宾夕法尼亚州立大学：异构集成的热管理方法

原标题：Thermal Management Methods for Heterogeneous Integration

介绍

从CoWoS到3D异构集成：先进封装为何卡在散热这一关？

🔷GPU功耗正从1kW迈向2kW，热流密度增长速度远超散热能力提升速度

🔷嵌入式微流体冷却、玻璃基板与3DHI，正在重构下一代封装架构

过去几年，AI产业几乎把所有人的目光都吸引到了GPU、HBM和先进封装上。但当算力规模不断攀升、单颗GPU功耗逼近千瓦级之后，一个曾经隐藏在幕后、却越来越关键的问题开始浮出水面——热量到底该怎么散出去？

最近我看到这份报告，传递出一个非常明确的信号：随着AI芯片进入高功耗时代，先进封装正在从“互连瓶颈”转向“散热瓶颈”，热管理已经成为决定下一代AI系统能否持续扩展的关键因素。

尤其是在3D异构集成、Chiplet、HBM堆叠以及硅光互连快速发展的背景下，未来单个AI计算节点可能集成数百颗芯粒、消耗数千瓦功率，传统风冷和冷板液冷方案正在逐渐接近物理极限。为了支撑下一代AI服务器的发展，业界开始把冷却系统直接嵌入封装内部，而“嵌入式微流体冷却（Embedded Microfluidic Cooling）”也因此成为最受关注的新方向之一。

那么，当GPU从1kW迈向2kW，当3D封装从几十颗芯粒迈向数百颗芯粒，未来AI芯片究竟该如何散热？微流体冷却、玻璃基板以及AI驱动热设计又将扮演什么角色？

今天我就结合这份最新报告，带大家看看先进封装领域正在发生的一场散热革命。

关键图表

报告未提供可裁切的关键图表。