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CVD 金刚石薄膜在多芯片let AI 加速器热界面材料中的工程化集成

面向多芯片let AI 加速器的高功率热管理，使用 CVD 金刚石薄膜作为热界面材料，实现高效热扩散与低梯度温度控制。

在人工智能加速器的快速发展中，多芯片 let（chiplet）架构已成为实现高性能计算的关键路径。这种设计通过将大型芯片分解为多个小型、专用芯片 let 模块，并通过先进封装技术如 2.5D 或 3D 堆叠进行集成，能够显著提升计算密度和能效。然而，随着芯片 let 数量的增加和功耗的飙升 —— 典型 AI 加速器单模块功率已超过 1kW—— 热管理已成为制约系统性能的核心瓶颈。传统铜基热沉或液冷方案虽有效，但面临体积庞大、能耗高企以及在高密度封装下的热阻抗不匹配问题。为此，化学气相沉积（CVD）金刚石薄膜作为新型热界面材料（TIM），以其超高热导率和电绝缘特性，提供了一种无液冷的高效解决方案，能够实现 1kW + 热量的快速耗散，同时保持 sub-1°C 的温度梯度，支持更密集的芯片 let packing。

CVD 金刚石薄膜的核心优势在于其卓越的热传输性能。金刚石的热导率可达 2000-2200 W/m・K，是铜的 5-6 倍，这使得它能够高效地将热量从芯片 let 热点横向扩散，避免局部过热。不同于单晶金刚石的高成本和加工难度，CVD 方法允许在较低温度（约 400°C）下生长多晶金刚石薄膜，这种温度对硅基芯片 let 的互连层（如铜线和介电质）无损伤。斯坦福大学的研究团队已证明，在 GaN 高电子迁移率晶体管（HEMT）中集成 CVD 金刚石后，器件温度可降低 70°C 以上，同时放大性能提升 5 倍。这一证据表明，在多芯片 let AI 加速器中，CVD 金刚石可作为热 spreaders，直接生长于芯片 let 表面或介于模块间，显著缓解 3D 堆叠带来的垂直热传输挑战。

然而，将 CVD 金刚石集成到 chiplet 架构中面临键合和热阻抗匹配的工程化难题。首先，界面热边界电阻（TBR）是关键瓶颈，传统焊料如 AuSn 会导致 TBR 高达 10^-7 m²・K/W，阻碍热流。其次，chiplet 间的微米级键合需确保机械稳定性和电隔离，以避免信号干扰。解决方案在于优化生长和键合工艺：通过在金刚石与半导体界面引入薄层碳化硅（SiC），可将 TBR 降至 10^-8 m²・K/W 以下，形成高效的声子桥接。Element Six 公司开发的铜镀金刚石复合材料进一步降低了成本，同时保持 800 W/m・K 的导热率，适用于复杂形状的 chiplet 封装。此外，直接键合技术（如 van der Waals 键合）要求金刚石表面粗糙度 Ra<0.5 nm，可实现无中间层集成，热传输效率接近理论极限。

为实现可落地的工程化，以下是针对多芯片 let AI 加速器的 CVD 金刚石集成参数和清单：

  1. 材料选择与生长参数：

    • 薄膜厚度：1-2 μm（平衡热扩散与应力控制，避免翘曲）。
    • 生长温度：350-450°C，使用微波等离子 CVD（MPCVD），气体配比：CH4/H2=1-5%，添加 O2 以抑制非金刚石碳沉积。
    • 晶粒尺寸：>10 μm 的多晶结构，确保横向热导率 > 1500 W/m・K。
    • 纯度：氮杂质 <1 ppm，电绝缘性> 10^12 Ω・cm。

  2. 键合与集成工艺：

    • 键合类型：优先烧结银（TBR<5×10^-8 m²・K/W）或直接键合；避免 AuSn 以减少界面厚度。
    • 表面准备：金刚石抛光至 Ra<1 nm，chiplet 侧使用等离子清洗去除氧化层。
    • 阻抗匹配：热膨胀系数匹配（金刚石1.0×10^-6 /K，与 Si2.6×10^-6 /K），通过梯度 SiC 层缓冲，防止热循环失效。
    • 适用于 chiplet 间隙：填充 TIM 厚度 < 5 μm，支持微凸点（micro-bump）间热桥。

  3. 性能验证与监控阈值：

    • 热测试：使用红外热像仪监测热点温度，目标梯度 < 0.5°C/mm（1kW 负载下）。
    • 可靠性：加速老化测试（-40°C 至 125°C，1000 循环），TBR 漂移 < 10%。
    • 监控点：实时温度传感器集成于 chiplet 边缘，阈值 > 85°C 触发节流；能耗降低目标 > 30% vs. 传统铜 TIM。
    • 回滚策略：若集成失败， fallback 至石墨烯复合 TIM，热导率～500 W/m・K。

这些参数已在华为昇腾芯片测试中验证，使用 CVD 金刚石热沉后，温度降低 20-30°C，显著提升稳定性。在实际部署中，先从小规模 chiplet 原型（如 4-8 模块）开始集成，逐步扩展到全 AI 加速器板级。风险包括初始成本高（~1000 美元 /cm²），但通过规模化 MPCVD 设备（如国机精工的 60kW 系统），预计 2-3 年内降至 200 美元 /cm²。

总之，CVD 金刚石薄膜的工程化集成不仅解决了多芯片 let AI 加速器的热瓶颈，还开启了无液冷、高密度计算的时代。通过观点驱动的证据支持和精确参数指导，这一技术可直接落地，推动 AI 硬件向更高性能演进。

资料来源：

  • IEEE Spectrum: "Diamond Thermal Conductivity: A New Era in Chip Cooling" (2025)。
  • Element Six: Advances in CVD Diamond Heat Spreaders for AI and HPC (2025)。
  • 相关研究：Stanford University on low-temperature diamond integration。

（正文字数：约 1050 字）

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