关键要点：
光电子技术能够以更低能耗加速数据传输，但其热效应、变形及其他应力问题需要提前充分理解。
理解多芯片组件相关的瞬态行为十分复杂，但这为更精细化的性能与热优化打开了大门。
目前业界仍缺乏能够准确预测热加速老化的工具。
专家圆桌：Semiconductor Engineering 邀请多位专家，就光电子技术面临的热效应、瞬态行为以及系统可靠性问题展开讨论，参与者包括新思科技产品管理总监 Lang Lin、Silvaco 业务发展副总裁 Jack Berg、Vinci 半导体与电子业务负责人 Satish Radhakrishnan、是德科技 EDA 新市场管理总监 Chris Mueth，以及西门子 EDA 产品管理高级总监 John Ferguson。以下内容节选自近期在设计自动化大会（DAC）闭门会议上的对话，这是三部分系列报道的第二篇，第一篇内容见此处。
记者：数据移动需要消耗电力，进而产生热量。那么我们该如何在保持数据流动的同时控制在功耗预算之内？光电子技术是否是解决方案？即便采用光电子技术，热问题依然存在。
Mueth：光电子技术在缓解数据中心瓶颈方面潜力巨大，但目前还无法大规模扩展。构建一个大型网状交换结构需要大量元件，并伴随高损耗。因此必须重新审视光电子系统的整体架构，可能需要采用模块化、可扩展的新方式。另一个问题是热敏感性，必须加以稳定。但即便如此，光电子结构中仍需要加热器来进行控制。如果是大型网状交换结构，所需的控制量将非常可观。那么，当芯片中可能存在数千个加热器需要控制时，该如何校准这些结构以获得足够的性能？如果能解决这个问题，情况会有所改善。但这仍无法消除光电子芯片本身的损耗问题，这需要通过模块化、可扩展的架构来解决。
记者：这就引出了另一个问题，即不再只处理单一类型的处理单元。从GPU切换到CPU会发生什么？二者产生的热量是否相同？当面对高强度、短时的工作负载时，情况又有何不同？如何让整个系统保持一致的温度？
Radhakrishnan：共封装光学（CPO）正在尝试解决这个问题，一定程度上将硅光子器件集成到封装内，使电子集成电路（EIC）和光子集成电路（PIC）保持小型化，并尝试对其进行热隔离。但如果要对整个系统进行仿真，缺失的部分将是瞬态特性，而这恰恰是最需要的。如果把某个元件放得较远，热量传递到那里需要更长时间，等到下一波热量在ASIC上产生时，之前的热量可能还未散去。即便是很小的温度变化，也可能导致环形振荡器发生偏移。真正需要的是能够在瞬态域中对整个系统进行联合仿真，以确保其在光学和功能上都能可靠运行。能够在瞬态域中模拟系统的某一部分，是确保共封装光学方案可行并能够推进发展的关键。
Mueth：这一点说得很好。时间常数的差异确实会带来很大干扰。如果采用共封装光学方案，EIC驱动器通常会安装在PIC附近或其上方，这会带来热污染，进而影响光电子器件的性能。这相当于引入了新的应力，而这些应力对光信号的影响可能比热效应更大。必须清楚这些权衡关系，并确保在设计中充分考虑，才能真正做到两者兼顾。仅仅是移动某个元件的位置，也可能适得其反。
记者：那又该如何确保热传感器始终正常工作？
Mueth：这可以在校准过程中实现。可以在光子PIC内部放置一个探测回路，但这会让整个系统变得异常复杂。
Ferguson：我们可以尝试移动某些元件来减少局部热量堆积。但当移动较大的元件时，尤其是在光电子系统中，会引入新的应力。这些应力对光信号的影响可能比热效应更大，因此必须了解这些权衡关系，并在设计中充分考虑，才能实现两者的最佳结合。
Lin：对于硅光子技术，可以将其视为一种模拟电路。在处理模拟与数字电路时，热行为存在很大差异。数字晶体管涉及电流开关，电流用于支持晶体管的开和关，因此焦耳热效应并不严重。但对于硅光子器件和模拟器件而言，直流电流始终存在，且信号摆幅很大，这会在互连结构（例如波导）中产生电流流动，进而产生大量热量。而这种热量对于共封装光学的正常运行是必需的，用于驱动EIC工作。但如果有大量加热器聚集在一起，又该如何布局，才能让它们彼此保持足够距离以正常工作，同时又不在加热区域内形成热点？应力也是硅光子器件良好运行必须考虑的另一个问题。
记者：热量会导致芯片变形。如果将两个变形的芯片贴合在一起，而它们都很薄，也许可以把它们压平，但与此同时，由于芯片变薄，散热能力可能也随之下降，是这样吗？
Berg：PIC芯片上的热变化通常会导致特征结构失配，程度远高于EIC电路。如果谈到与EIC相关的多物理场仿真、数字孪生和代理模型，那么在光子集成电路中，这种需求基本上要翻三倍，因为它们对变形和热梯度要更为敏感。激光器本身就是一个热源，可能带来可靠性问题。因此，光电子技术不仅需要对热效应有深入理解，还需要进行多物理场的综合验证，涵盖电学、机械、热学以及光学特性。这意味着可能需要同时运用四种求解器。这比纯电子系统要复杂得多，这也是为什么在过去三十年里，光电子技术一直被视为半导体行业"下一个重大突破"的原因——从物理层面看，它比任何人预想的都要复杂得多。
Mueth：传统上，我们关注的是半导体中的热问题，往往忽略了无源元件。而现在，随着光电子技术的发展，无源元件也会受到热效应的影响。
记者：在一个芯片封装内可能包含多个裸片，因为单一裸片无法满足所需性能，尤其是在AI数据中心场景下。那么该如何协调封装内不同裸片之间的工作，避免所有裸片始终处于满负荷运行状态？
Berg：这一点必须非常谨慎处理。
记者：这是一个复杂的协同调度问题，对吧？而且需要具备分层特性。
Mueth：没错，在进行架构设计时，必须对热特性进行建模。其中一个极端情况是："高性能使用场景是什么样的？"必须从热学、电学和机械角度对这些场景进行建模，这样在设计后期才有更高的成功概率。但这种建模工作必须在前期就完成。
Ferguson：你可以单独对每个变量进行建模，但这样无法得到完整的全局结果。必须将这些因素依次串联进行仿真，也就是说，需要反复多次、一个接一个地运行仿真，直到达到稳态。然后再期望这个稳态结果是正确的，而这取决于具体设计的内容。
Radhakrishnan：如果观察AI芯片的发展方向，可以看到它们正从训练转向推理应用，并致力于提升带宽。这正是推动芯片堆叠的驱动力，而这种堆叠会影响芯片行为。业界希望理解推理场景下的具体行为特性。但这不仅仅关乎峰值性能。瞬态情况下温度会升高到什么程度？如果某个峰值只持续一纳秒，是否就有更多余量去承受更高功耗？但这样的纳秒级峰值是每毫秒出现一次，还是每微秒出现一次？允许峰值功耗出现的频率是多少？又能在多大程度上利用热预算的余量，让数据中心的设计人员制定设计规则，例如"对于推理场景，每100毫秒允许出现一次毫秒级脉冲"？这是一个全新的范式，当人们面对不同应用场景时可以加以利用。而这一切都取决于最终用户的需求，以及他们希望如何实现所需的最大性能。
Lin：回到关于分层模型的问题，这类模型不仅对于提升AI芯片热仿真能力至关重要，也有助于构建一个生态系统，让不同供应商以分层方式提供各自的模型。例如，HBM供应商需要为HBM芯片提供某种模型，再将其提交给系统集成厂商，由后者整合不同模型，构建完整的多芯片堆叠结构并进行热仿真。首先，他们需要考虑供应商模型对热特性的影响；其次，需要完成整个系统的最终集成——他们是产品交付的最终环节，必须确保所有模型都正确连接、组装，并对整个系统进行仿真。因此，分层模型是必不可少的，这不仅仅是出于仿真容量的考虑。目前业界正在推进这项工作，我们需要整个生态系统共同提供模型，并就标准达成一致，这样每个参与方才能共享各自的模型，集成商才能将其有效整合。
记者：数据中心的一大隐忧是由电迁移导致的数据路径老化，而这一过程会因热效应而加速。这对整体设计流程有何影响？
Radhakrishnan：我注意到越来越多的芯片中嵌入了热传感器，用于监测老化情况。这些传感器必须部署在芯片上，以便确定随时间推移的性能退化程度，进而对芯片的部分区域进行限频处理。但由于整个系统都已封装完成，这项工作必须通过软件获取传感器反馈信息来实现，然后据此判断可以做出哪些调整。在汽车领域，这一问题更为突出，因为车规芯片需要使用10到15年。因此需要通过仿真来确定传感器的放置位置是否合理，是否能够获取到正确的反馈信息，从而确保芯片在使用环境发生变化时依然能够正常运行。必须具备全面捕捉这些数据的能力，这正是各家公司正在努力的方向。
记者：这种情况会因环境温度不同而有所差异吗？
Berg：是的，尤其是在沙特阿拉伯这类地区。一个简单的经验法则是阿伦尼乌斯方程：温度每升高10摄氏度，可靠性都会大幅下降。准确把握这一点非常重要。
Lin：但我没有看到业界有多少工具能够准确预测热致老化效应，这是一个明显的空白。我们需要相应的工具，匹配正确的方程来预测老化效应，并探索如何加以缓解。传感器是监测老化效应的一种手段，但在设计优化层面，目前的进展如何？目前还没有人真正针对老化感知的设计优化开展相关工作。
Radhakrishnan：这本质上是一个设计不足或设计过度的问题。因此，理想情况下，这种设计应该是随时间动态调整的，而这正是一个巨大的挑战。
本文为该系列讨论的第二部分，第一部分内容请参见：《从晶体管到数据中心的热分析扩展》——探讨不断上升的功率密度与芯片复杂度如何推动热管理考量在设计流程中前置。
Q&A
Q1：共封装光学技术面临哪些主要挑战？
A：共封装光学技术主要面临热敏感性和瞬态行为的挑战。由于EIC驱动器通常安装在PIC附近，会产生热污染并引入新的机械应力，这些应力对光信号的影响可能比热效应本身更大，需要进行多物理场联合仿真才能确保系统可靠运行。
Q2：为什么硅光子器件比普通数字芯片更难处理热问题？
A：因为硅光子器件属于模拟器件，直流电流始终存在且信号摆幅很大，会在波导等互连结构中产生持续热量，而数字晶体管只在开关时产生电流，发热相对较小。此外，硅光子器件对变形和热梯度的敏感度也远高于普通电子电路。
Q3：目前业界在预测芯片热致老化方面存在哪些不足？
A：目前业界缺乏能够准确预测热致老化效应的工具，这是一个明显的技术空白。虽然可以通过嵌入式热传感器监测老化情况，但在老化感知的设计优化层面，目前还没有成熟的解决方案。
