WMCM先進封裝如何優化iPhone的AI運算與散熱表現？

Question

Accepted Answer

WMCM先進封裝透過橫向整合與路徑優化，顯著提升iPhone AI運算效能與散熱效率

WMCM（Wafer-Level Multi-Chip Module）先進封裝技術的引入，徹底改變了iPhone處理器與記憶體數據傳輸的架構，將原先垂直堆疊的PoP（Package on Package）封裝轉變為水平協同佈局。此舉不僅大幅縮短了處理器、圖形處理單元（GPU）、神經處理單元（NPU）與DRAM之間的互聯距離，更透過重佈線層（RDL）實現高速連接，直接回應了AI運算對大模型規模與快速數據傳輸的迫切需求。A20 Pro晶片搭載的雙16核神經引擎，總計32個神經網絡核心，其AI處理能力較前代提升約兩倍，並新增神經網絡加速與FP8計算能力，這些效能的躍升，離不開WMCM封裝在數據傳輸效率上的關鍵改善。
橫向整合架構消弭傳統封裝的傳輸瓶頸

傳統PoP封裝將DRAM堆疊在處理器頂部，雖然節省了空間，但在2奈米製程與AI運算需求日益增長的當下，其垂直走線的長度、信號延遲以及帶寬限制的問題日益凸顯。雙層熱源的疊加也加劇了熱量堆積，限制了NPU的擴容潛力。WMCM封裝則將SoC與DRAM橫向平鋪於同一RDL層，顯著縮短了互聯距離，提升了數據吞吐效率。例如，A20 Pro的記憶體帶寬提升了50%，這意味著AI模型在本地運行、圖像生成或語音識別等任務時，數據能以更快的速度從記憶體送達計算單元，避免處理器因數據延遲而被「餓住」，確保了AI運算的流暢性與高性能。
分散式熱源與優化路徑大幅改善散熱表現

WMCM封裝的另一項關鍵優勢在於其對散熱問題的根本性解決。透過將DRAM從處理器頂部移至封裝側面，並與SoC一同橫向佈局，WMCM有效分散了傳統PoP封裝中雙層熱源疊加所造成的熱量集中問題。這種分散式的熱源佈局，結合優化的傳輸路徑，不僅降低了整體封裝的溫度，更為搭載大算力AI單元的設計預留了充足空間。這與iPhone 18 Pro進一步擴大VC均熱板面積約三倍的設計相呼應，顯示先進製程、先進封裝與散熱技術已成為構成完整行動運算平台的不可分割的關鍵要素。

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