本文来自semiengineering。
随着高性能计算（HPC）与人工智能加速器将功率密度推高至1千瓦及以上，晶体管高速开关所产生的热量正变得越来越难以散发。
工程师们开始采用自适应网格有限元建模，以精确模拟热传导分布。而搭载加热器与温度传感器的有源测试晶圆等新型方法，则能打通仿真与实验环节，最终优化多芯粒封装的设计与使用寿命。
为了更好地“攻克散热难题”，多家机构正研究如何用真实实验数据验证仿真结果，典型案例包括：
AMD开发了封装级、软件可编程热评估平台，可在芯片研发同步开展热分布、导热界面材料（TIM）与散热需求评估；
Fraunhofer IIS/EAS研制出有源热测试晶圆，可直接测量温度分布，展示热量如何传播、在芯粒间耦合以及冷却时的耗散过程；
安靠（Amkor）展示了搭载加热裸片与传感器的产品原型如何验证仿真精度；
IMEC优化了HBM堆叠GPU架构，通过系统技术协同优化（STCO）将GPU峰值温度从140℃以上降至71℃以下。
从“次要问题”变为“核心优先级”
在单片芯片封装时代，工程师依靠公式，结合芯片与封装各部分的热阻近似估算器件结温。
安靠技术芯粒/FCBGA集成副总裁迈克・凯利表示：“热仿真对高功率器件向来至关重要，需确保工作时晶体管级最高结温Tj不超过推荐上限，例如CMOS器件为105℃，DRAM约为85℃。”
多年来，工程师一直依赖简化方法计算结温。“当单个IC封装内只有一颗硅裸片（如倒装BGA）时，确实有简便方法估算IC可承受的最大功率，同时让最高结温符合硅片厂商规范，”凯利说，“散热问题被拆解为基板、顶盖、裸片、底部填充胶等一系列热阻，传导与对流方程可联立求解。只要知道单颗裸片总功耗、所有热阻与环境温度，就能算出芯片结温。”
而在多裸片封装时代，热管理思路已完全改变。通过系统技术协同优化（STCO），热仿真在设计早期便介入，用于优化芯粒布局、最小化芯粒间热耦合、防止热失控（芯片升温→器件需更多功耗→进一步升温），并降低昂贵散热方案的依赖。
新思科技半导体事业部产品营销总监Marc Swinnen表示：“对于GPU、微处理器这类高端系统，我们已逼近现有技术极限。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。如今，热设计已是多芯粒架构的核心环节。”
用AI定位热点
为将3D热仿真融入电子设计自动化（EDA）流程，工程师采用有限元法，将芯片与封装区域划分为不同大小的网格，再根据硅、介电材料、铜、底部填充胶等介质特性模拟热流。
“把结构拆成大量微小网格单元，对每个区域求解热方程，就能得到温度分布。难点在于网格划分，”Swinnen说，“网格生成后，套用热方程很简单，但构建网格需要在精度与速度间平衡。网格越密精度越高，但单元更多、计算更慢；网格稀疏速度更快，却无法捕捉细节。因此最优方案是自适应变网格。当然，这需要预先知道热点位置，而AI恰好能实现这一点——AI可预判热点分布，让网格划分更高效，大幅缩短热仿真时间。”
高温会从多方面损害器件性能与长期可靠性：
- 温度越高，芯片功耗越大，极端情况下会引发热失控；
- 热量会从一颗芯片传导至相邻芯片，将芯片级问题升级为系统级问题；
- 芯片温度过高可能导致焊料凸点熔化。
芯片发热量是动态的，会随负载变化。Swinnen指出：“原型阶段的早期热仿真至关重要，可避免先进封装中芯粒布局出现重大失误，防止设计返工或额外增加散热成本。关键不仅是平均温度，更在于峰值温度。”
AMD的Jae-Gyung Ahn解释道：“网格尺寸越小，热点越清晰、越集中。但过小网格捕捉到局部峰值温度后，若用热梯度（TG）代表整个IP模块温升，可能会过度悲观地评估热风险。从计算量看，200μm网格求解时间比1000μm网格高约1200%，500μm网格仅增加40%。因此必须结合热点位置与电迁移（EM）风险最坏情况，谨慎确定最优网格尺寸。”在此案例中，AMD建议在峰值功率密度区域采用20μm或100μm网格，平衡计算效率与精度。
Swinnen提出热仿真另一大挑战：“热仿真中常被忽视的因素是真实工作负载。芯片发热完全源于数据处理，活动越多功耗越高。问题在于热传导时间常数远慢于电学开关速度，这意味着需要极长的工作序列才能模拟热效应。例如，1GHz处理器1秒活动就需要10亿条行为向量，远超功能仿真或时序分析所用数量。获取如此长的真实芯片负载只能依靠硬件仿真器在寄存器传输级（RTL）长时间仿真，再将负载预处理、整合为热求解器可用的简化模式。”
行业长期使用被动测试结构验证建模结果，但这类方法难以适配AI加速器中存在的非均匀热负载与移动热点。
为此，Fraunhofer IIS自适应系统工程部开发了热测试平台，集成细粒度可编程加热单元与高分辨率传感结构。该部门高效电子部门主管Andy Heinig表示，这款实测热测试晶圆可揭示热量在不同材料间的传播与芯粒间耦合，帮助评估散热方案效果。
其可编程数字加热模块与温度传感器可静态、动态模拟真实芯粒负载。该方案以数字单元基本模块为可重构热源，通过调节模块数量、尺寸与布局实现不同功率密度，在晶圆上生成单点或多点细粒度热点，完成系统级热测量；随时间变化的开关模式可模拟热点移动，温度传感器则能高精度捕捉热梯度。
Heinig表示：“该架构支持细粒度可编程、模块化扩展与动态重构，晶圆不局限于单次实验，可广泛复用。研究人员能针对特定负载定制加热模式，调节热应力强度与范围，采集详细数据集用于模型校准与设计评估。该平台可复现供电网络、导热界面材料与异构芯片布局的综合效应，帮助研究人员确定可靠性极限与安全工作区间。”
热问题另一关键诱因是供电。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。行业正通过多种方式应对，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。
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。凯利指出：“两颗或多颗硅裸片堆叠时，无论采用混合键合还是传统铜柱凸点，都必须在设计早期充分考虑相对裸片的总热量。这要求在功能模块平面规划阶段估算堆叠中所有裸片的结温，从而制定合理时钟策略、优化堆叠性能并满足结温限制。理想情况下，EDA工具可通过内置热仿真实现此类优化，或在平面规划迭代中使用专用热仿真软件。”
至关重要的是，即便最精准的仿真也需要真实实验验证。
封装级热测试平台贯穿产品全生命周期
多芯片系统热行为精准建模对产品全生命周期愈发重要。AMD技术骨干苏雷什・帕拉梅斯瓦兰在近期文章中表示：“从初始规划到客户板级部署，必须在整个开发周期评估并管理芯片热特性。”AMD团队为2D/3D封装开发了热评估平台，可在芯片研发阶段同步评估架构与平面规划、交叉验证3D仿真结果与芯片级测量数据，并提前评估导热界面材料、散热方式等封装方案。该团队强调，该热测试平台具备易实施、软件可编程、片上温度测量反馈快等优势。
当前主流方案结合有限元建模与产品原型。安靠的凯利介绍：“行业常用有限元软件仿真封装，或搭建‘加热裸片’产品复制品——这类特制硅裸片集成片上加热器，输入真实产品典型功耗。温度传感器通常集成在加热裸片内，输入功耗后可在不同位置测量结温。”
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（FEA）精度，其余大量配置则直接通过软件估算。
工程师会结合散热方式进行有限元网格划分，综合考虑芯片发热、向相邻芯片与中介层的热传导，以及散热器、风扇、点式液冷或仍在研发的浸没式液冷等散热效果。
力学因素的介入
多裸片堆叠中，材料热膨胀系数（CTE）不匹配带来的机械应力往往极大，因此除热变化外，还必须建模力学变化。Swinnen表示：“热效应与力学效应的数学模型高度相似，我们在3D-IC分析工具中整合了两项能力。只要获得晶圆厂加密工艺文件中的材料属性，就能计算每一点的冯・米塞斯力，进而求得应力与翘曲变形。刚度更高的材料翘曲更小，但内应力更大；柔性材料应力更低，却变形更明显。”
GPU上方堆叠四颗HBM
IMEC团队的研究体现了跨层热协同设计的重要性。该团队通过STCO与工艺级缓解方案，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℃。该GPU功耗414瓦，AI负载下每颗HBM功耗40瓦。
HBM沿GPU短边堆叠，通过微凸点连接信号层，GPU采用背面供电网络。研究人员首先移除四颗HBM堆叠中功能冗余的底层逻辑裸片，改善GPU与HBM间热耦合，DRAM间采用混合键合；顶盖侧通过微通道或喷射冲击冷却，散热系数30kW/m²K；层压底板侧风冷散热，系数200W/m²K，采用新思科技Icepak进行热特性分析。
随后，将相邻DRAM堆叠间的塑封料替换为热硅，提升纵向与横向散热；同时减薄顶部DRAM裸片以缩短垂直热路径，并在GPU热点处选择性放置热硅。STCO策略包括双面冷却与GPU核心频率减半，将峰值温度从120℃降至99℃；后续进一步调频并增加热硅用量，最终将GPU峰值温度降至71℃，与2.5D架构（69℃）基本持平。
IMEC团队表示：“研究结果不仅为严苛热约束管理提供思路，也证明STCO可显著提升未来3D GPU架构的热可行性与性能。”
结语
随着行业加速采用混合键合、背面供电网络、多裸片封装等先进工艺，将更依赖带自适应网格的热仿真软件，平衡计算时间与模型精度，并可同时建模相互耦合的热行为与力学行为。
集成加热与传感元件的实验复制品或原型，能为模型结果提供宝贵验证。通过热硅块辅助散热等系统协同设计方案，可在常规AI负载下显著降低HBM/GPU 3D堆叠的GPU峰值温度。
