Управлението на топлината вече не е проблем, който се решава след завършването на дизайна на чипа. С нарастването на енергийната плътност и преминаването на индустрията към многокристални корпуси и усъвършенствани технологии за опаковане топлината се превърна в архитектурен фактор, който влияе върху разпределението на блоковете, трасетата за свързване, производителността, надеждността и дори дизайна на центровете за данни. Това е основният извод от дискусия, организирана от Semiconductor Engineering с експерти от Synopsys, Silvaco, Vinci, Keysight EDA и Siemens EDA по време на конференцията Design Automation Conference.
Материалът, публикуван на 15 септември 2026 г. от Ed Sperling, не представя отделен продукт или единичен резултат от изпитване, а очертава проблем, който се разширява с преминаването на дизайна от транзистора към кристала, след това към корпуса и платката, към системата, а накрая към сървърните шкафове и центъра за данни. Според участниците решенията, които се фокусират само върху източника на топлина в един кристал, вече не са достатъчни за дизайни с голям брой chiplets и съседни памети и комуникационни компоненти.
Топлината се превърна в архитектурно решение
Satish Radhakrishnan, ръководител на направлението за полупроводници и електроника във Vinci, обясни, че дискусията се е преместила от въпроса каква плътност може да бъде поставена в чипа към по-широки въпроси: как ще бъдат опаковани компонентите? Как ще се отвежда топлината? И какво количество топлина може да бъде понесено при вертикална интеграция? Това означава, че изборът на архитектура може да определи възможностите за охлаждане и надеждността още преди началото на финалните етапи на верификация.
Това решение влияе върху взаимосвързан набор от ограничения. Lang Lin, директор „Продуктово управление“ в Synopsys, посочи, че енергийният бюджет, разпределението на чипа, ресурсите за свързване и времевият бюджет взаимодействат с топлината, която може да промени закъснението, консумацията на енергия, целостта на сигнала и деформацията. Chris Mueth от Keysight EDA добави, че производителността и механичните и топлинните характеристики вече не са достатъчни сами по себе си, тъй като надеждността трябва да бъде включена в компромиса, особено при приложения с високи изисквания за надеждност.
От охлаждане на кристала към охлаждане на корпуса
Според дискусията индустрията се насочва към подобряване на материалите за термичен интерфейс TIM 1 и TIM 2, както и към решения като студени плочи, потапящо охлаждане, директно охлаждане на кристала и двуфазно охлаждане. Тези възможности обаче не премахват проблема; те изискват прецизно познаване на мястото, където се генерира топлината в корпуса, и на начина, по който тя се пренася между кристалите и компонентите.
Jack Berg, вицепрезидент по развитието на бизнеса в Silvaco, посочи, че недостатъчно подробният топлинен анализ може да доведе до електромиграция и промени във фазите на материалите, създавайки проблеми с надеждността. Разпределянето на функциите между chiplets също не изолира непременно топлинните рискове. Повишаването на температурата на ASIC може да повлияе на съседната HBM памет, докато прехвърлянето на функции или енергия между компонентите води до необходимост от едновременен анализ на топлинното и сигналното взаимодействие. Това се отнася и за съвместното опаковане на оптични компоненти, когато мрежовите функции се доближават до процесорните блокове.
Защо традиционните модели не са достатъчни?
При традиционните подходи беше възможно да се оценяват общи топлинни точки или да се използват високи, ниски и средни температурни диапазони, след което дизайнът да продължи. Сега инженерите трябва да определят местоположението на горещата точка и температурата на конкретен транзистор или порта и да свържат този резултат с решенията за разпределение, опаковане и охлаждане. Участниците смятат, че топлинната симулация трябва да се доближи до нивото на устройството, като същевременно запази изчислителна способност, позволяваща оценка на корпуса и системата.
Поради тази причина на преден план излизат редуцираните модели, базовите модели и цифровите двойници. Lin предложи използването на опростен модел на поведението на блок или chiplet за намаляване на изчислителната цена на симулацията, последвано от високоточен анализ на критичните области. Berg смята, че архитектурата се нуждае от заместителен модел или цифров двойник на ниво кристал, корпус и система, за да може проектантът да извършва компромиси, преди да достигне етап, който може да изисква нов дизайн.
Какво се променя на практика?
Най-важната промяна е във времето и обхвата на решенията. Топлинната симулация вече не е задача на един екип в края на проектния цикъл, а съвместен процес, който започва с архитектурното планиране и продължава през опаковането, производството и охлаждането. Това изисква съвместими механични, топлинни и електрически решаващи средства, тъй като въздействията не действат изолирано едно от друго. Mueth прави разграничение между отделни решаващи средства, други, свързани итеративно, и решаващи средства с пряко свързване; днес съществуват решения с пряко свързване за напрежение и топлина при някои производствени задачи, като chiplet корпуси и свързване чрез термично налягане.
Разширяването на системата изисква и разпределение на нивата на детайлност. Инженерът, който разработва кристал, се нуждае от повече подробности от отговорника за корпуса или системата, поради което един и същ модел не може да се използва с еднаква степен на детайлност на всички етапи от работата. Материалът споменава и тенденции към използване на agentic MCP, или Model Context Protocol, за координиране на моделите и инструментите, но предупреждава, че изкуственият интелект може да допуска грешки и че проследяването на причината за решението, което е генерирал, може да бъде трудно.
Редакционният прочит на certi.news: това, което действително се променя, не е появата на отделна технология за охлаждане, а превръщането на топлината в ограничение, което участва в самия избор на архитектура. Практическата полза е намаляването на вероятността от откриване на тесните места след завършването на дизайна, но източникът не доказва, че цифровите двойници или моделите, базирани на изкуствен интелект, са решили проблема с точността или мащабируемостта. Остават открити и компромисът между скоростта и точността на моделирането, съгласуваността между различните физични решаващи средства и определянето на отговорността при приемане на автоматизирано решение пред инструментите за дизайн и инженерните екипи.