薄膜材料成为先进芯片散热瓶颈 - 人工智能数据中心芯片物理尺寸不断缩小，用于绝缘的薄膜成为散热陷阱，限制了数据处理速度并增加了冷却功耗[2] - 人工智能服务器芯片中的逻辑电路以数千瓦的功率运行，产生的热量必须穿过介电层、金属屏障等复杂结构才能到达冷却装置，这些薄膜在设计之初未考虑导热性能[2] - 随着逻辑电路和存储器向垂直堆叠结构发展，每个新的键合界面或绝缘层都可能成为散热瓶颈，大多数电介质设计初衷是阻挡电流而非传输热量[3] 介电材料的热性能缺陷 - 降低介电常数的原子结构会阻碍热传递，多孔低介电常数SiCOH薄膜的热导率仅为0.1至0.5 W/m·K，比高效散热所需的热导率低一个数量级以上[4] - 超低介电常数材料性能更差，因为降低介电常数的空气或空隙几乎完全阻断热传导[4] - 高介电常数栅极介质、间隔氧化层和功函数金属堆叠层在沟道区域周围形成局部热梯度，堆叠纳米片晶体管的热流表现出强烈的各向异性，垂直方向热阻远大于横向热阻[4] 界面热阻的关键影响 - 每种材料间的过渡都会在传递热量的原子振动中引入不连续性，这种热边界电阻已成为先进逻辑电路热阻抗的主要来源之一[5] - 在10纳米以下的工艺尺寸下，仅有几纳米厚的扩散阻挡层和衬垫层会产生可测量的热阻效应，钽基衬垫层、氮化钛阻挡层和钴帽层会阻碍铜线的散热[6] - 原子层沉积（ALD）成为重要工具，但成核或等离子体暴露的微小偏差都可能改变界面结合，即使是单层非理想化学性质也能显著提高局部热阻[6] 多物理场耦合建模的复杂性 - 电学、力学和热学领域已融合为单一建模问题，每个结构都表现为耦合系统，其中热量、应力和电流密度持续相互作用[7] - 热梯度在现代器件中产生复杂的应力模式，影响载流子迁移率、泄漏和长期可靠性，热引起机械形变，形变改变载流子迁移率和阈值电压[8] - 多物理场建模成为最终验收的先决条件，只有当热学、力学和电学求解器共享同一材料堆叠物理模型时，才能预测可靠性[8] 3D集成架构的热管理挑战 - 垂直集成放大了每一个散热限制，混合键合、重分布层和钝化膜引入了数十个额外的热边界电阻[9] - 3D堆叠结构的有效导热性更多地取决于界面洁净度和密度，而非各材料本身的固有特性[9] - 在3D堆叠结构中，每增加一层粘合层或热重分布层，热阻都会增加，累积热阻会随着堆叠高度呈指数级增长[15] 检测与工艺控制的难点 - 大多数检测方法通过电学透镜观察介电材料，忽略了热行为，密度或界面粘附力的变化很少改变电容或电阻，但会扭曲局部温度场[10] - 热异常可能隐藏在看似正常的信号行为背后，在细间距互连或TSV衬垫中，单个空洞即可使局部温度升高数度，加速电迁移和界面疲劳[16] - 工艺数据、测试数据和现场数据的关联可以精确定位热量积聚的位置，将信息整合到仿真和工艺控制回路中可使设计假设与实际材料性能更吻合[17] 材料与集成的未来方向 - 业界对介电材料的理解正在发生转变，它们不再仅仅是电绝缘体或机械支撑材料，而是决定了器件的内部热分布[18] - 每引入一种新的介电材料都必须同时评估其导热性能，导热性、各向异性和界面化学性质决定了热量的扩散效率和器件使用寿命[18] - 先进器件的热极限由芯片本身的材料决定，需要在沉积过程中达到原子级精度，严格控制污染，并开发兼具电绝缘性和热透明性的新一代材料[19]