芝能智芯出品
在从传统SoC架构向多芯片组件 （MCM）演进的过程中，芯片内部对性能、能效与可靠性的要求变得前所未有地复杂。
分布式智能控制、热管理、实时监控与可测试性成为推动这一结构转型的核心技术要素。
先进封装所带来的物理互联复杂性、跨IP集成不确定性，以及长期稳定运行的需求，推动了一个更智能、更具弹性的芯片系统时代的到来。
Part 1
智能控制
在多芯片封装中的分布与机理
在平面SoC中，芯片的行为和性能通常可以由单一的中央处理器或MCU集中控制和管理。而当逻辑被分割为多个小芯片，并通过硅通孔 （TSV）、混合键合或传统铜互联在封装内连接时，数据路径的变化增加了不可预测性。
此时，片上控制逻辑必须走向分布式化，每一个小芯片都可能内嵌微控制器或处理单元，以实现本地判断与执行。
技术实现上，许多高性能接口如PCIe Gen 7、DDR5/6以及224Gbps以太网PHY中，均已内置微处理器，负责物理层的参数自适应、信道诊断与在线校准。这些微控制器还能接收固件更新，从而动态优化性能或适配新的工作条件。
系统的运行不再仅依赖中央软件栈的指令，而是通过“软硬一体”的方式，以更细粒度控制器分散在封装不同位置。这种结构让系统具备更强的容错性与适应性。
例如，在AI芯片中，面对不同的工作负载热分布与运算瓶颈，各芯片内部的控制逻辑可以动态调整频率、电压或路径，以避免性能下降或触发过热。
这种智能控制的本质，是让芯片能够感知环境与自我行为，并作出响应，而不是静态执行。
工程上，这需要大量传感器网络铺设在芯片之间和内部，包括电压、温度、延迟监控节点，以及与系统寄存器相连的状态反馈机制。
智能控制还体现在数据路径管理方面。面对跨芯片连接中的 延迟不对称、带宽波动等问题，芯片间的互联控制单元可以重定向数据流，以维持系统吞吐与数据完整性。这种“边运行边修正”的模式成为实现长期稳定运行的关键保障。
分布式微控制器、封装内状态感知网络与可动态调度的数据路径控制，是智能控制系统在多芯片封装中的核心支撑结构。它让系统从传统的中心化控制转向边缘自治，提升了弹性与可持续性能。
Part 2
热管理与可测试性：
多芯片系统运行稳定性的关键保障
随着逻辑密度和利用率的提升，热管理成为多芯片系统设计的一个重要瓶颈。封装内芯粒彼此紧密排列，计算芯片、HBM高带宽存储以及共封装光模块协同存在，对局部热堆积带来了更高要求。
热问题并非均质化，其复杂性来自负载分布、封装形状、芯粒堆叠方式的差异。在一些3nm/2nm节点的芯粒中，即便逻辑功耗降低，但HBM或SerDes部分的动态功率密度依然极高，散热不均会引起热失配，最终导致时钟漂移或失效。
为应对这一挑战，多芯片系统中通常嵌入大量热传感器，并利用封装级热仿真模型进行动态热映射。局部热热点一旦被检测到，内部控制单元可以动态限频、关核或重构任务调度路径，以避免器件退化。
另一方面，在多芯片系统中实现高效的可测试性仍是工程难题。组装前后如发现某颗芯粒存在缺陷，可能导致整个系统封装报废，经济损失巨大。
为了避免这一问题，当前业界在晶圆分选阶段已引入更复杂的测试方法，包括DFT （Design-for-Test）优化、内建自测试 （BiST）等，提升前期良率。
传统BiST在数据中心等始终在线系统中的适用性受限。BiST通常需要暂停工作电路，而这一机制在AI训练芯片上难以接受。因此，更先进的可测试方案采用在线监控与硬件异常检测单元结合，实现非侵入式测试。
例如，部分芯片中部署有行为分析引擎，可在运行过程中实时记录关键统计数据，并在触发条件下发出主动告警。除了测试，还需考虑诊断能力。相比于SoC中的测试端口，多芯片封装由于结构复杂性，增加了“未发现故障”的风险。
因而，需要构建任务级数据模型、借助数字孪生或AI分析引擎对芯粒级行为进行推演与预测。这一趋势正驱动EDA与芯片设计的深度融合。热管理与可测试性的本质，是对整个系统运行状态的实时感知与应急控制能力。
借助热监控、异常检测、BiST与AI辅助诊断工具，多芯片系统在结构复杂性急剧提升的背景下，仍可维持长期的运行可靠性。
多芯片组件的技术演进，不仅改变了芯片设计的基本方式，也迫使芯片设计公司、EDA供应商、服务器与汽车系统厂商，重新思考系统智能的边界。
未来，芯片的定义将不再是一个单体器件，而是一个内含传感、判断、执行、通信能力的智能体群落。这些智能封装具备自组织、自恢复、自学习的基础机制。
要实现这一能力，标准化互联协议如UCIe、安全启动逻辑、芯粒身份验证机制、动态功率管理策略等都是不可或缺的配套。
小结
从产业角度看，芯粒化带来了更好的工艺复用性、更高的良率控制能力和系统定制化灵活性；但同时，也提升了封装内系统协同、状态预测和可靠性验证的复杂度。
只有在系统设计初期就纳入全生命周期的监控与控制策略，才能真正发挥小芯片架构的优势。多芯片封装已经不再是简单的“拼接”，而是面向未来AI、车规、边缘计算系统的一种“系统内系统”结构。
