針對 2.5D 與 3D IC 的 AI 熱學模型評測基準 IC-ThermBench 發布 (UTS、TU Munich、ShanghaiTech)
為何重要
隨著 2.5D/3D IC 與 Chiplet 設計日益複雜，精確的熱管理已從選項轉為關鍵瓶頸。IC-ThermBench 的標準化提供了一個評估 AI 預測模型可信度的工具，加速該領域從理論走向實務的整合速度，對於 EDA 軟體商與封裝測量裝置供應商具有參考價值。
UTS、慕尼黑工大與上海科技大學的研究團隊發布「IC-ThermBench」基準，專為評估 AI 模型在 2.5D 與 3D IC 堆疊環境下的熱學演算效能。該研究整合了既有的 3D-IC 靜態與暫態評測任務，並新增了一個包含 50,000 個樣本的 2.5D 識別單擴充，以涵蓋更廣泛的物理變異以及跨封裝場景的資料偏移（OOD）情況。
- 研究團隊發布名為「IC-ThermBench」的開放性評測基準，整合了既有的 3D-IC 靜態、暫態與工業級封裝任務。
- 新基準新增 50,000 個樣本的 2.5D 識別單擴充，旨在評估更廣泛的物理變異與可概括化的 2.5D/3D-IC 熱學學習。
- 該專案目標在於促進 AI 熱模型在先進封裝設計中的應用標準化。