先进封装的瞬态热测试，等效热导率提取及模型校准

00 写在前面

本文涉及的对先进封装芯片的瞬态热测试，是比较前沿的技术探索，尚未被行业广泛使用。

在这里，我首先要感谢行业对鲁欧智造的认可和支持，让我们有机会在相对比较前沿的技术领域，做了大量的实践工程探索。

目前，只有一些头部的GPU，SoC封装芯片，HBM等厂家，应用该技术的实际测试案例，且都在保密阶段，因此，本文相关案例中的数据，并不是实际的测试数据，请勿参考。

写作的目的，主要是针对困扰行业的多热源瞬态热测试问题，结合一些实际的案例，整理一些可能可行的思路和方案，供大家参考，也请专家斧正，万分感谢！

01 问题的提出

AI 算力爆发，功耗与功率密度指数级飙升，AI大模型（GPT-5、盘古、通义等）推动算力需求每3~6 个月翻番，芯片功耗从传统 SoC 的50~200W暴增至 AI 芯片的500~2000W（如 NVIDIA Blackwell、AMD MI300），单机柜功耗突破100kW，功率密度从50W/cm²跃升至300~800W/cm²，局部热点接近1000W/cm²，远超传统芯片散热极限。先进封装成为破局唯一路径，2.5D/3D 堆叠、Chiplet、CoWoS、EMIB、TSV/Micro-bump成为主流。

结温是先进封装的“命门”，车规 / AI 芯片要求结温波动 <±2℃，结温每超5~8℃寿命减半，而在设计寿命 >10 年前提下，结温预测精度需要大幅提高，避免直接触发降频、漏电激增、热失控等风险。

AI 算力爆发倒逼先进封装走向高密度异构堆叠，而堆叠带来的强热耦合、复杂热路径、多物理场耦合，让传统单热源结温评估全面失效；当前行业面临“热设计激进、测试滞后、标准空白、仿真失准”的困境，核心瓶颈在于多热源解耦、全隔离硬件、瞬态 MIMO 测试技术的缺失——结温评估已成为先进封装从“实验室”走向“大规模量产”的最后一道关卡。

02 问题分析

行业中测试芯片结温的设备主要是单热源瞬态热测试设备，主要以西门子的T3Ster和鲁欧智造的CXSTD，而单热源瞬态热测试设备在多热源芯片（如SoC、3D堆叠、Chiplet及多芯片IGBT模块）的结温与热性能测试中呈现全面失效，其根源并非测试精度不足，而是设备硬件架构、数学模型与多热源芯片的物理热行为存在根本性不匹配，具体可归结为五大核心因素。

首先，硬件架构存在先天性缺陷，单热源瞬态热测试设备采用“单通道主机+外部多路切换器”的设计，仅能实现分时轮流测量，无法完成多热源瞬态响应的μs级同步采集，且通道间共地、无电气隔离的设计，导致多热源加热时出现严重的电流分流与电压串扰，直接造成测温信号失真。

其次，数学模型存在本质偏差，单热源瞬态热测试设备的核心算法基于单输入单输出（SISO）的单热源假设，依据Zth和功耗计算结温，完全忽略了多热源芯片中普遍存在的热耦合效应——先进封装中互热贡献占总温升的30%~70%，强行将多热源响应拟合为单一虚拟热源的混合响应，导致结温计算出现系统性偏差。

第三，结构函数的物理前提不成立，单热源瞬态热测试设备的结构函数依赖一维串联热流假设，而多热源芯片中热量呈三维扩散特征，热路径为串联与并联混合的复杂网络，使得结构函数退化为无物理意义的数学拟合曲线，无法识别Micro-bump、TSV、中介层等关键封装结构的热性能特性。

第四，参数标定机制不适配多热源场景，单热源瞬态热测试设备不支持各热源独立标定温度敏感参数（TSP）的K系数，而多热源芯片中不同发热区域的测温二极管因结构、串联电阻、阱电位差异，K系数存在偏差，共用单一K系数造成结温测量误差不可避免，无法满足先进封装要求的±2~3℃结温测试要求。

最后，工程适配性不足，单热源瞬态热测试设备无法分离多热源芯片中各发热体的自热与互热响应，无法定位单颗芯片的老化与失效位置，其输出的热阻、结构函数等数据虽表现平滑完整，却无真实物理意义，易误导热设计与可靠性评估。

综上，单热源瞬态热测试设备的设计初衷仅适配单热源、一维热路径的传统芯片，无法满足多热源芯片的复杂热测试需求，其测试结果在先进封装领域不具备工程与学术采信价值。

03 解决方案探索

鉴于单热源瞬态热测试设备存在的问题，结合行业的迫切需求，鲁欧智造自主研发多热源瞬态热测试设备CXAI，从硬件架构、数学模型、算法设计到参数标定，均针对多热源芯片的复杂热行为进行原生优化，彻底解决了传统设备（如T3Ster，CXSTD）的根本性缺陷，实现了多热源响应的精准采集、解耦与分析。其适配性源于以下五大核心设计，且各设计环节形成协同闭环，全面匹配多热源瞬态热测试的核心诉求。

首先，CXAI采用N路全隔离独立测量通道设计，每一路通道均配备独立的加热电流源、高精度采样电路与独立接地，从硬件层面杜绝了多热源测试中常见的电流分流、电压串扰问题，确保各热源的加热与测温信号互不干扰。

其次，设备支持不同测试通道之间μs级同步采集（最高1MHz采样率），能够精准捕捉多热源同时发热时的瞬态热响应动态过程，完整记录各热源结温随时间的变化规律，为后续热解耦分析提供了精准、无失真的原始数据支撑。

第三，数学模型的精准适配，实现了多热源热耦合的有效解耦。CXAI采用多输入多输出（MIMO）热系统模型，完全契合多热源芯片的真实热行为规律——即每一个热源的结温的是自身发热与其他热源热耦合共同作用的结果。

第四，独立K系数标定功能，解决了结温计算的系统性误差问题。针对多热源芯片中不同发热区域测温二极管（TSP）因结构、串联电阻、阱电位差异导致K系数不一致的问题，CXAI支持每一路通道独立进行K系数标定，确保了结温数据的可靠性。

关于单热源瞬态热测试设备，豆包给了一个总结：（仅供参考，有一些也是豆包自己的想象）

依据CXAI独特的测试性能，鲁欧智造也对一些多热源芯片做了一些实验，获得了非常不错的结果，（请参考文章：多热源计算芯片瞬态热测试方案介绍与案例分享），一个典型的应用：依据多热源的测试的自瞬态阻抗和互瞬态阻抗，结合每个芯片其瞬态功耗的mession profile，可以用鲁欧智造的繁星工具集中的卷积工具，准确计算出每个热源的结温（请参考文章：如何用卷积工具准确预测结温（繁星工具集之一）。

CXAI要求被测样品的每个热源可以单独控制，也就芯片的管脚必须预留对应的测试接口，实际上未必所有的芯片都满足这个要求。因为热传导路径是一个时不变系统，也可以定制特定的TTV，同样可以获得工程上需要的数据和模型。

在多热源芯片实际行业应用中，也存在其他两种技术路线，一是红外热成像（IR），我们认为这种方式只能是辅助，但不能替代瞬态电学法。其原理是通过高速红外相机（100~1000fps）测表面温度，优点是可视化、全局热场、非接触，而缺点：

l只能测表面、测不到芯片内部结温

l瞬态响应慢（μs 级跟不上）

l无法测热阻分层、结构函数

l封装遮挡、 emissivity 误差大

第二条路线， AI 反卷积 + 热耦合适配辨识，高校里常用。

原理：用神经网络解耦多热源响应

能力：强耦合、非均匀、3D 复杂路径

现状：实验室阶段，未商用
 

04 其他解决问题思路的应用实践

对先进封装的芯片进行高精度的仿真，也能实现对芯片结温的精准估算。红外与热电偶等常规测温手段，其测得的表面温度分布、壳温、基板温度、芯片间温差与热耦合强度，可作为宏观约束条件，对热仿真模型进行迭代校准。理论上，通过对比仿真与实测温度，逐步调整等效热导率、界面热阻、TSV 等效参数等关键变量，使仿真结果在热点温度、温度梯度、总热阻及芯片间热耦合等方面与实测一致，从而使原本依赖假设参数的仿真模型具备工程可信性。但3D芯片内部异构集成材料太过复杂，只是通过经验来试错，工作量太大了，是否有办法能直接测试这部分异构集成材料的等效热导率呢？

3D芯片（如GPU、HBM存储芯片）采用垂直堆叠、异构集成架构，核心依赖Micro Bump（微凸点）、gapfill（底部填充胶）、TSV（硅通孔）等关键互连与填充结构实现芯片间的电气连接与机械固定。硅作为芯片衬底的核心材料，其热导率约为140-150 W/(m·K)，而3D芯片的整体等效热导率往往显著低于硅，部分场景下仅为硅的1/5-1/2，核心原因在于上述结构的热性能缺陷、界面热阻及热路径复杂性。如果能通过采用适配其结构的专用测试方案，测试其等效热导率，再结合仿真模型校准，可以获得工程可信性比较高的热模型，为 3D 堆叠芯片的热设计与可靠性评估提供准确基础。

在等效热导率测试方面，鲁欧智造也做了一些实际的工程实践，在这里只分享思路，数据为无效数据。

测试等效热导率，需要获得相对稳定的一维导热路径，我们主要是应用对压力，厚度以及平行度等参数进行了高精度控制的夹具CXTIM来解决这个问题。

构建一维导热路径示意图：

实验过程中，样品装夹在TIM夹具上，上下要涂导热硅脂以降低接触面的接触热阻，从数值上，这个热阻值是比较大的，而装夹的工艺会导致这部分的数据一致性并不好，这会影响实际的测试数据，对结果造成很大的偏差。工程实践中，我们需要通过其结构函数的重合性来保证接触热阻的一致性，如下图所示：

工程实践一，构建横向对比的散热路径——通过不同材料的热阻差异，再根据热导率已知的材料数量来计算。本实验的目的是通过样品的横向对比，计算被测芯片的等效热导率。

基于TIM沟通一维导热路径，把被测样品放置在一维导热路径上，上下通过控制导热硅脂的涂抹工艺，保证上下界面的接触热阻基本一致，具体步骤如下：

1、准备两种样本，一种为待测无源芯片，一种为纯单晶硅片；

2、将两种样本装夹至测试环境内，分别进行瞬态热测试获取两种样本的整体热阻R-DUT与R-Si；

3、上图整体测试环境高度一致，区别处仅为待测样本,在忽略两种材料在相同压力、相同TIM下的界面热阻差异的前提下，可以认为测试一得到热阻R-DUT与测试二得到热阻R-Si之差即为样本与纯硅片热阻差值；

4、DUT与Si两种样本的厚度、面积均为已知量，Si的热导率也为已知量，可以通过公式计算得出DUT的热导率和热阻，具体计算形式如下：

∆R = R_测试一 -R_测试二 = R_DUT - R_Si

R_Si = L/(λ×A)

R_DUT= ∆R+R_Si

λ_DUT=L/(R_DUT×A)

从以上公式中可以注意到，获取测试一结果与测试二结果后即可计算出DUT的热阻及热导率。

将测试结果代入部分上述的公式进行计算，其中样品与硅片的尺寸如下所示：

点击输入图片描述（最多30字）

计算得R测试一-R测试二，RSi，KDUT，RDUT等数据，具体如下表所示：

从上表数据中可以得出，待测样品测试得热导率约为36.62W/m*K，热阻约为0.140K/W。

工程实践二，构建纵向对比的散热路径——通过同质材料的厚度变化对总热阻的变化影响来计算。

样品为3D封装的垂直堆叠芯片，芯片的最底层是单晶硅，在单晶硅上垂直堆叠芯片，芯片与芯片之间通过TSV连接。从芯片设计的功能来说，堆叠的层数增多，可以直接增加芯片的能力，但由于堆叠芯片的异构导致热导率大幅降低，芯片层数越多，其散热性能就会越差，在产品设计中，芯片的层数和芯片散热性能为冲突参数，芯片的层数影响其导热性能，但无法量化，用红外热电偶等测试方式，测试结果无法满足工程应用要求。

标准化样品结构或者工艺，尝试建立结构或者工艺参数和热阻之间的关系。实际测试使用CXTIM，构建近似于层流的热流路径，测样样品的热阻，同时精准控制影响热阻值的测试变量，压力，厚度，平行度等等，通过结构函数的测试和比较，保证导热硅脂热性能的一致性。

这样就得到芯片在特定层数下的总热阻值，然后再通过减少芯片的层数，用同样的方法和边界条件，测出芯片每减少一层带来的热阻变化值∆R。

数据反馈，每减少一层，∆R大概为0.025K/W，这样便可以定量分析芯片层数变化导致热阻的变化值，从而计算出芯片的等效热导率大概是48.86W/m*K。依据该测试值，在仿真中应用测试值，提升了仿真的精度，从而可以平衡设计中的冲突变量，建立等效的芯片热模型，计算芯片在实际工况下的结温。

05 写在最后

基于红外、热电偶的数据对模型进行校准，即使有实测的等效热导率，其工作量也不小。如果能结合CXAI的结温瞬态数据，可以大幅提高工作效率，即利用仿真软件建立3D芯片的详细三维热模型，输入相应边界条件，对异构集成材料部分输入等效热导率，进行热仿真，输出仿真后瞬态热响应曲线。将仿真结果与CXAI的实测结果进行对比，调整模型中的参数，直至仿真曲线与实测曲线的偏差小于目标值（比如1%），确保热模型的准确性。或者通过自动校准工具，直接得到工程应用的等效热模型（请参考文章：电子元器件自动标定技术）。

鲁欧智造的模型校准工具也是繁星工具集中的重要成员之一，支持多热源芯片的自动校准，预计在今年的第四季度正式发布，欢迎关注和试用。

审核编辑 黄宇