Быстродействие современных ИИ-систем всё чаще упирается не в вычислительные ядра, а в память. Высокоскоростная память HBM (High-Bandwidth Memory), которая используется в ИИ-ускорителях, строится путём вертикальной сборки нескольких чипов друг на друга. Чем больше слоёв удаётся уместить в одной стопке — тем выше производительность. Корейские исследователи из POSTECH и KITECH разработали технологию, которая позволяет стабильно укладывать более 10 сверхтонких чипов и добиваться примерно в четыре раза большей плотности интеграции по сравнению с коммерческими 12-слойными HBM.
Когда толщина чипа уменьшается до нескольких десятков микрометров (тоньше человеческого волоса), он становится гибким, легко гнётся и ломается. При попытке уложить много таких слоёв они начинают коробиться, сдвигаться и терять точность совмещения. Традиционные методы — flip-chip bonding и шлифовка на несущей пластине — плохо справляются с такими тонкими структурами: требуют сложного оборудования, высоких температур и давлений, а риск повреждения остаётся высоким.
Как работает новая технология
Команда под руководством профессора Сок Кима объединила две операции в один процесс: трансферную печать (transfer printing), которая точно переносит чипы на нужное место, и формирование металлических соединений прямо в момент переноса (in-situ bonding). Это позволяет одновременно перемещать, позиционировать и электрически соединять чипы за одну операцию.
Исследователи изготовили кремниевые чипы толщиной около 14 мкм с вертикальными каналами для сигналов и горизонтальной разводкой. С помощью новой технологии им удалось уложить более 10 таких чипов при низкой температуре (ниже 180°C) и низком давлении (ниже 20 кПа). При этом точность совмещения слоёв оставалась очень высокой, а коробление конструкции — минимальным.
В результате плотность интеграции (количество слоёв относительно общей толщины пакета) оказалась примерно в четыре раза выше, чем у современных коммерческих HBM.
Что это даёт ИИ и не только
Увеличение количества чипов памяти в одном пакете напрямую повышает пропускную способность и объём доступной памяти для ИИ-ускорителей. Это особенно важно для больших языковых моделей, генеративного ИИ и систем автономного вождения, где требуется обрабатывать огромные объёмы данных с минимальной задержкой.
Технология также открывает возможности для гетерогенной интеграции чиплетов (когда в одном корпусе собирают разные типы чипов) и для производства следующего поколения микро-LED дисплеев.
«Достигнув плотности интеграции примерно в четыре раза выше существующих HBM-технологий, мы ожидаем, что эта разработка станет ключевой технологией для будущих высокопроизводительных ИИ-полупроводников и систем памяти нового поколения», — отметил профессор Сок Ким.
Работа опубликована в журнале Results in Engineering. Исследователи подчёркивают, что разработанные методы сверхточного совмещения и соединения на микрометровом уровне могут найти применение в самых разных областях полупроводникового и дисплейного производства.
