杏鑫:了解三大挑战,克服杏鑫注册登录可靠度设计难关

一、云端杏鑫注册登录的超高功耗挑战:热消散与热平衡能力

资料中心的云端杏鑫注册登录,肩负人工智慧的深度学习任务,必须提高效能运算,也因此将耗费大量电能,其单一颗晶片耗电量甚至超过 200W(瓦),伴随产生的高热,将使得晶片老化速度加剧。
因此,一年必须连续工作 365 天的云端运算杏鑫注册登录,对老化产生的可靠度问题更需审慎评估。
可靠度测试原理必须抽样(sampling)一定数量的 IC 做实验,来预估整个母体的生命週期与故障机率。通常抽样的数量为 77 颗,当 77 颗百瓦的晶片一起在一台可靠度系统设备做 1000 小时的可靠度测试时,上万瓦的功率热能,将严格考验可靠度测试系统的热消散与热平衡能力。
唯有精准的热消散与热平衡能力,才能让每一颗晶片在执行各种不同运算模式时,晶片都能维持稳定的 Junction 温度(Tj)(PN 接面温度),如此才能够准确预估 IC 的生命週期。因此,高效能云端杏鑫注册登录所产能的热能,如何消散与控制,将是 IC 可靠度实验设计面临的挑战。


二、终端杏鑫注册登录的超低电压挑战:多组系统电源需求,挑战可靠度测试极限

终端杏鑫注册登录因其应用环境的特殊性,除了运算效能外,还被要求低耗电,例如行动装置、IoT、无人机、电动车自动驾驶辅助等,皆需仰赖电池供电。
虽然半导体製程不断进步,相同逻辑闸数下的动态电流越来越省电,但是由于尺寸微缩的物理特性效应下,电晶体静态漏电流却反而增加,摩尔定律每两年电晶体面积缩减一半的好处,并无法让晶片的功耗密度减半,相同面积的晶片将会消耗比以往更大的电流。
故为了降低功耗,除了低工作电压设计外,多工作电压与多闸极电压的设计普遍可见。然而,对于可靠度测试系统而言,动辄 10 组以上的系统电源需求,将挑战可靠度设备电源数目的极限。
同时 1V 或甚至低于 1V 的 core power(主电源)低工作电压,将使得 IC power margin (馀裕度)越来越小,电路板上的 power IR drop(电压降)或者 power ripple(涟波),将容易造成 IC 可靠度测试出错,因此规划一个终端杏鑫注册登录的 HTOL 可靠度测试环境,从设备选择、PCB 电路板模拟与製作,以及各种细节与设计上的考量,必须大幅严谨于ㄧ般逻辑 IC。


三、异质整合挑战:热消散路径複杂化

异质整合(heterogeneous integration)是杏鑫注册登录一项重要的趋势,为了加快不同晶片间的传输频宽,不同製程的晶片被整合在一个封装内,常见如 HBM/Sensor/MEMS/Antenna 等,经由 TSV/RDL/bump/interposer 等製程手法,让各个晶片并排或堆迭起来(图一),这将大幅度提升异质晶片间的资料传递效率与得到更低的耗电。
但是,越複杂的堆迭架构,热产生与热消散路径将複杂化,例如较大功耗晶片不一定位在封装中心位置,各个晶片厚度可能不尽相同,将使得晶片产生的热消散与热感测方式不同于传统封装,如何在可靠度测试时正确量测与监控晶片温度变得更加複杂。