TSV技術:AI算力的核心支柱


發布時間:

2026-07-01

打通AI晶片的資料傳輸大動脈,支援算力持續躍升,需要晶片內部的底層關鍵技術——TSV矽通孔。TSV全稱為Through-Silicon Via,中文譯為矽通孔技術。簡單來說,它透過在矽片中製造垂直通孔並填充導電材料,從而於矽片的上下表面之間建立一條垂直的高密度電互連通道,實現晶片之間互連,是2.5D/3D封裝的關鍵工藝技術之一。

ChatGPT、多模態大模型的持續爆發,讓AI算力成為了科技行業最受關注的核心話題。隨著AI晶片算力指數級增長,一個核心瓶頸逐漸凸顯:運算單元的運算速度遠快於記憶體資料傳輸速度,大量算力在等待資料的過程中被浪費,算力利用率下降,這就是業界常說的「存儲牆」問題。而打通AI晶片的資料傳輸大動脈,支撐算力持續躍升,需要晶片內部的底層關鍵技術—— TSV矽通孔 。

什麼是TSV?

TSV全稱為Through-Silicon Via ,中文譯為 矽通孔技術 。簡單來說,它通過在矽片中製造垂直通孔並填充導電材料,從而在矽片的上下表面之間建立一條垂直的高密度電互連通道,實現晶片之間互連,是 2.5D/3D封裝 的關鍵工藝技術之一。

傳統晶片的平面佈線,使得訊號和資料只能沿著平面上的「道路」繞來繞去,不僅傳輸緩慢,還會堵塞、耗電。而TSV技術則像在晶片內部修建了無數垂直電梯,讓訊號直接穿透矽片完成上下層交互。這種毫米級到微米級的互連距離驟減,不僅讓傳輸延遲大幅降低,還能實現更高的互連密度和更低的功耗,是目前 晶片三維互連 最核心的技術方案。TSV技術已被廣泛應用於各個領域,如 CIS(CMOS圖像感測器)、3D IC的堆疊封裝 等。

為什麼說TSV撐起AI算力?

AI大模型的訓練與推理,本質上是海量資料的高速計算與吞吐,對記憶體頻寬的要求苛刻。如果沒有 高帶寬記憶體HBM ,即便GPU計算性能再強,也會因資料供給不足陷入「空轉」,大量運算能力被白白浪費。

而支援HBM實現性能突破的核心,正是TSV。HBM依靠3D堆疊架構同時實現高頻寬與高容量,TSV則是這套堆疊架構的關鍵互連支柱:它透過在矽片上構建微米級的垂直導電通道,讓多層DRAM晶片可以垂直堆疊並實現高效電氣互連。這種垂直互連大幅縮短了堆疊晶片間的訊號傳輸距離,同時配合先進封裝技術將記憶體與運算單元緊密集成,實現了更高的通道密度與更快的傳輸速度,恰好是破解AI晶片「存儲牆」瓶頸的最優解。

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未來展望

AI的進化遠未停歇,算力的每一次躍遷,都對TSV技術提出更極致的呼喚。鵬城半導體技術(深圳)有限公司(簡稱「 鵬城半導體 」長期深耕微納技術與高端精密製造,持續跟進TSV等先進封裝核心賽道,致力於為半導體產業提供可靠的技術與裝備支撐,為AI算力基座鑄造堅實的垂直互連通道。我們將以堅實的底層工藝支撐,持續助力算力進階,為中國半導體產業的高質量發展注入持久動力。

 

 

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