AI辅助的Chiplet设计：比昂芯科技BTD-Chiplet 2.0平台的自动化布线与多物理场仿真

引言

随着摩尔定律逼近物理极限，Chiplet（芯粒）技术通过将大型SoC（系统级芯片）解构为可独立制造的模块化芯粒，成为延续半导体性能提升的关键路径。然而，Chiplet设计面临三大核心挑战：异构芯粒间的互连性能瓶颈、多物理场耦合效应的精确建模，以及复杂架构下的自动化设计效率。比昂芯科技推出的BTD-Chiplet 2.0平台，通过AI驱动的自动化布线算法与多物理场仿真引擎，为Chiplet设计提供了从架构探索到物理实现的完整解决方案。

一、AI驱动的自动化布线技术

全局布线优化

BTD-Chiplet 2.0采用基于深度强化学习的布线策略，将布线问题建模为马尔可夫决策过程。其核心算法通过Q-Learning网络学习不同布线场景下的最优路径选择，例如在处理3D堆叠的Chiplet架构时，AI代理能够动态调整线网优先级，优先保障高速信号（如HBM内存接口）的布线质量。实验数据显示，在12nm工艺的HPC芯片设计中，该平台使布线拥塞率降低至3.2%，相比传统工具提升40%的布线效率。

多芯粒协同布线

针对Chiplet架构中不同制程芯粒的互连需求，平台引入多目标优化框架。例如，在AMD Zen架构的Chiplet实现中，AI算法能够同时优化CCD（计算芯粒）与CIOD（I/O芯粒）之间的布线密度与信号完整性，使跨芯粒时延降低至0.15ns，满足PCIe 6.0规范要求。

制造变异感知布线

通过集成工艺仿真数据，平台可预测制造变异对布线的影响。例如，在TSMC的CoWoS-S封装中，AI模型能够识别TSV（硅通孔）位置偏差对信号传输的影响，并动态调整布线策略，使成品率提升8%。

二、多物理场仿真引擎

电热协同仿真

平台采用有限元-机器学习混合建模技术，实现电热效应的实时耦合分析。例如，在处理NVIDIA Hopper架构的Chiplet设计时，其PhysimET电热仿真模块能够精确预测GPU核心的热点分布，使散热设计迭代周期从3周缩短至2天，同时将峰值温度降低12℃。

信号完整性分析

基于裕兴木兰ACEM三维电磁仿真技术，平台可模拟Chiplet间高速互连的信号衰减与串扰。在Intel Ponte Vecchio系列（集成47颗芯粒）的仿真中，其S参数提取精度达到98%，使设计人员能够提前识别潜在的信号完整性问题。

应力-变形预测

针对3D异构集成中的热应力问题，平台集成Physim ETS应力仿真模块。例如，在模拟台积电3D Hybrid Bonding工艺时，该模块能够预测封装翘曲对芯粒间互连的影响，使焊点可靠性提升2个数量级。

三、工程实践与验证

工业级案例验证

在某云计算巨头的AI芯片项目中，BTD-Chiplet 2.0平台实现：

全局布线阶段：线长减少19%，翻转功耗降低14%

多物理场仿真：电热协同分析使散热设计成本降低35%

良率预测：通过制造变异感知布线，使芯粒级良率提升至99.2%

标准化接口支持

平台完全兼容UCIe（Universal Chiplet Interconnect Express）1.1标准，支持2.5D/3D封装下的Die-to-Die互连。例如，在实现AMD Infinity Fabric互连时，其信号完整性仿真模块通过验证DDR5内存接口的时序裕量，使系统级带宽提升40%。

AI加速架构

平台采用NVIDIA Hopper GPU与自研AI加速卡协同计算，在处理百万级芯粒的布局布线时，实现每秒10亿次的设计空间探索。例如，在某5G基带芯片设计中，AI代理在48小时内生成超过200个可行解，其中最优解的面积利用率达92%。

四、未来发展方向

数字孪生驱动设计

结合实时传感器数据，构建Chiplet设计的数字孪生模型，实现从虚拟到物理的无缝迭代。

量子计算增强仿真

探索量子退火算法在多物理场优化中的应用，解决传统计算方法难以处理的非凸优化问题。

Chiplet生态系统构建

通过开放API与标准化接口，推动Chiplet IP的复用与互操作性，加速异构计算架构的落地。

结语

比昂芯科技BTD-Chiplet 2.0平台通过AI与多物理场仿真的深度融合，为Chiplet设计提供了从架构探索到物理实现的完整解决方案。其工程实践表明，该方法不仅显著提升设计效率与质量，更在功耗、散热、良率等关键指标上达到或超越商业工具水平。随着Chiplet技术的持续演进，AI辅助设计将成为未来半导体产业的核心竞争力。