先進晶片熱傳-散熱解決方案：液冷技術
2025
熱傳工程
在 AI 與高效能運算（HPC）全面推升算力需求的當下，熱傳工程已成為次世代晶片設計中最關鍵的瓶頸之一。當電荷在奈米級金屬互連間高速流動時，不可避免地引發 Joule Heating（焦耳加熱），使邏輯單元與功率模組的溫度持續爬升。若熱量無法藉由有效的界面材料與散熱架構及時導出，不僅會造成熱阻急遽上升，更會導致時脈降頻（Thermal Throttling）、可靠度衰退，甚至縮短晶片整體作業壽命。
伴隨製程技術推進至 2 nm、1 nm 節點，晶片結構朝更高密度的 3D IC、Chiplet、異質整合發展，單位面積所承受的熱流密度呈倍數成長。這代表在極微小的封裝體積內，功率密度已突破傳統氣冷與單一界面材料所能負荷的範圍，使熱管理從附屬工程正式提升為晶片設計驗證（Design Validation）與系統架構（System Architecture） 的核心課題。
在這個高熱時代，如何降低界面熱阻、提升散熱通道的等效熱導率與效率化PUE，並讓熱量以最短路徑被導向基板、散熱器或液冷迴路，已成為推動先進晶片性能極限的關鍵戰場。
氣冷機櫃
趨勢
相較ABF有機載板，FCBGA（Flip-Chip Ball Grid Array）封裝架構在熱性能上展現更高優勢，根據現有客戶分享樹脂結構容易產生 熱翹曲與更好的熱導率低、更高的可靠度。晶片透過下方凸塊（Solder Bump / Micro-bump）直接與基板電性連接，使散熱設計能將散熱器精準定位於晶片頂部。為滿足更高的熱通量需求，業界開始大量採用金屬散熱片 作為封裝上層材料，藉由高導熱界面材料（TIM1 / TIM2）將晶片熱源快速均溫化後，傳導至散熱片，再藉由外部散熱模組帶走熱量。
然而，面對動輒 700 W～1000 W 熱設計功耗TDP 的下一代 AI 加速器與 HPC 晶片，傳統氣冷或一般液冷方案已逐漸逼近極限。因此，業界開始轉向更單刀直入的直接液冷（Direct Liquid Cooling） 架構，其中最具突破性的就是微通道水冷板（MLCP, Micro-Channel Liquid Cooling Plate）。
MLCP 將 均熱片（Vapor Chamber / Heat Spreader）、水冷板（Cold Plate）、封裝上蓋（Package Lid） 與 裸晶（Die） 進行高度模組化整合，於內部刻蝕或加工 微米級窄通道（50–200 μm），讓冷卻液以極短距離直接流經晶片熱源上方。此設計使散熱機制從傳統的：
「間接換熱（die → TIM → heat spreader → cooler）」
提升為：
「直接換熱（coolant → micro-channels → above-die）」
由於 傳熱路徑劇烈縮短、界面熱阻顯著下降、熱導傳輸損耗減少，MLCP 可在極有限的封裝高度中提供超過傳統冷板 2–4 倍以上的散熱能力，是面向下一代 AI GPU、數據中心加速器與高熱通量封裝之具革命性的冷卻技術之一。
D2C優勢
隨著 HBM4（High Bandwidth Memory 4） 與次世代加速器平台的功率密度進一步飆升，傳統風冷或板級液冷已無法有效處理千瓦級熱設計功耗TDP。因此，資料中心領域正快速轉向 Direct-to-Chip（D2C）液冷架構，即將冷板直接耦合於主要發熱體──包括 CPU、GPU、AI ASIC 與多層堆疊記憶體模組。
在 D2C 系統中，冷板以高導熱材料（如銅、AlSiC、CNT 增強複材）製成，內部雕刻單相或兩相傳熱通道。工程級冷卻液在冷板內 高速湍流循環（Turbulent Flow），可在最靠近熱源的位置吸收熱通量，隨後回流至 冷卻液分配單元 CDU（Coolant Distribution Unit） 進行熱交換，再重新輸送至冷板形成閉環熱管理系統。藉由讓冷卻液直接承接處理器的熱負載，D2C 大幅降低熱阻，並使整體 PUE更具能源效率。
先進的直冷技術不只改變散熱路徑，也建構了新的設計準則。透過直接接觸熱交換（Direct Contact Heat Extraction）、相變強化冷卻（Two-phase Cooling） 或流體動力學優化通道（Optimized Fluid Dynamics Channels），D2C 能提供極高的熱傳性能，並維持晶片在更嚴格的溫度窗口內運作，以避免熱跑偏（Thermal Runaway）與降頻。
D2C 冷卻系統通常搭配水基冷卻液（Coolants），例如低電導率、高沸點、低腐蝕性的合成流體。相較於水，它們具備更高的介電強度與更佳的材料相容性，能安全應用於高電壓、高密度封裝與複雜電力電子模組。
由於冷板與封裝的高度整合，D2C 亦能改善機架空間使用效率（Rack Density）並提升資料中心部署的彈性，使其成為支撐新一代 AI 超級運算平台的核心散熱技術。
D2C挑戰
1. 封裝整合複雜度劇增
D2C 必須將冷板直接貼合在晶片或 HBM 堆疊上方，對於封裝工程挑戰：TIM1 壓力控制、封裝蓋關注熱翹曲可能性（Thermal Warpage）、HBM的應力-堆疊敏感性。
2. 流體相容性與材料可靠度
因冷板、管路與伺服器機板靠得非常近，冷卻液必須滿足：
- 低導電性
- 不腐蝕鋁、銅、鎳、焊錫、AlSiC、陶瓷材料
- 不溶解塑料、膠材（O-ring, EPDM, FKM, TPU, PPS）
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3. 泵浦與壓降管理
D2C 冷板的通道通常非常窄（幾百微米），為了提升傳熱係數必須設計高速流體，但需要關注：壓降急遽上升、泵浦功耗、系統噪音與振動問題。
在高密度機架中，大量冷板並聯會導致整體流體網路的壓力管理複雜度大幅上升。
4. CDU 與機架層級的冗餘、維護與可靠度
D2C 依賴 CDU 提供冷卻液循環與換熱，因此需要：雙泵冗餘（Redundancy）、雙熱交換器冗餘、24/7 監控流量、流阻、導電度、液位。
任何污染、氣體滯留、微粒沉積都可能造成熱阻飆升，必須頻繁維護。
資料中心的痛點包括：
- 冷板漏液（Leakage Risk）
- 快速接頭（Quick Disconnect）長期耐久性
- 液體更換週期（Coolant Lifecycle）
- 環保永續性(Sustainability)
5. 部署與生態系統挑戰
D2C 的部署不像氣冷即插即用，它涉及整個資料中心基礎建設改造：
- 需要液冷機架（Liquid-Ready Rack）
- 需要水迴路與機房冷卻水塔整合
- 供應鏈目前仍缺乏統一標準（冷板尺寸、流量、壓力規格不一致）
- OCP雖在制定規範，但尚未完全統一
此外，AI 伺服器的 加速器更新速率（每 12–18 個月） 遠快於機房基建更新週期（5–10 年），造成 冷板與平台不兼容問題。
6. 兩相冷板式液冷的額外挑戰
如果使用兩相冷板，還會面臨：氣液分佈不均、蒸汽堵塞、沸點控制與壓力容器安全要求、工程冷卻液的相變壽命、化學穩定性等。
這些潛在問題等，截至目前，兩相式液冷 D2C 尚未大規模量產。
小結：D2C 冷板式冷卻的本質挑戰
系統設計、封裝整合與資料中心部署成本與原氣冷設計相對高。但優勢在於節省能源（電力）的潛力、節省空間（同樣空間放得下更多的Tray）的潛力、以及面臨將來更高的電力消耗的單元，是必須邁向的一哩路。
主要面向：
- HBM4 / HBM3E 3.5D 封裝
- AI GPU、加速器（Nvidia Blackwell、AMD MI300 等）
- 超級計算機（Exascale HPC）
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