①Представитель высшего руководства SK hynix сообщил, что в эпоху ИИ-полупроводников влияние технологий корпусирования (упаковки) становится всё более значимым помимо собственных характеристик HBM;②при производстве ИИ-полупроводников из‑за того, что память собирают в промежуточный слой раньше других компонентов, требования к её надёжности выше;③SK hynix ведёт разработку технологий следующего поколения корпусирования и технологий локального охлаждения, чтобы удовлетворить потребности развития HBM.

Технология высокопропускной памяти (HBM), используемая в центрах обработки данных ИИ, сейчас претерпевает существенные изменения. Заместитель вице-президента американской компании $SK hynix (SKHY.US)$ Ли Чжэ-сик (Lee Jae-sik) в своем последнем заявлении отметил, что в будущем отрасли нужно будет не только уделять внимание самим HBM, но и тому, как технологии корпусирования влияют на HBM.

Ли 23-го числа по местному времени выступил на полупроводниковой конференции Hot Chips 2026, проходившей в Стэнфордском университете в США, и представил доклад на тему «Высокотехнологичная упаковка HBM». Он заявил, что в эпоху полупроводников для ИИ, чтобы сохранить конкурентоспособность, нужно оптимизировать не только характеристики самой HBM, но и GPU, технологию упаковки и процессы производства.

В настоящее время HBM компании SK hynix использует трехмерную стековую конструкцию: с помощью сквозных кремниевых переходов (TSV) несколько микросхем-ядра соединяются с одной базовой микросхемой. Максимальная высота стека HBM на данный момент достигает 16 слоев. Технология упаковки применяет MR+MUF (рефлоу-пайка + нижняя заливка компаундом методом инжекционного формования).

По сравнению с TC+NCF (термокомпрессия + непроводящая тонкая пленка), MR+MUF обеспечивает более высокую производственную эффективность и более низкое тепловое сопротивление, но при этом легче вызывает коробление чипов, а также имеет недостатки с точки зрения заполнения зазоров. Однако SK hynix, объединив контроль коробления, интеграцию с более точным шагом и новую технологию заполнения узких зазоров, успешно повысила характеристики существующей HBM.

SK hynix продолжает разрабатывать технологию гибридной гибкой сборки (hybrid bonding) микросхем, чтобы достичь цели в 20 слоев и более, выходя за пределы 16-слойной укладки. Эта технология позволяет увеличить толщину основной микросхемы до 24% при той же высоте, а также уменьшить шаг между микросхемами до менее чем 18 микрон за счет устранения существующих микро-упоров (микробугорков) и непосредственного соединения чипов. Кроме того, предполагается, что эта технология поможет сократить проблемы с перегревом за счет более эффективного отвода тепла.

Эпоха совместной оптимизации

В отличие от существующих типов памяти, HBM в первую очередь собирается на уровне промежуточного слоя в полупроводниках для ИИ. Ли отметил, что в прошлом память устанавливали на самом последнем этапе сборки системы, однако в эпоху ИИ это принципиально иначе, что делает надежность HBM еще более важной.

Он добавил, что HBM должна выдерживать тепло и механические напряжения, возникающие в последующих производственных процессах, поэтому совместная разработка с клиентами имеет решающее значение. Это также означает, что производители памяти, проектировщики GPU, контрактные производители и компании по упаковке (фасовке) должны начинать совместное проектирование с самого начала.

На мероприятии SK hynix также представила технологию для охлаждения «горячих точек» в определенных внутренних областях HBM. Ли отметил, что чем выше скорость ввода/вывода HBM, тем сильнее тепло концентрируется в некоторых зонах. Разрабатываемая технология iHBM добавляет материалы с высокой термостойкостью и теплопроводностью и обеспечивает концентрированное охлаждение только тех зон, где сосредоточено тепло, а не всего HBM целиком.

Он также указал, что в будущем пропускная способность и объем памяти HBM будут продолжать расти, но проблемы перегрева, энергопотребления и упаковки станут еще более серьезными вызовами. Это требует, чтобы клиенты, контрактные производители и компании по упаковке работали вместе над оптимизацией.