高性能半导体发展的挑战与解决方案 - 行业在二维微缩方面的选择已所剩无几，多芯片组件和芯片集在超大规模数据中心的应用将持续增加，挑战在于如何让半导体生态系统的其他部分跟上这一步伐 [5] - 标准对于实现高效集成至关重要，行业需要建立芯片经济（chiplet economy）模式，由不同供应商提供芯片并集成到3D-IC系统中 [5] - 性能和集成度是主要驱动因素，但需与成本进行权衡，高数据速率、高带宽或高度集成的组件情况下芯片更有意义 [6] Chiplet与3D-IC转型的难点 - 整合工艺和封装技术是当前瓶颈，测试极其复杂的芯片需要开发新方法 [6] - 组装分散的芯片并确保可靠运行、合理良率和达到目标远不如传统二维设计流程简单 [6] - 步骤数量更多且成本更高，因为需要从不同供应商获取技术，承担巨大风险 [7] 生态系统与标准化的需求 - 需要堆叠标准以确保所有凸块和信号对齐，台积电与3Dblox的标准是一个良好方向 [8] - 必须提供模型供3D-IC级别模拟，包括功率、热效应、翘曲和应力等描述 [8] - IP保护至关重要，需要高效的多物理模型并能保护不同公司的IP [8] 设计与制造协同工程 - 产品设计需将制造和材料科学纳入流程，提前考虑热应力、机械应力及组装方式 [8] - 需要整合所有因素的平台来实现并行工程 [8] - 共通之处可能在于流程本身，打包和部署方案可在不同应用间相互借鉴 [9] 散热与冷却技术的创新 - 微流体、液体冷却、两相冷却和浸入式冷却等技术正在研发中，金刚石材料也被研究 [11] - 新材料如玻璃、陶瓷等可用于保温或散热 [12] - 需从设计角度考虑散热问题，系统设计之初就应分析布局是否有利于散热 [12] 人工智能在生产力提升中的作用 - 芯片集成中存在对生产力有重大影响的复杂性，传统扩展方式与行业需求的差距正在扩大 [7] - 人工智能驱动的解决方案可弥补生产力差距，许多客户面临生产力挑战 [7] 代工厂与封装方案的进展 - 代工厂提出有限数量、经过预先测试的先进封装方案，知道组件可以协同工作 [9] - UCIe和Bunch of Wires等协议标准正在开发中，通用凸块间距或混合键合间距的制定处于早期阶段 [9]