电子发烧友网报道（文/李弯弯）在人工智能与高性能计算需求持续增长的背景下，算力已成为科技发展的核心驱动力。高带宽内存（HBM）作为一种基于3D堆叠技术的高性能DRAM，凭借其极高的带宽和更大的数据吞吐量，有效缓解了AI计算中的“内存墙”瓶颈，成为现代数据中心不可或缺的核心存储组件。
随着技术演进，芯片厂商通过增加堆叠层数来提升性能。HBM堆叠层数正从主流的12层、16层，加速向20层以上迈进。这一进程使HBM的性能大幅提升，但功耗与发热量也随之急剧攀升。这种高密度的热量积聚，使“散热”成为制约下一代AI芯片性能释放的核心问题。
在此背景下，5月26日，SK海力士正式发布控温散热存储技术“iHBM”，进一步丰富了芯片封装内部的散热路径，为高密度存储芯片的热管理提供了更具兼容性和落地性的解决方案。
HBM内集成冷却元件ICE，热阻降低30%
面对HBM垂直堆叠结构带来的积热问题，传统解决方案存在一定局限。在传统HBM架构中，热量主要通过核心芯片（Core Die）向外传导的间接散热方式。由于路径较长且阻力较大，热量容易在芯片中心堆积，进而导致性能降频或硬件故障。
SK海力士发布的iHBM技术打破了这种被动的散热逻辑。该技术在HBM封装内部集成了名为“ICE”（Integrated Cooling Elements，一体化冷却元件）的单元。这是一种利用绝缘、高导热性硅基材料打造的元件，被嵌入到HBM中发热最为集中的D2D PHY区域——即实现HBM基础芯片与AI高速芯片之间超高速数据传输的物理互联通道。
图源：SK海力士
通过在热源核心区构建专用的热量排出通道（Heat Path），iHBM能够高效导出热量。根据官方测试数据，相较于传统方案，iHBM的热阻降低了30%以上。这意味着在高温、高负载等严苛的AI训练环境中，搭载该技术的存储芯片能够保持较好的运行稳定性，减少因过热导致的算力波动。
除了热学表现，iHBM在工程落地层面也具备优势。对于英伟达、AMD等下游客户而言，更换存储芯片通常需要重新设计GPU基板或调整封装模具，成本较高且影响产品迭代周期。而iHBM采用了经市场验证的先进MR-MUF（批量回流模制底部填充）晶圆级封装工艺，具备较高的设计兼容性。客户无需对现有的系统级封装（SiP）环境进行大规模改动，即可直接部署iHBM。这一特性降低了新技术的导入门槛，有利于其快速普及。
科技巨头多元化的芯片散热技术探索
不只是SK海力士，面对日益严峻的积热问题，全球各大科技巨头都在积极探索不同的散热路径。当前的芯片散热领域呈现出多元化的态势，从封装结构的调整到新型导热材料的引入，行业正在经历深刻的技术演进。
作为存储领域的另一大厂商，三星电子在散热技术上采取了差异化的路线。三星试图通过改变封装的物理结构来优化热分布。例如，三星正在开发结合超高纵横比铜柱和扇出型晶圆级封装（FOWLP）的“多层堆叠FOWLP”技术。该技术通过阶梯式的堆叠方式压缩体积，并利用高导热性的铜柱构建热量传导桥梁。此外，三星此前在Exynos移动芯片中采用的HPB（Heat Path Block）冷却技术，也展示了其通过设置专门散热路径块来疏导热量的思路。这表明，通过结构与热学设计，同样能在有限空间内实现有效的温控。
如果说存储厂商的关注点在于微观的封装内部，那么微软等云计算巨头则将目光投向了流体物理领域。微软研究院团队曾展示过一种“微流体冷却技术”。其原理是在芯片内部蚀刻出微小的通道，直接将冷却液输送到晶体管级别的热源处。这种将液冷系统的思路，虽然在制造工艺上极具挑战，但它代表了散热技术从宏观系统向微观器件渗透的方向。
与此同时，基板材料的革新也在为散热难题提供新的解法。据悉，Vera Rubin架构GPU可能采用的散热方案是“钻石铜复合散热+45℃温水直液冷”。金刚石拥有极高的热导率，将其作为基板材料与铜复合集成使用，不仅能起到结构支撑作用，更能迅速将芯片产生的热量均匀分散并传递给外部的液冷系统。这种材料学的跨界应用，有望使芯片层面的散热性能得到显著提升。
从SK海力士的内置冷却元件，到三星的结构优化，再到微软的微流体与业界的金刚石基板，这些探索共同勾勒出一个清晰的趋势：AI算力的竞争，已经不再局限于晶体管数量的堆砌，而是全面扩展至包含散热在内的系统级效能协同设计。
散热技术重塑AI基础设施
无论是iHBM的发布，还是行业内的多元化探索，这些散热技术的突破对于AI基础设施而言，都具有重要的战略价值。
首先，先进的散热技术是解锁下一代存储性能的前提。随着HBM5及未来标准向着20层以上堆叠迈进，如果没有高效的热管理，更高的密度将面临更大的风险。iHBM等技术的应用，将为HBM在极限堆叠下的稳定运行提供保障，确保AI算力能够按照既定的节奏持续迭代。
其次，从经济与运维的角度来看，散热能力的提升直接关系到数据中心的运营成本。行业数据显示，HBM故障是导致数据中心GPU故障的首要原因之一。通过降低工作温度，不仅能大幅减少因过热引发的硬件损坏和停机维护成本，还能避免因触发温控阈值而导致的算力降频。对于电费高昂的大型AI训练集群而言，系统能效的提升将带来显著的经济效益。
写在最后
综上所述，SK海力士发布iHBM技术，是半导体行业在面对物理极限挑战时的一次重要探索。散热这个曾经被视为辅助工程的环节，如今已成为决定AI算力基础设施最终效能的战略要地。随着这些创新技术的落地与成熟，一个更高效、更稳定、更绿色的AI计算时代将会加速到来。