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AI時代先進封裝發展趨勢沙龍紀要

發布時間:2024-08-13作者來源:薩科微瀏覽:941

今天上午在深圳搞了一場封裝沙龍,探討先進封裝的發展趨勢,來了很多產業大佬。紀要如下:

摩爾定律從1965年提出來后,發展了接近60年。不過自2005年后發展速度已經放緩,但還在延續,臺積電[敏感詞]的制程已經來到2納米。

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大芯片(CPU、GPU、AI芯片)存在三座大山:面積墻、功耗墻、存儲墻。存儲墻是因為處理器速度太快,存儲DRAM帶寬增長太慢導致。HBM就是針對存儲強問題誕生的,DRAM和DRAM之間通過混合鍵合的方式形成,目前做的[敏感詞]的是海力士,其次是三星、美光,國內長鑫存儲也在發力這塊。

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面積墻是AI對算力要求越來越高,GPU、CPU面積越做越大,但生產芯片的光罩面積存在上限導致。

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然而,芯片面積越大,制造的良率越低,芯片的成本越高。

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芯片算力越高,功耗越大,功耗墻問題始終存在。

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AI大模型對訓練算力的需求:一是永無止境,多多益善,算力越大,大模型優化越好;二是算力提升的速度遠超摩爾定律的發展,所以GPU芯片需求很旺盛,僅靠傳統的制程微縮難以滿足AI算力需求。

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先進封裝就是當下提升算力、帶寬以及解決存儲墻、功耗墻和面積墻的重要方式之一。2.5D/3D等先進封裝未來的需求很旺盛。

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當前,先進封裝市場仍然被日月光、安靠、臺積電等主導。

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2.5D/3D先進封裝未來的發展趨勢:bump做小,bump之間的間距做小,布線的線寬線距做小,W2W、D2W、D2D的堆疊間距做小。

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2.5D/3D先進封裝的核心技術包括bump、TSV、RDL等。

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由于AI算力需求爆發,臺積電的COWOS封裝當前供不應求,還在持續擴產。

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HBM技術解決了內存的帶寬問題,特點是高速、高帶寬,能夠滿足大模型訓練要求,目前已經演進到第四代。HBM的核心技術包括TSV、BUMP、Wafer支撐系統、芯片堆疊/底部填充、鍵合等。

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