半導體產業正處於關鍵轉折點。隨著去年全球半導體銷售額超過 6,000 億美元，該產業擴張的需求比以往任何時候都更加明顯。隨著 AI 應用帶來前所未有的運算需求，晶片設計人員正轉向先進模擬技術，以推動數位工程流程，支援新一代複雜的異質多晶粒系統。
當今的晶片越來越多地在先進的多晶粒封裝中整合專用運算元件與記憶體。設計這些系統需要理解電性、熱效應與機械領域間的複雜交互作用，而這只能透過全面的多物理模擬來預測。隨著產業採納這種多物理方法，模擬已從單純的驗證工具，演變為創新的核心推手，讓設計師能探索原本風險過高而無法嘗試的新架構。
隨著 AI 晶片在 2025 年預期將大幅成長，異質整合已成為確保持續演進的解決方案。透過將多個專用晶粒 (甚至可能來自不同製程節點) 整合為一個完整封裝，系統架構師能針對各元件的特定功能進行最佳化，而不必在單一晶片設計上妥協。這些專為 AI 而設計的處理器，其架構針對張量運算進行最佳化，具備專用資料路徑、記憶體階層與運算元件，能相較於通用處理器大幅加速神經網路工作負載。
多物理與多尺度挑戰伴隨高度複雜性
異質多晶粒系統的設計在多個領域帶來前所未有的複雜性。傳統將電性、熱效應與機械現象分開處理的模擬方式，根本無法應付這些高度整合的系統。
電源傳遞網路與熱管理系統必須以整體方式進行分析，因為電性表現會影響熱分佈，而散熱又會影響電性表現，形成持續的回饋循環。這種相互依賴性對於 AI 工作負載中使用的神經處理單元 (NPU) 特別關鍵，因為它們在不同運算階段可能出現劇烈的功率波動。
同樣地，晶粒間的高頻寬、低功耗介面需要詳細的電磁分析，以確保訊號完整性，同時在日益嚴苛的功耗限制下運作。隨著晶粒間通訊速度的提升，這項挑戰愈加複雜。這種複雜性還延伸到跨多領域的電源完整性，因為 NPU 與其他專用處理器通常在不同的電壓層級與功率需求下運作。
機械應力則是另一項挑戰，因為先進封裝中的複雜結構在組裝與運作過程中會經歷熱膨脹與收縮，導致參數因應力變化而偏移，進而影響可靠性與電性表現。
Ansys RedHawk-SC 電源完整性模擬軟體的成果可用於驗證單晶片及多晶粒 3D-IC 系統。
隨著系統設計從奈米級電晶體擴展到公分級封裝甚至更大規模，多尺度物理挑戰也變得愈發重要。如此廣泛的物理尺度範圍，需要能在不同尺度間順暢切換，同時維持準確度與計算效率的模擬工具。除了這些元件層級的考量外，能在實際工作負載下預測整體系統效能，對於最佳化異質架構至關重要。這些限制推動半導體產業走向更先進的模擬方法，以應對現代晶片設計的多面向特性。
先進模擬方法加速半導體工程
針對異質系統的現代模擬方法，正逐步朝向統一的多物理方式演進，以捕捉不同物理領域之間的複雜交互作用。協同模擬框架已成為特別有價值的工具，能同時分析電性、熱效應與機械現象，並雙向耦合分析結果。在這些環境中，電源分配分析會直接輸入至散熱模擬，而散熱模擬又會透過溫度相關參數影響電性表現，從而建立出更貼近系統實際運作狀況的模型。
為了處理這些多物理問題的計算複雜性，區域分解方法 (DDM) 變得愈發重要。這些技術會策略性地將複雜問題劃分為多個較小、可管理的子區域，能獨立求解後再進行組合，大幅提升在不犧牲準確度的前提下，有效解決跨領域、多物理、大規模問題的能力。
基於 AI 的方法也能加速模擬，透過在既有結果上訓練模型，讓工程師能快速探索設計空間，而無需為每種配置執行完整模擬。
這些模擬技術的進步，使得對日益普遍的複雜 2.5D 與 3D 封裝配置能進行全面分析。現代工具如今能以高擬真度建模矽穿孔、再佈線層與嵌入式散熱技術，並在實體原型製作前提供系統效能的準確預測。
數位工程正在重塑工作流程與製程
然而，工程團隊在解決日益複雜工程挑戰的同時，還受到上市時間壓力的加劇，特別是在汽車這類競爭激烈的領域，製造商正努力滿足對高階矽元件的需求。先進 System Architecture Modeler (SAM) 現在能讓工程團隊更早、更頻繁地驗證系統層級效能，透過在晶片實作前識別潛在問題，加速開發週期。這些數位工程工具支持新的工作方式，打破不同工程領域間的傳統壁壘，為熱能、機械與電性專家營造能同步而非依序合作的協作環境。
Ansys RedHawk-SC 電源完整性模擬軟體的成果可用於驗證單晶片及多晶粒 3D-IC 系統。隨著異質整合成為主流模式，產業正朝向涵蓋多個物理領域與封裝層級的統一設計方法發展。介面檔案的標準化是邁向更開放生態系的重要一步，讓不同模擬工具能交換資訊，並實現全面的跨領域分析。
轉型技能與人力
半導體產業的轉型不僅需要技術的演進，也需要人力能力的同步提升。隨著設計變得更加複雜且跨領域，產業正面臨嚴重的技能缺口，這可能會阻礙發展。未來的半導體專業人才需要採取更廣泛的思維模式，跨越傳統領域界線，兼具專精技術與系統層級的理解。企業必須投入資源來提升與重新培訓員工技能，以符合這些新需求，並營造環境讓電機工程師理解熱效應的影響，讓機械工程師能重視訊號完整性的問題。這項人力轉型與技術進步同樣重要，才能應對半導體產業日益嚴峻的挑戰。
同樣重要的是，必須有安全的方法來分享幾何與物理資料，而不會暴露特定設計細節。
隨著異質系統越來越多地整合來自多家供應商的元件，在保護智慧財產權的同時交換必要的物理特性，對於實現更完善的多元件分析至關重要。
異質元件之間介面的標準化規範也將簡化整合流程，並降低相容性風險。
透過在模型式系統工程的流程中導入全面的多物理模擬，並運用 AI 加速設計流程，半導體公司能夠應對異質整合的挑戰，並交付驅動下一波 AI 創新的運算平台。隨著這些數位工程能力持續成熟，將能實現愈加精密的半導體架構，既能提供下一代應用所需的運算能力，又能有效管理系統限制。
