一、人工智能芯片先进封装技术的发展历程

人工智能芯片先进封装技术的发展是随着人工智能技术的兴起以及传统芯片封装技术难以满足需求而逐渐演进的。

在早期，传统的芯片封装技术主要聚焦于芯片的基本保护和连接功能。然而，随着人工智能的发展，芯片需要处理海量的数据并进行复杂的运算，对芯片的性能、功耗、散热以及集成度等方面都提出了更高的要求，传统封装技术的局限性逐渐显现。

从集成电路诞生后，封装技术就在不断发展改进。例如，早期的封装形式如双列直插式封装（DIP）等，主要满足基本的电路连接需求。随着技术发展，出现了表面贴装技术（SMT）等封装形式，提高了封装密度和性能。

进入人工智能时代，2.5D封装、3D封装、扇出型封装（Fan - Out Packaging）以及异质集成封装等技术逐渐兴起。以2.5D封装为例，它是一种将多个芯片或芯片组件水平排列在同一平面上，并通过硅中介层（Silicon Interposer）实现互连的技术。硅中介层上集成了高密度的布线层和微凸点，实现了芯片间的高速数据传输，这种技术的出现显著提高了芯片的集成度并降低了互连延迟，是人工智能芯片封装技术发展的一个重要阶段。

3D封装技术则进一步在垂直方向上实现了芯片的堆叠，采用通孔（Through - Silicon Via，TSV）技术将不同层次的芯片或组件垂直互连。这使得芯片集成度更高，性能得到显著提升的同时，有效降低了功耗和散热问题，也是人工智能芯片封装技术走向更高性能的关键发展成果。

扇出型封装技术通过重构芯片的封装结构，实现了更小的封装尺寸和更高的I/O密度。芯片的I/O引脚被重新布局在封装基板的边缘，形成扇出型结构，提高了封装的可靠性，并且让AI芯片能够更紧密地与其他组件集成。

而异质集成封装技术将不同材料、工艺和功能的芯片或组件集成在一起，采用先进的封装材料和工艺实现了不同芯片或组件之间的无缝连接和高效互操作，在性能、功耗和成本等方面优化了AI芯片。

此外，Chiplet小芯片封装技术也备受关注。它可以将小芯片（芯粒）像积木一样垂直或水平封装在一起。该技术被英伟达、AMD、英特尔、苹果等多家巨头纷纷采用。IBM研究主管Darío Gil表示，“半导体的未来很大一部分是封装和Chiplet技术，这比从零开始设计一个巨大的芯片要强大得多。”AMD、英特尔、微软、高通、三星电子和台积电等科技巨头于2022年成立了一个联盟，以制定芯片的设计标准，随后英伟达、IBM以及一些中国大陆公司也加入其中。从这些发展可以看出，人工智能芯片先进封装技术在不断适应人工智能发展需求的过程中持续演进和创新。

二、当前主流的人工智能芯片先进封装技术

（一）2.5D封装技术

2.5D封装技术是一种异构芯片封装方式，其核心在于硅中介层（Silicon Interposer）的运用。多个芯片或芯片组件在同一平面上水平排列，硅中介层就像是一个桥梁，集成了高密度的布线层和微凸点。这些微凸点实现了芯片间的高速数据传输，布线层则有助于合理规划信号的走向。

这种封装方式为人工智能芯片带来了诸多优势。首先，它显著提高了芯片的集成度。在有限的空间内可以集成更多的功能组件，使得芯片的功能更加强大。例如，在处理复杂的人工智能算法时，可能需要多个不同功能的芯片协同工作，2.5D封装可以将这些芯片有效地整合在一起。其次，它降低了互连延迟。在传统的封装方式中，芯片之间的连接可能会存在较长的信号传输路径，导致延迟增加。而2.5D封装通过硅中介层的优化布局，大大缩短了信号传输的距离，从而提高了数据传输的速度。这对于需要快速处理大量数据的人工智能芯片来说至关重要，例如在深度学习中的神经网络计算，大量的神经元之间的数据交互需要低延迟的连接，2.5D封装技术能够满足这一需求。目前，英伟达的算力芯片采用的台积电的CoWoS方案就是一种2.5D多芯片封装技术，该方案具备提供更高的存储容量和带宽的优势，适用于处理存储密集型任务，如深度学习、5G网络、节能的数据中心等，并且已经成为了众多国际算力芯片厂商的首选，是高端性能芯片封装的主流方案之一。

（二）3D封装技术

3D封装技术相对于2.5D封装技术在集成度上更进了一步，它实现了芯片在垂直方向上的堆叠。这一技术的关键在于通孔（Through - Silicon Via，TSV）技术的应用。通过在芯片上制作微小的通孔，不同层次的芯片或组件能够实现垂直互连。

这种垂直堆叠的方式为人工智能芯片带来了多方面的提升。一方面，它极大地提高了芯片的集成度，能够在更小的体积内容纳更多功能的芯片。例如，在一些需要高性能计算的人工智能应用场景中，可以将多个处理核心、存储单元等不同功能的芯片垂直堆叠在一起，形成一个功能强大的芯片组合。另一方面，3D封装技术缩短了互连距离，芯片之间的垂直连接使得信号传输的路径更短，从而有效降低了功耗。在人工智能芯片的运行过程中，功耗是一个重要的考量因素，较低的功耗意味着更低的散热需求和更长的电池续航时间（对于移动设备中的人工智能芯片应用来说）。同时，由于集成度的提高和信号传输距离的缩短，芯片的整体性能得到显著提升。例如在图像识别、语音识别等人工智能任务中，3D封装的芯片能够更快地处理数据，提高识别的速度和准确性。

（三）扇出型封装技术

扇出型封装技术是一种新型的封装技术，它对芯片的封装结构进行了重构。在这种封装方式中，芯片的I/O引脚被重新布局在封装基板的边缘，形成扇出型结构。

这种结构的优势首先体现在封装尺寸的减小上。通过将I/O引脚合理地布局在边缘，能够有效利用空间，使得封装后的芯片体积更小。对于人工智能芯片来说，在一些对空间要求严格的设备中，如智能手机、可穿戴设备等，扇出型封装技术能够满足其小型化的需求。其次，扇出型封装技术提高了I/O密度。更多的I/O引脚可以在有限的边缘空间内布局，这意味着芯片能够与外部设备或其他组件进行更多的数据交互。在人工智能系统中，芯片需要与传感器、存储器等多种组件进行通信，高I/O密度能够确保数据的快速传输和交互。此外，这种结构还提高了封装的可靠性。合理的引脚布局和封装结构减少了信号干扰和连接故障的可能性，使得芯片在长时间运行过程中更加稳定可靠。

（四）异质集成封装技术

异质集成封装技术的核心是将不同材料、工艺和功能的芯片或组件集成在一起。在人工智能芯片中，不同的功能模块可能需要不同的材料和工艺来实现最佳性能。例如，处理逻辑运算的部分可能采用一种工艺和材料，而存储部分可能需要另一种更适合存储功能的工艺和材料。

异质集成封装技术通过采用先进的封装材料和工艺，实现了这些不同芯片或组件之间的无缝连接和高效互操作。这种封装方式充分发挥了不同芯片或组件的优势，实现了人工智能芯片在性能、功耗和成本等方面的优化。例如，将高性能的计算芯片与低功耗的传感器芯片集成在一起，可以在满足人工智能任务计算需求的同时，降低整体功耗。同时，通过合理的集成设计，可以避免不必要的重复功能模块，从而降低芯片的成本。此外，异质集成封装技术还可以根据不同的应用需求，灵活地组合不同的芯片或组件，提高了芯片的适用性和可扩展性。

三、人工智能芯片先进封装技术的应用领域

（一）高性能计算领域

在高性能计算领域，人工智能芯片需要具备强大的计算能力和高效的数据处理能力，以满足复杂的人工智能算法的运行需求。先进封装技术在这个领域发挥着至关重要的作用。

2.5D封装和3D封装技术能够提高芯片的集成度和计算密度。例如，在深度学习算法的训练过程中，需要大量的计算资源来处理海量的数据。采用2.5D或3D封装的人工智能芯片可以将多个计算核心集成在一起，形成一个强大的计算集群，大大提高了计算速度。同时，这些封装技术通过优化芯片间的互连方式，如2.5D封装中的硅中介层和3D封装中的通孔技术，降低了数据传输的延迟，使得数据能够在不同计算核心之间快速流动，提高了整个计算系统的效率。此外，先进封装技术还可以将高性能的计算芯片与大容量的存储芯片紧密集成，例如采用CoWoS封装的高端GPU可以集成HBM（高带宽内存），确保卓越的计算性能与内存带宽，满足高性能计算中对数据存储和读取速度的要求。

（二）物联网领域（自动驾驶、智能家居等）

1. 自动驾驶

在自动驾驶领域，人工智能芯片需要处理来自多个传感器（如摄像头、雷达、激光雷达等）的实时数据，并快速做出决策。先进封装技术有助于人工智能芯片的小型化和集成化。

扇出型封装技术可以使芯片的体积更小，满足自动驾驶汽车中对芯片安装空间的严格要求。例如，在汽车的电子控制单元（ECU）中，空间有限，扇出型封装的人工智能芯片能够更紧凑地安装。同时，异质集成封装技术可以将不同功能的芯片（如处理图像识别的芯片和处理雷达信号的芯片）集成在一起，提高了芯片对不同类型传感器数据的综合处理能力。这有助于实现更准确的环境感知和更快速的决策，例如在识别道路标志、检测车辆和行人等任务中发挥重要作用。

2. 智能家居

在智能家居系统中，人工智能芯片需要集成多种功能，如语音识别、图像识别、传感器数据处理等。先进封装技术可以将这些功能集成在一个芯片上或者将多个芯片紧密集成在一起。

例如，智能家居设备中的语音助手需要进行语音识别和自然语言处理，图像识别功能用于识别家庭中的人员或物体。采用异质集成封装技术，可以将语音处理芯片、图像识别芯片以及与其他传感器（如温度传感器、光线传感器等）交互的芯片集成在一起，实现单芯片解析语音命令、消除噪音及面部识别等功能，从而提高智能家居系统的智能化水平和整体性能，并且降低设备的成本和体积。

（三）特定领域（医疗健康、航空航天等）

1. 医疗健康

在医疗健康领域，人工智能芯片的应用正在不断拓展。例如，在医学影像分析中，需要对X光、CT、MRI等影像进行快速准确的分析，以辅助医生进行诊断。

先进封装技术可以将高性能的计算芯片与专门用于影像处理的芯片集成在一起，提高影像分析的速度和准确性。3D封装技术可以在有限的空间内集成更多的功能模块，满足医疗设备对小型化和高性能的要求。此外，在医疗健康领域的可穿戴设备中，如智能手环、智能手表等，扇出型封装技术可以使人工智能芯片更小、更节能，从而延长设备的续航时间，同时可以集成多种传感器（如心率传感器、运动传感器等）的处理功能，实现对用户健康数据的实时监测和分析。

2. 航空航天

在航空航天领域，对芯片的可靠性、性能和功耗等方面有着极高的要求。人工智能芯片在航空航天中的应用包括飞行控制系统、卫星通信、航天飞行器的自主导航等。

异质集成封装技术可以将不同功能和可靠性要求的芯片集成在一起，例如将高性能的计算芯片与抗辐射能力强的芯片集成，满足航空航天环境的特殊需求。2.5D封装技术可以提高芯片间的通信速度和集成度，确保在航空航天复杂的电子系统中数据的快速传输和处理。同时，先进封装技术有助于降低芯片的功耗，这对于航空航天设备中有限的能源供应来说至关重要。

四、人工智能芯片先进封装技术应用的成功案例

（一）苹果公司的MacStudio电脑

苹果公司在2022年推出，并于2023年更新的高端MacStudio电脑中采用了Chiplet小芯片互联技术。其采用的M系列处理器由台积电生产，这一案例展示了Chiplet技术在高端电脑产品中的成功应用。

Chiplet技术可以将小芯片（芯粒）像积木一样垂直或水平封装在一起。在MacStudio电脑的M系列处理器中，这种封装方式有助于提高芯片的性能和功能集成度。通过将不同功能的小芯片进行合理封装，实现了处理器在有限的空间内具备更强大的计算能力、图形处理能力等多方面的性能提升。例如，将处理逻辑运算的芯粒和负责图形渲染的芯粒进行有效的Chiplet封装，使得MacStudio电脑在运行图形密集型应用（如视频编辑、3D建模等）和复杂的计算任务时能够更加高效地运行。同时，这种封装方式也为苹果公司在芯片设计上提供了更大的灵活性，能够根据不同的产品需求和性能目标，快速组合不同的芯粒来定制芯片，满足MacStudio电脑在高端市场的定位和用户对高性能的需求。

（二）英伟达的算力芯片

英伟达的算力芯片采用了台积电的CoWoS方案，这是一种2.5D多芯片封装技术。

在人工智能计算领域，尤其是深度学习、5G网络、节能的数据中心等存储密集型任务方面，这种封装技术发挥了重要作用。CoWoS方案具备提供更高的存储容量和带宽的优势。例如，在深度学习算法中，需要大量的数据存储和快速的数据读取来支持神经网络的训练和推理过程。CoWoS封装的英伟达算力芯片能够满足这一需求，通过将计算芯片与高带宽内存（HBM）等组件进行2.5D封装，实现了计算与存储之间的高速数据传输，提高了整个芯片系统的性能。这种成功的封装应用使得英伟达的算力芯片在全球数据中心、人工智能研究机构等领域得到广泛应用，成为推动人工智能技术发展的重要硬件支撑。

（三）华邦与华虹半导体在边缘人工智能芯片封装的创新

华邦与华虹半导体等领先制造商在边缘人工智能芯片封装方面推出了处理芯片上堆叠定制DRAM的突破方案。

在边缘计算场景下，与传统的SRAM方案相比，这种技术具有明显的优势。它不仅增大了高速缓存容量，而且确保了数据访问速度，以低成本实现了中端算力的飞跃。在边缘人工智能应用中，例如工业物联网中的智能传感器、智能家居中的小型设备等，这些设备对成本较为敏感，同时又需要一定的计算能力来进行数据处理和人工智能算法的运行。华邦和华虹半导体的这种封装创新方案满足了边缘设备的需求，使得边缘人工智能芯片能够在性能和成本之间达到较好的平衡，从而推动了边缘人工智能应用的发展，为边缘人工智能芯片在各种物联网设备中的广泛应用提供了成功的范例。

五、人工智能芯片先进封装技术的未来趋势

（一）向更高密度集成发展

随着人工智能算法的日益复杂和对计算能力需求的不断增长，未来人工智能芯片先进封装技术将朝着更高密度集成的方向发展。

一方面，在3D封装技术的基础上，将进一步探索垂直晶体管堆叠技术。从2028年起，FinFET和全栅极（GAA）结构将迈向CFET和三维超大规模集成电路，引领10纳米尺度下的精准垂直堆叠与互连。这种垂直晶体管堆叠技术将能够在更小的空间内集成更多的晶体管，从而提高芯片的计算能力。例如，在数据中心的人工智能计算中，需要处理海量的数据，更高密度的晶体管集成可以实现更强大的并行计算能力，加速深度学习算法的训练和推理过程。

另一方面，异质集成封装技术也将不断发展，更加灵活地将不同材料、工艺和功能的芯片或组件集成在一起。未来可能会出现更多种类的功能芯片集成到一个人工智能芯片中，例如将量子计算组件与传统的CMOS芯片集成，以探索新的计算模式和提升人工智能芯片的性能极限。

（二）满足不同应用场景的定制化需求

不同的人工智能应用场景对芯片的性能、功耗、尺寸等方面有着不同的要求。未来的先进封装技术将更加注重定制化，以满足多样化的需求。

在云计算领域，人工智能芯片需要具备极高的计算能力和大容量的存储，以应对大规模数据的处理。因此，针对云应用的人工智能芯片封装可能会采用2.5D或3D封装技术，集成更多的计算核心和高带宽内存，同时优化散热设计以满足高功耗的运行需求。

而在边缘计算和物联网设备中，如智能家居、可穿戴设备等，对芯片的功耗、尺寸和成本更为敏感。未来的封装技术将致力于开发更小尺寸、更低功耗的封装方案，例如扇出型封装技术可能会进一步优化，以实现更小的封装体积和更低的功耗。同时，异质集成封装技术也可以根据不同设备的功能需求，定制集成不同的传感器芯片、处理芯片等，实现个性化的人工智能芯片解决方案。

（三）解决成本和可靠性问题

目前，一些先进封装技术如Chiplet虽然具有很多优势，但成本较高，限制了其在中低端市场的应用。未来，降低成本将是人工智能芯片先进封装技术发展的一个重要趋势。

一方面，通过改进制造工艺和优化封装结构，提高生产效率，降低封装的制造成本。例如，在Chiplet封装技术中，寻找更高效的小芯片拼接工艺，减少生产过程中的浪费和额外的工艺步骤。另一方面，随着技术的发展，封装材料也将不断创新，寻找成本更低且性能优良的替代材料，从而降低整个封装的成本。

同时，封装过程中的可靠性和稳定性问题也是需要重点解决的。在高密度集成的情况下，芯片之间的互连可靠性、散热问题以及电磁兼容等都面临挑战。未来将加强对这些问题的研究，开发新的测试方法和

芯片封装清洗介绍

·          研发的水基清洗剂配合合适的清洗工艺能为芯片封装前提供洁净的界面条件。

·         水基清洗的工艺和设备配置选择对清洗精密器件尤其重要，一旦选定，就会作为一个长期的使用和运行方式。水基清洗剂必须满足清洗、漂洗、干燥的全工艺流程。

·         污染物有多种，可归纳为离子型和非离子型两大类。离子型污染物接触到环境中的湿气，通电后发生电化学迁移，形成树枝状结构体，造成低电阻通路，破坏了电路板功能。非离子型污染物可穿透PC B 的绝缘层，在PCB板表层下生长枝晶。除了离子型和非离子型污染物，还有粒状污染物，例如焊料球、焊料槽内的浮点、灰尘、尘埃等，这些污染物会导致焊点质量降低、焊接时焊点拉尖、产生气孔、短路等等多种不良现象。

·         这么多污染物，到底哪些才是最备受关注的呢？助焊剂或锡膏普遍应用于回流焊和波峰焊工艺中，它们主要由溶剂、润湿剂、树脂、缓蚀剂和活化剂等多种成分，焊后必然存在热改性生成物，这些物质在所有污染物中的占据主导，从产品失效情况来而言，焊后残余物是影响产品质量最主要的影响因素，离子型残留物易引起电迁移使绝缘电阻下降，松香树脂残留物易吸附灰尘或杂质引发接触电阻增大，严重者导致开路失效，因此焊后必须进行严格的清洗，才能保障电路板的质量。

·          运用自身原创的产品技术，满足芯片封装工艺制程清洗的高难度技术要求，打破国外厂商在行业中的垄断地位，为芯片封装材料全面国产自主提供强有力的支持。