解码三星Foundry先进封装的系统级协同能力

封装进阶，系统跃迁

解码三星 Foundry 先进封装的系统级协同能力

AI时代，半导体性能竞争正在从“单芯片”走向“系统级”

过去数十年，半导体性能提升主要依赖晶体管微缩，更先进的工艺节点持续带来性能、能效与成本改善。

进入AI时代，这一模式正在发生变化。随着AI与高性能计算(HPC)工作负载快速增长，系统性能不再仅由单颗芯片决定，而取决于逻辑、存储、互连与封装等多项技术能否实现高效协同。

训练与推理平台对内存带宽的需求不断提升，数据搬移逐渐成为系统瓶颈;与此同时，更高的功率密度与散热压力，也对系统架构提出新的要求。

在这一背景下，“异构集成(Heterogeneous Integration)”加速发展——通过在单一封装中集成不同功能、不同工艺优化的芯片，在系统层面提升整体性能。

先进封装也由传统后道组装环节，进一步演变为影响下一代计算系统设计与性能优化的关键架构层。

为什么先进封装与系统协同优化至关重要?

AI 基础设施、HPC、汽车计算和先进消费电子设备正在持续提出更高要求：

• 更高的内存带宽与更低延迟

• 更高效、更稳定的供电能力

• 更优的热管理能力

• 面向大规模复杂设计更合理的良率与成本

仅依靠单片式微缩(Monolithic Scaling)，已经越来越难以经济高效地满足这些需求。芯片尺寸增大后，缺陷风险、散热难度及设计复杂度也随之提升。

通过将系统划分为多个经过针对性优化的裸片，并在统一封装内实现高密度互连，异构集成能够缩短芯片间互连距离，让计算与存储更加靠近，从而提升带宽利用率、能效与系统可扩展性，并降低超大尺寸单片芯片所带来的良率损失的风险。

这也推动半导体设计迈向新的范式：围绕逻辑工艺、存储创新与封装架构进行系统级协同优化。

三星Foundry面向可扩展集成的先进封装解决方案

面向系统级创新，先进封装需要提供更灵活的集成方式，使系统架构师能够针对不同工作负载，在性能、带宽、能效与成本之间进行优化。

三星Foundry提供同时覆盖水平集成与垂直集成的先进封装技术组合，支持多样化异构架构，为下一代AI、HPC及新兴应用提供可扩展的系统集成能力。

01 | 2.xD Cube：水平异构扩展

三星Foundry的2.xD Cube Packaging可在单一封装中集成多颗芯片，在支持灵活Chiplet系统设计的同时，提升带宽、降低延迟并改善能效。

依托三星的硅通孔(TSV)与后道工艺(BEOL)互连技术，2.xD Cube能够进一步缩短逻辑芯片与高带宽内存之间的距离，以应对现代计算系统在性能、功耗与散热方面的需求。

2.5D Cube – S

采用高带宽硅中介层(Silicon Interposer)架构，面向 AI 和 HPC 系统，为需要高性能计算与先进存储集成的应用提供高带宽互连能力。

2.3D Cube – E

采用嵌入式硅桥(Embedded Silicon Bridge)架构，实现高性能 Chiplet 集成，同时提升系统可扩展性。

2.3D Cube – R

采用基于重布线层(RDL)的中介层方案，在支持异构集成的同时提供更高的设计灵活性，并兼顾更具成本优势的实现方式。

02 | 3D 封装：垂直集成

三星晶圆厂(Samsung Foundry)的 3D 封装(3D Packaging)技术此前称为 X-Cube™，通过垂直堆叠不同组件进一步缩短互连路径，实现超高互连密度与更低寄生效应。

垂直集成不仅能减少芯片占用面积，还可进一步提升带宽和能效。通过将不同裸片进行垂直堆叠，3D 封装支持更具扩展性的系统集成，并有助于降低超大尺寸单片芯片所带来的良率损失风险。

随着“混合铜键合(Hybrid Copper Bonding, HCB)”等技术持续演进，3D 集成的互连密度、热性能与长期可靠性也在进一步提升。

3D Cube–T

采用芯片对晶圆(Chip-on-Wafer, CoW)堆叠技术，并结合热压键合(Thermo Compression Bonding, TCB)，实现高密度集成与可扩展的系统性能。

3D Cube – H

采用下一代“混合铜键合(Hybrid Copper Bonding, HCB)”技术，实现更精细的互连间距、更高的布局灵活性以及更优的电气性能。

从工艺微缩，走向系统协同

随着 AI 基础设施、HPC、汽车智能化与边缘计算持续发展，先进封装将在半导体性能演进中发挥越来越重要的作用。

未来，竞争的关键不仅在于单一工艺节点或单颗芯片的性能，更在于逻辑、存储与封装能否实现高效协同。

通过先进异构集成与系统级协同优化，三星 Foundry 正帮助客户打造性能更强、能效更高且更具可扩展性的计算平台。

下一阶段的半导体创新，将不只由“缩得更小”定义，也将由“整个系统如何更智能地协同”所定义。

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