芯片中的热量管理正在成为先进节点和先进封装的精确平衡。虽然确保温度不会上升到引起可靠性问题的高度是很重要的，但添加过多的电路来控制热量会降低性能和能源效率。

处理这些问题最常见的方法是热模拟，这需要系统的3D表示-包，它所在的板，以及组装的所有组成部分的材料属性。这听起来很简单，但随着越来越多的设备被打包到系统中，事实证明这一点也不简单。

“从热的角度来看，你所做的是在给定的平方英寸包装更多的硅，其结果是功率密度，”罗宾博尔诺夫说，产品营销经理导师图形机械分析部，他说。“耗散的瓦数大幅上升。随着功率密度的上升，温度也随之上升，因此设计出一种有效的散热方式变得比以往任何时候都更加重要。如果你回到10或15年前，功率密度的增加是由时钟速度的增加所驱动的。现在，当我们研究其他增加功能密度的方法时，我们发现功率密度增加的不是时钟速度而是封装本身的功能密度。因此，这是另一个驱动因素，将热考虑放在今天许多设计限制的前面。”

几乎今天制造的每一个电子设备——从飞机到汽车到手机——都使用某种预测模拟来进行热应力和电磁分析。该公司电子产品经理Steve Pytel表示，这使得电气和机械设计更加紧密地结合在一起，使用一个单一的模拟，包括从芯片到封装到电路板的所有东西，以及它们如何作为一个更大系统的一部分一起工作有限元分析软件．在分析中包括诸如封装铜内部的功率损耗以及PCB如何影响热应力和应变等因素。接下来要考虑的是附件。如果是手机或平板电脑，散热会有什么影响?有风扇吗?随着时间的推移，所有这些都会对可靠性产生影响。

混合动力/电动汽车模块中由于热问题导致的线键合退化、金属化层不匹配、焊料疲劳和模具/衬底裂纹。来源:Mentor Graphics。

有限元分析
而术语'有限元分析’可能不是一个常见的术语，但这种数学结构是当今许多EDA模拟工具的基础。使用有限元方法进行热模拟的主要驱动因素之一是finFET工艺，该工艺最初由英特尔在22nm工艺上推出，很快将由所有主要代工厂推出10nm和7nm工艺。

Ansys副总裁兼高级产品策略师Norman Chang表示:“虽然我们在finFET技术上取得了进展，但由于3D finFET架构，热量很容易被困在手指上。“在基板一侧，手指下有一个狭窄的基板，其余的材料是二氧化硅，这使得散热更难通过基板，通过封装，然后通过PCB。这是主要驱动因素之一。”

热容易被困在finfet的手指，这影响散热。

finFET工艺在器件水平上诱导的自热，以及导线之间的热耦合，需要分析。一种方法是使用有限元方法分析芯片上的梯度温度和每根导线上的温升。

Chang说:“这对于确定电迁移非常重要，因为EM极限是温度的函数。”“电阻也是温度的函数，漏电功率是温度的指数函数。当温度升高时，漏电功率增大，当漏电功率增大时，温度升高。这就会成为热失控的问题。如果没有足够好的封装设计，芯片封装系统就会发生热失控。另一个使散热更具挑战性的因素是3D IC设计，这在台积电的CoWoS(芯片上晶圆上基板)设计或新的集成风扇输出(InFO)晶圆级封装设计中越来越受欢迎。这款手机也将从今年第二季度开始投放大众市场。”

多芯片封装已经获得了吸引力，主要是因为处理器和内存之间的高吞吐量以及更小的外形尺寸。他解释说:“封装上将有多个芯片，随着芯片和封装之间越来越难以分离，它们将在很大程度上集成在一起。”“在InFO设计中，芯片将直接位于硅基板的顶部，硅基板将直接在PCB的顶部有一个球网格阵列。由于这些技术，热变得更加重要。在汽车应用中，热在汽车的线束环境中，温度包线设置为135华氏度。如果你在车上安装了多个mcu(现在的汽车通常有100多个)，以及传感器和火花塞电子设备等不同类型的芯片，车内的散热环境就会非常恶劣。”

Mentor的Bornoff指出，多芯片封装有多个结温，在设计中必须考虑这些结温。“热工程师可以使用的资源之一是电子表格，其中包含可以作为模拟工具输入的热指标。这些由JEDEC和其他标准机构标准化的度量标准在很大程度上是基于单芯片的假设推导出来的。未来的挑战是如何制定适合多热源或多模具类型封装的热指标——将其纳入规格表，使工程师能够使用这些信息进行更准确的热模拟。”

多芯片封装有多个结温需要考虑。

他指出，标准机构正在适应这种不断变化的环境。对于一个封装来说，不是只有一个热源，而是有多个热源，这意味着多个结温。

处理这种情况的一种方法是热诱导应力，这是另一种有限元分析方法。Chang说:“当你提高温度时，就芯片互连和封装而言，它将更容易受到压力。”“对于InFO，有极低的k介质，因为它通过热堆栈环。当在InFO工艺中使用已知的良好模具时，您将经历350°至400°F的热堆环，因此极低k介电材料必须经历热堆环工艺，并且除了下降应力外，还容易受到应力裂缝、疲劳的影响。”

为什么要预测温度?
精确的温度测量变得如此重要的一个关键原因是对可靠性的重视，特别是在汽车等市场，电子产品必须在极端条件下使用10到15年。随着时间的推移，温度与设备正常工作的时间有直接关系。只要这可以被模拟，并且结温可以被准确地解释，这是一个使用有限元分析的相对简单的设计约束。

在过去，有限元分析主要集中在固体内部的热传递。博尔诺夫说:“一旦热量到达固体的边缘，就必须假设热量是如何被空气带走的，而不实际模拟气流本身的物理过程。”

人们普遍认为，为了进行准确的预测，应该考虑对热传递的三种模式——传导、对流和辐射——进行完整的物理描述，以完整、准确地表示整个热流路径。

“模拟的一半是确保你解对了方程。对于任何仿真模型，您都必须向模型中添加一些输入，因此必须创建包的所有内部结构的3D表示。你必须创建一个三维表示的板，底盘，空气间隙，散热器，和材料，因为你需要有一个准确的三维几何模型的表示。这就是有趣的地方，尤其是涉及到不确定性的地方。”“为了进行良好的热模拟，你需要考虑材料的性质，最常见的是模型中任何固体的热导率。”

例如，铜的导热系数高，而其他材料的导热系数低。其中一些材料非常容易理解，它们为模拟输入数据提供了非常准确的值。

他说:“其他价值是其他不太为人所知的材料，无论是就其材料特性而言，还是就其尺寸而言。”“如果你看看与包装制造过程相关的不确定性，我们听到最多的就是你谈论的模具连接和模具连接材料。这是出了名的困难，特别是对设计包装的人来说，能够得到关于模具附着材料的热导率及其厚度的准确信息。这些参数对于模拟的精度非常重要，但也很难获得良好的精确值。这是真正的挑战。”

与此同时，漏电流随着finfet的引入而降低，但在16/14nm后的每个新节点上又开始增加。“在小得多的节点上，泄漏功率对总功耗的贡献增加了，而这种泄漏功率本身非常依赖于温度。所以在模拟技术方面，不是仅仅局限于指定一个恒定的功率耗散到预测温度，你需要能够指定一个功率耗散是温度的函数。随着温度的升高，功耗也随之增加。这种关系仍需要明确。”

更大的系统，更大的挑战
在高级节点上的复杂系统使问题更加复杂。如今的智能手机至少有两个pcb，每个电路板上有多达10个封装，高通公司的产品工程架构师CT Kao说节奏．当一个系统公司在一个芯片上出现了严重的发热问题，而这个热点又紧挨着另一个芯片时，就必须对其进行模拟和分析，以确定热点的位置——所有这些都是在极其复杂的电源运行方案下进行的。

“后一部分是关键，因为有不同的电源运行方案，这意味着在一段时间内，I/O的功率真的很大，”Kao说。“如果你想对板子上的每个包进行有限元分析，那么你就需要粒度来知道热点在哪里。考虑到模拟需要多长时间才能完成，没有办法模拟一个操作场景超过几分钟。如今，克服这个问题的一种方法是所谓的自适应匹配，因为它说每个实体都必须被切割成更小的元素，我们不需要非常精细的切割。所以人们第一次使用有限元素。然后你就能确定温度梯度高的地方。在那个特定的位置，你把细颗粒分析放在那里。”

这一切都归结为如何最好地利用投入到系统中的能量，将这些能量转化为有用或无用的工作，高说。

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