封装技术创新正推动AI芯片性能的提升

人工智能 (AI) 正重塑半导体版图，不仅自身快速增长，还成为推动移动设备、汽车、互联网和工业等领域创新的催化剂。技术领先企业正走在转型的最前沿，积极开发对 AI 半导体至关重要的下一代封装技术。

面对庞大的数据处理需求，AI 推动了特殊的芯片架构，实现大量数据的快速高效处理。 在各大数据中心中，GPU 或 AI 加速器等高效能 AI 芯片支持大量语言模型的运算和推理，应用范围涵盖 AI 聊天机器人等。在计算方面，各种设备依赖 NPU（神经网络处理器）等高效能芯片，实时做出明智决策，从而推动汽车、智能相机和移动设备等的创新应用。

这种计算架构的转变依赖先进封装技术。先进封装通过逻辑芯片与存储器的紧密集成来提供更高的计算性能和更低的能耗，以支持复杂的计算。

为什么异构集成是高效能的关键

随着晶体管数量不断增加，复杂性也越来越高，摩尔定律缩放的成本也在不断增加。因此，创新正在走向多元化。高数值孔径极紫外光 (NA EUV) 光刻技术，以及栅极全环电晶体 (GAA) 等晶体管新设计，继续推动先进制程的发展。背面供电网络 (BPDN) 可提供更稳定的电源，提高整体性能。而创新的半导体封装技术，发挥着关键作用。

半导体封装技术不再仅仅是保护和连接芯片，而是进一步成为驱动器件性能的关键。异构集成是这一转变的核心，将多个芯片集成到单个芯片的能力。 因此，这种模块化方法灵活且成本低廉，将多种功能集成在封装芯片中而不是集成在单个芯片上，一方面可以满足要求，另一方面无需完全依赖传统的线宽微缩。

先进封装技术驱动

AI 芯片变得越来越复杂，有人预计到本世纪末，单个芯片的封装将包含多达1 万亿个晶体管。先进封装通过集成计算芯片和存储器来支持这种发展。

高带宽内存 (HBM) 发挥着关键作用。HBM 通过垂直堆叠存储器并将其放置在GPU 附近，从而减少延迟并加快数据传输速度，同时降低功耗。中介层和基板加速元件之间的通信。许多现代 AI 设计中，封装芯片包含数百个逻辑和存储芯片，满足规格要求。

先进的封装技术将 GPU 和 HBM 集成到单个 AI 芯片封装中，其中介质层和 IC 基板促进了芯片之间的通信和数据传输。

为了支持不断增长的芯片需求和半导体芯片演变带来的要求，业界正在推进 2D、2.5D 和 3D 封装架构。其中，2D 封装架构将芯片并排排列在基板，2.5D 封装架构将芯片排列在中间层，而3D封装架构将芯片垂直堆叠。混合键合、嵌入式桥接器、晶圆和面板中介层、玻璃基板和共同封装光学元件等技术有助于提高互连密度并改善系统性能。这些创新提供了多种新方法，通过缩短信号路径来增加带宽并降低功耗，这是 AI 成功的关键。

先进封装创新为制造业带来挑战

随着封装变得越来越复杂，封装制造也面临着各种挑战。每个封装承载的芯片设计越来越多，芯片尺寸也越来越大，而特征尺寸越来越小，连接密度越来越高，加上新材料不断出现，都对封装提出了更高的要求。

晶片互连是指从焊料凸点到铜柱、微凸点到混合键合，随着这些互连缩小，缺陷尺寸和差别也会越来越小。由于这种演变，制造业需要更灵敏的检测和更精确的量测来保持良率。（*铜凹陷量）

随着单一封装中的组件和互连数量的增加，潜在的风险也会随之增加。单个芯片或互连故障可能会影响整个多晶体封装，导致价值不菲的产量损失。这种环境下，更严格的制程控制成为确保高良率和可靠性的关键。

异构集成带来的挑战与前道半导体制造的挑战类似，需要更高的缺陷测量灵敏度和更严格的测量精度。KLA 应对上述挑战的方法是采用全面的先进封装制程控制和制程支持解决方案，这些解决方案适用于晶圆、面板和元件，并且都是针对先进封装的复杂性而设计，不会影响质量。

2.5D 和 3D 封装架构的发展带来了新的良率挑战，需要更好的制程和制程控制解决方案。

AI 需要智能集成

2024 年 11 月，普华永道预测全球半导体产业规模将扩大到 1 万亿美元，增长将由各种应用推动，包括从数据中心到边缘设备不断增长的AI 需求。AI 需要卓越的计算能力和优化的电源使用，从而突破半导体芯片设计和集成的极限。

AI 也在推动半导体内容的多样化。碳化硅 (SiC) 和氮化镓 (GaN) 等禁带半导体可提供更高的功率、更快的速度和更好的热转换效率，因此这些半导体对于AI 系统高效供电的重要性日益增加。

数据中心和HPC环境中，AI的发展也推动了光学和共封装光学元件的发展，以提高数据传输速度和能源效率。量子计算仍处于早期阶段，但最终可能会重塑 AI 的计算方式。

半导体的未来不仅在于更小的晶体管，而且在于更智能的集成。封装已成为高效能的关键。在摩尔定律的尽头，先进封装已成为满足下一代半导体设备要求的关键。

KLA 在制程、制程控制和客户协作方面拥有深厚的专业知识，正在帮助半导体行业塑造未来。AI 重新定义了可能性，而支持 AI 的技术也必须同样快速地发展。KLA 的工程师、物理学家和数据科学家团队深知此次转型的规模和意义，他们正在帮助塑造 AI 时代半导体创新的未来——先进封装在这个时代发挥着关键作用。