Keine thermischen Blindzonen „Sensor-Arrays überwachen Hochleistungschips fast in Echtzeit“

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Wenn jedes Grad und jede Millisekunde zählen, sind herkömmliche Sensoren oft zu träge oder zu groß für die Hotspots moderner Hochleistungselektronik. Dr. Nils Könne von Digid verspricht nun den Durchbruch der Nanotechnologie in der industriellen Serie – in Form von transistorgroßen Sensoren.

Die Leistungsdichte in GPUs für KI-Anwendungen und in Batteriezellen für EVs steigt rasant. Damit die verbauten Bauteile geschützt sind, müssen Ingenieure bisher große Sicherheitsmargen einplanen. Das senkt die Performance künstlich. Einen Ausweg verspricht die Nanotechnologie. Kleine Sensoren lassen sich direkt am Hotspot platzieren, also auf der Transistor-Ebene. Sie messen die Temperatur, ohne den Wärmefluss zu stören. Digid setzt auf einen sogenannten Digital-First-Ansatz, der die komplexe Signalkette von der Nanowelt in die digitale Systemumgebung von Entwicklern überführt. Doch wie schlägt sich diese Technologie im harten industriellen Alltag? Wir haben bei Dr. Nils Könne nachgefragt.

Herr Dr. Könne, die Integration von Nanoscale-Sensoren galt bisher als Spezialdisziplin für Forscher. Was waren die größten Hürden für den breiten industriellen Einsatz?

Dr. Nils Könne: Das stimmt, aber wir lösen jetzt das lange Versprechen ein, dass die Nanotechnologie dem Markt echte Produkte bereitstellt. Eine große Hürde war bisher die Industrialisierung. Forschungslabore haben in der Regel nicht die nötige Marktnähe. Wir sind überzeugt, dass vor allem komplexe Lieferketten den Einsatz bisher verhindert haben. Diese müssen sich für einen breiten Einsatz erst etabliert, gehärtet und ausgeführt werden.

Bei Digid nutzen wir für die Metallisierung und Strukturierung viel existierende Technologie als unterstützende Prozesse für den Nanosensor. Das wird oft unterschätzt: Man muss existierende Prozesse präzise auf den Anwendungsfall abstimmen, um eine stabile Prozesskette abzubilden, die leistungsfähig und dennoch kostengünstig ist.

Nanosensoren liefern oft sehr schwache Analogsignale. Wie lösen Sie das Problem des Signal-Rausch-Verhältnisses (SNR) direkt an der Quelle?

Dr. Nils Könne: Hier liegt genau einer unserer Vorteile: Wir haben bereits sehr starke Signale mit einem Gauge-Faktor von 11 bis 24 und einem Temperaturkoeffizienten (TCR) im Prozentbereich. Da unsere Sensoren so klein sind, können wir sie zudem an den optimalen Ort bringen. Weiterhin ist unser Sensor sehr genügsam, was das Substratmaterial angeht. Wir können Substrate geometrisch leicht ändern, um beispielsweise eine gezielte Dehnungskonzentration (Strain Concentration) zu erreichen. Das Rauschen optimieren wir durch die Einstellbarkeit des Grundwiderstands über mehrere Größenordnungen hinweg. Ein weiterer Clou ist die Größe: In unsere winzigen Strukturen koppelt elektromagnetisches Rauschen kaum ein. Wir vertragen starke EM-Signale im Bereich von Kilovolt pro Mikrosekunde, ohne dass das Rauschspektrum beeinflusst wird.

Echtzeit-Monitoring für KI-Server

In modernen KI-Servern ist thermisches Throttling ein riesiges Problem. Wie können Ihre Sensoren helfen, die Leistungsgrenzen von GPUs zu verschieben?

Dr. Nils Könne: Throttling tritt auf, wenn Wärme nicht mehr ausreichend abtransportiert wird. Wir können zum Beispiel das Degradieren von thermischen Interfacematerialien (TIM) frühzeitig erkennen. Wir positionieren unsere Sensoren dafür direkt im Wärmeflusspfad, also direkt auf der Heatsink, auf dem Bare Die oder in unserem nur wenige Mikrometer dünnen TIM. Neben Einzelsensoren können wir ganze Arrays drucken und so den Thermal Floorplan eines Chips überwachen. Das erlaubt es, gezielt nur die ineffizientesten Cores zu drosseln, statt den ganzen Chip. Das ist sowohl bei CPU und GPU als auch bei Power Modules möglich. Da unsere Sensoren den Wärmefluss aufgrund ihrer Größe nicht stören, bieten wir hochaufgelöstes Monitoring ohne Beeinträchtigung der Kühlleistung.

Klassische Sensoren reagieren oft verzögert. Welchen Vorteil bietet die Nanoscale-Größe bei schnellen Transienten?

Dr. Nils Könne: Wir kommen auf weniger als eine Millisekunde Reaktionszeit herunter. Für spezielle Anwendungen, etwa in Motoren, können wir sogar Hochgeschwindigkeitssensoren im Mikrosekundenbereich herstellen. Damit lassen sich Hochleistungschips fast in Echtzeit überwachen.

Langzeitstabilität und Ausblick

Im Automobilbereich ist eine Stabilität über 15 Jahre Pflicht. Wie adressieren Sie das Thema Materialalterung und Drift?

Dr. Nils Könne: Wir haben verschiedene Verkapselungsmethoden etabliert, etwa Dünnschichtprozesse, welche die geringe Aufbauhöhe des Nanosensors erhalten und ihn vor Umgebungseinflüssen schützen. Zudem haben wir aufgrund der Baugröße immer genug Platz, um Redundanzen zu schaffen. Einen Kraftsensor stabilisieren wir beispielsweise thermisch über eine volle Wheatstone-Brücke. Strategisch konzentrieren wir uns aktuell auf Anwendungen, die mit konventioneller Technologie bisher schlicht unmöglich waren. (heh)

Wärmemanagement in der Leistungselektronik

Nanoscale-Sensoren bändigen Hotspots in GPUs und Batterien

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