(삼성전자)3D PKG인 HBM의 열, 기계적 시뮬레이션 개선안

현재 이슈:

최근 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 인공지능(AI) 시장의 요구로 인한 고성능과 저전력 소비를 충족하기 위해 칩렛, CPU, GPU 및 메모리 칩의 이종 집적화 기술이 개발되고 있다.

 

또한, 패키지 크기의 증가로 더 많은 칩렛과 HBM(High Bandwidth Memory)을 하나의 패키지에 통합해야 하므로 전체 패키지 크기가 증가하고 있다.

 

(예를 들어, 12개의 HBM을 통합하기 위해 인터포저 크기가 약 400% 더 커져야 함)

 

 

이에 맞게 3D 메모리 통합의 필요성이 중요해지고 있다.

• Direct Integration: 맞춤형 HBM은 DRAM 다이 스택을 논리 다이와 직접 수직으로 연결, 논리 다이는 논리 및 버퍼 다이 역할을 모두 수행 => HBM4 부터 적용
• 효율성 개선: 맞춤형 HBM 솔루션은 2.5D HBM 통합에 비해 전력 효율성이 40% 이상 높고, 지연 시간이 10% 낮음.

기존 2.5D 기반 => 3D 기반으로 발전 (HBM4 방향성)

문제점: 열 관리 문제

• 도전 과제: 고객 맞춤형 논리 다이 위에 최대 16개의 DRAM 다이를 쌓는 3D 스태킹은 열 관리 문제가 심각함
• 열 분석의 중요성: 패키지 설계 초기 단계에서 열 분석을 포함하는 것이 중요하다. 기존 연구들에서는 설계와 열 물리적 매개변수가 3D 패키지 아키텍처의 핫스팟에 미치는 영향을 연구할 필요가 있다.

현재 HBM의 주요 내용 요약

• HBM 통합: 논리 다이와 DRAM 다이를 수직으로 통합하여 패키지 크기를 줄이고 성능을 향상이 필요하다.
• 열 및 기계적 시뮬레이션: 열 핫스팟을 식별하고 개선 방안을 모색하며, 변형 및 스트레스에 대한 민감도 분석을 통해 최적 설계를 추구하고 있다.

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1. 열 시뮬레이션 설정 및 결과 (Thermal Simulation Setup and Results)

• 총 전력 분포:
  • Logic Die: 47W
  • HBM Core Die Stack: 15W
  • 전체 PKG Power: 62W
• 핫스팟 온도 감소:
  • 냉각판의 열 전달 계수를 5000 W/m²K에서 10000 W/m²K로 증가시켜 핫스팟 온도가 15.74% 감소
  • 더미 실리콘을 추가하면 핫스팟 온도가 14.75% 감소

더미 칩 추가에 따른 열 성능 개선

기본 상태 (Baseline)

• 냉각판 열 전달 계수: 5000 W/m²K
• 핫스팟 위치: Logic Die의 가장자리 => 방열의 문제

=> 개선 상태 (더미 칩 추가)

• 냉각판 열 전달 계수: 동일 (5000 W/m²K)
• 더미 칩 추가: 논리 다이 가장자리
• 핫스팟 온도 감소: 14.75%

Logic Die 남는 공간에 Dummy 추가

더미 칩의 역할

더미 칩은 다음과 같은 방식으로 열 성능을 개선합니다:

1. 열 분산: 더미 칩은 논리 다이의 가장자리에서 열을 더 효과적으로 분산시켜 줍니다.
2. 열 경로 개선: 더미 칩은 논리 다이에서 발생하는 열이 더 효과적으로 TIM (Thermal Interface Material)과 냉각판으로 전달되도록 도와줍니다.

Dummy로 인한 열 분산

더미 칩 추가로 인한 패키지 크기 증가에 대한 고려사항

논리 다이 및 HBM 구조

• 기존 크기:
  • 논리 다이: 15 mm x 15 mm
  • HBM 다이: 약 10 mm x 10 mm

• 더미 칩의 위치: 논리 다이 가장자리에 추가 배치
• 추가되는 공간: 더미 칩의 두께와 논리 다이 가장자리에서의 배치로 인해 패키지의 전체 크기가 일부 증가

더미 칩이 각 가장자리에 1 mm씩 추가된다고 가정하면:

• 논리 다이 크기 증가: 각 가장자리에 1 mm씩 추가되면, 총 2 mm (좌우) 및 2 mm (상하) 증가
• 총 크기: 15 mm x 15 mm -> 17 mm x 17 mm

중요한 점은 더미 칩이 열 관리 성능을 향상시키는 대신, 패키지 크기를 증가시킬 수 있다는 점을 고려해야 한다는 것입니다.

더미 칩을 추가하면 열 관리 성능이 향상되어 핫스팟 온도 감소 효과

하지만, 이에 따른 패키지 크기 증가

=>따라서, 실제 설계에서는 더미 칩의 크기와 배치를 최적화하여 열 성능과 패키지 크기의 균형을 맞추는 것이 중요

 

• 다중 HBM 구조:
  • 4개의 HBM을 포함하는 패키지의 핫스팟 온도는 단일 HBM 패키지에 비해 1% 감소

 

 

 

2. 기계적 시뮬레이션 결과 (Mechanical Simulation Results)

• 워페이지:
  • 온도 -40°C에서 최대 워페이지가 발생
  • 재흐름 온도에서 볼록-오목 전환 현상 관찰
• 기판의 CTE 영향:
  • 세 가지 다른 열 팽창 계수(12 ppm/°C, 16 ppm/°C, 24 ppm/°C)가 HBM 스트레스에 미치는 영향 분석

그래프 분석 (Graph Analysis)

온도 분포 그래프

• 기본 상태:
  • 냉각판 열 전달 계수 5000 W/m²K
  • 논리 다이 가장자리에서 높은 온도 분포
  • 중앙의 HBM 코어 다이 스택은 상대적으로 낮은 온도 분포
• 개선 상태:
  • 냉각판 열 전달 계수 10000 W/m²K로 증가 시, 가장자리 핫스팟 온도가 15.74% 감소
  • 더미 실리콘 추가 시, 핫스팟 온도가 14.75% 감소
  • 다중 HBM 패키지에서는 핫스팟 온도가 약 1% 감소

Warpage

• 온도에 따른 변형:
  • -40°C에서 최대 워페이지 발생
  • 25°C와 재흐름 온도(250°C)에서 변형 정도가 다름
  • 재흐름 온도에서 볼록-오목 전환 현상 발생
• 기판의 열 팽창 계수(CTE):
  • 12 ppm/°C, 16 ppm/°C, 24 ppm/°C 세 가지 조건에서 HBM 스트레스 변화 관찰
  • CTE가 높을수록 기계적 스트레스가 증가함

CTE에 따른 Warpage 정도

 

결과적으로, 

냉각판 열 전달 계수 증가	15.74%
더미 실리콘 추가	14.75%
다중 HBM 패키지	1%

 

결론

열 시뮬레이션 결과로는 맞춤형 HBM 패키지의 열 핫스팟을 예측하고, 냉각 솔루션이나 패키지 구조를 업데이트하여 개선할 방향성을 보여주며,

기계적 시뮬레이션 결과로는 워페이지 및 스트레스 분석을 통해 최적의 재료 특성을 찾을 수 있다는 것을 보여줍니다.

이를 통해 HBM4부터는 추가적인  열 시뮬레이션을 통해 패키지 구조를 더욱 최적화할 필요가 있습니다.

 

HBM4부터는 맞춤형 HBM을 포함한 3D 패키지 구조에서 열 및 기계적 성능이 최적화된 제품을 제공해야합니다. 위와 같은 방법을 통해 고성능 컴퓨팅 및 인공지능 애플리케이션의 요구를 충족시키야 합니다. Logic Die와 HBM이 결합되어 제공되는 상황에서의 신뢰성 확보는 중요한 경쟁력이 될것입니다.