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采用光互连技术突破电信号传输的带宽与功耗限制
资料介绍
一、引言
随着半导体工艺进入深亚微米乃至纳米级别，传统的单芯片设计面临着物理限制、功耗挑战以及制造成本急剧上升等问题。Chiplet（芯粒）技术通过将芯片分解为多个功能独立的小芯片（Chiplet），再通过先进的封装技术实现互连，为突破这些限制提供了新的途径。然而，Chiplet设计中的划分策略与互连布局优化是复杂的系统工程，涉及功能模块划分、通信代价评估、物理约束满足等多维度问题。传统的经验驱动或启发式方法难以在大规模设计中实现全局最优解。
机器学习（ML）技术凭借其强大的数据分析、模式识别和复杂优化能力，为Chiplet设计流程的智能化提供了新的解决方案。本文将探讨AI-Driven Design在Chiplet划分与互连布局优化中的应用，分析关键技术挑战、现有研究进展以及未来发展趋势，旨在为高效、低功耗、高性能的Chiplet系统设计提供思路。
二、Chiplet设计的核心挑战
Chiplet设计流程中，划分与互连布局是两个相互关联的关键环节，直接影响最终产品的性能、功耗、成本和可靠性。
（一）Chiplet划分挑战
Chiplet划分的目标是将一个复杂的SoC（系统级芯片）功能划分为若干个具有特定功能的Chiplet，使得整体系统性能最优，同时满足面积、功耗、成本等约束。其核心挑战包括：
功能模块关联性分析：如何准确识别高度耦合的功能模块，将其划分到同一Chiplet以减少跨Chiplet通信开销。
多目标优化：需同时优化多个相互冲突的目标，如最小化通信延迟、降低功耗、均衡各Chiplet面积、减少封装成本等。
不确定性处理：工艺偏差、温度变化等因素可能影响Chiplet间的通信性能，划分策略需具备一定的鲁棒性。
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