在半导体制造的发展上，除了不断深探的微缩技术外，另一大方向便是先进封装技术，而其重要性甚至还超过制程的微缩。因为它不仅可以提高晶片的效能、缩小体积、降低功耗，还可以实现更多功能，为电子产品的创新和发展带来更多可能性。

而所谓的先进封装（Advanced Packaging），是一种将多个晶片或元件整合到单一封装中的技术，旨在提高效能、缩小体积、降低功耗，并实现更多功能。相较於传统封装，先进封装采用更复杂的结构、材料和制程，以满足现代电子产品对高整合度、高性能和小型化的需求。

先进封装有以下几个主要类型：

· 2.5D封装（Interposer-based packaging）：把多个晶片透过矽中介层(interposer)连接在一起，实现高密度、高效能的互连。

· 3D封装（3DstackedIC）：多个晶片垂直堆叠在一起，透过矽穿孔(TSV)连接，实现更小的体积和更短的讯号传输距离。

· 扇出型晶圆级封装（Fan-out wafer-level packaging；FOWLP）：将晶片重新分布到更大的面积上，实现更高的I/O密度和更好的散热性能。

· 系统级封装（System-in-package；SiP）：将多个不同功能的晶片（如处理器、记忆体、感测器等）整合到单一封装中，实现更高的功能整合度。

所以从技术面来看，先进封装可以应用许多的领域上，包含高效能运算（HPC）、人工智慧（AI）、5G通讯、行动装置与物联网设备等，以满足这些应用对於高速、高传输频宽与小体积的需求。

先进封装晶片的设计挑战

然而相较於传统封装，先进封装技术的复杂度大幅提升，涉及到的物理现象也更加多元，尤其是将多个高性能、同质、异质的晶片进行组合和堆叠的时候。因此，多物理模拟在先进封装设计中变得至关重要。

展开晶片先进封装设计时，通常会面临几个问题，如下：

高密度、高复杂度设计

先进封装通常会整合多个晶片，甚至不同制程的晶片，这导致电气连接、讯号完整性、电源完整性等问题变得更加复杂；另一方面，先进封装的结构更加复杂，几??皆是采行多层结构的设计，包括多层基板、多层重新分布层（RDL）、矽中介层（interposer）等，使得热传导、应力分布等问题。

多物理现象耦合

一个先进封装晶片之中，必然会面临多种物理现象的彼此干扰，包含电热耦合：晶片运作时会产生大量热量，而高温又会影响电气性能，因此需要同时考虑电场和温度场的相互作用；热应力耦合：温度变化会导致材料膨胀或收缩，进而产生应力，应力又会影响材料的电气和机械性能；电磁耦合：高速讯号传输会产生电磁干扰，影响讯号完整性。

可靠性问题

由於高密度、复杂度，加以复杂的物理场现象，因此先进封装晶片经常会面临可靠性的问题，包含热失效：高温会导致晶片和封装材料老化、失效；机械失效：应力过大会导致晶片或封装材料破裂、分层；电迁移：高电流密度会导致金属导线中的原子迁移，最终导致开路或短路。

而为了克服以上的挑战，缩减设计的时程并增加量产的良率，进而降低整体的生产成本，因此导入多物理模拟工具就是当前必然的设计流程。它不仅可以早期发现问题，同时还可以设计优化，提升先进封装晶片的可靠度。

先进封装晶片的多物理模拟工具

Candence

目前在先进封装的设计领域，导入多物理的模拟工具已是重要的开发环节，以Cadence为例，其在3D-IC设计领域的主要解决方案是「Integrity 3D-IC平台」。它是一个完整的平台，整合了系统规划、封装和系统级分析。

该平台具备统一的设计环境，将晶片、基板、封装、电路板和系统设计等层级整合到单一平台中。而为加速3D-IC的开发，Integrity 3D-IC具备完整的规划平台，为所有类型的3D设计提供完整的3D-IC堆叠规划系统，使开发者能够管理和实现各种3D堆叠设计。

图一 : Cadence的整合式3D-IC设计平台「Integrity 3D-IC」，其流程已加入物理模拟的工具。

而对3D IC和先进封装晶片来说，热干扰问题更是一个重要的考量因素，因为堆叠的晶片结构会导致散热困难，进而影响效能和可靠性。也因此在设计阶段就要考量散热的问题，例如散热规划和晶片布局等，在初期就考虑散热路径，包括散热器、散热孔、散热材料等，或将高功耗晶片分开放置，避免热点集中。

另一个重点，则是使用热模拟分析工具，例如 Cadence Celsius Thermal Solver，在设计阶段预测温度分布，及早发现并解决热问题。Celsius Thermal Solver是一款全面的电热协同模拟解决方案，适用於 IC、封装和 PCB 等多个层级，可以帮助工程师在设计早期评估和优化热性能。而Cadence也已将Celsius Thermal Solver 等热模拟工具整合到 3D-IC 平台中，实现电热协同设计，从而更有效地解决热干扰问题。

图二 : Cadence的3D IC热分析范例。（source：Cadence）

Ansys

而在Ansys方面，则是提供Icepak专为电子产品设计的热模拟软体，它能透过计算流体力学（CFD）模拟晶片、封装和系统层级的热传导、对流和辐射，精确预测温度分布和散热效果。对於复杂的3D IC结构，Icepak能有效分析热点和瓶颈，协助工程师优化散热设计。

除了热模拟之外，Ansys也提供RedHawk-SC Electrothermal Ansys Mechanical两款工具，同时分析电源完整性、讯号完整性和热效应，以及评估先进封装中的翘曲、变形和可靠性，特别适用於2.5D/3D多晶片系统之间的耦合作用，协助评估电迁移、热应力与等机械耦合潜在问题。

另外，在电磁方面有Ansys RaptorX，能分析讯号完整性和电源完整性问题，确保高密度、高速讯号在复杂封装结构中的传输品质；Ansys HFSS能模拟天线、射频和微波电路等元件在先进封装中的性能，协助工程师解决电磁干扰问题。

值得注意的是，Ansys的模拟工具已与台积电合作，针对采用台积电3DFabric先进封装技术的3D IC设计，提供经过验证的热分析解决方案，进一步确保 3D IC系统在高性能运作下能维持可靠的温度控制。

图三 : Ansys的热模拟工具Icepak能有效分析热点和瓶颈，协助工程师优化散热设计。（source：Ansys）

Siemens EDA

至於西门子（Siemens EDA）在 3D IC 和先进封装的多物理模拟方面，同样也提供了整合式的解决方案，涵盖热、电、机械和电磁等领域。以Innovator 3D IC为例，这款 3D IC 设计平台能整合设计、验证和制造流程，并提供多物理场模拟功能，协助工程师加速产品开发。

在热模拟方面，Flotherm 3D是一款CFD模拟工具，能分析3D IC和先进封装中的热传导、对流和辐射，精确预测温度分布；Flotherm XT可以模拟电子产品与周围环境的热交换。而Simcenter Flotherm 3D IC则是一款专为 3D IC 设计的热模拟工具能处理复杂的几何结构和多种材料，提供高精度的热分析结果。

Simcenter这款多物理场模拟平台能分析3D IC和先进封装中的机械应力、变形和疲劳，并可结合Simcenter 3D模拟工具能，为3D IC 和先进封装的结构进行3D建模，更深入直观的进行晶片结构与应力的分析。此外， 这款多物理场模拟平台也能分析 3D IC 和先进封装中的电磁干扰和相容性问题。

图四 : Simcenter Flotherm 3D是一款CFD模拟工具，能分析3D IC和先进封装中的热传导、对流和辐射，精确预测温度分布。（source：Siemens EDA）

生成式AI引领设计与模拟工具创新

而在AI技术当道的时代，生成式AI也开始被陆续整合至目前的模拟解决方案之中。

以Cadence为例，其Cerebrus Intelligent Chip Explorer便是一款 AI 驱动的晶片设计工具，能自动探索设计空间，找到最隹的PPA（功耗、性能、面积）平衡点；Joint Enterprise Data and AI（JedAI）Platform，则可整合设计数据和 AI 模型，为整个晶片设计流程提供智能化支持。

另外，Cadence也正持续研究如何利用 AI 加速模拟和验证流程，例如自动生成测试案例、预测设计错误，以及提供除错建议。像是他们的Integrity3D-IC平台便导入生成式AI，实现共同优化，让3D-IC设计流程更简单。

至於Ansys，则是将AI和机器学习技术融入其模拟软体中，例如 Ansys Discovery Live，让工程师能更快地探索设计空间，找到最隹化方案；AI-Assisted Simulation可加速模拟流程，自动生成网格、预测模拟结果，以及提供设计建议。

Ansys也正在研究Physics-Informed Neural Networks（PINNs）技术，将之应用於模拟中，并结合物理模型和数据驱动的方法，提高模拟的准确性和效率。

Siemens EDA则将 AI 应用於生成式设计，例如在电路板设计中自动生成布局方案，节省工程师的时间，并利用 AI 加速验证流程，例如自动生成测试案例、预测设计错误，以及提供除错建议。

工业技术起家的Siemens，也尝试将 AI 与数位孪生（Digital Twin）技术结合，透过模拟和分析产品在真实世界中的表现，协助工程师优化设计。

结语

在3D IC和先进封装领域，多物理模拟的工具导入与使用已成产业界的标配，尤其是半导体领头羊台积电近年来也积极采用之後，更让相关的工具成为显学。而在AI技术崛起之後，Cadence、Ansys、Siemens EDA作为工程物理模拟技术的领先者，也纷纷布局生成式AI，为行业带来革新。尽管各家布局重点不同，但总体目标一致，就是要运用生成式AI提升设计效率、缩短开发周期、降低成本。

生成式AI在设计空间探索、自动化设计生成、智能验证与除错，甚至预测性维护等方面展现出巨大潜力，有??颠覆传统的设计流程，为工程师提供更强大的工具和更优化的解决方案。