芯粒技术讲解：使用芯粒技术需要面对哪些挑战？

作为扩展复杂芯片和摆脱芯片光罩尺度限制的革命性解决方案，芯粒技术的应用引起了整个行业的关注。为增进大家对芯粒技术的认识，本文将对使用芯粒技术时需要面对的挑战予以介绍。如果你对芯粒技术具有兴趣，不妨和小编一起来继续往下阅读哦。

一、芯粒

芯粒（Chiplet）是一种可平衡计算性能与成本，提高设计灵活度，且提升IP模块经济性和复用性的新技术之一。芯粒实现原理如同搭积木一样，把一些预先在工艺线上生产好的实现特定功能的芯片裸片，通过先进的集成技术（如3D集成等）集成封装在一起，从而形成一个系统芯片。

芯粒的核心在于高速互联，对封装工艺提出了更高的要求，尤其是专注于提升封装体的复杂度和集成度的先进封装，长电科技（600584.SH）、通富微电（002156.SZ）都是封测领域的“佼佼者”。

二、使用芯粒技术需要面对的挑战

1. 晶圆管理：效率最大化和成本最小化

采用芯粒技术的基本挑战之一是复杂的晶圆管理。在基于芯粒的设计中，单个芯片可能由多个芯粒组成，每个芯粒组在单独的晶圆上制造。

例如，带有N个芯片的XPU需要N个晶圆，从而使制造、测试和组装流程复杂化。通过异构集成将这些不同的晶片合并成一个内聚封装会提升复杂性、时间敏感性，并增加出错的可能性。

此外，管理每个设计中的多个晶片的成本也是一个重大障碍，对基于芯粒的方法的经济可行性提出了挑战。

举例说明：考虑一家使用芯粒技术开发高性能图形处理器（GPU）的半导体公司。GPU由多个芯粒组组成，每个芯粒分别负责着色器处理、内存管理和渲染等特定功能。

为了最大限度地提高晶圆管理的效率并降低成本，公司采用了先进的调度算法，在专用晶圆上优化每个芯粒的生产。

这一策略有助于简化制造流程，确保每个晶片都符合所需的规格，从而提高生产流水线的成本效益。

2. 产量挑战：提高芯片制造的良率

良率管理是半导体制造的一个重要方面，而芯片组则为这一过程带来了新的复杂性。

虽然将面积较大的单一芯片拆分为设计复杂度较低的芯粒看似具有良率上的优势，但随着芯粒数量的增加，良率检查流程变得越来越耗时耗力。管理多个芯粒的规格会使良率优化过程变得更加复杂。

为缓解这一问题，有人建议将较大的功能块合并到单个芯粒中，但在实现和管理所需良率方面仍存在挑战。

业界必须解决这些良率难题，使芯片真正成为传统单一集成芯片设计的可行替代方案。

举例说明：一家半导体制造商正在生产用于下一代人工智能（AI）处理器的芯粒。

该公司认识到与多芯粒相关的良率挑战，因此投资先进的机器学习算法，以分析每次生产运行的数据。

通过利用预测分析，制造商可以在生产流程早期发现潜在的良率问题，从而进行主动调整，优化生产条件。

这种方法不仅提高了整体生产率，还确保了最终的芯粒产品符合质量标准，降低了与产量相关的挫败发生的可能性。

3. 测试效率：简化流程，实现最佳性能

芯粒的测试效率是另一个重大障碍。由于每个芯粒都位于一个单独的晶圆上，因此测试过程成为整个开发流程中一个关键的资源密集型环节。

整合多个晶片上分割出来的芯粒以创建最终硅芯片的做法扩大了测试要求，需要额外的资源和测试硬件。由此导致的测试成本增加。使人们对基于芯粒的设计与传统集成方法相比的整体上是否更为“经济”产生了疑问。

业界必须开发简化的测试流程，以优化效率并最大限度地降低与芯粒测试相关的成本。

举例说明：试想一家科技巨头正在为智能手机开发基于芯粒的片上系统（SoC）。由于众多芯粒提供不同的功能，测试效率成为一个关键问题。

该公司实施了一个全面的自动测试框架，该框架集成了每个芯片的独特测试要求。该框架允许同时测试多个芯粒，大大减少了测试时间和资源需求。

因此，该公司实现了更高效的测试流程，确保了基于芯粒的SoC的可靠性和性能。

以上便是此次带来的芯粒技术相关内容，通过本文，希望大家对芯粒技术已经具备一定的了解。如果你喜欢本文，不妨持续关注我们网站哦，将于后期带来更多精彩内容。最后，十分感谢大家的阅读，have a nice day!