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现代半导体封装中的热测试

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发表于 2025-1-6 08:03:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
引言- p. i# T# s0 f2 v' K) C
半导体测试领域正由现代芯片架构日益增加的复杂性和热管理挑战推动而需要变化。本文探讨先进半导体封装中热测试的关键方面,介绍这一快速发展领域中的挑战和解决方案[1]。
6 f0 e/ S# h2 J/ S/ q* j# Q) c
9 B4 a. }% Z  A8 r% G1: T5 n" g) B% ^  Y. u9 Z* T2 |, a
理解现代封装复杂性
7 h0 j7 f5 l4 J/ E5 E7 G* hChiplet和异构集成的出现从根本上改变了热测试的方法。与传统的单一系统级芯片(SoC)设计不同,现代封装具有多个处理元件,每个元件都有独特的热特性。这些先进架构将处理能力集中在较小的区域内,同时将计算分布在多个芯片上,形成复杂且往往难以预测的热剖面。& y: p$ S: d" v/ @9 e6 B$ P1 E: a
: W7 Z. d; x" W* D
这些系统中的热量产生来自多个来源,包括处理器操作和通过细互连的数据移动。热能必须穿过各种材料和层,包括金属层、基板和不同的互连方案。产生的热行为比传统SoC更为复杂,热梯度根据工作负载模式显着变化。. ^5 V. ^  x; u% U3 W

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; J% o8 i9 u6 h. u图1展示了现代半导体封装中热耗散模式的复杂性,显示了不同组件之间热行为的耦合方式。
$ c4 w. f* X0 a: m8 z, U4 x7 Y. I+ U, d- ^* r6 P+ X+ F
2
# n" D' G8 \5 ]6 I热建模的挑战2 Y. N0 q) L$ n) e7 F
传统热建模方法在应用于现代半导体封装时面临限制。芯片的分解和堆叠需要更复杂的模型,这些模型能够考虑:
2 U$ I# A- I6 ~( }) ~通过TSV和混合键合层的垂直热流
: E& E0 a9 K( A多种材料之间的复杂相互作用
5 A  S" H; F2 D先进冷却技术的非线性行为3 h1 Q9 ?- R* @. T6 h% a) A2 _) Q
基板和金属层变薄的影响& k0 a5 V, k/ _4 F

3 y  C7 ~. o2 A# S基板和金属层的变薄虽然对满足形状因素要求必要,但使散热变得更具挑战性。这导致了创新解决方案的出现,如:
3 T0 E- ]2 E. [实施专门的通孔进行导热2 z# o: v! X& u* T
在固定系统中集成蒸汽帽和惰性冷却液体' p( I% Z6 @6 v$ R/ M% O
广泛采用热界面材料(TIMs)' l( v% u* R. \: E( [! W

0 q1 P, i. m" D; i( K+ W/ E3
3 ^# H2 E7 h) b% m先进材料和高频考虑因素6 K  W) ]+ v$ k  i- W* m
集成硅锗(SiGe)、氮化镓(GaN)和碳化硅(SiC)等特殊材料引入了热测试的新复杂性。这些材料在芯片级别表现出独特的热行为,需要专门的测试设置和可能更高的温度能力测试环境。
: m/ k, d7 u2 c* M. [; l, H5 o/ ^  @2 Z  V
随着器件在毫米波范围及更高频率下运行,动态功耗增强,导致内部发热更加明显。这需要更复杂的热感应方法,包括:
+ w  g4 w' Y: C实施片上热传感器" }8 z6 F8 T# @! Y2 u
利用红外成像和基于激光的计量技术
9 s4 x$ R! k$ b. e" k+ \开发用于关联功率、频率和热状态的嵌入式仪器. R, I6 j: g. x! \; X- o9 _" S5 \& a

9 i8 ?5 B* z* Q$ g6 J5 Z# b4
2 ]! x; P9 P! U/ A) ]功率传输和热管理
! b; Y' v: ^, w! X# D: W$ v& ?现代高性能计算和人工智能应用对功率传输系统提出了极高要求。由此产生的热负载需要直接集成到测试单元中的复杂管理解决方案。这些解决方案通常包括:3 y8 E- a0 Z3 B( A* X
先进的液体冷却系统
" X; _6 p: u& Y) F. F' b. B$ F专门的热界面材料
6 M/ b# s4 O# `* j% p2 L测试头部的主动冷却解决方案
, n+ U7 y2 b9 N* q
/ S4 V% A; U! h1 o" W# w- e
在这些场景中管理热条件的复杂性导致了自适应测试策略的发展。这些方法允许根据观察到的热和电气响应进行实时调整,实现更准确和有意义的数据收集。
- P9 X3 H) N- n  G$ h6 y$ m" n3 Q5 z9 c6 @$ R
5" G* k/ T3 |/ u- Y% a4 _
人工智能在热测试中的作用+ x0 h! P4 A9 A6 w& ~" _9 O/ z
人工智能正在成为热测试中的重要工具,提供以下能力:$ \. z) |5 U- }
分析测试过程中产生的大量数据集
' l5 C8 S0 n; I4 ]) M* Y识别热行为中的细微模式! r* J/ `' f# V* B$ f5 c5 O6 }
在热挑战变得严重之前预测潜在问题# D, S* S* D! {  {/ v& V
优化测试序列以提高良率2 _  U; W- z9 X  V

4 A; o5 ~' X5 N0 K& m- d6 bAI驱动的分析集成有助于确保测试结果保持稳定,并代表实际运行条件。这种数据驱动的方法在导航先进封装和3D集成的复杂热景观方面特别有价值。
) e$ f& f; S% F3 `
' W9 t, |. T, N5 i* Z* C  @  t63 X- O# R/ d  [
3D集成和Chiplet考虑因素
3 T7 {' u. r1 y6 |+ y/ ?Chiplet架构的日益采用给热测试带来了新的复杂性。封装中的每个芯片可能表现出独特的热特征,需要仔细考虑:
, z* t/ Z; e% R( l+ A, C系统级热规划
, [) s% c: q4 v- N+ V高功率模块的战略布置
" L+ K& _; z/ o. {温度梯度与功耗模式的关联
. J% Q6 ^3 r! P) x* [! ~

9 v4 J' d; `  M. K3 q* p' c早期建模和仿真,结合迭代架构探索,有助于在器件制造和Assembly之前识别潜在的热问题。这种方法对于确保复杂3D架构中的最佳性能和可靠性至关重要。1 s! m* d" Q; w+ d( y1 w' H0 c) e' n

8 Z0 ]. v( f; M4 z7
. R) C$ B3 q* d/ z结论
+ f2 [, L) h- W半导体封装的发展已将热测试从次要考虑提升为关键设计要求。在这个领域取得成功需要全面的方法,包括:
: C; P# H6 G4 W先进的建模和仿真能力
8 Q+ k2 _7 j+ {' W. }7 X% T复杂的热管理解决方案
* i) ]8 ~" ?8 X: G: NAI驱动分析的集成
' q( c/ m! L6 V0 }" x热测试程序的标准化
8 u0 K9 y/ V. L7 N
, v8 E2 ?  K" R0 M% R& I2 D! p+ \
随着产业继续推动集成和性能的边界,保持有效的热测试策略对于确保器件可靠性和最佳性能将变得越来越重要。半导体测试的未来将越来越依赖于理解和管理这些复杂的热相互作用。
; h9 q5 C# U: p; g
/ J( w# c+ N9 n( C参考来源
$ b7 R1 {2 W6 Y1 N* s/ k$ Z# Y% U[1] G. Haley, "Testing For Thermal Issues Becomes More Difficult," Semiconductor Engineering, Dec. 10, 2024. [Online]. Available: https://semiengineering.com/testing-for-thermal-issues-becomes-more-difficult/ [Accessed: Dec. 24, 2024]
$ e4 a7 F' [' L6 S# A3 k' ^END2 L5 j8 f9 f3 ~+ D. E3 z2 ]

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* c( s- W5 Z3 z  E3 G+ H" Y8 k- W欢迎转载, y) _! N: b0 j/ e
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转载请注明出处,请勿修改内容和删除作者信息!
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4 ~! T: x. R3 b! W关于我们:  L' l# V, ]4 C; a7 K' i
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