在半導體製造的發展上，除了不斷深探的微縮技術外，另一大方向便是先進封裝技術，而其重要性甚至還超過製程的微縮。因為它不僅可以提高晶片的效能、縮小體積、降低功耗，還可以實現更多功能，為電子產品的創新和發展帶來更多可能性。

而所謂的先進封裝（Advanced Packaging），是一種將多個晶片或元件整合到單一封裝中的技術，旨在提高效能、縮小體積、降低功耗，並實現更多功能。相較於傳統封裝，先進封裝採用更複雜的結構、材料和製程，以滿足現代電子產品對高整合度、高性能和小型化的需求。

先進封裝有以下幾個主要類型：

‧ 2.5D封裝（Interposer-based packaging）：把多個晶片透過矽中介層(interposer)連接在一起，實現高密度、高效能的互連。

‧ 3D封裝（3DstackedIC）：多個晶片垂直堆疊在一起，透過矽穿孔(TSV)連接，實現更小的體積和更短的訊號傳輸距離。

‧ 扇出型晶圓級封裝（Fan-out wafer-level packaging；FOWLP）：將晶片重新分佈到更大的面積上，實現更高的I/O密度和更好的散熱性能。

‧ 系統級封裝（System-in-package；SiP）：將多個不同功能的晶片（如處理器、記憶體、感測器等）整合到單一封裝中，實現更高的功能整合度。

所以從技術面來看，先進封裝可以應用許多的領域上，包含高效能運算（HPC）、人工智慧（AI）、5G通訊、行動裝置與物聯網設備等，以滿足這些應用對於高速、高傳輸頻寬與小體積的需求。

先進封裝晶片的設計挑戰

然而相較於傳統封裝，先進封裝技術的複雜度大幅提升，涉及到的物理現象也更加多元，尤其是將多個高性能、同質、異質的晶片進行組合和堆疊的時候。因此，多物理模擬在先進封裝設計中變得至關重要。

展開晶片先進封裝設計時，通常會面臨幾個問題，如下：

高密度、高複雜度設計

先進封裝通常會整合多個晶片，甚至不同製程的晶片，這導致電氣連接、訊號完整性、電源完整性等問題變得更加複雜；另一方面，先進封裝的結構更加複雜，幾乎皆是採行多層結構的設計，包括多層基板、多層重新分佈層（RDL）、矽中介層（interposer）等，使得熱傳導、應力分佈等問題。

多物理現象耦合

一個先進封裝晶片之中，必然會面臨多種物理現象的彼此干擾，包含電熱耦合：晶片運作時會產生大量熱量，而高溫又會影響電氣性能，因此需要同時考慮電場和溫度場的相互作用；熱應力耦合：溫度變化會導致材料膨脹或收縮，進而產生應力，應力又會影響材料的電氣和機械性能；電磁耦合：高速訊號傳輸會產生電磁干擾，影響訊號完整性。

可靠性問題

由於高密度、複雜度，加以複雜的物理場現象，因此先進封裝晶片經常會面臨可靠性的問題，包含熱失效：高溫會導致晶片和封裝材料老化、失效；機械失效：應力過大會導致晶片或封裝材料破裂、分層；電遷移：高電流密度會導致金屬導線中的原子遷移，最終導致開路或短路。

而為了克服以上的挑戰，縮減設計的時程並增加量產的良率，進而降低整體的生產成本，因此導入多物理模擬工具就是當前必然的設計流程。它不僅可以早期發現問題，同時還可以設計優化，提升先進封裝晶片的可靠度。

先進封裝晶片的多物理模擬工具

Candence

目前在先進封裝的設計領域，導入多物理的模擬工具已是重要的開發環節，以Cadence為例，其在3D-IC設計領域的主要解決方案是「Integrity 3D-IC平台」。它是一個完整的平台，整合了系統規劃、封裝和系統級分析。

該平台具備統一的設計環境，將晶片、基板、封裝、電路板和系統設計等層級整合到單一平台中。而為加速3D-IC的開發，Integrity 3D-IC具備完整的規劃平台，為所有類型的3D設計提供完整的3D-IC堆疊規劃系統，使開發者能夠管理和實現各種3D堆疊設計。

圖一 : Cadence的整合式3D-IC設計平台「Integrity 3D-IC」，其流程已加入物理模擬的工具。

而對3D IC和先進封裝晶片來說，熱干擾問題更是一個重要的考量因素，因為堆疊的晶片結構會導致散熱困難，進而影響效能和可靠性。也因此在設計階段就要考量散熱的問題，例如散熱規劃和晶片布局等，在初期就考慮散熱路徑，包括散熱器、散熱孔、散熱材料等，或將高功耗晶片分開放置，避免熱點集中。

另一個重點，則是使用熱模擬分析工具，例如 Cadence Celsius Thermal Solver，在設計階段預測溫度分佈，及早發現並解決熱問題。Celsius Thermal Solver是一款全面的電熱協同模擬解決方案，適用於 IC、封裝和 PCB 等多個層級，可以幫助工程師在設計早期評估和優化熱性能。而Cadence也已將Celsius Thermal Solver 等熱模擬工具整合到 3D-IC 平台中，實現電熱協同設計，從而更有效地解決熱干擾問題。

圖二 : Cadence的3D IC熱分析範例。（source：Cadence）

Ansys

而在Ansys方面，則是提供Icepak專為電子產品設計的熱模擬軟體，它能透過計算流體力學（CFD）模擬晶片、封裝和系統層級的熱傳導、對流和輻射，精確預測溫度分佈和散熱效果。對於複雜的3D IC結構，Icepak能有效分析熱點和瓶頸，協助工程師優化散熱設計。

除了熱模擬之外，Ansys也提供RedHawk-SC Electrothermal Ansys Mechanical兩款工具，同時分析電源完整性、訊號完整性和熱效應，以及評估先進封裝中的翹曲、變形和可靠性，特別適用於2.5D/3D多晶片系統之間的耦合作用，協助評估電遷移、熱應力與等機械耦合潛在問題。

另外，在電磁方面有Ansys RaptorX，能分析訊號完整性和電源完整性問題，確保高密度、高速訊號在複雜封裝結構中的傳輸品質；Ansys HFSS能模擬天線、射頻和微波電路等元件在先進封裝中的性能，協助工程師解決電磁干擾問題。

值得注意的是，Ansys的模擬工具已與台積電合作，針對採用台積電3DFabric先進封裝技術的3D IC設計，提供經過驗證的熱分析解決方案，進一步確保 3D IC系統在高性能運作下能維持可靠的溫度控制。

圖三 : Ansys的熱模擬工具Icepak能有效分析熱點和瓶頸，協助工程師優化散熱設計。（source：Ansys）

Siemens EDA

至於西門子（Siemens EDA）在 3D IC 和先進封裝的多物理模擬方面，同樣也提供了整合式的解決方案，涵蓋熱、電、機械和電磁等領域。以Innovator 3D IC為例，這款 3D IC 設計平台能整合設計、驗證和製造流程，並提供多物理場模擬功能，協助工程師加速產品開發。

在熱模擬方面，Flotherm 3D是一款CFD模擬工具，能分析3D IC和先進封裝中的熱傳導、對流和輻射，精確預測溫度分佈；Flotherm XT可以模擬電子產品與周圍環境的熱交換。而Simcenter Flotherm 3D IC則是一款專為 3D IC 設計的熱模擬工具能處理複雜的幾何結構和多種材料，提供高精度的熱分析結果。

Simcenter這款多物理場模擬平台能分析3D IC和先進封裝中的機械應力、變形和疲勞，並可結合Simcenter 3D模擬工具能，為3D IC 和先進封裝的結構進行3D建模，更深入直觀的進行晶片結構與應力的分析。此外， 這款多物理場模擬平台也能分析 3D IC 和先進封裝中的電磁干擾和相容性問題。

圖四 : Simcenter Flotherm 3D是一款CFD模擬工具，能分析3D IC和先進封裝中的熱傳導、對流和輻射，精確預測溫度分佈。（source：Siemens EDA）

生成式AI引領設計與模擬工具創新

而在AI技術當道的時代，生成式AI也開始被陸續整合至目前的模擬解決方案之中。

以Cadence為例，其Cerebrus Intelligent Chip Explorer便是一款 AI 驅動的晶片設計工具，能自動探索設計空間，找到最佳的PPA（功耗、性能、面積）平衡點；Joint Enterprise Data and AI（JedAI）Platform，則可整合設計數據和 AI 模型，為整個晶片設計流程提供智能化支持。

另外，Cadence也正持續研究如何利用 AI 加速模擬和驗證流程，例如自動生成測試案例、預測設計錯誤，以及提供除錯建議。像是他們的Integrity3D-IC平台便導入生成式AI，實現共同優化，讓3D-IC設計流程更簡單。

至於Ansys，則是將AI和機器學習技術融入其模擬軟體中，例如 Ansys Discovery Live，讓工程師能更快地探索設計空間，找到最佳化方案；AI-Assisted Simulation可加速模擬流程，自動生成網格、預測模擬結果，以及提供設計建議。

Ansys也正在研究Physics-Informed Neural Networks（PINNs）技術，將之應用於模擬中，並結合物理模型和數據驅動的方法，提高模擬的準確性和效率。

Siemens EDA則將 AI 應用於生成式設計，例如在電路板設計中自動生成佈局方案，節省工程師的時間，並利用 AI 加速驗證流程，例如自動生成測試案例、預測設計錯誤，以及提供除錯建議。

工業技術起家的Siemens，也嘗試將 AI 與數位孿生（Digital Twin）技術結合，透過模擬和分析產品在真實世界中的表現，協助工程師優化設計。

結語

在3D IC和先進封裝領域，多物理模擬的工具導入與使用已成產業界的標配，尤其是半導體領頭羊台積電近年來也積極採用之後，更讓相關的工具成為顯學。而在AI技術崛起之後，Cadence、Ansys、Siemens EDA作為工程物理模擬技術的領先者，也紛紛佈局生成式AI，為行業帶來革新。儘管各家布局重點不同，但總體目標一致，就是要運用生成式AI提升設計效率、縮短開發週期、降低成本。

生成式AI在設計空間探索、自動化設計生成、智能驗證與除錯，甚至預測性維護等方面展現出巨大潛力，有望顛覆傳統的設計流程，為工程師提供更強大的工具和更優化的解決方案。