引言

隨著摩爾定律逼近物理極限，Chiplet（芯粒）技術(shù)通過將大型SoC（系統(tǒng)級芯片）解構(gòu)為可獨(dú)立制造的模塊化芯粒，成為延續(xù)半導(dǎo)體性能提升的關(guān)鍵路徑。然而，Chiplet設(shè)計(jì)面臨三大核心挑戰(zhàn)：異構(gòu)芯粒間的互連性能瓶頸、多物理場耦合效應(yīng)的精確建模，以及復(fù)雜架構(gòu)下的自動化設(shè)計(jì)效率。比昂芯科技推出的BTD-Chiplet 2.0平臺，通過AI驅(qū)動的自動化布線算法與多物理場仿真引擎，為Chiplet設(shè)計(jì)提供了從架構(gòu)探索到物理實(shí)現(xiàn)的完整解決方案。

一、AI驅(qū)動的自動化布線技術(shù)

全局布線優(yōu)化

BTD-Chiplet 2.0采用基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的布線策略，將布線問題建模為馬爾可夫決策過程。其核心算法通過Q-Learning網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)不同布線場景下的最優(yōu)路徑選擇，例如在處理3D堆疊的Chiplet架構(gòu)時(shí)，AI代理能夠動態(tài)調(diào)整線網(wǎng)優(yōu)先級，優(yōu)先保障高速信號（如HBM內(nèi)存接口）的布線質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，在12nm工藝的HPC芯片設(shè)計(jì)中，該平臺使布線擁塞率降低至3.2%，相比傳統(tǒng)工具提升40%的布線效率。

多芯粒協(xié)同布線

針對Chiplet架構(gòu)中不同制程芯粒的互連需求，平臺引入多目標(biāo)優(yōu)化框架。例如，在AMD Zen架構(gòu)的Chiplet實(shí)現(xiàn)中，AI算法能夠同時(shí)優(yōu)化CCD（計(jì)算芯粒）與CIOD（I/O芯粒）之間的布線密度與信號完整性，使跨芯粒時(shí)延降低至0.15ns，滿足PCIe 6.0規(guī)范要求。

制造變異感知布線

通過集成工藝仿真數(shù)據(jù)，平臺可預(yù)測制造變異對布線的影響。例如，在TSMC的CoWoS-S封裝中，AI模型能夠識別TSV（硅通孔）位置偏差對信號傳輸?shù)挠绊?，并動態(tài)調(diào)整布線策略，使成品率提升8%。

二、多物理場仿真引擎

電熱協(xié)同仿真

平臺采用有限元-機(jī)器學(xué)習(xí)混合建模技術(shù)，實(shí)現(xiàn)電熱效應(yīng)的實(shí)時(shí)耦合分析。例如，在處理NVIDIA Hopper架構(gòu)的Chiplet設(shè)計(jì)時(shí)，其PhysimET電熱仿真模塊能夠精確預(yù)測GPU核心的熱點(diǎn)分布，使散熱設(shè)計(jì)迭代周期從3周縮短至2天，同時(shí)將峰值溫度降低12℃。

信號完整性分析

基于裕興木蘭ACEM三維電磁仿真技術(shù)，平臺可模擬Chiplet間高速互連的信號衰減與串?dāng)_。在Intel Ponte Vecchio系列（集成47顆芯粒）的仿真中，其S參數(shù)提取精度達(dá)到98%，使設(shè)計(jì)人員能夠提前識別潛在的信號完整性問題。

應(yīng)力-變形預(yù)測

針對3D異構(gòu)集成中的熱應(yīng)力問題，平臺集成Physim ETS應(yīng)力仿真模塊。例如，在模擬臺積電3D Hybrid Bonding工藝時(shí)，該模塊能夠預(yù)測封裝翹曲對芯粒間互連的影響，使焊點(diǎn)可靠性提升2個數(shù)量級。

三、工程實(shí)踐與驗(yàn)證

工業(yè)級案例驗(yàn)證

在某云計(jì)算巨頭的AI芯片項(xiàng)目中，BTD-Chiplet 2.0平臺實(shí)現(xiàn)：

全局布線階段：線長減少19%，翻轉(zhuǎn)功耗降低14%

多物理場仿真：電熱協(xié)同分析使散熱設(shè)計(jì)成本降低35%

良率預(yù)測：通過制造變異感知布線，使芯粒級良率提升至99.2%

標(biāo)準(zhǔn)化接口支持

平臺完全兼容UCIe（Universal Chiplet Interconnect Express）1.1標(biāo)準(zhǔn)，支持2.5D/3D封裝下的Die-to-Die互連。例如，在實(shí)現(xiàn)AMD Infinity Fabric互連時(shí)，其信號完整性仿真模塊通過驗(yàn)證DDR5內(nèi)存接口的時(shí)序裕量，使系統(tǒng)級帶寬提升40%。

AI加速架構(gòu)

平臺采用NVIDIA Hopper GPU與自研AI加速卡協(xié)同計(jì)算，在處理百萬級芯粒的布局布線時(shí)，實(shí)現(xiàn)每秒10億次的設(shè)計(jì)空間探索。例如，在某5G基帶芯片設(shè)計(jì)中，AI代理在48小時(shí)內(nèi)生成超過200個可行解，其中最優(yōu)解的面積利用率達(dá)92%。

四、未來發(fā)展方向

數(shù)字孿生驅(qū)動設(shè)計(jì)

結(jié)合實(shí)時(shí)傳感器數(shù)據(jù)，構(gòu)建Chiplet設(shè)計(jì)的數(shù)字孿生模型，實(shí)現(xiàn)從虛擬到物理的無縫迭代。

量子計(jì)算增強(qiáng)仿真

探索量子退火算法在多物理場優(yōu)化中的應(yīng)用，解決傳統(tǒng)計(jì)算方法難以處理的非凸優(yōu)化問題。

Chiplet生態(tài)系統(tǒng)構(gòu)建

通過開放API與標(biāo)準(zhǔn)化接口，推動Chiplet IP的復(fù)用與互操作性，加速異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)的落地。

結(jié)語

比昂芯科技BTD-Chiplet 2.0平臺通過AI與多物理場仿真的深度融合，為Chiplet設(shè)計(jì)提供了從架構(gòu)探索到物理實(shí)現(xiàn)的完整解決方案。其工程實(shí)踐表明，該方法不僅顯著提升設(shè)計(jì)效率與質(zhì)量，更在功耗、散熱、良率等關(guān)鍵指標(biāo)上達(dá)到或超越商業(yè)工具水平。隨著Chiplet技術(shù)的持續(xù)演進(jìn)，AI輔助設(shè)計(jì)將成為未來半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的核心競爭力。