摘要：近日，semiengineering与Ansys院士Bill Mullen、西门子 EDA 产品管理高级总监 John Ferguson、是德科技新市场与战略计划高级总监 Chris Mueth、Cadence高级工程事业部总监 Albert Zeng 以及新

OSAT、代工厂和 EDA 工具供应商都将其视为功率和性能的下一个重大突破。

近日，semiengineering与Ansys院士Bill Mullen、西门子 EDA 产品管理高级总监 John Ferguson、是德科技新市场与战略计划高级总监 Chris Mueth、Cadence高级工程事业部总监 Albert Zeng 以及新思科技高级总监兼 AI 产品管理负责人 Anand Thiruvengadam 就Chiplet 以及向3D-IC 转型所面临的挑战进行了探讨。以下是 ESD Alliance 2025 大会现场观众参与讨论的摘录。

领先的芯片制造商在二维微缩方面的选择已经所剩无几。我们开始在超大规模数据中心内看到多芯片组件和芯片集，而且这种情况还将继续下去。现在的挑战是如何带领半导体生态系统的其他部分跟上这一步伐。

Mueth：标准在这里变得非常重要。集成电路设计有一套方法论，而且在过去的几十年里，我们这个行业已经变得非常高效。我们有IP提供商和标准，可以轻松处理层级结构。我们拥有多家公司，因此你不必自己开发所有东西。此外，还有“芯片经济”（chiplet economy）的概念，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。这其中蕴含着很多机遇，但也存在许多新的挑战。我们将拭目以待，随着标准的制定和公司间合作的推进，这种情况将如何发展。

Ferguson：在性能和集成度是驱动因素的领域，我们已经做到了这一点。但这些必须与成本进行权衡，因为芯片并不便宜。在高数据速率、高带宽，或者需要高度集成的组件的情况下，芯片很有意义。这种情况正在发生。但我们需要更多这样的用例。那么，如何才能实现它呢？目前，业界的瓶颈在于如何整合工艺和封装技术来实现这一点，以及如何测试这些芯片。这些芯片极其复杂，测试难度极大，因为你无法探测芯片内部的所有细节。因此，我们需要为此开发新的方法。芯片通常都是定制产品。但如果你遵循标准——例如，测试行业也遵循标准。你可以分担这类技术所需的费用和设备负担。

Ferguson：没错，这正是问题的关键所在。如何将这些分散的芯片组装在一起，确保它们可靠运行，良率合理，并且还能达到预期目标？这远不如我们早已熟知并习惯的旧式二维设计流程那么简单。虽然步骤很多相同，但步骤数量更多，因为你要组装各种不同的芯片和工艺。此外，这还会产生额外的成本。这不像拥有PDK和配套的工艺技术那么简单。你必须从不同的地方获取这些技术，因为它们并非总是来自同一家供应商。你承担着巨大的风险。人们不会立即投入其中。你必须等到找到合适的技术——一种能够盈利，足以抵消风险和成本的技术。

Thiruvengadam：这几乎就是推动生态系统不同部分对人工智能需求的因素。例如，如果你谈论的是芯片集成，就会发现其中存在许多对生产力有重大影响的复杂性。我们看到的是，就盈利能力和弥补这一差距而言，传统的扩展方式与行业需求之间的差距正在不断扩大。这将对生产力和市场产生巨大影响，而这正是人工智能发挥作用的地方。我们的许多客户都面临着生产力挑战，他们需要人工智能驱动的解决方案来弥补生产力差距。

Albert Zeng：在生态系统方面，我们需要堆叠标准。一个巨大的挑战是如何确保所有凸块和信号都对齐。台积电与3Dblox有一个标准，可以最大限度地减少熵值。这是一个很好的方向。设计芯片时，你可以自行签核。但当你将它们组装在一起时，你需要提供一些模型供人们在3D-IC级别进行模拟。你需要能够描述芯片的功率、热效应、翘曲和应力。这是人们组装芯片的必要条件。如果你只提供GDS，你怎么能要求人们组装这么大的系统并进行分析呢？

Mullen：在此基础上，你不能直接把GDS（通用数据结构）交给GPU供应商，因为它通常来自多家供应商。HBM供应商需要将内存芯片的模型交给GPU供应商，但他们需要确保这些芯片能够协同工作。因此，IP保护变得非常重要。我们必须拥有高效的、能够协同工作的多物理模型，并且能够保护生态系统中不同公司的IP。

Mueth：这需要并行工程。如果你的产品设计注重性能，那么你需要将制造和材料科学纳入设计流程，并将其提前到位，这样你才能在热应力、机械应力以及组装方式方面做出权衡。这迫切需要一个能够整合所有这些因素的平台。

Ferguson：这是挑战的一部分。这个行业最大的标准是电子表格。每个人都必须在某种程度上创建自己的电子表格。我们试图整合一些能够帮助你的平台，尽可能地捕捉和汇总这些信息。但这其中仍然会涉及到一些人工工程。

Mueth：一些共通之处可能在于流程本身。因此，您所针对的应用程序或应用程序系列可能有所不同，但很大程度上仍然是定制的。但是，如果您制定了打包和部署方案，那么这部分内容很可能可以在各个应用程序之间相互借鉴。

Mullen：我们需要做的远不止这些，而且我们也在朝着这个方向努力。UCIe 和 Bunch of Wires 就是其中之一。此外，还有一些协议标准正在开发中。我相信他们正在尝试制定通用凸块间距或混合键合间距。目前还处于早期阶段，但随着人们推动多供应商芯片集成，这方面的工作将会获得发展。

Ferguson：有些代工厂甚至走得更远。他们会说：“告诉我们你想连接什么，我们会把它们放在什么位置以及如何连接。” 代工厂需要时间来做这些决定。好处是，如果他们搞砸了，责任不在你。但这确实浪费时间，也引发了人们对他们如何做出这些决定的质疑。设计团队是否可以做些什么来提高利润？

Albert Zeng：对于IP，有标准的描述方法。它已经在EDA生态系统中存在了相当长一段时间，人们已经用它来进行多次流片。对于Chiplet，挑战之一是你现在需要考虑多物理场效应。这与单片设计中的传统IP方法截然不同。你必须考虑温度梯度对设计的影响。电压引起的翘曲会有什么影响？我们确实需要一个建模标准。许多供应商已经拥有为自己的设计生成模型的工具。我们缺少的是可以被所有工具使用并验证的可互换模型。

Thiruvengadam：说得对。另一个方面是设计集成能力。我们需要一个能够整合不同抽象概念的单一平台解决方案。这是另一个重要的技术要求，无论客户或供应商是谁。您还需要拥有更高层次的视角，以便真正整合不同公司的芯片。可以将其视为一个总体平台。

随着半导体行业进入 Chiplet 领域，我们也开始看到关于 3D-IC 的更严肃的讨论。我们在前沿领域大概已经听到这个话题十年了。OSAT、代工厂和 EDA 工具供应商都将其视为功率和性能的下一个重大突破，也是实现功率和性能数量级提升的唯一途径。但现在你必须处理散热、验证和整体设计流程方面的问题。

Mullen：没有单一的解决方案。一个庞大的行业正在研究微流体、液体冷却、两相冷却、浸入式冷却等技术。这些技术都还在研发中。金刚石材料也正在被研究。你需要从这些系统中释放出大量的热量，而这些系统的功率密度可能在很小的面积内达到数千瓦。因此，这其中涉及的元素很多，数据中心也因此发生了变化。为了使这一目标切实可行，需要解决许多不同的方面。

Ferguson：它还包括玻璃、陶瓷等新材料，以及其他保温或散热的方法。

Mueth：这是一个制造材料科学问题，需要整合热界面材料。此外，还可以选择调节电压、时钟频率和操作，以帮助管理热量。但归根结底，这一切都与散热有关，而这并非一个容易解决的问题。

Albert Zeng：要解决散热问题，我们需要从两个方面着手。一是从设计角度。传统上，芯片设计师并不关心散热问题。他们只会设计好芯片，然后交给系统级设计师，希望他们能从封装或散热器的角度解决问题。我去过一家组装H400系统的工厂，看到散热器非常高。这种设计在未来行不通。我们需要在系统设计之初就开始考虑散热问题。“这个布局真的有利于散热吗？”他们需要从一开始就进行这些分析。其次，在系统层面，我们看到了其他解决这个问题的创新方法，包括直接冷却、冷却板和两相浸入式冷却。我去过一家初创公司，他们使用直接冷却技术设计芯片。他们在芯片中放置了许多不同的核心，并根据芯片产生的热量分布图，直接将液体注入那些可能产生热点的区域。这是一种非常创新的方法，将芯片设计、冷却和物理设计结合在一起。

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来源：半导体产业纵横一点号