小芯片带来的改变远不啻架构，它们还在改变芯片的制造方式。

跟着行业从平面SoC向多芯片系统转型，工程挑战不再局限于单个芯片的旯旮。性能、可靠性和良率如今取决于多个芯片在先进封装内的协同责任方式、怎么诓骗互连工夫的组合进行数据优先级排序和传输，以及日益敞开的生态系统所带来的影响。

小芯片的出现正迫使东说念主们对通盘这个词遐想经由进行根人道的再行想考。当遐想、考据、封装、测试和可靠性决策从一入手就互相影响时，线性征战递次已不再适用。民众一致觉得，小芯片时代的获胜取决于结构化的责任经由，这些责任经由简略尽早将建模、分析、考据和制造决策关联起来——在流片或拼装阶段出当代价粗莽的问题之前。为什么这些责任经由如斯紧要？它们必须包含哪些内容？东说念主工智能又是怎么入手进步这些责任经由的后果的？

“先进封装、2.5D 和 3D 架构的复杂性构陷冷落，企业的责任方式也正在发生转换，”西门子 EDA部门讲求热照看和可靠性的 3D-IC 照看决议架构师 Andras Vass-Vernai指出。“几年前，封装关于可靠性至关紧要。几年前的一次会议上，有东说念主吹嘘说，宇宙之是以能用上最新的电子居品和手机，澈底是因为微型化，而微型化之是以成为可能，是因为一些机械工程师照看了热照看问题。但他们那时的作念法总詈骂常孤苦。他们从未信得过与芯片遐想师和封装的电气遐想师合作。他们各自算计各式规格和遐想盘算推算，然后各行其是。先进封装改变了这一切，因为你需要尽早了解本身作念出的决策是否正确。”

芯片组责任经由触及诸多考量，而不同半导体生态系统参与者的视角也各不疏通。“在咱们传统的单片ASIC遐想视角下，咱们将其视为二维结构；而芯片组则不同，因为它是分层的，是以是2.5维以至三维结构。”Expedera软件工程总监Prem Theivendran指出，“大多数问题齐源于互连，这对从事芯片组遐想的东说念主来说几乎是恶梦。此外，还有机械问题、机电问题、电热问题以及信号完好性问题。这三者的建模是一个多物理场问题。”

当作一家IP遐想公司，Expedera并不创建模子，但它曾为一些芯片组客户算计过这个问题。“我很欢笑他们愈加深爱这些问题。这意味着咱们必须正确遐想NPU和接口，因为不再是标准的AXI接口，这就引出了怎么镌汰总线蔓延的问题，”Theivendran说说念。“在芯片组方面，它澈底稳妥UCIe标准，遴选不异SerDes的接口，频率相配高等等。但不再需要传统的AXI接口，那么咱们该怎么接入呢？这即是咱们NPU需要改变的场地。”

在此布景下，施行问题就变成了遐想团队应该怎么治愈遐想决议以稳妥这些新的放手。对好多团队而言，这意味着用专为跨芯片遐想、封装和测试而构建的责任经由来取代零碎的叮嘱关节。

“在传统的单芯片遐想中，如若出现局部颓势，你只会报废一个芯片，”Silvaco旗下公司Mixel的AMS高等司理Long Thanh (Kevin) Bui默示。“但在芯片组架构中，一个互连故障或一个I/O芯片组颓势就可能摈弃一个极其粗莽的完好封装。因此，工程团队需要谐和的责任经由，因为封装本身即是一个系统。他们必须协调复杂的多芯片交互，并在施行流片之前尽可能减少故障。”

在芯片遐想中，结构化责任经由至关紧要，原因有以下几点。“当先，复杂性呈爆炸式增长，”Bui说说念。“多芯片系统会增多故障点，从互连和热耦合到翘曲，不一而足。手动或脱节的经由会导致交互缺失、返工和颓势。其次，跨范围协调至关紧要，触及架构、封装、测试、可靠性以及多供应商供应链。第三，可扩展性和可重叠性至关紧要。芯片遐想旨在竣事跨居品复用，因此责任经由简略竣事模块化、标准化的经由，而非一次性责任。第四，镌汰风险至关紧要。早期瞻望建模和遐想内分析简略在流片前发现问题。分层测试和学问界说遐想（KGD）有助于确保只拼装已知细腻的组件。第五，提高后果至关紧要，因为建模、分析和考据递次之间的自动化转换不错减少不实、加速迭代速率并促进联接。”

换句话说，存眷点已从芯片里面遐想改变到跨芯片行径。“存眷的界限已从芯片里面改变到芯片之间的接口。像UCie这么的新标准鞭策责任经由从特有、禁闭的系统扩展到敞开的生态系统，在这个生态系统中，来自不同供应商的芯片必须可靠地协同责任。先进的封装工夫——包括2.5D/3D封装、中介层和搀杂键合——也引入了新的物理景象，举例应力、热梯度以及凸点间距和材料等变量，”他说说念。

芯片遐想中的责任经由意味着什么？

在半导体工程中，责任经由是指从见解到芯片，再到通盘这个词居品质命周期中，可重叠的、端到端的工程递次、器具、数据和决策门序列，旨在确保可靠性。

同期，芯片组责任经由是一个并行协同遐想的轮回，它抓续考据多个零丁芯片封装成单个高性能系统时的功能、电气和物理完好性。“关于芯片组而言，隆重的责任经由至关紧要，”Bui说说念。“与传统的单芯片SoC不同，后者可靠性主要局限于单个芯片，而芯片组系统引入了全新的复杂性：多个芯片、高密度互连、先进封装以及系统级行径。可靠性不再只是是芯片级的问题，它已成为一个信得过的系统级挑战，触及多个范围和学科。”

其他民众也认可这一不雅点。“当咱们谈到芯片可靠性时，咱们主要存眷四个中枢范围——散热、机械、电源完好性和信号完好性，”Synopsys首席居品司理Lang Lin默示。“在芯片遐想简略自信地流片之前，这四个方面齐需要进行评估。施行上，2026世界杯高清直播 - 24直播网这意味着要使用一个全体的EDA责任经由，将这四个方面结合起来进行分析。工程师们依靠多物理场求解器来算计散热、机械、电源和信号影响之间的互相作用，因为这些问题齐不成再被视为孤苦的问题了。当代经由兼具多物理场和多圭臬特质，使团队简略评估系统中不同的物理效应，并识别出最坏的情况。举例，一个芯片可能因为散热不及导致温渡过高而失效，而另一个芯片则可能因为距离电源过远而出现电源完好性问题。”

这是一个复杂的多物理场问题。“咱们时时从一个开动情景入手。芯片处于室温，电源电压为标称值，信号以预期的数据速率运行，封装莫得显着的应力或翘曲，”林评释说。“但一朝芯片入手责任，通盘这些要求齐会同期发生变化。跟着温度升高，走电功率增多，从而导致总功耗高潮。更高的温度还会镌汰芯片的运行速率，因为蔓延会增多。同期，加热还会导致一些机械问题，举例热蔓延统共不匹配和芯片翘曲。这些影响齐不是零丁发生的，它们同期互相作用，这即是为什么照看芯片可靠性问题会成为一个复杂的工程繁重。”

关于芯片架构师来说，这一切齐需要多数的联接，因为它触及多个关节。“有接口东说念主员，有标准制定者，有咱们讲求的IP遐想，还有系统级测试，”Expedera公司的Theivendran说说念。“是以，要使用合适的组件并确保端到端的平方运行，现时触及到多个关节。此外，还有考据关节。你必须提供一个基于UVM的基础设施测试平台、驱动程序、监视器等等，只是是为了模拟咱们的环境，因为现时咱们就像芯片里面的一个微型芯片。它不单是是一个标准的IP，它包含更多东西。它就像一个信得过的芯片，有着不同的敛迹要求。”

这与传统的平面SoC责任经由迥然相异。“如若咱们正在构建一个系统，那么责任经由将包括架构遐想、测试、系统级测试、模块级测试，然后迟缓朝上——最终进行网表分析、门级测试和功耗分析，”Theivendran说说念。“考据责任量大大增多，但咱们无法进行系统级测试。咱们只可进行模块级和IP级测试。因此，它看起来像是传统的责任经由，皇冠体育(CrownSports)但施行上多了更多递次和需要接头的细节。”

芯片组责任经由必须包含哪些内容？

证据 Mixel 公司的 Bui 的说法，由于堆叠芯片在物理和电气方面互相依赖性很强，因此一个隆重的芯片组责任经由必须涵盖几个不同的任务。芯片组责任经由的中枢组件包括：

多物理场签核。由于芯片间距很小，责任经由必须同期分析热应力、机械应力和电应力。逻辑芯片上的热热门会导致机械翘曲，从而镌汰相邻芯片上敏锐的模拟/搀杂信号电路的性能。

电源和信号完好性 (PI/SI)。芯片间高速传输的数据不成出现质地下落，这就需要模拟芯片间轻微麇集的电磁行径。

互连可靠性。责任经由必须接头麇集芯片的凸块和中介层，包括电迁徙和应力引起的空泛。

已知细腻芯片和已知细腻堆叠（KGD/KGS）。严格的测试递次应遴选内置自测试和通说念树立逻辑，在拼装前后绕过损坏的互连。

图 1：集成热遐想和建模经由示例。着手：西门子 EDA

多物理场协同遐想是不可或缺的。“芯片组遐想实质上即是多物理场问题，”是德科技EDA总司理Nilesh Kamdar默示，“垂直堆叠的芯片之间会产生热量高潮。跌落或振动变成的机械应力会影响焊点麇集和电气性能。在数据中心应用中，共封装光学器件会将光学物理引入到一经需要处理电气和热交互的堆叠结构中。这些成分齐无法孤就地建模。出于电气性能接头而选拔的材料可能会使散热照看愈加复杂。优化散热性能可能会影响机械踏实性。必须对通盘这个词系统进行分析。想想智妙手机在尝试麇集细微信号时过热会发生什么。过多的热量会加速电板电量的浮滥，迫使无线电模块愈加力争地责任，从而产生更多热量。在芯片组堆叠中，这种响应回路会同期发生在多个芯片、材料和物理域中。”

考据责任更增多了挑战。“传统的模块级考据递次是为单芯片系统遐想的，无法接头跨多个芯片、工艺节点和封装层的交互作用，”Kamdar 指出。“有用的考据需要从一入手就从系统层面进行考量，在阐明通盘这个词芯片堆叠拼装完成后性能是否仍然有用之前，先对每个芯片进行单独测试。举例，热效应和串扰在组件层面是不可见的，只须在对通盘这个词系统进行建模时才会披表示来。硬件赞助环境不错发现静态分析遗漏的时序和互操作性问题，但这只须在仿真简略与遐想保抓同步的情况下才气竣事。”

仿真还有其他需要接头的成分。“如若你只是想构建一个仿真模子，那就会比拟复杂，”西门子EDA的Vass-Vernai说说念。 “你需要对器具、网格鉴识工夫、物理学等方面有深远的了解，这巧合需要多年的教训累积。咱们一直致力于让这些器具普及化。举例，如若你只是从半导体仿简直角度来看这些器具，你会发现，其核热诚念是创建一个不异电子表格或输入框的东西。你输入标准封装形式的通盘细节。然后，器具会构建模子、进行网格鉴识并进行配置。咱们一直在力争镌汰仿简直门槛。在芯片堆叠方面，这少许尤为紧要，因为你需要确保电气遐想师简略快速作念出决策。问题在于，这种基于电子表格的输入模板一经不再适用，因为封装不再标准化。这取决于你使用的工夫、你的工程手段、你的联想力以及你构建的封装架构类型。咱们仍然需要镌汰仿简直门槛，但咱们不错用咱们老成的方式来竣事。”

与此同期，这也鞭策了封装数字孪生工夫的征战。当架构师界说布局、芯片布局、堆叠方式、中介层材料、麇集方式和网表时，他们施行上一经生成了仿真所需的大部分机械信息。与其构建单独的仿真器具并依赖仿真工程师后续重建模子，不如将这些电气界说改变为多物理场模子。诚然仍需进行一些树立，举例材料属性、功率分派和界限要求，但盘算推算是尽可能简化经由。这么，电气封装遐想东说念主员就不错在责任经由的早期阶段，诓骗其开动遐想生成数字孪生的热力学或热机械版块。

东说念主工智能怎么重塑责任经由？

将东说念主工智能融入芯片组责任经由也能产生权臣影响。“在瞻望建模和分析方面，东说念主工智能不错立异热力学和机械仿真、测试中的荒谬检测以及良率瞻望，”Mixel 的 Bui 默示。“它不错处理海量的多物理场数据集，从而更早、更准确地瞻望热门、翘曲和故障风险。在自动布线方面，东说念主工智能不错匡助自动完成芯片组之间数千个微凸点的复杂布线，同期最大限度地减少干预。在考据和调试方面，东说念主工智能不错加速总结测试、根底原因分析和分层测试。它还不错对互连行径进行建模，并匡助生成 KGD 和芯片间链路的测试模式。”

东说念主工智能的发展日月牙异，就连术语也在不休演变。“咱们现时不太心爱用‘剧本’这个词了，”Vass-Varnai 指出，“咱们仍然在编写剧本，但现时咱们挑剔的是自动化。说到自动化，谷歌不再是创建剧本，而是在这些器具之上创建东说念主工智能代理，并教养这些代理怎么运行不同的器具以及怎么创建经由。这即是咱们的发展标的。咱们还有另一个策划，将自动化与生命周期照看（LLM）相结合，因为竣事这一盘算推算的最好方式是简略用天然说话指示器具，评释你想要哪种类型的软件包，包含哪些组件，并与你的助手联接，匡助你完成遐想。这表示是咱们前进的标的。我知说念咱们通盘的竞争敌手齐一经在作念这件事了。我觉得现时还莫得东说念主信得过作念到，但竞争相配锐利，谁能作念得最好，谁就能最终胜出。”

事实上，通盘这个词EDA行业的中枢在于责任经由。“要运行EDA，你需要遐想数据；有了遐想数据，你就不错运行各式器具，生成更多数据，再运行更多器具处理这些数据，然后你还需要更多器具来处理这些数据，”IC Manage首席施行官Dean Drako指出。“这即是你的责任经由。现时，咱们正在诓骗智能AI增强责任经由，也即是在责任经由中使用智能AI来进行IP生命周期照看。通过AI增强功能，新的特质使得系统组件/IP的重用愈加速捷便捷，因为它用打包、支援和发现等责任经由取代了多数手动操作，工程师不错快速找到所需组件/IP，判断其是否稳妥要求，并在必要时进行治愈，或者使用咱们为他们征战的AI进行考据。”

此外，东说念主工智能代理不错基于多数模拟进行快速瞻望。“有些公司一经澈底竣事了这少许，”Vass-Varnai补充说念。“咱们里面也有一些器具，正在接头将其添加到咱们的责任经由中。如若你想考验东说念主工智能，你需要结构细腻、干净的数据，咱们也提供数据照看就业，不错匡助你竣事这少许。但即便你竣事了这少许，最好照旧简略使用来自多家公司的多轮遐想数据来考验东说念主工智能。”

Synopsys 居品照看高等总监 Matt Commens 也觉得，东说念主工智能将飞速重塑芯片可靠性责任经由。 “遐想创建、树立以及运行过程中的好多关节齐将通过智能代理来竣事。每个东说念主齐但愿责任经由自动化，因此咱们参与了一些时势，与特定客户合作，为特定行为构建高度自动化的责任经由。天然，咱们也一直在立异自身的责任经由，以竣事更多集成，举例多物理场责任经由。客户但愿责任经由简略高度契合他们的应用需求。东说念主工智能将很快给与这些责任，咱们一经看到了这种趋势。Ansys（现已改名为 Synopsys）早在四五年前就主动启动了 API 优先战术，那时 ChatGPT 还未问世。咱们之是以率先遴选 API 优先战术，是为了构建责任经由。在咱们与客户合作的一个时势中，为了竣事高度自动化，咱们构建了一个名为 PyAEDT 的 API。它是开源的，托管在 GitHub 上，何况有完好的文档。它相配活跃，通盘说话模子齐知说念怎么使用它进行编码，因为它们齐是基于 PyAEDT 进行考验的。”

不外， Commens 并不觉得会通宵之间全面转向东说念主工智能驱动的责任经由。“这将是一个渐进的过程，”他说说念。“遐想界不可能在通宵之间甩掉现存的递次。团队现时齐在使用既定的器具、经由和风气，而且还受到业务方面的放手。跟着责任经由变得愈加自动化和复杂，东说念主工智能的使用将需要更多的诡计资源和动力。通盘这个词行业需要照看数据中心容量和电力是否足以知足这种需求的问题。因此，尽管现时存在一些施行的放手，但发展标的是明确的。”

*声明：本文系原作家创作。著述内容系其个东说念主不雅点，本身转载仅为共享与算计，不代表本身赞好意思或认可，如有异议，请关联后台。

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