gesponsertAutomatisierte Multiphysik für erfolgreiches 3D-IC-Design 3D-IC-Design: Thermische und mechanische Risiken frühzeitig erkennen

Wie automatisierte multiphysikalische Analysen Leistungsaufnahme, Wärmeentwicklung und mechanische Belastungen bereits während des Chip- und Package-Designs sichtbar machen

Für Entwicklungsteams, die 3D-IC-Architekturen einsetzen, bringt das unermüdliche Streben nach Leistung und Zuverlässigkeit eine Reihe bekannter, aber zunehmend komplexer Herausforderungen mit sich: Wie bewältigen sie das Leistungsmanagement, die Wärmeableitung und das komplexe Zusammenspiel physikalischer Phänomene innerhalb dieser gestapelten Architekturen? Zwar bieten 3D-ICs erhebliche Vorteile hinsichtlich Größe, Leistung, Energieeffizienz und Kosten, doch bringen sie auch eine neue Komplexitätsebene mit sich. Um diese Herausforderungen erfolgreich zu meistern, insbesondere in Bezug auf das Energiemanagement, die Wärmeableitung und das komplexe Zusammenspiel verschiedener physikalischer Phänomene, ist ein ausgefeilter Ansatz erforderlich, der automatisierte multiphysikalische Analysen, eine verbesserte Zusammenarbeit und eine „Shift-Left“-Methodik nutzt.

Die steigenden Herausforderungen bei 3D-ICs

Der Übergang von traditionellen 2D-System-on-Chip-Architekturen (SoC) hin zu heterogener Integration und vollständiger 3D-Stapelung hat die Designlandschaft grundlegend verändert. Während sich das 2D-Design weitgehend auf bewährte Prozess-Design-Kits (PDKs) stützte, um vorhersehbare Ergebnisse zu erzielen, bringen 3D-ICs neuartige Materialien, riesige Datenmengen und komplexe Wechselwirkungen mit sich. Designer können mechanische, thermische und leistungsbezogene Phänomene nicht mehr außer Acht lassen; diese sind nun von zentraler Bedeutung für die Realisierung zuverlässiger Designs.

Betrachten wir zunächst die grundlegende Beziehung zwischen Leistung und Wärme: Die Leistungsaufnahme erzeugt direkt Wärme. Diese Wärme kann wiederum dazu führen, dass sich Leiterbahnen verziehen und das Verhalten von Transistoren verändert. Diese Veränderungen wirken sich auf das gesamte Design aus, erfordern aktualisierte Leistungsschätzungen sowie neue Timing-Analysen. Das Stapeln mehrerer Chips, Chiplets und Komponenten in kompakten Gehäusen verstärkt diese Komplexität noch weiter. Abbildung 1 veranschaulicht thermische Hotspots in einem 3D-Stapel.

Das vertraute Konzept eines „bekannt guten Dies“ entwickelt sich zu einem „bekannt guten Stapel“, bei dem ein einziger Ausfall die Zuverlässigkeit des gesamten Systems gefährden kann. Diese „multiphysikalische“ Wechselwirkung bedeutet, dass verschiedene physikalische Phänomene sowohl die physikalischen als auch die elektrischen Aspekte eines Designs beeinflussen. Ohne sorgfältige Berücksichtigung können diese Effekte zu katastrophalen Ausbeuteproblemen oder, schlimmer noch, zu Zuverlässigkeitsproblemen im Einsatz führen. Dazu gehören traditionelle Probleme wie Elektromigration (EM), elektrische Parasiten (PEX), Spannungsabfall (IR) und elektrostatische Entladung (ESD), die nun durch neuere thermische und mechanische Wechselwirkungen noch verstärkt werden.

Obwohl diese einzelnen Aspekte im Allgemeinen gut verstanden sind, erweisen sich herkömmliche Ansätze für den Entwurf und die Verifikation von SoCs auf 3D-IC-Ebene oft als unzureichend. Dies ist auf die Einführung neuer Materialien zurückzuführen, die sich anders verhalten als die in 2D-ICs üblichen Kombinationen aus Silizium, Glas und Kupfer. Erschwerend kommt hinzu, dass diese Effekte nicht isoliert betrachtet werden können. Eine Veränderung bei einem Faktor wirkt sich auf die anderen aus und schafft so ein komplexes Geflecht von Wechselwirkungen.

Zusammenarbeit und gemeinsame Sprache: Die Grundlage für eine zuverlässige Integration

Über die technischen Feinheiten hinaus hängt der Erfolg von 3D-IC-Projekten von einer engen Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Teams ab – darunter Chip-Designer, Gehäuseentwickler, Foundry-Partner sowie externe Halbleitermontage- und Testunternehmen (OSAT). Der Schutz wichtiger geistiger Eigentumsrechte und Prozessdaten ist zwar von größter Bedeutung, doch ebenso entscheidend ist die Etablierung einer gemeinsamen Sprache und interoperabler Designabläufe. Eine engere Integration ermöglicht es funktionsübergreifenden Teams, Risiken bereits früh im Designzyklus zu erkennen und zu beheben, wodurch kostspielige Korrekturen bei der Sign-off-Phase vermieden werden. Abbildung 2 veranschaulicht das Beziehungsgeflecht in einem 3D-IC-Design- und Verifikationsprozess.

In der Vergangenheit stützte sich die multiphysikalische Analyse häufig auf vereinfachte Modelle auf Gehäuseebene, bei denen Chips oft als homogene Einheiten oder „Bausteine“ behandelt wurden. Jüngste Forschungsergebnisse zeigen jedoch, dass Leistungs-, thermische und mechanische Belastungen das erwartete Verhalten auf Die-Ebene erheblich beeinträchtigen können. Dies unterstreicht die dringende Notwendigkeit, Chip-Designer von Anfang an in die Diskussionen über multiphysikalische Kriterien einzubeziehen. Die größte Flexibilität bei Platzierungs- und Materialentscheidungen besteht zu Beginn des Designzyklus, was die Bedeutung einer „Shift-Left“-Denkweise unterstreicht.

„Shift-Left“ und automatisierte Multiphysik: Frühere Erkenntnisse und schnellerer Designabschluss

„Shift-Left“ ist ein branchenweiter Ansatz, der darauf abzielt, Analysen und Entscheidungsfindungen auf den frühestmöglichen Zeitpunkt im Designprozess vorzuverlegen. Bei 3D-ICs bedeutet dies, „Was-wäre-wenn“-Studien durchzuführen, Leistungs- und thermische Belastungen zu simulieren und die Platzierung zu optimieren, lange bevor Überraschungen in späten Phasen die Markteinführungszeit gefährden. Moderne Tools wie Calibre 3DStress ermöglichen multiphysikalische Analysen bereits in den frühesten Phasen der Chiplet-, Gehäuse- und Bauelemente-Definition. Diese Shift-Left-Analyse ermöglicht es Teams, Probleme zu erkennen und die Platzierung oder Materialien zu optimieren, solange Änderungen noch einfach und kostengünstig sind.

Siemens Digital Industries Software (Siemens EDA) erfüllt diese Anforderungen durch integrierte Workflow-Automatisierung. Die Calibre-Lösung kombiniert detaillierte Analysen auf GDSII-Ebene, einschließlich der Extraktion von Daten zu Leiterbahnen, Oxiden und Transistoren, mit Simcenter Flotherm und ermöglicht so branchenführende thermische Simulationen. Durch diesen Ansatz muss nicht jeder Entwickler ein Experte für Thermik oder Mechanik sein. Stattdessen liefern automatisierte Abläufe auf Knopfdruck Ergebnisse, die Hotspots, Belastungsbereiche und Auswirkungen auf das Timing innerhalb vertrauter Layouts und Tools aufzeigen. Diese automatisierten multiphysikalischen Workflows sind auf Skalierbarkeit und Effizienz ausgelegt. Sie ermöglichen es Designern, mit einem einfachen Knopfdruck tiefgehende Einblicke in etablierten Tool-Umgebungen und Abläufen zu gewinnen, ohne aktuelle Workflows zu stören oder das Design zu verlangsamen.

Diese Workflows helfen IC-Designern, die Auswirkungen auf die Ebenen der Gehäuse, Chiplets und des Gesamtsystems zu verstehen, ohne dass sie sich zu Multiphysik-Spezialisten entwickeln müssen. Durch frühzeitige Einblicke gewinnen Teams mehr Flexibilität und Sicherheit bei der Platzierung, Ausrichtung und Materialauswahl der Bauteile, wodurch letztendlich Ausfallmodi oder ein verschlechtertes Schaltkreisverhalten verhindert werden. Durch die Kombination detaillierter Erkenntnisse auf GDSII-Ebene mit Simcenter Flotherm berücksichtigen diese Workflows zudem die tatsächlichen Prozesstemperaturen, Materialstapel und Montageschritte und liefern Ergebnisse, die das tatsächliche Verhalten der Bauelemente genau widerspiegeln.

Anpassung von Toolchains an die Komplexität von 3D-Designs

Mit der zunehmenden Komplexität der Designherausforderungen steigen auch die Anforderungen an die Toolchains. Designer müssen nach wie vor die traditionellen 2D-Verifizierungsschritte durchführen, zu denen Platzierung und Routing, Timing-Prüfungen, Design Rule Checking (DRC) und Layout-vs-Schematic (LVS) gehören. Zusätzlich sind neue Analysen für das fertig montierte Bauelement erforderlich.

Die erste Generation der Calibre 3D-Tools konzentrierte sich auf die Sign-off-Verifizierung und das Mapping von mehrschichtigen, prozessübergreifenden Chiplets verschiedener Foundries. Das Layer-Mapping, die Schnittstellenerkennung und das Verständnis der physikalischen Verbindungen sind entscheidend, um Fehler im dreidimensionalen Raum zu vermeiden. Erweiterte Standards, wie die 3Dblox-Initiative des IEEE, ermöglichen nun noch robustere und integriertere Abläufe und unterstützen DRC, LVS, PERC-Analyse, thermische Simulation und Belastungsprüfungen. Das übergeordnete Ziel ist klar: Transparenz über alle Schichten und Komponenten hinweg zu schaffen und so die reibungslose Übertragung von Simulationsergebnissen von der Chipebene auf das Substrat und die Leiterplatte zu ermöglichen.

Umfassende Modelle erfassen nun nicht nur allgemeine Auswirkungen wie Verformungen und thermische Hotspots, sondern auch Einflüsse auf Bauelementebene, wie beispielsweise Spannungsbereiche, die die Transistorleistung verändern oder den Timing-Closure beeinträchtigen können. Das bedeutet, dass die Modellierung über rein physikalische Verformungen hinausgeht und sich direkt auf das Timing auf Bauelementebene auswirkt. Darüber hinaus ermöglichen erweiterte Standards und integrierte Abläufe die Weitergabe von Ergebnissen von der Analyse auf Chipebene bis hin zur Simulation von Gehäuse und Leiterplatten. Dadurch werden allen Beteiligten konsistente Daten und Zusammenhänge zur Verfügung gestellt und die Zusammenarbeit im Team wird erheblich verbessert. Dieser iterative Prozess ist entscheidend, da all diese Wärme, EM-, IR- und mechanischen Verzerrungen die parasitären Effekte und sogar das elektrische Verhalten einzelner Transistoren beeinflussen. Die ursprünglich ermittelte elektrische Integrität ist nicht mehr korrekt, was eine kontinuierliche Iteration zwischen allen interagierenden physikalischen Phänomenen erforderlich macht, um das endgültige elektrische Verhalten genau zu erfassen.

Digitale Zwillinge, KI und der zukünftige Erfolg von 3D-ICs

In Zukunft werden die Sign-off-Kriterien für 3D-ICs zunehmend auf Fachwissen aus verschiedenen Bereichen beruhen – Mechanik, Thermik, Stromversorgung und Timing –, das in leicht zugänglichen, automatisierten Abläufen festgehalten ist. Das umfassende Konzept des digitalen Zwillings ermöglicht es Teams, Simulationsergebnisse auf Chipebene im gesamten Design zu nutzen. Dies unterstützt eine gründliche multiphysikalische Validierung und erhöht die Zuverlässigkeit.

Um die steilen Lernkurven zu bewältigen, die mit diesen fortschrittlichen Technologien verbunden sind, investiert Siemens EDA in KI und agentische Erweiterungen seiner Plattformen. Diese Innovationen sollen den Anwendern einen schnellen Einstieg ermöglichen. Derzeit werden Methoden des maschinellen Lernens untersucht, um intelligentere Analysen, schnellere Zyklen und eine verbesserte Benutzerfreundlichkeit zu erreichen. Auf diese Weise können sich Entwickler auf Innovationen konzentrieren, anstatt sich mit Komplexität herumzuschlagen. Abbildung 4 veranschaulicht den multiphysikalischen 3D-IC-Workflow von Siemens EDA.

Zu den neuen Ansätzen im Bereich des 3D-IC-Designs zählen die Photonik für eine effiziente Signalübertragung, Glas- und Keramikmaterialien für eine verbesserte Wärmepufferung und sogar Flüssigkeitskühlung auf Chipebene. Jede neue Entwicklung unterstreicht das unermüdliche Streben der Branche nach höherer Leistung und größerer Effizienz. Automatisierte, integrierte Abläufe dienen dabei als unverzichtbares Rückgrat für den zukünftigen Design-Erfolg. Dieser kontinuierliche iterative Prozess, der bereits bei der frühen Layoutplanung ansetzt (oder – wie es für 3D-ICs treffender wäre – bei der „mehrstufigen Planung“), stellt sicher, dass Designer selbst mit weniger Ausgangsdaten fundierte Entscheidungen treffen können. Wenn das Design ausgereift ist und präzisere Materialeigenschaften sowie Leistungskennlinien verfügbar werden, können weitere Anpassungen vorgenommen werden. Beispiele hierfür sind das Einfügen von Kupfersäulen zur Reduzierung thermischer Auswirkungen oder die Modifizierung von Dummy-Füllungen zur Verbesserung der mechanischen Belastbarkeit. Dieser proaktive, iterative Ansatz ist entscheidend für die Entwicklung ertragreicher, zuverlässiger 3D-IC-Designs mit optimalem elektrischem Verhalten.

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