FCBGA封装的 CPU 芯片散热性能影响因素研究

随着万物互联、云计算和5G 商用的算力需求日益增长，计算芯片的性能需求也越来越高，而计算性能的提高又引起芯片的功耗迅速增长。图1为某国产CPU平 台 和Intel CPU平台近三代 CPU的热设计功耗TDP(Thermal Design Power)增长趋势图。从图1可以看出，其功耗年增长率接近20%。同时，芯片集成化和小封装的需求也不断增长，这就导致了芯片的功率密度(单位面积的功耗)越来越高，因此芯片散热问题日趋严峻。芯片散热是将芯片晶圆产生的热量传递到外界环境中去,主要通过对流、传导和辐射3种换热形式进行。

图1 服务器CPU功耗增长趋势

02

CPU 散热方式

对于FCBGA(Flip Chip Ball Grid Array)倒装球栅阵列封装的CPU芯片来说，通常有2个传热路径：一部分热量通过封装底面的焊盘传导至主板上进行散热；另外一部分热量通过封装顶面传导至散热器，再由散热器向外界环境散热。根据FCBGA封装的结构特性和相关研究表明，约90%以上的热量是通过封装顶面传导至散热器进行散热。因此，为提高芯片散热效率，需要尽量减少芯片晶圆到外界环境的散热热阻。如图2所示，为某FCBGA封装的CPU传热结构和传热热阻链路示意图。

图2 某FCBGA封装CPU传热路径

根据CPU的传热热阻路径可以得到如式(1)和式(2)所示的热阻和温差计算公式：

T_j-T_a=Q*(R_jc+R_cs+R_sa) (1)

T_j-T_a=ΔT_jc+ΔT_TIM2+ΔT_heatsink (2)

其中，T_j表示芯片结温,单位为℃；T_c(见图2)表示芯片壳温，单位为℃；T_s(见图2)表示散热器基板温度，单位为℃；T_a 表示环境温度，单位为℃；Q表示芯片功耗，单位为W；ΔT_jc 表示芯片结壳温差，单位为℃；ΔT_TIM2 表示界面材料 TIM2的上下表面温差，单位为℃；T_heatsink表示散热器基板和空气的温差，单位为℃；R_jc表示芯片结壳热阻，单位为℃/W，主要由封装结构、材料属性决定；R_cs表示接触热阻，单位为℃/W，主要由 TIM2的厚度、导热系数及有效传导面积决定；R_sa表示散热器热阻，单位为℃/W，主要由散热器本身属性决定。

由式(1)热阻计算公式可知，当环境温度和芯片功耗一定时，芯片结到外界环境的热阻越低，芯片的结温就越小。而芯片结到环境的热阻由结壳热阻、接触热阻及散热器热阻三者之和组成，其中结壳热阻为芯片内部热阻，接触热阻和散热器热阻为芯片外部热阻。

本文以芯片内部热阻为研究目标，通过芯片级热仿真和控制变量法，分析芯片封装结构和材料参数对芯片散热效率的影响，即对芯片结壳热阻或温度的影响。

03

某 CPU 封装结构及参数定义

本文以某国产CPU为研究对象，分析 CPU封装各个部件的结构尺寸和材料参数对芯片散热的影响趋势。图3为该CPU 的封装结构图。如图3所示，该 CPU 封装结构由上往下分别为散热盖(Lid)、界面材料 (TIM1)、晶圆 (Die)、填底材料(Underfill)、粘结胶、基板(Substrate)和焊球(Sol-derball)。因为焊球数量有3000余个，如果详细建模会导致总体网格数量和计算量过大，因此通过等效法将焊球归一为各项异性的整体模块，节省计算资源。

图3 某CPU封装结构图

图3中，Lid表示 CPU 封装顶盖，对 CPU 内部起了一个物理隔离和保护的作用，同时具有一定的散热作用，材质为纯铜，导热系数较高；TIM1表示热界面材料，起到粘结封装盖板和晶圆的作用，同时具有传热效果，能降低晶圆和盖板间的接触热阻；Die表示 CPU 晶圆，材料为纯硅；Underfill表示填底材料，用于填充晶圆和基板之间的缝隙，是倒装芯片中使用的材料。

表1给出了该芯片封装的结构尺寸和导热系数参数。

表1 某 CPU 封装物理参数

04

研究方法

本文利用数值模拟技术，建立一个数值风洞，通过模拟CPU在数值风洞中的散热情况，研究CPU封装材料和结构参数对其散热的影响。如图4所示，为仿真软件中构建的数值风洞，CPU 通过一种2U翅片散热器进行散热，风洞入口处给以一定风量的入口边界条件，以此计算 CPU 的温度分布和最大结温，并研究 CPU 最大结温和各个影响因素之间的关系。

图4 数值风洞

05

研究结果及分析

5.1 TIM1导热系数对 CPU 散热的影响

控制其他参数不变，研究 TIM1 导热系数从1~100(W/(m·K))变化时，CPU 最大结温的变化情况。表2为仿真条件。

表2 TIM1导热系数的仿真条件

通过一系列的仿真计算，得到 CPU 最大结温的变化曲线图，如图5所示。

由图5可以看出：

(1)TIM1导热系数低于10 W/(m·K)时，导热系数的提升对CPU结温的改善比较显著；

(2)TIM1导热系数超过35 W/(m·K)时，CPU结温随导热系数增高而下降的趋势放缓，直到稳定不变；

(3)该型号 CPU 使用的 TIM1材料(Indium)导热系数为86 W/(m·K)，处于曲线稳定状态；

(4)由于散热器性能不变,所以 CPU 壳温基本不受TIM1导热系数影响。

图5 CPU壳温、结温、结壳温差与TIM1导热系数的关系曲线

5.2 TIM1厚度对 CPU 散热的影响

研究方法同上。由于在不同 TIM1导热系数情况下，CPU 结温随 TIM1厚度变化的趋势有一定差别，因此本节研究了不同 TIM1导热系数情况下，TIM1厚度变化对 CPU 结温的影响。根据5.1节的计算结果，选取几组典型的 TIM1 导热系数(5 W/(m·K)，10 W/(m·K)，20 W/(m·K)，35 W/(m·K)，86 W/(m·K))，TIM1厚度控制在 0.15~0.5mm变化，计算不同导热系数情况下，TIM1厚度变化对CPU最大结温的影响。表3为本节的仿真计算条件。

表3 TIM1厚度的仿真条件

图6为计算得到的CPU最大结温和TIM1厚度之间的变化曲线，每一组导热系数值对应一条变化曲线。

图6 CPU结温与TIM1厚度的关系曲线

从图6可以看出：

(1)TIM1厚度增大时，CPU 结温有升高趋势；

(2)TIM1导热系数越小，CPU 结温随 TIM1厚度增加而升高的趋势越明显；

(3)TIM1 导热系数超过 35 W/(m·K)后，TIM1厚度增加对CPU结温影响较小；

(4)该型号 CPU 使用的 TIM1材料(Indium)导热系数为86 W/(m·K)，此时 TIM1 厚度在150~500um变化，对 CPU 结温的影响可以忽略不计；

(5)由于散热器性能不变，因此 CPU 壳温基本不受TIM1厚度和导热系数影响。

5.3 晶圆厚度对 CPU 散热的影响

研究方法同上，控制其他参数不变，研究晶圆厚度在500~1000um变化时，CPU 最大结温的变化情况。表4为基本仿真条件。

表4 晶圆厚度的仿真条件

图7为计算得到的CPU最大结温和晶圆厚度之间的变化关系曲线。

图7 CPU结温、壳温与晶圆厚度的关系曲线

从图7可以看出：

(1)Die的厚度增加；CPU 结温随之升高；

(2)Die的厚度从0.5mm 增加至1mm；CPU温度升高约3.5℃；

(3)由于散热器性能不变，因此 CPU 壳温基本不受Die厚度的影响；

(4)总体来看，Die厚度小范围的变化对 CPU散热影响较小。

5.4 晶圆功率密度对 CPU 散热的影响

功率密度是指单位面积的功率大小，单位为 W/cm²。本节通过控制 CPU 总功率不变，改变晶圆的尺寸(面积)，以此改变功率密度，再分别计算不同功率密度下CPU的散热情况。表5为仿真条件。表6 为不同功率密度/晶圆面积下，CPU 结温、CPU 壳温、散热器温度、结壳温差和 TIM1接触温差的计算结果。

表5 晶圆功率密度仿真条件

表6 不同晶圆面积/功率密度下仿真计算结果

图8为晶圆功率密度和温度之间的关系曲线。

图8 晶圆功率密度与CPU结温的关系曲线

从图8可以看出：

(1)Die的面积越大，CPU 晶圆功率密度越小，CPU结温、壳温、散热器温度越低；

(2)Die的面积越大，CPU结壳温差越小，即CPU结壳热阻越小；

(3)Die的面积越大，CPU 外壳到散热器之间的温差越小；

06

结束语