在 AI 加速器芯片 let 架构中，热管理已成为制约性能提升的关键瓶颈。随着晶体管密度持续增加，功率密度可达数百 W/cm²，导致局部热斑点温度升高 20-30°C 以上，迫使系统降频运行以避免器件退化。传统铜基热扩散器或微通道液冷虽有效，但受限于材料热导率（铜约 400 W/mK）和集成距离，无法从晶体管源头高效扩散热量。引入多晶金刚石薄膜作为热扩散器，能将热量在纳米级从源头横向扩散，显著降低峰值温度，支持更高时钟频率和功率密度，实现 AI 计算性能的指数级跃升。
金刚石的热导率高达 2200 W/mK，是铜的 5-6 倍，且电绝缘性强（介电常数约 5.7），适合直接集成于 CMOS 或 GaN 工艺中。斯坦福大学研究团队开发了低温（400°C）化学气相沉积（CVD）工艺，可在硅或氮化镓表面生长 2μm 厚的大晶粒多晶金刚石薄膜，避免高温损伤互连层。在 GaN 高电子迁移率晶体管（HEMT）测试中，添加金刚石层后通道温度下降 70°C，X 波段信号放大性能提升 5 倍。这得益于金刚石与半导体界面形成的碳化硅（SiC）桥层，降低了声子热边界电阻（TBR），热传输效率提高 30% 以上。对于 AI 加速器芯片 let，如 NVIDIA B300 GPU，其 15kW 功率下热密度极高，金刚石薄膜可将热斑点温度从 100°C 降至 60°C 以下，允许时钟速度从 2GHz 提升至 3GHz 以上，计算吞吐量增加 50%。
模拟 3D 堆叠芯片显示，在多层芯片 let 中采用 “热支架” 结构 —— 即交替金刚石热扩散层与铜 / 金刚石热柱 —— 可将热量垂直传输至散热器，温度降至无支架时的 1/10。例如，五层 AI 加速器堆叠中，无金刚石时峰值温度超 150°C，启用后仅 40°C，支持更高层数集成而不牺牲可靠性。证据来自实际器件测试和有限元模拟，证实金刚石在横向扩散（热扩散长度 > 100μm）和纵向传导（热阻 < 1 K・cm²/W）上的优势，远超传统介电层如 SiO₂（热导率 1 W/mK）。
要落地这一技术，需关注以下工程参数与清单：
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生长参数：
- 温度：350-450°C，避免 CMOS 互连熔化（Cu 熔点 1085°C，但合金敏感）。
- 前驱体：CH₄/H₂/O₂比例 1:99:0.5-2%，氧促进晶粒生长，抑制石墨化。
- 厚度：1-3μm，过厚易应力裂纹；目标晶粒尺寸 > 1μm，确保横向热导率 > 1500 W/mK。
- 衬底准备：表面粗糙度 < 5nm，预沉积 SiN 钝化层以诱导 SiC 界面。
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集成流程：
- 位置：后端工艺（BEOL）中，晶体管上方介电层内，作为 “热介电” 替换部分低 k 材料。
- 兼容性：在芯片 let 边界预留金刚石热桥，连接相邻 let 热扩散。
- 3D 堆叠：热柱直径 10-50μm，间距 100μm，使用 TSV（硅通孔）填充金刚石或 Cu - 金刚石复合。
- 测试阈值：TBR<5×10^{-8} m²K/W；器件温度 < 85°C 下满负载运行。
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监控与回滚：
- 指标：红外热成像监测热斑点（目标 ΔT<10°C）；电学测试信号完整性（寄生电容 < 5% 增加）。
- 风险缓解：若界面 TBR 高，添加纳米 SiC 种子层；性能退化 > 10% 时，回滚至传统 Cu 扩散器。
- 成本估算：初始 CVD 设备投资高，但规模化后每 wafer 增 < 5%，性能收益抵消。
在 AI 加速器设计中，这一方案特别适用于高性能计算集群，如数据中心 GPU pod，支持更高功耗而不需额外液冷基础设施。未来，随着 TSMC 和三星等代工厂验证，预计 2027 年进入量产，推动 AI 芯片从百亿到万亿晶体管时代。
资料来源：
- IEEE Spectrum: “Diamond Thermal Conductivity: A New Era in Chip Cooling”（2025）。
- 斯坦福大学相关研究论文（ACS Appl. Mater. Interfaces, 2021；IEEE TED, 2023）。
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