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（原标题：深度解读Chiplet、3D-IC、AI的难点与挑战）开yun体育网

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起原：践诺编译自semiengineering 。

下一波高性能半导体的难点和一些惩办决议。

近日，有媒体与Ansys院士Bill Mullen、西门子 EDA 居品管制高档总监 John Ferguson、是德科技新阛阓与策略辩论高档总监 Chris Mueth、Cadence高档工程行状部总监 Albert Zeng 以及新想科技高档总监兼 AI 居品管制追究东谈主 Anand Thiruvengadam 就Chiplet 以及向3D-IC 转型所面对的挑战进行了探讨。以下是 ESD Alliance 2025 大会现场不雅众参与商议的摘要。

LR：Ansys 的 Mullen；西门子的Ferguson；是德科技的 Mueth；Cadence的Zeng；Synopsys 的 Thiruvengadam

SE：跨越的芯片制造商在二维微缩方面的聘请还是所剩无几。咱们驱动在超大规模数据中心内看到多芯片组件和芯片集，而且这种情况还将不时下去。目下的挑战是怎么指挥半导体生态系统的其他部分跟上这一程序。那么，咱们该怎么终了这一指标呢？

Mueth：尺度在这里变得相称弱点。集成电路盘算有一套方法论，而且在当年的几十年里，咱们这个行业还是变得相称高效。咱们有IP提供商和尺度，不错草率处理层级结构。咱们领有多家公司，因此你毋庸我方开辟所有这个词东西。此外，还有“芯片经济”（chiplet economy）的观念，即不再由Arm提供用于SoC的内核，而是一些供应商提供芯片，其他供应商再将其集成到3D-IC系统中。这其中蕴含着许多机遇，但也存在许多新的挑战。咱们将翘首跂踵，跟着尺度的制定和公司间合营的鞭策，这种情况将怎么发展。

Ferguson：在性能和集成度是驱上路分的规模，咱们还是作念到了这少量。但这些必须与本钱进行衡量，因为芯片并未低廉。在高数据速度、高带宽，或者需要高度集成的组件的情况下，芯片很挑升想酷好。这种情况正在发生。但咱们需要更多这样的用例。那么，怎么才智终了它呢？目下，业界的瓶颈在于怎么整合工艺和封装时刻来终了这少量，以及怎么测试这些芯片。这些芯片极其复杂，测试难度极大，因为你无法探伤芯片里面的所有这个词细节。因此，咱们需要为此开辟新的方法。尺度是好的，因为单个公司无需重新发明轮子。芯片频繁都是定制居品。但要是你罢黜尺度——举例，测试行业也罢黜尺度——那么你就毋庸我方重新发明轮子。你不错摊派这类时刻所需的用度和配置职守。

SE：咱们商议 Chiplet 还是很潜入。它们仍然不太容易整合，即使是那些正在自主研发 Chiplet 的公司，对吗？

Ferguson：没错，这恰是问题的关节所在。怎么将这些别离的芯片拼装在一谈，确保它们可靠运行，良率合理，何况还能达到指标？这远不如咱们早已熟知并习尚的老式二维盘算进程那么浅易。天然设施许多相易，但设施数目更多，因为你要拼装各式不同的芯片和工艺。此外，这还会产生颠倒的本钱。这不像领有PDK和配套的工艺时刻那么浅易。你必须从不同的场所获取这些时刻，因为它们并非老是来自褪色家供应商。你承担着巨大的风险。东谈主们不会立即插足其中。你必须比及找到符合的时刻——一种能够盈利，足以对消风险和本钱的时刻。

Thiruvengadam：这简直即是推动生态系统不同部分对东谈主工智能需求的身分。举例，要是你评论的是芯片集成，就会发现其中存在许多对分娩力有要紧影响的复杂性。咱们看到的是，就盈利智商和弥补这一差距而言，传统的膨胀形状与行业需求之间的差距正在束缚扩大。这将对分娩力和阛阓产生巨大影响，而这恰是东谈主工智能施展作用的场所。咱们的许多客户都面对着分娩力挑战，他们需要东谈主工智能驱动的惩办决议来弥补分娩力差距。

Zeng：在生态系统方面，咱们需要堆叠尺度。一个巨大的挑战是怎么确保所有这个词凸块和信号都对都。台积电与3Dblox有一个尺度，不错最大收敛地减少熵值。这是一个很好的主见。盘算芯少顷，你不错自行签核。但当你将它们拼装在一谈时，你需要提供一些模子供东谈主们在3D-IC级别进行模拟。你需要能够形容芯片的功率、热效应、翘曲和应力。这是东谈主们拼装芯片的必要要求。要是你只提供GDS，你怎么能要求东谈主们拼装这样大的系统并进行分析呢？

Mullen：在此基础上，你不可径直把GDS（通用数据结构）交给GPU供应商，因为它频繁来自多家供应商。HBM供应商需要将内存芯片的模子交给GPU供应商，但他们需要确保这些芯片能够协同做事。因此，IP保护变得相称弱点。咱们必须领有高效的、能够协同做事的多物理模子，何况能够保护生态系统中不同公司的IP。

Mueth：这需要并行工程。要是你的居品盘算细腻性能，那么你需要将制造和材料科学纳入盘算进程，并将其提前到位，这样你才智在热应力、机械应力以及拼装形状方面作念出衡量。这伏击需要一个能够整合所有这个词这些身分的平台。

SE：天然尺度细目会有所匡助，但简直所有这个词使用小芯片的盘算，致使一些先进的封装，都是一次性的。尺度怎么稳健这种情况？

Ferguson：这是挑战的一部分。这个行业最大的尺度是电子表格。每个东谈主都必须在某种进度上创建我方的电子表格。咱们试图整合一些能够匡助你的平台，尽可能地捕捉和汇总这些信息。但这其中仍然会触及到一些东谈主工工程。

Mueth：一些共通之处可能在于进程自身。因此，您所针对的运用程序或运用程序系列可能有所不同，但很猛进度上仍然是定制的。然而，要是您制定了打包和部署打包决议，那么这部天职容很可能不错在各个运用程序之间相互模仿。

SE：几家跨越的代工场提倡了有限数目、经过事先测试的先进封装决议的想法，因为他们知谈这些组件不错协同做事。这种决议可行吗？

Mullen：咱们需要作念的远不啻这些，而且咱们也在野着这个主见尽力。UCIe 和 Bunch of Wires 即是其中之一。此外，还有一些公约尺度正在开辟中。我肯定他们正在尝试制定通用凸块间距或搀杂键合间距。目下还处于早期阶段，但跟着东谈主们推动多供应商芯片集成，这方面的做事将会取得发展。

Ferguson：有些代工场致使走得更远。他们会说：“告诉咱们你想衔接什么，咱们会把它们放在什么位置以及怎么衔接。” 代工场需要时刻来作念这些决定。克己是，要是他们搞砸了，使命不在你。但这如实销耗时刻，也激发了东谈主们对他们怎么作念出这些决定的质疑。盘算团队是否不错作念些什么来提高利润？你又看不到腊肠是怎么作念的。

SE：这与尺度 IP 比较怎么？

Zeng：对于IP，有尺度的形容方法。它还是在EDA生态系统中存在了相称长一段时刻，东谈主们还是用它来进行屡次流片。对于Chiplet，挑战之一是你目下需要沟通多物理场效应。这与单片盘算中的传统IP方法迥然相异。你必须沟通温度梯度对盘算的影响。电压引起的翘曲会有什么影响？咱们如实需要一个建模尺度。许多供应商还是领有为我方的盘算生成模子的器用。咱们穷乏的是不错被所有这个词器用使用并考证的可互换模子。

Thiruvengadam：说得对。另一个方面是盘算集成智商。咱们需要一个能够整合不同笼统观念的单一平台惩办决议。这是另一个弱点的时刻要求，无论客户或供应商是谁。您还需要领有更高头绪的视角，以便委果整合不同公司的芯片。不错将其视为一个总体平台。

SE：跟着咱们进入 Chiplet 规模，咱们也驱动看到对于 3D-IC 的更严肃的商议。咱们在前沿规模简略还是听到这个话题十年了。OSAT、代工场和 EDA 器用供应商都将其视为功率和性能的下一个要紧打破，亦然终了功率和性能数目级培植的独一路线。但目下你必须处理散热、考证和合座盘算进程方面的问题。咱们先从散热提及。咱们怎么冷却这些配置？

Mullen：莫得单一的惩办决议。一个远大的行业正在连系微流体、液体冷却、两相冷却和浸入式冷却等时刻。这些时刻都还在研发中。金刚石材料也正在被连系。你需要从这些系统中开释出无数的热量，而这些系统在很小的面积内可能领出奇千瓦的功率密度。因此，这其中触及的元素许多，数据中心也因此发生了变化。为了使这一指标切实可行，需要惩办许多不同的方面。

Ferguson：它还包括玻璃、陶瓷等新材料，以过甚他保温或散热的方法。

Mueth：这是一个制造材料科常识题，需要整合热界面材料。此外，还不错聘请诊治电压、时钟频率和操作，以匡助管制热量。但归根结底，这一切都与散热联系，而这并非一个容易惩办的问题。

Zeng：要惩办散热问题，咱们需要从两个方面入辖下手。一是从盘算角度。传统上，芯片盘算师并不存眷散热问题。他们只会盘算好芯片，然后交给系统级盘算师，但愿他们能从封装或散热器的角度惩办问题。我去过一家拼装H400系统的工场，看到散热器相称高。这种盘算在未来行欠亨。咱们需要在系统盘算之初就驱动沟通散热问题。“这个布局竟然成心于散热吗？”他们需要从一驱动就进行这些分析。其次，在系统层面，咱们看到了其他惩办这个问题的革命方法，包括径直冷却、冷却板和两相浸入式冷却。我去过一家初创公司，他们使用径直冷却时刻盘算芯片。他们在芯片中扬弃了许多不同的中枢，并凭证芯片产生的热量踱步图，径直将液体注入那些可能产生热门的区域。这是一种相称革命的方法，将芯片盘算、冷却和物理盘算连合在一谈。

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