随着 AI 模型规模的指数级增长，高带宽内存（HBM）的散热问题已成为制约算力提升的关键瓶颈。SK 海力士 今日正式发布了 iHBM（Integrated HBM Thermal Architecture），一种革命性的内存热管理技术。通过在 HBM 封装内部直接集成冷却元件，iHBM 旨在从热源处解决散热难题，为下一代 HBM5 及高密度 AI 数据中心铺平道路。
核心突破：从“被动散热”到“源头冷却”
传统 HBM 主要依靠核心芯片和周围封装结构进行间接散热，效率有限。iHBM 则采取了更激进的结构化方案：
- 集成冷却元件将非导电硅冷却元件直接嵌入 Die-to-Die (D2D) 物理层。
- 精准定位：D2D 接口是连接 HBM 堆栈与 AI 处理器（GPU/ASIC）的高速通道，每秒传输数 TB 数据，是热量积聚最严重的区域。
- 显著成效：通过在热源处建立专用散热路径，整体热阻降低超过 30%，有效防止高温下的性能 throttling（节流）。
技术背景：为何 HBM 散热如此困难？
- 垂直堆叠与高密度：HBM 通过 TSV（硅通孔技术）垂直堆叠多层 DRAM 芯片，虽极大提升了带宽和能效，但也导致热量在极小空间内迅速积聚。
- 邻近效应：HBM 紧邻产生巨大热量的 GPU/AI 加速器，并通过硅中介层连接，形成“热点叠加”。
- 高频切换损耗：数千条信号通道和数十亿晶体管的高频开关产生大量漏电流和电阻热，一旦温度超标，系统被迫降频保护，严重拖累 AI 训练与推理速度。
iHBM 的核心优势
- 抑制热节流，确保持续高性能
* 在高温高负载环境下保持稳定运行特性，避免因过热导致的时钟频率和电压降低，确保 AI 系统满血输出。 - 支持更高堆叠与更大带宽
* 结构化的散热能力使得未来 HBM 可以堆叠更多层数（如 HBM5 及以后），在维持稳定温度的同时实现更高的数据传输速率。 - 兼容现有工艺，易于大规模量产
* 基于 SK 海力士现有的晶圆级封装工艺和批量回流模塑底部填充技术。
* 架构上与现有系统级封装（SiP）配置兼容，客户无需对主板或系统进行重大重新设计即可集成。
战略意义：巩固 AI 内存领导地位
SK 海力士副总裁 Lee Kang-wook 表示：“iHBM 是结合内存设计能力和先进封装技术开发的最优解决方案。我们将主动提供客户在 AI 环境中所需的价值，进一步巩固我们在 AI 内存领域的领导地位。”
- 面向 HBM5：该技术计划从下一代 HBM5 产品开始应用。
- 目标市场：高性能计算（HPC）、超大规模 AI 数据中心及其他超高密度、超带宽环境。
© 版权声明
文章版权归作者所有，未经允许请勿转载。
