כתבה
arXiv cs.LG ·
מסגרת אחידה לאופטימיזציה אלקטרו-תרמית
From Physics to Surrogate Intelligence: A Unified Electro-Thermo-Optimization Framework for TSV Networks
פותחה מסגרת אופטימיזציה אלקטרו-תרמית לרשתות TSV, המשלבת מודלים אנליטיים ו-GNN. המסגרת מאפשרת חקירה מהירה של מיליוני תצורות TSV.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2603.29268v2 Announce Type: replace Abstract: High-density through-substrate vias (TSVs) enable 2.5D/3D heterogeneous integration but introduce significant signal-integrity and thermal-reliability challenges due to electrical coupling, insertion loss, and self-heating. Conventional full-wave finite-element method (FEM) simulations provide high accuracy but become computationally prohibitive for large design-space exploration. This work presents a scalable electro-thermal modeling and optimization framework that combines physics-informed analytical modeling, graph neural network (GNN) surrogates, and full-wave sign-off validation. A multi-conductor analytical model computes broadband S-parameters and effective anisotropic thermal conductivities of TSV arrays, achieving $5\%-10\%$ rela
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית