告别数小时等待，佳研AI让芯片热仿真“秒级”可及

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，封装热管理是永恒的核心挑战。随着2.5D/3D先进封装、Chiplet技术的普及，一颗芯片内部的热源分布、功率密度愈发复杂。传统的有限元热仿真——即便是使用Ansys Mechanical或Icepak——在面临大规模网格和瞬态工况时，往往需要数小时甚至数天的计算时间。对于一个急于抢占市场的设计团队而言，算力等待的时间，就是错失市场先机的时间

更为紧迫的是，在中美科技博弈的大背景下，过度依赖国外仿真工具的云端算力与AI服务，不仅面临潜在的断供风险，更存在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佳研，我们深知您的痛点。为此，佳研正式推出自研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并非试图从零重写一套CFD求解器。它的核心逻辑与一般大模型平台类似，但完全部署于本地或国内合规云环境：利用您过往积累的数千组仿真结果（或利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：在1分钟内，呈现出完整的芯片与封装体三维温度场分布云图，且与高精度CFD求解器结果的误差小于0.5%

为什么佳研Therm-AI比通用AI平台更适合您？

1.数据绝对安全：模型训练与推理过程完全运行在客户指定的内网服务器或国产信创云上。佳研提供“模型不离场”的私有化部署服务，彻底杜绝数据出境风险。

2.行业Know-How的内嵌：作为Ansys中国区的资深代理伙伴，佳研的算法团队对芯片封装仿真的物理边界设置、网格敏感度有着极深的理解。我们针对Fan-out、CoWoS、HBM堆叠等典型封装结构做了专门的物理场约束微调，确保AI预测的不是“美丽的数学错误”，而是符合热力学规律的工程真相。

3.无缝衔接现有流程：直接读取Ansys Workbench/MAPDL的结果文件进行训练，无需工程师额外学习复杂的Python脚本。

案例：从“漫长等待”到“即时反馈”

某国内头部AI芯片设计公司在进行下一代GPU流片前，需要对多达20种不同的功率预算方案进行热可行性评估。若使用传统仿真，评估完一轮需耗时2周。接入佳研Therm-AI后，仅用15分钟便完成了全部方案的横向对比，并在敏感热点捕捉上与传统仿真高度吻合，成功帮助团队将一轮设计迭代周期压缩了40%。

佳研观点：在中美科技竞争的时代，“算力自主”与“效率革命”同样重要。佳研Therm-AI，是您芯片设计链路上最安全、最高效的热分析国产平替利器。