Leistungshalbleiter auf (weniger als) einer Haaresbreite

Jochen Hanebeck, Vorstandsvorsitzender von Infineon Technologies, sagte: „Infineons Durchbruch in der Ultradünnwafer-Technologie ist ein bedeutender Schritt in Richtung energieeffizienter Stromversorgungslösungen und hilft uns, das Potenzial der globalen Trends Dekarbonisierung und Digitalisierung voll auszuschöpfen"

Die Innovation soll dazu beitragen, die Energieeffizienz, Leistungsdichte und Zuverlässigkeit von Stromversorgungslösungen für KI-Datenzentren, Motorsteuerungen und Computeranwendungen erheblich zu verbessern. Die Halbierung der Waferdicke reduziert den Substratwiderstand um 50 Prozent. Die Leistungsverluste in Stromversorgungssystemen können so um mehr als 15 Prozent reduziert werden im Vergleich zu Lösungen, die auf herkömmlichen Silizium-Wafern mit einer Dicke von 40 bis 60 Mikrometern basieren.

Dies ist besonders wichtig für die Stromversorgung fortschrittlicher KI-Serveranwendungen, bei denen der steigende Energiebedarf durch höhere Stromstärken getrieben wird. In KI-Rechenzentren müssen Spannungen von 230 V auf eine Prozessorspannung von weniger als 1,8 V reduziert werden. Die Ultradünnwafer-Technologie fördert ein vertikales Stromversorgungsdesign, das auf der Trench-MOSFET-Technologie basiert und eine sehr nahe Positionierung am KI-Chip-Prozessor ermöglicht, wodurch Leistungsverluste reduziert und die Gesamteffizienz verbessert werden.

KI-Serveranwendungen verschlingen zunehmend große Mengen an elektrischer Energie. Vor allem das Training der Large Language Models im Bereich der generativen KI ist enorm energieintensiv: So dauerte etwa das Training von OpenAIs GPT-3 mit seinen 175 Milliarden Parametern etwa 34 Tage und verbrauchte rund 1,3 Millionen Kilowattstunden Strom.

Aber je weiter sich die Modelle entwickeln und je komplexer sie werden, desto höher ist auch ihr Energiebedarf. Das Training des Modells GPT-4 mit mehr als 1000 Milliarden Parametern verbrauchte in 100 Tagen rund 62,3 Millionen Kilowattstunden Strom, 48 Mal mehr als GPT-3.

Um die technischen Hürden bei der Reduzierung der Waferdicke auf 20 Mikrometer zu überwinden, mussten die Infineon-Ingenieure ein Waferschleifverfahren entwickeln, da das Metallgehäuse, das den Chip auf dem Wafer hält, dicker als 20 Mikrometer ist. Dies hat erhebliche Auswirkungen auf die Handhabung und Bearbeitung der Rückseite des Wafers. Darüber hinaus haben Herausforderungen wie Waferbiegung und Wafertrennung einen großen Einfluss auf die Backend-Montageprozesse, die die Stabilität und Robustheit der Wafer gewährleisten.

„Die neue Ultradünnwafer-Technologie unterstützt uns in unserem Bestreben, die unterschiedlichsten KI-Server-Konfigurationen vom Netzteil bis zum Prozessorkern möglichst energieeffizient mit Strom zu versorgen“, sagt Adam White, Division President Power & Sensor Systems bei Infineon. „Da der Energiebedarf von KI-Rechenzentren rapide steigt, wird Energieeffizienz immer wichtiger“.

Rechenzentren gehören schon heute zu den größten Energieverbrauchern - und KI-Anwendungen werden den Trend weiter verschärfen. Die Analysten von Semi Analysis erwarten durch KI bis 2028 mehr als eine Verdoppelung des Leistungsbedarfs von Rechenzentren, wie die folgende Grafik zeigt: