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Avec l’augmentation de la densité des interconnexions nécessaires aux charges de travail d’intelligence artificielle, les boîtiers 2.5D apparaissent comme une option moins complexe que les boîtiers 3D, mais ils restent exposés à la déformation thermique, au délaminage et à l’électromigration. Des études récentes examinent la structure du cuivre et les modèles d’apprentissage profond afin de prévoir les points de défaillance et de réduire le coût des simulations.