从SoC到多芯片集成的转变 - 行业正从传统平面SoC向多芯片集成转变，封装内部需布置更多智能控制器以确保性能最优、信号完整且无宕机 [1] - 逻辑电路被拆解成多个小芯片（chiplet），通过TSV、混合键合或铜线连接，内部交互复杂度显著提升 [1] - 制程变化、不均匀老化、不同负载及热噪声等物理效应使任务管理难度加大 [1] - 高度定制AI芯片开发成本超1亿美元，需平衡性能提升、功耗节省与共性设计复用 [1] 系统调优与生命周期管理 - 系统需根据实时状态自我调优，依赖虚拟模型或硬件在环（HIL）模型进行软件栈演进 [2] - 芯片全生命周期管理为设计增添新维度，高端物理接口（如224G以太网、PCIe Gen7）内置微处理器用于控制、认证及固件更新 [2] - 热管理成为多芯片设计核心难题，源于晶体管密度提升、计算单元利用率增加及电阻升高 [2][3] 热管理与可测性挑战 - 3D封装中热密度是关键问题，需设计复杂散热架构应对逻辑单元与HBM、共封光学组件的热影响 [3] - 可测性被忽视，封装后die故障可能导致整个SiP报废，需将测试前移至晶圆阶段并优化chiplet搭配 [3][4] 智能控制单元部署策略 - 外部调控：通过集中式仪表盘或数字孪生模型管理数据，EDA和设备商视其为巨大机会 [5] - 内部自决：芯片内置传感器实现实时决策，但需牺牲面积与功耗且难以追踪逻辑 [5] - 芯片需内置电压、温度等传感器形成实时监控网络，解决chiplet架构中"无法复现"问题 [5] 标准化与弹性设计 - 行业推动统一chiplet部署框架，如UCIe接口、身份认证等，但安全挑战尚未解决 [6] - 内建自测试（BiST）在封装中压力较小，适用于汽车和航空航天领域，但AI数据中心等"永远在线"场景受限 [6] - 冗余设计提升可靠性，需智能开关系统监测并重定向流量 [7][8] 多芯片封装的优势与需求 - 多芯片封装可容纳更多逻辑与存储单元，实现功耗更低、性能数量级提升 [9] - 异构计算结构需更高实时监控能力，以保障长期稳定运行 [9]