Direct Bonded Heterogeneous Integration (DBHi): Surface Bridge Approach for Die Tiling
Notice bibliographique
Résumé
With a continuous focus to maximize computational performance by optimizing package size and reducing fabrication costs, this paper presents the most recent advances on the technology of DBHi (Direct Bonded Heterogeneous Integration) packages as a chiplet packaging technology. The optimizations of DBHi are realized by decreasing the bridge chip thickness from$\mathbf{200}\ \boldsymbol{\mu} \mathbf{m}$to$\mathbf{60}\ \boldsymbol{\mu} \mathbf{m}$and using copper pillars for interconnect, thus enabling the use of standard laminates. The bridge chip that links two main chips features exceptionally fine pitch interconnects$(\mathbf{30}-\mathbf{75}\ \boldsymbol{\mu} \mathbf{m})$with the help of$\boldsymbol{\mu} \mathbf{C}\mathbf{4}$providing flexibility in laminate signal routing by eliminating the cavity in the laminate. The assembly method of the sub-assemblies (2 main chips joined to a silicon bridge) has been optimized to achieve robust and reliable joints, the silicon bridge and the main dies are subjected to a preliminary preparation which involves the positioning of the sub-assemblies with TCB (thermocompression bonding) and reflow process for optimal solder joints. This process is achieved without the use of handlers for the bridge die. This paper also documents a comprehensive FEM model describing the effect of bridge thickness, presence of laminate recess and C4 height on package stress.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».