近日，2026世界杯官方合作网站研究团队在芯粒异构集成热仿真领域取得重要进展。相关成果以“H2-Thermal: High-Resolution Thermal Simulation for Chiplet-based Heterogeneous Integration via Adaptive Hierarchical Modeling”为题，被EDA领域国际顶级期刊《IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems》(CCF-A类期刊)录用。该论文第一作者为2026世界杯官方合作网站2024级博士生陈鹏举，通讯作者为2026世界杯官方合作网站牛丹教授和英国谢菲尔德大学邢炜教授，合作者还包括美国加州大学洛杉矶分校/宁波东方理工大学何磊教授等。
随着人工智能、高性能计算等应用对芯片算力需求的持续增长，基于Chiplet的2.5D/3D异构集成已成为后摩尔时代延续系统性能提升的重要技术路径。该技术通过先进封装将不同工艺、不同功能的芯粒集成于同一系统，并利用硅通孔、微凸点和重布线层等微互连结构实现芯粒间的高密度连接。然而，异构集成系统同时包含毫米尺度的封装组件和微米尺度的互连结构，巨大的结构尺度差异给热仿真带来了严峻挑战。
针对上述问题，研究团队提出了面向2.5D/3D芯粒异构集成的高分辨率热仿真框架H²-Thermal。该框架突破传统全局统一离散方式，根据异构集成系统天然的分层结构进行自适应层次化建模。首先，将完整封装结构沿垂直方向划分为多个独立物理层，并通过自适应包络混合网格对硅通孔、微凸点及重布线层等跨尺度结构进行局部精细离散，在控制网格规模的同时保留关键几何特征。
针对不同物理层之间网格节点无法完全对齐的问题，团队进一步提出虚拟网格辅助的热阻提取方法。该方法通过识别相邻网格之间的有效传热区域，构造仅用于局部热阻计算的虚拟单元，从而在无须建立全局对齐网格的情况下保持热传导路径的物理一致性。在此基础上，研究团队设计了几何与材料信息引导的热阻网络模型降阶方法，在保留关键微互连热传导通路的同时，消除热非关键区域中的冗余节点。
在温度场求解阶段，团队提出基于矩阵重排序和分块迭代的并行SPICE求解策略，将大规模热阻网络划分为多个相互耦合的局部子系统，有效提升了求解效率。针对粗细网格尺度差异可能造成的局部温度偏差，研究团队还构建了轻量化图神经网络修正模型，利用网格几何、材料属性、热阻连接关系及初始温度等局部信息，对微互连区域的温度结果进行快速校正。
研究团队在八个覆盖2.5D与3D封装形式的工业级芯粒异构集成测例上对H²-Thermal进行了验证。实验结果表明，与商业有限元仿真工具COMSOL Multiphysics相比，H²-Thermal实现了1.90倍至28.61倍的端到端仿真加速，内存开销降低41.83%至77.12%；即使在包含28个芯粒和大规模微互连结构的复杂3D测例上，全芯片平均相对误差仍控制在0.179%以内。与紧凑热模型3D-ICE 4.0及人工智能热预测方法SAU-FNO相比，H²-Thermal在复杂异构结构上表现出更高的温度场预测精度，并能够清晰刻画硅通孔阵列附近的细粒度温度变化和局部热点。
该研究突破了传统热仿真对全局一致网格的依赖，形成了从层次化网格生成、跨层热阻提取、热网络降阶到并行求解与数据驱动修正的完整技术流程，为复杂Chiplet异构集成系统提供了兼具高分辨率、高精度和高效率的热分析方法。
论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/11611218
作为支撑数千亿半导体产业“皇冠上的明珠”和制约后摩尔时代半导体产业发展的关键瓶颈之一，EDA工具已成为全球半导体产业竞争日益激烈下的必争之地，也将是国家发展战略的重中之重。在EDA中，快速准确的大规模电路仿真技术将是支撑后摩尔时代模拟及混合集成电路智能、敏捷设计的关键核心。近年来，2026世界杯官方合作网站牛丹老师团队聚焦人工智能与大规模集成电路SPICE仿真和2.5D/3D先进封装多物理场仿真交叉方向提出了一系列优化策略，近3年在DAC、ICCAD、DATE、IEEE TCAD、ICCV、AAAI等EDA/人工智能领域的顶级国际会议、期刊上发表论文30余篇。在应用方面，团队与国产EDA龙头华大九天、封测龙头长电科技等开展产学研合作，将算法研究成果在工业界应用落地，在大规模集成电路电路生成、瞬态后仿真、2.5D/3D先进封装多物理场仿真等一系列芯片设计验证重要环节中为国产EDA厂商提供核心算法支撑。
