近日，国际集成电路设计自动化领域顶级会议IEEE/ACM International Conference on Computer-Aided Design（ICCAD）正式公布录用结果。学院牛丹老师团队在支撑华为“韬定律”落地的2.5D/3D先进封装多物理场仿真和大规模集成电路SPICE仿真方向取得新的进展，3篇论文被该EDA领域顶级国际会议收录。相关工作得到国家级青年人才项目、国家重点研发计划项目、国自然重点和面上项目、江苏省优青等项目支持。
国际计算机辅助设计会议（ICCAD）是EDA领域水平最高的国际会议之一，由IEEE和ACM联合主办，创办于1982年。作为该领域历史最悠久、影响力最大的会议之一，ICCAD每年吸引全球众多高校、研究机构与工业界的顶尖研究者投稿与参会，具有极高的学术声誉和行业认可度。
论文1：异构2.5D/3D芯粒封装结构对齐热代理点云预测模型
在后摩尔时代，异构2.5D/3D芯粒封装中大量材料界面、垂直堆叠结构及跨尺度互连会形成复杂的热传导路径，使快速且高精度的热分析成为封装协同设计的关键。传统有限元求解器计算成本较高，而现有学习型热代理模型通常在不同材料区域采用统一算子，难以准确刻画芯粒、热界面材料、硅中介层和互连结构之间突变的热导率及界面温度梯度，易在热点区域产生较大误差。为此，论文提出物理一致性点云框架PPC，将封装结构表示为能够在界面和热点区域自适应加密的多尺度点云，并通过物理引导的组级混合专家模块PGMoE，依据材料属性、边界条件及热传导特征对点云进行软分组，使不同专家分别学习物理性质相近的局部热问题。同时，混合空间编码HSE结合多分辨率哈希编码与多频傅里叶特征，支持在任意空间坐标处进行连续温度查询；教师-学生蒸馏机制则在保持预测精度的同时降低模型部署成本。在异构2.5D/3D芯粒封装基准测试中，PPC相较于SAU-FNO将全局平均绝对误差降低27.5%，将热点区域误差降低78.4%，热点平均绝对误差仅为0.121K，并实现相较COMSOL超过200倍的推理加速。蒸馏后的轻量模型进一步减少70.9%的参数量，推理速度提升约2.5倍，为芯粒布局、封装材料选择及早期热感知协同设计提供了高效可靠的热分析工具。
论文2：GR2W：一种基于图神经网络先验残差随机游走的局部电源网络IR drop分析框架
ECO阶段IR drop签核要求局部查询效率和严格的精度保证，但现有方法多只能实现其中之一：全局数值求解器提供精度保证但牺牲了局部性，导致计算成本高昂；而端到端机器学习方法速度快，但无法在签核精度下限制其输出误差。GR2W使用GNN预测来解决这一矛盾，该预测并非作为最终结果，而是作为控制变量：把Gv=I估计绝对电压的高方差问题转化为估计残差Ge=r(0)的低方差问题，最终电压由残差随机游走(RRW)的统计收敛性决定，GNN先验质量的提高可以以二次方速度加速RRW的收敛。为了提高先验质量，GR2W融合了物理信息驱动的稀疏锚点注意力图神经网络和拓扑保持图简化技术，从而以O(MN)的复杂度生成高保真先验电压分布。在ICCAD 2023基准测试集中，GR2W的速度比 GPU加速的AMG-PCG快12倍，同时严格满足测试用例中0.05 mV的收敛容差，并通过少样本微调展示了跨工艺节点的泛化能力。
论文3：RFDS-BLR—面向工业大规模电路仿真加速的随机反馈驱动块低秩稀疏求解方法
在大规模集成电路仿真中，寄生参数提取产生的大规模稀疏矩阵使LU分解成为限制SPICE仿真效率的关键瓶颈。传统直接求解器虽然具有较高稳定性，但面对复杂电路结构时容易产生大量fill-in；现有低秩方法则受到SVD分解开销高、层次结构复杂以及硬件利用率不足等问题限制。本文提出一种随机反馈驱动块低秩求解框架（RFDS-BLR），通过随机化算法与硬件感知优化协同设计，实现超大规模电路矩阵的快速稀疏LU分解。该方法提出混合随机采样策略，根据矩阵局部结构动态选择Gaussian与SRHT算子，提高低秩空间提取效率；设计随机插值分解（RID）加速 BLR 构造过程，降低传统分解的计算与同步成本；同时结合缓存感知平坦分块和动态反馈重压缩机制，有效控制低秩更新过程中的秩增长，提高数据局部性与并行效率。在 10组工业大规模电路矩阵上的实验表明，RFDS-BLR 相比先进CKTSO 求解器平均提升1.46×，相比HSS类低秩方法平均提升4.2×，最高达到24.8×加速，并保持10⁻¹⁴～10⁻³²的高精度残差。本研究验证了随机化低秩压缩与硬件感知优化结合能够有效突破下一代VLSI电路仿真的性能瓶颈。
作为支撑数千亿半导体产业“皇冠上的明珠”和制约后摩尔时代半导体产业发展的关键瓶颈之一，EDA工具已成为全球半导体产业竞争日益激烈下的必争之地，也将是国家发展战略的重中之重。在EDA中，快速准确的大规模电路仿真技术将是支撑后摩尔时代模拟及混合集成电路智能、敏捷设计的关键核心。近年来，2026美加墨世界杯官网牛丹老师团队聚焦人工智能与大规模集成电路SPICE仿真和2.5D/3D先进封装多物理场仿真交叉方向提出了一系列优化策略，近3年在DAC、ICCAD、DATE、IEEE TCAD、ICCV、AAAI等EDA/人工智能领域的顶级国际会议、期刊上发表论文30余篇。在应用方面，团队与国产EDA龙头华大九天、封测龙头长电科技等开展产学研合作，将算法研究成果在工业界应用落地，在大规模集成电路电路生成、瞬态后仿真、2.5D/3D多物理场仿真等一系列芯片设计验证重要环节中为国产EDA厂商提供核心算法支撑。
