SK hynix 推出用于 AI 内存的 iHBM 散热技术

不断增长的 AI 工作负载提升了对高带宽内存（HBM）的需求，推动更高堆叠层数和更快互连速度的发展。因此，AI 加速器和高性能计算（HPC）系统中的热管理已成为限制内存性能、可靠性和可扩展性的关键因素。SK hynix 推出的全新 iHBM 解决方案通过将集成冷却元件（ICE）直接嵌入 HBM 封装中，旨在解决这些限制，并面向包括 HBM5 在内的下一代 AI 内存产品。

ICE 集成针对 HBM 接口热集中问题
传统 HBM 架构通过核心芯片间接散热。iHBM 方法则通过在芯片间物理层（Die-to-Die Physical Layer，D2D PHY）内置基于硅、具备导热性且不导电的 ICE，建立第二条散热路径。该区域是 HBM 与 AI 加速器之间热量最集中的位置。

D2D PHY 是实现 HBM 基础芯片与 GPU 或 AI 加速器高速通信的硬件接口。随着带宽和功率密度增加，该接口产生的热量持续上升，使局部热管理对未来 AI 系统愈发重要。

根据 SK hynix 的数据，这种结构性重新设计可将热阻降低 30%，从而支持芯片在高温和高负载环境下稳定运行。更低的热阻有助于提升持续吞吐性能，并减少热量累积导致的性能下降。

封装兼容性支持现有 AI 系统设计
半导体热管理创新的一项主要挑战是与现有封装生态系统的兼容性。iHBM 解决方案采用基于大规模回流模塑底部填充（Mass Reflow Molded Underfill，MR-MUF）技术的现有晶圆级封装（WLP）工艺，无需全新生产基础设施即可实现大规模制造。

MR-MUF 已广泛应用于 HBM 制造，通过在堆叠芯片之间填充液态保护材料，提高结构完整性和封装可靠性。SK hynix 此前已利用 MR-MUF 实现更高密度 HBM 堆叠，同时维持封装高度限制。

公司表示，iHBM 与现有系统级封装（SiP）架构具有高度兼容性，可在有限重新设计需求下实现部署。这可能降低 AI 硬件开发商及超大规模数据中心运营商的集成复杂度。




AI 数据中心推动先进热管理需求增长
随着 AI 训练与推理工作负载持续增加，GPU 和内存子系统对带宽的需求不断提升。随着 HBM 向更高堆叠密度以及 HBM5 等未来产品发展，热限制已成为主要挑战。

SK hynix 计划在下一代 HBM 产品中部署 iHBM，以提升高密度 AI 计算环境（包括 HPC 基础设施和 AI 数据中心）的运行效率和稳定性。

SK hynix 高级副总裁兼封装开发负责人 Kangwook Lee 表示，该技术结合了内存设计能力与先进封装技术，以改善 AI 环境中的热管理表现。

补充背景
本部分详细说明原始产品公告中未包含的技术规格及竞争性基准比较

热管理正成为 HBM 供应商之间的重要差异化因素。SK hynix 报告称热阻降低 30%，这是针对 AI 工作负载维持性能所进行的一项可量化封装层级改进。

竞争方案在结构上存在差异：

行业竞争正日益聚焦于 AI 加速器的带宽、堆叠高度、热效率与可制造性之间的平衡，而不仅仅是内存容量。

由 Induportals 编辑 Natania Lyngdoh 编辑，在 AI 协助下完成。

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