CoWoS幕後推手!台積電一部門跑逾1萬次「3D IC模擬」,Ansys為何是省錢神隊友?
CoWoS幕後推手!台積電一部門跑逾1萬次「3D IC模擬」,Ansys為何是省錢神隊友?

隨著AI帶動3D IC與先進封裝技術進入高複雜度時代,晶片設計已不再只是微米級的工程挑戰,而是跨越電、光、熱、應力等多重物理場的全面考驗。

模擬軟體大廠 Ansys 於8月13日舉辦「Ansys Simulation World 2025 台灣用戶技術大會」,不僅展示從奈米級晶片到公里級系統的一體化模擬解決方案,台積電則首度公開雙方在3D IC合作的效能數據、優化策略與未來挑戰。

晶片設計越來越複雜,「模擬」成為降本提效關鍵武器

台積電資深專案經理顧詩章指出,AI應用需求推升了先進製程與先進封裝,這讓模擬系統的重要性快速提升。僅在去年,台積電單一部門就使用Ansys進行超過一萬次模擬。

他解釋,過去3D IC技術的發展路徑較為單純,設計的可預測性較高;如今先進封裝結構日益複雜,像是CoWoS技術即需要將邏輯晶片、記憶體封裝在同一個中介層上,導致細部設計與參數安排變得更加困難,必須依賴精確且高效的模擬系統。

「使用模擬系統可以刺激想像力。」顧詩章指出,模擬系統除了能在設計前、中、後提供協助,幫助團隊在成本可控的條件下選擇最佳材料與結構,也能啟發更多創新構想。Ansys 臺灣技術總監魏培森則補充,模擬系統能有效降低客戶的試錯成本,應對複雜挑戰並加快上市時程。

從微米到公里,解決跨尺度、多物理場的設計挑戰

具體而言,模擬系統能夠如何協助晶片設計?目前3D IC的設計流程,涉及跨尺度(Multi-Scale)與多物理場(Multiphysics)的多重挑戰:

  • 跨尺度:設計時需要顧及微米級的RDL(重布線層)到毫米級的封裝,尺寸跨度極大。
  • 多物理場:幾何面、材料面、狀態面都需同時考量,例如蹺曲、材料塑性、不同製程步驟的結構變化等,並且晶片內部的電、光、熱、應力等,都會互相影響。
Ansys跨尺度、多物理場
Ansys 可處理跨尺度(Multi-Scale)與多物理場(Multiphysics)的模擬。
圖/ 王聖華拍攝

Ansys技術長奈爾(Jayraj Nair)補充,各層級設計結果之間高度耦合,例如奈米級晶片的熱設計會影響毫米級封裝的散熱效率,進而影響整體穩定性與可靠度。因此,模擬工具必須能跨尺度、多物理場同時分析,才能避免問題在量產後才浮現。

奈爾表示,隨著Synopsys與Ansys在今年合併,團隊的模擬能力已涵蓋從奈米級IP設計到公里級城市系統,形成一體化的「Silicon to Systems」解決方案。

模擬,是新製程時代的競爭護城河

在新製程時代,模擬早已不只是驗證設計的輔助工具,而是決定研發節奏與產品競爭力的關鍵環節:更快的運算效能,意味著能在更短時間內完成更多設計方案的比對與驗證。本次技術大會中,台積電花費極大篇幅討論Ansys模擬軟體的效能問題,更加展現產業對於此議題的重視程度。

攤開台積電釋出的數據,透過系統微調與排程優化,在不更換硬體的情況下,Ansys的效能可累積提升60%。但硬體方面卻面臨成長受阻:當CPU核心數增加十倍,效能提升卻不到五倍。

此外,台積電也分享,根據內部測試,在不同的高效能運算(HPC)配置下,Ansys模擬軟體在成本與效能間存在明顯差異,尤其在GPU加速方面尚待加強。以3D IC設計為例:

配置一:單顆CPU搭配一張GPU,在成本增加2倍的情況下,計算速度僅提升1.98倍。
配置二:8顆CPU的純CPU架構,成本僅增加1倍,卻能取得5.6倍的運算效能。

顧詩章指出,公司一向追求99.99%的高標,並期許Ansys能將目前96.8%的客戶滿意度推向極限,他表示未來雙方的合作關係將會更加完整,必須共同解決模擬軟體的效能與成本問題。

綜觀台積電的經驗與數據,模擬效能的提升已不只是單純的工程優化,而是攸關先進製程、封裝研發進度與市場競爭力的核心戰場。如何讓每一分算力發揮最大價值,將成為晶片產業在新製程時代維持領先的關鍵課題。

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責任編輯:李先泰

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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