基于物理AI的国产化替代方案，为半导体设计加装“涡轮增压”
在芯片设计领域，封装热管理始终是核心挑战。随着2.5D/3D先进封装、Chiplet等技术的广泛应用，芯片内部热源分布与功率密度日益复杂。传统有限元热仿真工具——即便是业界标杆如Ansys Mechanical或Icepak——在面对大规模网格与瞬态工况时，往往需要耗费数小时甚至数天的计算时间。
对争分夺秒抢占市场窗口的设计团队而言，每一次算力等待，都意味着潜在的市场先机流失。
更严峻的是，在中美科技博弈持续加剧的背景下，过度依赖国外仿真工具及其云端AI服务，不仅存在断供风险，还可能引发敏感芯片设计数据出境的安全隐患。
作为深耕中国仿真服务市场多年的本土企业，佳研深知这一痛点。为此，我们正式推出自研AI热仿真加速引擎——Therm-AI。
不替换求解器，而是赋予仿真“预知能力”
Therm-AI并非试图从零构建一套CFD求解器。其核心理念借鉴了大模型平台的思路，但关键区别在于：完全部署于客户本地或国内合规云环境。
该引擎利用客户过往积累的数千组高精度仿真结果（或采用佳研提供的预训练基础模型），训练出一个深度神经网络代理模型：
- 输入：全新的芯片布局图、功率分布图（Power Map）
- 输出：1分钟内生成完整的芯片与封装体三维温度场分布云图，预测误差小于0.5%（对比高精度CFD结果）
为什么佳研Therm-AI比通用AI平台更适合您？
1. 数据绝对安全
模型训练与推理全过程运行于客户指定的内网服务器或国产信创云平台。佳研提供“模型不离场”的私有化部署方案，彻底杜绝数据出境风险，满足国家对核心科技数据的安全监管要求。
2. 行业Know-How深度内嵌
作为Ansys中国区资深代理伙伴，佳研算法团队对芯片封装仿真的物理边界条件、网格敏感性拥有深厚积累。我们针对Fan-out、CoWoS、HBM堆叠等典型先进封装结构，进行了专门的物理场约束微调，确保AI输出的不是“数学上漂亮但工程上错误”的结果，而是符合热力学规律的可靠工程预测。
3. 无缝衔接现有设计流程
Therm-AI可直接读取Ansys Workbench/MAPDL的结果文件进行训练，无需工程师额外编写Python脚本或学习新工具，真正实现“即插即用”，降低落地门槛。
客户案例：从“漫长等待”到“即时反馈”
某国内头部AI芯片设计公司在下一代GPU流片前，需评估20种不同功率预算方案的热可行性。若采用传统仿真方法，完成一轮评估需耗时两周。
接入佳研Therm-AI后，全部方案的横向对比仅用15分钟完成。AI预测结果在热点区域捕捉上与传统仿真高度吻合，成功将单轮设计迭代周期压缩40%，显著加速产品上市节奏。
佳研观点
在中美科技竞争的新时代，“算力自主”与“效率革命”同等重要。
佳研Therm-AI，不仅是对国外仿真工具的高效平替，更是为中国芯片设计链路注入的一剂“安全+提速”双效强心针。
佳研Therm-AI——您最安全、最高效的国产热分析加速引擎。官方渠道：https://www.shjiayan.com.cn