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基于多目标深度强化学习的TSV微通道与电源分配网络协同优化
Multiobjective Deep Reinforcement Learning Driven Collaborative Optimization of TSV-Based Microchannel and PDN for 3-D ICs
Cheng-Yi Feng · Lazaros Aresti · Peng Zhang · Wen-Sheng Zhao 等5人 · IEEE Transactions on Components, Packaging and Manufacturing Technology · 2025年10月 · Vol.16
本文提出多目标深度强化学习（MODRL）框架，结合CFD仿真优化3D IC中TSV微通道散热器与电源分配网络的热-流协同设计，在降低芯片最高温度3.3%的同时减少压降17.2%，并改善高频阻抗特性，收敛速度较SDRL和GA提升超57%。
解读: 该研究聚焦3D集成电路级微尺度热-电协同优化，属芯片级EDA与封装技术，与阳光电源主营的功率变换系统（如ST系列PCS、PowerTitan储能系统、组串式逆变器）无直接产品关联。但其MODRL方法论对电力电子系统级多目标智能热管理（如逆变器液冷结构+PDN阻抗联合优化）具方法迁移价值。建议在下一代...