核心要點(diǎn)

• 芯粒設(shè)計(jì)將半導(dǎo)體開發(fā)升級(jí)為系統(tǒng)級(jí)工程，需打通設(shè)計(jì)、封裝、驗(yàn)證、測(cè)試與可靠性的協(xié)同流程。

• 成熟的芯粒流程必須早期解決多物理場(chǎng)問題（熱、機(jī)械、電源、信號(hào)完整性），避免組裝與流片后出現(xiàn)高成本故障。

• AI 正通過預(yù)測(cè)建模、布線、驗(yàn)證與自動(dòng)化優(yōu)化芯粒流程，但全面普及將是漸進(jìn)過程。

芯粒不僅改變芯片架構(gòu)，更在重塑芯片的開發(fā)方式。

行業(yè)從平面 SoC 轉(zhuǎn)向多芯片系統(tǒng)后，工程挑戰(zhàn)不再局限于單顆裸片。性能、可靠性與良率，取決于多顆裸片在先進(jìn)封裝內(nèi)的協(xié)同工作、互聯(lián)技術(shù)組合下的數(shù)據(jù)調(diào)度，以及日益開放的生態(tài)影響。

芯粒時(shí)代要求徹底重構(gòu)設(shè)計(jì)流程。線性開發(fā)模式已不再適用 —— 設(shè)計(jì)、驗(yàn)證、封裝、測(cè)試、可靠性決策從一開始就相互影響。業(yè)內(nèi)共識(shí)：芯粒成功關(guān)鍵在于結(jié)構(gòu)化協(xié)同流程，在流片 / 組裝鎖定高成本問題前，早期打通建模、分析、驗(yàn)證與制造決策。下文將解析：為何流程至關(guān)重要、核心組成、AI 如何賦能。

西門子 EDA 3D-IC 熱管理與可靠性方案架構(gòu)師 Andras Vass-Vernai：

“先進(jìn)封裝、2.5D/3D 架構(gòu)帶來巨大復(fù)雜度，企業(yè)工作模式隨之變革。幾年前，封裝僅關(guān)乎可靠性；有人曾稱，消費(fèi)電子小型化全靠機(jī)械工程師搞定熱管理。但當(dāng)時(shí)各團(tuán)隊(duì)各自為政，芯片、電氣、封裝設(shè)計(jì)師互不協(xié)作，僅互相傳遞參數(shù)妥協(xié)。先進(jìn)封裝改變了這一切 —— 必須早期驗(yàn)證決策正確性。”

芯粒流程需兼顧多方視角，跨生態(tài)認(rèn)知差異顯著。

Expedera 軟件工程總監(jiān) Prem Theivendran：

“傳統(tǒng) ASIC 是 2D 平面設(shè)計(jì)，芯粒則是 2.5D/3D 堆疊。核心痛點(diǎn)在互聯(lián)，同時(shí)伴隨機(jī)械、機(jī)電、電熱、信號(hào)完整性問題，屬于典型多物理場(chǎng)耦合。”

作為 IP 設(shè)計(jì)公司，Expedera 雖不開發(fā)模型，但已為多家芯粒客戶提供技術(shù)支持。

“行業(yè)終于正視這些問題，我們必須正確設(shè)計(jì) NPU 與接口 —— 標(biāo)準(zhǔn) AXI 總線不再適用，需降低總線延遲。”Theivendran 說，“芯粒互聯(lián)采用UCIe 標(biāo)準(zhǔn)與類 SerDes 高頻接口，傳統(tǒng) AXI 已被淘汰。NPU 架構(gòu)必須適配新標(biāo)準(zhǔn)。”

在此背景下，設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)需重構(gòu)流程：用跨芯片協(xié)同設(shè)計(jì)、封裝、測(cè)試的一體化流程，替代碎片化交接。

Silvaco 旗下 Mixel 公司 AMS 高級(jí)經(jīng)理 Long Thanh (Kevin) Bui：

“傳統(tǒng)單片設(shè)計(jì)，局部缺陷僅報(bào)廢單顆裸片；芯粒架構(gòu)下，一處互聯(lián)失效或 I/O 芯粒缺陷，會(huì)毀掉整顆昂貴封裝。封裝即系統(tǒng)，工程團(tuán)隊(duì)需統(tǒng)一流程，協(xié)同處理多芯片交互，在流片前規(guī)避故障。”

結(jié)構(gòu)化流程對(duì)芯粒設(shè)計(jì)至關(guān)重要，原因有五：

1. 復(fù)雜度激增：多芯片系統(tǒng)故障點(diǎn)倍增（互聯(lián)、熱耦合、翹曲），人工 / 割裂流程易遺漏交互問題、返工、漏檢。

2. 跨域協(xié)同：打通架構(gòu)、封裝、測(cè)試、可靠性與多供應(yīng)商供應(yīng)鏈。

3. 可規(guī)模化復(fù)用：芯粒為復(fù)用而生，流程支持模塊化、標(biāo)準(zhǔn)化，避免重復(fù)造輪子。

4. 風(fēng)險(xiǎn)前置：早期預(yù)測(cè)建模與設(shè)計(jì)內(nèi)分析，流片前發(fā)現(xiàn)問題；分級(jí)測(cè)試與 **KGD（已知合格裸片）** 確保僅合格組件組裝。

5. 效率提升：建模、分析、驗(yàn)證自動(dòng)化流轉(zhuǎn)，減少錯(cuò)誤、加速迭代、支持協(xié)作。

核心關(guān)注點(diǎn)從片內(nèi)設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)向芯片間交互。

“設(shè)計(jì)邊界從芯片內(nèi)部轉(zhuǎn)移到芯片間接口。UCIe 等新標(biāo)準(zhǔn)打破專有封閉系統(tǒng)，推動(dòng)開放生態(tài) —— 不同廠商芯粒需可靠互聯(lián)。2.5D/3D、中介層、混合鍵合等先進(jìn)封裝引入應(yīng)力、熱梯度、凸點(diǎn)間距、材料等新變量。”Bui 說。

芯粒設(shè)計(jì)流程的定義

半導(dǎo)體工程中，** 流程（Workflow）** 指從概念到量產(chǎn)、貫穿全生命周期、可重復(fù)的端到端工程步驟、工具、數(shù)據(jù)與決策節(jié)點(diǎn)集合。

芯粒流程則是并行協(xié)同設(shè)計(jì)閉環(huán)：持續(xù)驗(yàn)證多顆獨(dú)立裸片封裝為高性能系統(tǒng)后的功能、電氣與物理完整性。

Bui：“芯粒系統(tǒng)復(fù)雜度遠(yuǎn)超傳統(tǒng)單片 SoC—— 多裸片、高密度互聯(lián)、先進(jìn)封裝、系統(tǒng)級(jí)交互疊加，可靠性不再是單芯片問題，而是跨領(lǐng)域、跨學(xué)科的系統(tǒng)級(jí)挑戰(zhàn)。”

Synopsys 首席產(chǎn)品經(jīng)理 Lang Lin：

“芯粒可靠性聚焦四大核心：熱、機(jī)械、電源完整性、信號(hào)完整性，流片前必須全面評(píng)估。需一體化 EDA 流程同步分析四大維度，用多物理場(chǎng)求解器研究耦合效應(yīng) —— 熱、機(jī)械、電源、信號(hào)相互影響，無法孤立處理。現(xiàn)代流程兼顧多物理場(chǎng) + 多尺度，覆蓋系統(tǒng)級(jí)物理效應(yīng)、定位最壞工況：例如某芯粒因散熱不足過熱失效，另一芯粒因供電距離過遠(yuǎn)出現(xiàn)電源完整性問題。”

多物理場(chǎng)耦合極為復(fù)雜。

Lin 解釋：“初始狀態(tài)：室溫、標(biāo)準(zhǔn)電壓、額定速率、封裝無應(yīng)力 / 翹曲。芯片工作后，所有條件同步變化：溫度升高→漏電流增大→總功耗上升→延遲增加→性能下降；同時(shí)熱脹冷縮→機(jī)械應(yīng)力→裸片翹曲。所有效應(yīng)相互耦合、同步發(fā)生，芯粒可靠性成為復(fù)雜工程難題。”

芯粒架構(gòu)需跨團(tuán)隊(duì)深度協(xié)作。

Expedera 的 Theivendran：“涉及接口、標(biāo)準(zhǔn)、IP 設(shè)計(jì)、系統(tǒng)級(jí)測(cè)試等多方，需端到端整合；驗(yàn)證層面，需搭建UVM 測(cè)試平臺(tái)、驅(qū)動(dòng)、監(jiān)視器模擬環(huán)境 —— 芯粒不再是標(biāo)準(zhǔn) IP，而是微型芯片，約束更復(fù)雜。”

流程與傳統(tǒng)平面 SoC 差異顯著。

Theivendran：“傳統(tǒng)流程：架構(gòu)→設(shè)計(jì)→測(cè)試→系統(tǒng)測(cè)試→模塊測(cè)試→網(wǎng)表→門級(jí)測(cè)試→電源分析。芯粒驗(yàn)證量激增，但僅能做模塊 / IP 級(jí)測(cè)試，無法直接系統(tǒng)級(jí)驗(yàn)證 —— 流程相似，但步驟更繁瑣、約束更嚴(yán)苛。”

芯粒流程的核心組成

Mixel 的 Bui 指出，堆疊裸片物理 / 電氣高度耦合，成熟芯粒流程必須覆蓋六大核心任務(wù)：

1. 多物理場(chǎng)簽核：同步分析熱、機(jī)械、電氣應(yīng)力；邏輯芯粒熱點(diǎn)引發(fā)翹曲，影響相鄰模擬 / 混合信號(hào)電路。

2. 電源 / 信號(hào)完整性（PI/SI）：仿真芯粒間高頻互聯(lián)電磁特性，避免信號(hào)衰減。

3. 互聯(lián)可靠性：覆蓋凸點(diǎn)、中介層，分析電遷移、應(yīng)力致空洞。

4. 已知合格裸片 / 堆疊（KGD/KGS）：內(nèi)置自測(cè)試、通道修復(fù)邏輯，組裝前后屏蔽故障互聯(lián)。

5. 熱設(shè)計(jì)協(xié)同：早期布局階段完成熱仿真，規(guī)避熱點(diǎn)。

6. 標(biāo)準(zhǔn)合規(guī)驗(yàn)證：UCIe 等互聯(lián)標(biāo)準(zhǔn)一致性測(cè)試。

多物理場(chǎng)協(xié)同設(shè)計(jì)：不可妥協(xié)

Keysight EDA 總經(jīng)理 Nilesh Kamdar：

“芯粒本質(zhì)是多物理場(chǎng)系統(tǒng)：垂直堆疊裸片間熱傳導(dǎo)、跌落 / 振動(dòng)機(jī)械應(yīng)力影響焊點(diǎn)與電性能、數(shù)據(jù)中心共封裝光學(xué)引入光物理效應(yīng) —— 所有維度相互耦合、不可孤立。材料選擇需兼顧電氣與散熱，熱優(yōu)化影響機(jī)械穩(wěn)定性，必須全系統(tǒng)分析。例：手機(jī)過熱→耗電加快→射頻高負(fù)載→發(fā)熱加劇；芯粒堆疊中，此反饋在多裸片、材料、物理域同步發(fā)生。”

驗(yàn)證：復(fù)雜度倍增

Kamdar：“傳統(tǒng)模塊級(jí)驗(yàn)證適配單芯片，無法覆蓋多裸片、工藝、封裝層交互。芯粒驗(yàn)證需全系統(tǒng)視角：?jiǎn)晤w裸片獨(dú)立測(cè)試→整堆疊性能驗(yàn)證；熱 / 串?dāng)_僅在全系統(tǒng)建模時(shí)顯現(xiàn)；硬件輔助驗(yàn)證可捕獲靜態(tài)分析遺漏的時(shí)序 / 互聯(lián)問題，前提是仿真與設(shè)計(jì)同步。”

仿真工具：降低使用門檻

西門子 EDA 的 Vass-Vernai：“仿真建模門檻高，需精通工具、網(wǎng)格劃分、物理原理，行業(yè)致力于簡(jiǎn)化流程：標(biāo)準(zhǔn)化封裝模板→輸入?yún)?shù)→自動(dòng)建模 / 網(wǎng)格劃分 / 配置，降低電氣設(shè)計(jì)師決策周期。但非標(biāo)準(zhǔn)封裝下，模板化輸入失效，需結(jié)合技術(shù)、經(jīng)驗(yàn)、架構(gòu)創(chuàng)新 —— 目標(biāo)：持續(xù)降低仿真門檻，適配靈活架構(gòu)。”

數(shù)字孿生：封裝設(shè)計(jì)新方向

電氣定義直接生成多物理場(chǎng)數(shù)字孿生：架構(gòu)師完成布局、芯粒堆疊、中介層材料、互聯(lián)、網(wǎng)表后，同步生成機(jī)械仿真數(shù)據(jù)；無需重復(fù)建模，僅補(bǔ)充材料屬性、功耗、邊界條件，電氣設(shè)計(jì)師早期生成熱 / 熱力數(shù)字孿生，加速迭代。

AI 重塑芯粒流程

AI 正從預(yù)測(cè)建模、自動(dòng)布線、驗(yàn)證調(diào)試、良率預(yù)測(cè)四大維度賦能：

Mixel 的 Bui：

• 預(yù)測(cè)建模：處理海量多物理場(chǎng)數(shù)據(jù)，早期精準(zhǔn)預(yù)測(cè)熱點(diǎn)、翹曲、失效風(fēng)險(xiǎn)。

• 自動(dòng)布線：自動(dòng)化芯粒間數(shù)千微凸點(diǎn)布線，最小化干擾。

• 驗(yàn)證調(diào)試：加速回歸測(cè)試、根因分析、分級(jí)測(cè)試，建模互聯(lián)行為、生成 KGD / 互聯(lián)測(cè)試向量。

AI 自動(dòng)化：從腳本到智能體

Vass-Vernai：“行業(yè)從‘腳本’轉(zhuǎn)向‘自動(dòng)化’，再到AI 智能體：Google 等企業(yè)在 EDA 工具上構(gòu)建 AI 智能體，自主運(yùn)行工具、生成流程；未來結(jié)合大語言模型（LLM），自然語言指令生成封裝設(shè)計(jì)，AI 助手輔助迭代 —— 行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)白熱化，最佳 AI 流程將決定勝負(fù)。”

EDA 行業(yè)：AI 驅(qū)動(dòng)流程重構(gòu)

IC Manage CEO Dean Drako：“EDA 核心即流程：設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)→工具處理→生成新數(shù)據(jù)→迭代。智能體 AI賦能 IP 全生命周期管理：自動(dòng)化 IP 復(fù)用、封裝、檢索、驗(yàn)證，工程師專注創(chuàng)新。”

AI 仿真加速：大規(guī)模預(yù)測(cè)

Vass-Vernai：“AI 基于海量仿真快速預(yù)測(cè)，行業(yè)已落地；需高質(zhì)量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)訓(xùn)練，企業(yè)同步布局?jǐn)?shù)據(jù)管理 —— 跨公司、多輪設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)訓(xùn)練，效果最優(yōu)。”

Synopsys：AI 自動(dòng)化趨勢(shì)明確

Synopsys 高級(jí)產(chǎn)品管理總監(jiān) Matt Commens：“設(shè)計(jì)創(chuàng)建、工具運(yùn)行將全面AI 智能體化，行業(yè)加速落地；公司 5 年前啟動(dòng)API 優(yōu)先戰(zhàn)略，開源 PyAEDT 工具，LLM 已適配開發(fā) ——AI 將快速重構(gòu)可靠性流程，但漸進(jìn)普及、非一蹴而就。”

現(xiàn)實(shí)約束：算力與數(shù)據(jù)

Commens：“設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)無法立即放棄現(xiàn)有流程，AI 普及需算力、數(shù)據(jù)中心、電力支撐，行業(yè)需平衡需求與供給 —— 方向明確，仍需突破。”