随着 AI 芯片向更高功率密度演进，传统冷却技术面临严峻挑战。AI 加速器如 Nvidia 的新一代 GPU 服务器功率可达 15 kW 以上，导致芯片内部热点温度飙升，限制性能提升。CVD（化学气相沉积）钻石薄膜作为热扩散器，提供了一种创新解决方案，其热导率高达 2000 W/mK，能有效分散热量，缓解热点问题。本文聚焦于在 AI 芯片 let 中集成 CVD 钻石薄膜的技术要点，包括生长参数、集成策略以及可落地实施清单，帮助工程师实现 1kW+ 功率密度的可靠热管理。
钻石薄膜的热学优势源于其独特的晶体结构。多晶钻石薄膜的热导率约为铜的 6 倍，达到 2000–2400 W/mK，这得益于其高效的声子传输机制。声子是晶格振动的量子化形式，在钻石中传播效率极高，能快速将热量从晶体管区域向外扩散。在 AI 芯片 let 中，热点往往源于高频开关晶体管的焦耳热，温度可比芯片平均值高出数十度。通过 phonon engineering，即优化界面以降低热边界电阻（TBR），钻石薄膜能将热量均匀分布，避免局部过热。例如，在砷化镓（GaN）高电子迁移率晶体管（HEMT）测试中，集成钻石层后通道温度下降 70 °C，性能提升显著。这种工程方法通过在钻石与半导体界面形成碳化硅（SiC）桥层，实现声子高效传输，TBR 降低至以往报告的几分之一。
CVD 生长过程是集成钻石薄膜的关键，需要在低温下实现高质量沉积，以兼容 CMOS 工艺。传统 CVD 要求 900 °C 以上温度，会破坏芯片互连，而新型方法通过添加氧气刻蚀非金刚石碳沉积物，在 400 °C 下生长大晶粒多晶钻石。气体配比为甲烷：氢气：氧气 = 1:99:0.5–1%，压力控制在 20–50 Torr，射频功率 500–1000 W。生长速率约 0.1–0.5 μm/h，厚度控制在 1–2 μm 以避免应力裂纹。针对 AI 芯片 let 的 3D 堆叠结构，钻石需覆盖晶体管侧壁和顶部，形成 “热支架”（thermal scaffolding）。垂直热柱使用铜或额外钻石填充，通过电镀或二次 CVD 实现，直径 1–5 μm，间距 10–50 μm，确保热量从多层芯片垂直传导至散热器。
在 AI 芯片 let 中的集成策略强调与现有工艺的无缝融合。首先，在后端工艺（BEOL）阶段，于晶体管上方介电层中引入钻石层，作为热介质替代部分低导热 SiO2。其次，利用混合键合（hybrid bonding）技术，将芯片 let 堆叠时在界面预生长钻石扩散器，避免高温后处理。针对 1kW+ 功率密度，设计热扩散路径：从热点区（功率密度 >500 W/cm²）向边缘扩散，目标梯度 <10 °C/cm。通过有限元模拟（如 ANSYS）优化布局，确保整体芯片温度 <85 °C。证据显示，在模拟的双芯片堆叠中，热支架将温度降至无支架时的 1/10，适用于 AI 训练负载下的高通量计算。
可落地参数与实施清单如下，提供工程化指导：
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材料准备：选用 N 型极性 GaN 或硅衬底，表面粗糙度 <1 nm。预清洗使用等离子体刻蚀去除氧化层。
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生长参数：
- 温度：350–450 °C（兼容 7nm 节点 CMOS）。
- 气体流量：甲烷 10 sccm，氢气 1000 sccm，氧气 5–10 sccm。
- 持续时间：2–4 小时，目标厚度 1.5 μm。
- 后处理：退火 300 °C，30 分钟，形成 SiC 界面。
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集成清单：
- 垂直热柱：深度匹配互连层（5–10 μm），填充率 >90%。
- 水平扩散层：覆盖率 80% 以上，避免信号干扰（介电常数～5.7）。
- 测试点：嵌入热敏电阻监控热点，阈值 90 °C 触发节流。
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监控与回滚：
- 在线监测：使用红外热像仪检测 TBR，目标 <10^{-8} m²K/W。
- 风险缓解：若生长不均， fallback 到铜热柱；兼容性测试覆盖 5–10% 样品。
- 成本估算：初始 CVD 设备投资 500k USD，单片成本 <5 USD（规模化后）。
这些参数基于 phonon engineering 的优化，确保在 AI 芯片 let 如 AMD MI300 系列的扩展中，热管理不成为瓶颈。潜在风险包括表面平坦度不足导致键合失效，可通过化学机械抛光（CMP）解决，目标粗糙度 <0.5 nm。总体而言，CVD 钻石薄膜将 AI 硬件从热限转向性能驱动时代。
资料来源： [1] IEEE Spectrum, "Diamond Thermal Conductivity: A New Era in Chip Cooling", 2025. [2] 相关研究论文：IEEE Transactions on Electron Devices 等。