随着人工智能模型的发展、, 高带宽内存（HBM） HBM 采用了更多层次和更高速度，以跟上时代的步伐。然而，这会增加热量，尤其是在芯片到芯片物理层（D2D PHY），即处理 HBM 和人工智能芯片之间超高速数据传输的接口。这一小块区域成为芯片上最热的地方。传统的 HBM 会迫使热量穿过几个核心芯片层才能散发出去，这是一条漫长而低效的路径。如果热量不能迅速排出，芯片温度就会升高并触发节流--一种降低性能的自我保护机制。要释放下一代人工智能芯片的全部能量，解决这一热量瓶颈至关重要。.
核心组件和 iHBM 的工作原理
SK Hynix 针对这一发热问题提出了一种解决方案，称为集成高带宽内存（iHBM）。这项技术的核心是在 HBM 内部嵌入一个特殊的冷却组件。该组件被命名为 ICE。ICE 由硅基材料制成。这种材料同时具有两个关键特性。首先，它具有高导热性，这意味着它能有效地传递热量。其次，它具有电绝缘性，因此可以安全地放置在密集的电路中，而不会造成短路。ICE 元件直接放置在 D2D PHY 区域，这里热量最集中，HBM 和处理器之间的数据交换也最频繁。.
在传统的 HBM 设计中，热量必须经过多个核心芯片层才能离开芯片。iHBM 改变了这一路径。通过使用嵌入式 ICE 元件，它在芯片内部创建了一个专用热通道。现在，热量几乎可以直接从源头传到封装外壳或散热器，而无需经过许多功能层。这就缩短了热路径，降低了热量沿途遇到的阻力。.
从制造角度来看，iHBM 建立在 SK Hynix 已经量产的 MR-MUF 晶圆级封装技术基础之上。MR-MUF 代表大规模回流注塑填充，是一种生产效率高、产量大的工艺。在现有工艺的基础上增加 ICE 元件嵌入步骤，使 iHBM 的量产成为可能。.
iHBM 的主要优势
iHBM 技术通过改变热路径带来了多个明显的优势。.
- 冷却效果更好. 根据 SK Hynix 公布的数据，与传统的 HBM 冷却解决方案相比，iHBM 的热阻降低了 30% 以上。热阻是衡量热量流动难易程度的指标。较低的热阻意味着芯片内部产生的热量更容易被带走。对于像 D2D PHY 这样的高功率密度区域，热阻降低 30% 可以显著降低工作温度。.
- 提高系统稳定性。. 一旦温度得到很好的控制，系统的稳定性就会提高。在人工智能训练和推理等长时间、繁重的工作负载期间，芯片温度过高会引发节流，从而降低计算能力。有了 iHBM 解决方案，芯片可以长时间保持峰值性能，减少节流事件。这对于需要连续运行数天甚至数周的大型模型训练任务尤为重要。.
- 部署门槛低。. iHBM 的另一个优势是易于部署。该技术与现有的系统级封装环境保持高度的设计兼容性。这意味着使用 iHBM 的 HBM 模块可以取代传统的 HBM 模块，而无需对 GPU 或 AI 加速器封装进行重大的重新设计。对于芯片制造商和云服务提供商来说，这减少了技术验证和产品集成所需的时间和成本。.
- 准备批量生产. 在可制造性方面，iHBM 基于 SK Hynix 成熟的 MR-MUF 晶圆级封装工艺。该工艺经过多代 HBM 产品的验证，具有高产量和批量生产能力。在现有生产线上添加 ICE 元件嵌入步骤，无需重建整个生产流程。这为 iHBM 提供了从实验室到大规模商业应用的清晰路径。.
主要用例
iHBM 技术解决了高功率密度区域的热量管理问题，因此其主要应用于需要高计算能力和高能耗的领域。.
高性能计算. .高性能计算通常涉及复杂的科学模拟、天气预报、基因组分析和类似任务。这些任务需要许多计算节点并行工作，通常需要运行数小时甚至数天。在这种环境下，芯片长期处于高负荷状态，热量不断积累。如果冷却不足，计算集群就会因温度保护而减速，从而延长总计算时间。iHBM 通过降低热阻帮助芯片保持稳定的温度，从而确保持续的计算能力。.
人工智能数据中心。. 随着生成式人工智能和大型语言模型的普及，人工智能数据中心的功率密度也在快速上升。单台 AI 服务器的功耗已达数千瓦，其中 HBM 和 GPU 是主要热源。数据中心不仅需要冷却芯片，还必须考虑整个冷却系统的能源和空间成本。更高效的芯片级冷却意味着减少对液体冷却或高速风扇的依赖，从而降低冷却设备的资本投资和运营成本。iHBM 直接管理芯片内部的热量，有助于从源头上减轻散热负担。.
未来的边缘人工智能设备。. 目前，数据中心的冷却需求最为迫切。但随着人工智能功能进入手机、个人电脑、汽车和其他终端设备，在这些紧凑空间内的冷却挑战将越来越大。终端设备的散热空间有限，无法安装大型风扇或液冷系统，因此它们更依赖于芯片自身的散热效率。虽然 iHBM 目前针对的是 HBM5 等企业级内存产品，但同样的想法--在热点嵌入专用冷却组件--可能会激发移动设备的冷却设计。.
除此之外，任何使用高带宽内存并面临冷却瓶颈的系统都可以从 iHBM 技术中受益。例如，用于自动驾驶的高性能计算平台和边缘计算服务器需要在高密度部署的情况下控制温度。随着计算需求的不断增长，热量管理正从次要的系统问题转变为决定性能极限的核心问题。因此，iHBM 所代表的方向具有更广泛的意义。.
冷却技术的竞争格局
随着 HBM 功率密度的不断提高，冷却能力正成为决定下一代 HBM 产品竞争力的关键因素。SK 海力士、三星电子和美光科技三大内存制造商以及一些云服务提供商都在探索不同的冷却技术路线。.
| 公司名称 | 技术 | 核心理念 | 关键数据 |
|---|---|---|---|
| SK 海力士 | iHBM | 在 HBM 的热 D2D PHY 区域内嵌入高热传导、电绝缘冷却元件，创建专用热路径 | 热阻降低 >30% |
| 三星电子 | HPB 冷却 + 混合铜键合 | 改变芯片堆叠结构，将 DRAM 移到处理器一侧，并在处理器内核正上方放置铜散热器；使用铜对铜键合来消除热阻 | ~30% 温度降低；16% 热阻提高 |
| 美光技术 | 电路设计改进 + 增强型基础芯片 | 通过改进内部电路设计和优化基础芯片性能，在提高性能的同时改善冷却效果 | 能效提高 >20% |
| 微软 | 微流体冷却 | 在硅芯片背面蚀刻微通道，直接向芯片内部热源输送冷却剂 | 与冷板相比，散热效果提高 2-3 倍；峰值温升降低 65% |
总之，SK Hynix 利用 iHBM 技术在冷却领域占据了先机。三星凭借 HPB 和混合铜键合方法迅速赶上。美光通过稳步提高能效工艺保持竞争力。与此同时，微软等云服务提供商正在从系统层面探索微流体冷却技术，为未来冷却更高功率的人工智能芯片提供了新的可能性。.
结论与展望
SK Hynix 的 iHBM 技术解决了一个长期被忽视但日益紧迫的问题：如何从高带宽内存内部的热点高效散热。对于人工智能数据中心和高性能计算用户来说，更好的散热意味着更稳定的计算能力、更低的散热能耗成本和更长的设备寿命。随着人工智能模型规模的不断扩大，HBM 堆栈层数和功率密度将进一步上升。热量管理很可能会从系统设计中的次要问题转变为决定下一代人工智能基础设施可行性的核心问题。iHBM 所代表的方向--在封装内部从源头解决热量问题--为应对这一挑战提供了一条切实可行的道路。.
