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固體裡那或多或少的缺陷,和奈米元件——《物理雙月刊》

物理雙月刊_96
・2017/09/02 ・1793字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 537 ・八年級

在所有的固體裡,都存在著或多或少的缺陷。

有些缺陷來自於晶格空穴,這些空穴與鄰近原子之間可能形成「二能級系統(two-level systems, TLSs)」,使得一顆/一團原子在空間緊鄰、能量又相近的二個位置∕晶格組態之間來回躍動,構成一種「動態結構缺陷(dynamical structural defects)」,簡稱「動態缺陷(dynamic defects)」,如下圖(A)所示。

 

原子二能級系統與晶粒二能級系統示意圖。圖/作者提供

二能級系統的概念早在 1972 年就由 P. W. Anderson(1977 年諾貝爾物理學獎得主)與 W. A. Phillips 等人分別提出,用於解釋非晶態材料的低溫比熱與熱傳導的奇特行為。這種動態缺陷的自發性反覆來回躍動(fluctuations 或 repeated switches),對奈米尺度元件的效能會造成惡性影響。例如,造成超導量子位元的量子糾纏態破壞,降低量子同調時間;造成奈米機電(NEMS)元件能量耗散,降低其品質因子(quality factor),進而影響量子極限量測的能力;和造成低頻雜訊(1/f noise),影響奈米電子元件的性能等。

幾十年來的研究證實,動態缺陷大多源於單顆原子在空間中的躍動,稱為「原子二能級系統(atomic TLSs)」。至於材料中的奈米尺度晶粒(nanocrystalline grain)——包含上千、甚至上萬顆原子——是否也能如原子二能級系統般,在二個晶格組態之間來回躍動,則是科學文獻中的一個長久未解之謎。上圖(B)表示我們稱之為「晶粒二能級系統(granular TLSs)」的理論模型,二個介穩晶格組態被位能障 V分隔,晶粒可以藉由熱激發(高溫時)或是量子穿隧(低溫時)在二個位能阱之間不斷反覆變換位置。

從缺陷到奈米元件

就基礎研究層面而言,如某些特殊磁性材料中,電子自旋會形成晶格般的有序排列結構(skyrmions),此結構的邊界,最近被發現乃是由材料中原子晶格的晶粒邊界所衍生。因此,材料中的晶粒如果產生躍動行為,將導致這類自旋排列邊界的擾動,從而影響 skyrmion 的動力學性質。就技術應用層面而言,工業上對量產與大面積材料的強烈需求,使得市面元件大多呈多晶體(polycrystalline)結構。如大面積化學氣相沉積的石墨烯,薄膜矽奈米線生物感測器等都是。倘使奈米尺度晶粒產生躍動,將嚴重影響這類元件的精密效能。因此,晶粒二能級系統具有重大和即時的產學研發意義。

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最近,我們在室溫下觀測到二氧化釕(RuO2)金屬奈米線中奈米晶粒的自發性整體來回躍動行為。高解析穿透式電子顯微鏡的影像顯示,二氧化釕奈米線內部含有許多奈米尺度晶粒,如下圖中(A) G到 G黃框所標示。二氧化釕中的氧缺陷(空穴),則會形成原子二能級系統,很可能大量處於晶粒邊界,因此造成晶粒之間的鍵結減弱,從而產生晶粒轉/滑動現象。

RuO2 奈米線的高解析穿透式電子顯微鏡影像,和電性量測裝置圖。圖/作者提供

上圖中(B)顯示由電子束微影技術製作的奈米線元件。我們使用調變–解調方法,將前置放大器的輸入雜訊降到最低。下圖顯示奈米線電阻隨著時間在幾個固定值(由 ρ到 ρ四條紅色虛線標示)之間來回變動。這些跳動值遠大於電子的熱雜訊,也遠大於由原子二能級系統造成的電阻變化。詳細計算和分析顯示,這些電阻跳動來自於晶粒二能級系統的整體躍動(collective motion)行為,躍動晶粒的大小與電子顯微鏡的觀測結果一致。進一步的分析可以算出奈米晶粒的遲豫時間(relaxation time),和晶粒邊界的鍵結強度(VB)——這些微觀參數無法從其他實驗方法獲得。晶粒邊界的鍵結強度是決定奈米元件機械強度的一個重要因素。

RuO2 奈米線電阻率隨時間擾動的數據。圖/作者提供

半導體工業對微小化的迫切需求,使得元件間導線的寬度不斷縮減,電流密度從而增大,造成原子因電流撞擊而移動,即「電致遷移(electromigration)」現象。電致遷移最終會導致元件之間斷路,使得積體電路的「可靠性(reliability)」成為一個嚴峻課題。我們的高精度電性測量方法能用於研究電致遷移現象,有助於次 10 奈米元件連接線材料的開發。

  • 這項研究由交通大學物理所葉勝玄博士後研究員、張文耀碩士生(已畢業)和林志忠教授合作完成,發表於 2017 年 6 月 23 日《Science Advances》期刊。
  • 本文感謝葉勝玄博士、林志忠教授(交通大學物理研究所)撰稿。林志忠老師網頁

 

 

本文摘自《物理雙月刊》39 卷 8 月號 ,更多文章請見物理雙月刊網站

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物理雙月刊_96
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《物理雙月刊》為中華民國物理學會旗下之免費物理科普電子雜誌。透過國內物理各領域專家、學者的筆,為我們的讀者帶來許多有趣、重要以及貼近生活的物理知識,並帶領讀者一探這些物理知識的來龍去脈。透過文字、圖片、影片的呈現帶領讀者走進物理的世界,探尋物理之美。《物理雙月刊》努力的首要目標為吸引台灣群眾的閱讀興趣,進而邁向國際化,成為華人世界中重要的物理科普雜誌。

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AI 可以設計散熱,但誰敢讓它出貨?林唯耕談算力背後的物理現實
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/08/20 ・2819字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 高柏科技 合作,泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時,曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏,那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓,引來眾多師生抗議。

「從此以後,我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中,帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言:在理論模型中,氨是太空熱控系統的理想介質;但在現實的辦公大樓裡,它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯,但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險,以及必須為後果負責的工程師。

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高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ,曾任職於美國 OAO 工程部熱流組,深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球,他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心:當晶片運算速度無止境攀升,那股伴隨而生的熱,究竟該往哪裡去?

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗,彷彿進步毫無邊界。然而,每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護。在物理現實面前,再動聽的發表會敘事也必須低頭。

晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護 / 圖片:envato

回顧個人電腦發展早期,晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後,鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級,其實更像是對空間的極限勒索:晶片功率翻倍,發熱源的面積卻沒變大,機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出,散熱設計的核心只有三要素:功率、熱源面積與空間限制。他舉例,在標準的 1U 機箱中,若發熱面積約為三十乘三十毫米,氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數,而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於,風扇轉速提升的背後,是噪音、電力損耗與空間占用。

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因此,「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫,而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱,卻也將新的挑戰帶入機房:漏液風險、流道堵塞、材料相容性,以及維運時的難度。工程的進步,本質上鮮少是徹底消滅問題,更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的,不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人,是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中,沒有空氣能讓風扇製造對流;受光面溫度破百度,陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射,以及熱管與環路型熱管(LHP)來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱,冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力:在他設定的特定條件下,實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能;但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變,移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦(kW)。他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此,太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度,偏好無馬達幫浦的被動式設計;但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度,往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒:技術是否「先進」,與它是否「適合」當下的場景,始終是兩回事。

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他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。/圖片:envato

好論文,為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」,而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作,還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據,在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時,也曾遇過實驗數據無法複製,或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠,而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝,高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」,每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作,並指派專業人才在過程中持續微調、校正,確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測,但由於儀器預設以「水」校正,換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算,卻發現缺乏重複性,數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面,改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證,才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號,而在於那段不夠優雅的挫折:假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻,企業需要的不只是會算數的人才,而是能洞察研究何時「走鐘」,並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

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林唯耕坦言,過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」,進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽,卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計,若無法穩定生產或贏得客戶信任,也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案,誰來負責出貨?

訪談尾聲,主持人國威提出了一個時代難題:假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計,企業該選擇全面擁抱 AI 的速度,還是保留緩慢但穩定的工程驗證,以規避潛在的失效風險?

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是:兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案;但工程師仍須實作原型,進行嚴苛的性能與可靠度測試,最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺,而是基於一項事實:AI 的資料庫裡,通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節,且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代,最稀缺的未必是熟練下指令(Prompt)的人,而是具備這種能力的人:能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來,並且願意為最終的量產品質負起責任。

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大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中,雲端是由龐大的機房架構而成,裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張,都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值,就是不讓這筆物理帳單,被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

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