI算法 ， 速度相對于現(xiàn)有的傳統(tǒng)AI運(yùn)算都是平方加速（quadratic speedup）、甚至是指數(shù)加速（exponential speedup） 。

量子計(jì)算機(jī)計(jì)算速度快自然耗能小 ， 逸出的廢熱就更少 。 這是量子計(jì)算于散熱問題上的第一重好處 。

Feynman第二篇談?wù)摿孔佑?jì)算的文獻(xiàn)主題 ， 是量子計(jì)算是可逆的（reversible） ， 這是與散熱直接相關(guān)的議題 。

傳統(tǒng)的二進(jìn)制邏輯閘運(yùn)算 ， 譬如AND gate ， 輸入有2個(gè)位元 ， 但是輸出只有1個(gè)位元 ， 也就是說傳統(tǒng)的二進(jìn)制計(jì)算過程可能會喪失訊息 ， 而喪失訊息意味著熵值增加 ， 這就是廢熱的來源 。

量子計(jì)算的操作基本上是以微波來控制、轉(zhuǎn)變量子位元的狀態(tài)（state） ， 計(jì)算起始的量子位元數(shù)目與計(jì)算完成的量子位元數(shù)目是一樣的 ， 因此沒有訊息的喪失 。 量子計(jì)算的可逆性基本上是說如果從計(jì)算完成的量子位元反著步驟計(jì)算 ， 可以回復(fù)出起始的量子位元狀態(tài) 。 這種可逆性只存在于熵值不增加的計(jì)算過程中 。 也就是說 ， 先姑且不論量子計(jì)算的外圍線路和冷卻需求所可能產(chǎn)生的廢熱 ， 量子計(jì)算的核心部分理論上是不會生廢熱的 。 這是量子計(jì)算于散熱問題上的第二重好處 。

量子計(jì)算另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)較少被提到：量子計(jì)算也是存算一體 。

所有的量子計(jì)算都在停留在一組量子位元上反復(fù)操作 ， 毋需將訊息挪動(dòng)到緩存（buffer memory）上其實(shí)目前也沒有量子存儲芯片可用 。 量子位元本身既是處理器 ， 也是存儲本身 ， 這就是存算一體 ， 自然不會產(chǎn)生搬運(yùn)訊息產(chǎn)生的焦耳熱 ， 絕大部分的量子位元屬于此一類型 。

唯一的例外是光子量子位元 。 光子在運(yùn)算時(shí)的確會在硅光子的模塊上處理 ， 訊息的確會在光源和傳感器中被傳輸 。 但是如上文硅光子一段所述 ， 光子的傳輸理論上也不會生焦耳熱的 。 因此目前困擾半導(dǎo)體業(yè)的焦耳熱問題 ， 在量子計(jì)算的過程中只存在于其周邊線路 ， 并不構(gòu)成主要問題 。

這是量子計(jì)算于散熱問題上的第三重好處 。

半導(dǎo)體發(fā)展迄今 ， 摩耳定律的推進(jìn)以及先進(jìn)封裝的應(yīng)用 ， 持續(xù)增益芯片系統(tǒng)的效能 。 但由于單位時(shí)間內(nèi)所處理的資料量益發(fā)龐大 ， 而芯片的集積度亦同時(shí)大幅提高 ， 散熱效率提升的需求更加迫切 ， 從芯片、模塊、系統(tǒng)各層次的散熱方式必須同時(shí)于設(shè)計(jì)時(shí)就開始考慮 。 可以考慮的空間包括線路設(shè)計(jì)、材料使用、封裝方式、外加的散熱機(jī)制（液冷服務(wù)器因此產(chǎn)生?。 ┑?， 乃至變更基礎(chǔ)的計(jì)算架構(gòu)與原理 。

廢熱處理已成計(jì)算設(shè)備各層級工程的共同瓶頸 ， 我們需要散熱總動(dòng)員！
來源于梓豪談芯 ， 作者林育中
半導(dǎo)體工程師半導(dǎo)體經(jīng)驗(yàn)分享 ， 半導(dǎo)體成果交流 ， 半導(dǎo)體信息發(fā)布 。 半導(dǎo)體行業(yè)動(dòng)態(tài) ， 半導(dǎo)體從業(yè)者職業(yè)規(guī)劃 ， 芯片工程師成長歷程 。 216篇原創(chuàng)內(nèi)容公眾
【半導(dǎo)體發(fā)展的另一個(gè)挑戰(zhàn) - 散熱】

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