人工智能芯片在先进封装面临的三个关键挑战

人工智能芯片的封装是一个复杂的过程，涉及到多个技术层面的挑战。以下是根据给定的搜索结果总结的三个关键挑战：

1. 硅通孔（TSV）挑战

硅通孔（TSV）技术是2.5DIC封装中的关键技术之一，它允许在芯片堆叠中实现垂直电气通路。TSV具有极小的临界尺寸、高纵横比和精细螺距，可以实现大量的输入/输出。然而，TSV的制造过程非常密集，需要精确控制尺寸和深度，以及发现隐藏的缺陷。这些挑战包括：

• 尺寸和深度控制：确保TSV的精确尺寸和深度对于保持高成品率至关重要。

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• 电性能影响：TSV的制造质量直接影响堆叠芯片之间的电性能。

• 制造步骤：包括蚀刻、沉积、填充和化学机械平坦化（CMP），这些步骤需要精确控制以避免缺陷。

2. 微凸块挑战

微凸块技术用于连接HBM堆栈内的各个DRAM层和逻辑缓冲器芯片，以及将3D内存堆栈和GPU连接到中介层。微凸块的挑战包括：

• 均匀性控制：保持凸块电镀的均匀性，无论是芯片内还是整个晶圆上，都是一个挑战。

• 厚度测量：测量用于构造凸块的每个金属膜的单独厚度对于控制器件的性能和可靠性至关重要。

• 缺陷检测：残留物、裂纹、空隙的存在，或者微凸块被损坏或移位，都可能导致设备故障。

3. 先进IC基板（AICS）挑战

随着输入/输出（I/O）密度的增加，单个组件直接与印刷电路板配合的能力成为一个问题。AICS作为软件包各个组件之间的桥梁，其挑战包括：

• 重叠错误：随着RDL层数的增加，重叠错误的可能性也随之增加。

• 互连技术要求：更精细的L/S要求增加了设计困境，需要增加RDL层的数量，同时增加成本和潜在的良率损失。

• 对准解决方案：需要准确的计量数据来生成最佳的对准解决方案。

结论

这些挑战反映了人工智能芯片在先进封装过程中所面临的复杂性和精细度要求。解决这些问题需要先进的制造技术和精密的控制方法，以确保芯片的性能和可靠性。