终极3D集成，将颠覆未来的GPU

当HBM叠上GPU，散热难题如何成为算力突破的 “拦路虎”？

打开AMD或英伟达最先进的AI产品封装，你会发现一个熟悉的布局：GPU两侧是高带宽内存（HBM），这是目前最先进的内存芯片。这些内存芯片尽可能靠近它们所服务的计算芯片，以减少AI计算中最大的瓶颈——将每秒数十亿比特的数据从内存传输到逻辑电路所需的能量和延迟。但是，如果将HBM堆叠在GPU顶部，进一步拉近计算和内存的距离，又会怎样呢？

图中较大的黑色方块是连接到AMD Instinct MI300X GPU 逻辑芯片的高带宽内存[中心]。 来源：AMD

Imec近期利用先进的热模拟技术研究了这种情况，并在2025 年 12 月举行的 IEEE 国际电子器件会议(IEDM) 上公布了结果，结果令人沮丧。3D堆叠会使GPU 内部的工作温度翻倍，导致其无法正常工作。但由 Imec 的James Myers领导的团队并没有就此放弃。他们找到了一些工程优化方案，最终可以将温差降低到几乎为零。

2.5D和3D先进封装

Imec 首先对一个 GPU 和四个 HBM 芯片进行了热模拟，模拟的是目前常见的封装形式，即所谓的 2.5D 封装。也就是说，GPU 和 HBM 都位于称为中介层的基板上，彼此之间的距离非常小。这两种芯片通过集成在中介层表面的数千个微米级铜互连线连接。在这种配置下，模型GPU 的功耗为 414 瓦，峰值温度略低于 70°C——这是处理器的典型温度。内存芯片的功耗约为40 瓦，温度略低一些。热量通过封装顶部的液冷散热，这种液冷方式在新型AI数据中心中已十分常见。

“虽然目前仍在采用这种方法，但它未来的扩展性并不理想——尤其因为它会遮挡GPU的两侧，限制封装内部GPU之间的连接，”Imec高级研究员陈宇凯在IEDM大会上告诉工程师们。相比之下，“3D方案可以带来更高的带宽、更低的延迟……最重要的改进在于封装尺寸。”

不幸的是，正如陈和他的同事们发现的那样，最直接的堆叠方式，即简单地将HBM芯片放在 GPU 顶部，并在中心添加一块空白硅来填补空隙，会导致 GPU 的温度飙升至惊人的 140°C——远远超过典型 GPU 的 80°C 限制。

系统技术协同优化

Imec团队着手尝试一系列旨在降低温度的技术和系统优化方案。他们首先尝试的是去除一层多余的硅片。要理解其中的原因，首先必须了解HBM究竟是什么。

这种内存由多达12 个高密度DRAM芯片堆叠而成。每个芯片都薄至几十微米，并布满了垂直连接。这些薄芯片彼此堆叠，并通过微小的焊球连接，而这堆内存又垂直连接到另一块硅片，称为基片。基片是一个逻辑芯片，用于对数据进行多路复用，并将数据压缩到数量有限的导线中，这些导线能够穿过毫米级的间隙连接到GPU。

但由于HBM 现在位于 GPU 顶部，因此不再需要这样的数据泵。数据位可以直接流入处理器，而无需考虑芯片侧面有多少根导线。迈尔斯表示，当然，这一改变意味着要将内存控制电路从基础芯片移到 GPU 中，从而改变处理器的布局。但他认为应该有足够的空间，因为 GPU 不再需要用于解复用传入内存数据的电路。

去掉内存这个中间环节，温度只降低了不到4 摄氏度。但重要的是，它应该能大幅提升内存和处理器之间的带宽，这对于团队尝试的另一项优化——降低 GPU 速度——至关重要。

这似乎与提升人工智能计算能力的初衷背道而驰，但在这种情况下，这反而成为一种优势。大型语言模型属于所谓的“内存密集型”问题，也就是说，内存带宽是主要的限制因素。但迈尔斯团队估计，在GPU上采用3D堆叠HBM技术可以将带宽提升四倍。有了这额外的性能提升空间，即使将GPU时钟频率降低50%，仍然能够带来性能提升，同时还能将温度降低20摄氏度以上。实际上，处理器可能不需要降低这么多。迈尔斯表示，将时钟频率提高到70%只会使GPU温度升高1.7摄氏度。

优化的HBM

温度大幅下降的另一个原因是提高了HBM堆叠层及其周围区域的导热性。这包括将四个堆叠层合并成两个更宽的堆叠层，从而消除一个散热区域；减薄堆叠层顶部通常较厚的芯片；以及用空白硅片填充HBM周围的更多空间以增强导热性。

经过上述所有措施，堆叠芯片的运行温度约为88°C。最终的优化使温度降至接近 70°C。通常，芯片约 95% 的热量是从封装顶部散发的，在本例中，顶部由水带走热量。但如果在底部也采用类似的冷却方式，堆叠芯片的温度最终会再降低 17°C。

Myers表示，尽管在IEDM上展示的研究表明，GPU搭载HBM内存或许可行，但这未必是最佳选择。“我们正在模拟其他系统配置，以帮助我们确定这是否是最佳方案，”他说道。“GPU搭载HBM内存引起了一些业内人士的兴趣，”因为他认为这种方式能让GPU更靠近散热系统。但这很可能是一个更复杂的设计，因为GPU的电力和数据必须垂直流经HBM才能到达GPU。

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