IEDM 2025：imec 發布 3D HBM-on-GPU?熱學研究

imec發布3D HBM-on-GPU熱學研究 破解AI算力架構散熱難題

在日前舉辦的 2025 年 IEEE 國際電子器件會議（IEDM）上，比利時微電子研究中心（imec）發布了全球首項針對 3D 高帶寬內存（HBM）與圖形處理器（GPU）堆疊組件（HBM-on-GPU）的系統技術協同優化（STCO）熱學研究成果。該類堆疊組件被視為支撐下一代人工智能應用的核心運算架構。

imec 指出，通過整合底層技術與系統級調節策略，可將 AI 訓練負載下 GPU 的峰值溫度從 140.7°C 降至 70.8°C，這一溫控表現已與當前主流的 2.5D 集成技術持平。此項研究充分驗證了跨層級協同優化 —— 即在不同技術抽象層實現協同調控 —— 結合全方位技術積累的獨特優勢，而這正是 imec 的核心競爭力所在。

從技術架構來看，直接在 GPU 上方集成 HBM 堆疊，是構建新一代算力架構以滿足數據密集型 AI 負載需求的極具吸引力的方案。相較于傳統 2.5D 集成技術（將 HBM 堆疊置于硅中介層上，緊鄰單顆或兩顆 GPU），3D HBM-on-GPU 堆疊組件可大幅提升運算密度（單封裝可容納四顆 GPU），同時顯著增加單顆 GPU 的內存容量與內存帶寬。不過，這種高密度 3D 集成方案也面臨嚴峻的散熱挑戰，更高的局部功率密度與垂直方向熱阻，極易引發芯片過熱問題。

為此，imec 在 2025 年 IEDM 上發布了業內首份針對 3D HBM 與 GPU 堆疊組件的全維度熱仿真研究報告。該研究不僅精準定位了架構中的散熱瓶頸，還提出了一系列提升該架構散熱可行性的優化策略。實驗數據顯示，通過技術與系統級熱調節手段的協同應用，AI 訓練負載下 GPU 的峰值溫度可從 141.7°C 降至 70.8°C。

據 imec 披露，本次研究采用的模型基于特定硬件配置：四顆 HBM 堆疊（每顆堆疊包含 12 顆異質集成 DRAM 晶粒）通過凸點直接鍵合在 GPU 上方，散熱裝置則部署于 HBM 堆疊頂部。研究團隊基于產業級功率曲線繪制功率分布圖，以此識別芯片局部熱點，并與 2.5D 集成方案的基準數據進行對比。測試結果顯示，在未采用任何熱調節策略的情況下，3D 堆疊模型的 GPU 峰值溫度達到 141.7°C，遠超 GPU 與 HBM 的正常工作溫度閾值；而在相同散熱條件下，2.5D 集成基準方案的峰值溫度僅為 69.1°C，處于穩定運行區間?；谏鲜鰯祿?，imec 進一步評估了技術與系統級熱調節策略的協同優化效果，其中系統級策略涵蓋 HBM 堆疊合并、硅基散熱結構優化、雙面散熱設計及 GPU 頻率調節等多項舉措。

imec 系統技術協同優化（STCO）研究項目負責人詹姆斯?邁爾斯（James Myers）表示，將 GPU 核心頻率降低 50%，可使芯片峰值溫度從 120°C 降至 100°C 以下，滿足內存穩定運行的溫度要求。盡管這一操作會使 AI 訓練負載增加 28%，導致訓練速度有所放緩，但得益于 3D 架構帶來的高通量密度優勢，整體封裝的綜合性能仍優于 2.5D 基準方案。目前，研究團隊正基于該方法，探索 GPU 與 HBM 倒裝堆疊（GPU 置于 HBM 上方）等更多架構形態，以預判未來可能面臨的熱學限制。

imec 邏輯芯片技術研發副總裁朱利安?里克特（Julien Ryckaert）強調，此次研究成果，首次驗證了 imec 跨技術協同優化（XTCO）項目在打造高散熱穩定性算力系統方面的技術實力。XTCO 項目于 2025 年正式啟動，旨在推動 imec 的技術研發路線與業界關鍵系統升級需求高效對接，其核心圍繞四大系統級支柱展開：運算密度、供電效率、散熱性能、內存密度與帶寬。

朱利安?里克特還指出，imec 將系統技術協同優化（STCO）與設計技術協同優化（DTCO）的理念深度融合，并結合自身深厚的技術積淀，形成了獨特的技術整合能力，這一能力在應對算力系統需求的持續增長與多元化挑戰中具有極高價值。他同時發出倡議，邀請半導體生態圈內的各方企業，包括無晶圓廠設計公司與系統廠商，加入 imec 的跨技術協同優化項目，攜手攻克算力系統升級過程中的關鍵技術瓶頸。

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