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林渊的“化整为零、分步实现”策略，如同在浓雾中为“混合架构”工程化团队点亮了一座灯塔。目标不再遥不可及，而是分解为一个个可以攻克的具体山头。团队士气为之一振，重新聚焦于最关键的突破口——3d
ic先进封装的热管理难题。
攻关过程极其艰苦。热仿真模型与实测数据差异巨大，芯片堆叠后产生的“热点”问题难以根除。团队与封装厂的工程师联合攻关，尝试了多种新型导热界面材料、微流道冷却结构甚至蒸汽腔均热板等激进方案。失败是常态，每一次微小的参数调整都可能引发意想不到的热流变化。
转机出现在一次偶然的跨部门交流中。一位来自“烛龙”项目组的可靠性工程师，在参与讨论时，分享了他们在解决军用芯片极端环境散热时采用的一种
“多物理场协同仿真”
方法，即同时考虑电、热、力场的相互耦合效应。这个方法给了热管理团队全新的思路。
他们引入了更复杂的仿真工具，将芯片功耗分布、tsv（硅通孔）的电流热效应、封装材料的机械应力等因素进行联合分析。经过数周不眠不休的迭代，终于找到了一个最优的芯片布局和散热结构设计方案，理论上可以将最高结温控制在安全范围内。
基于这个突破性的设计方案，团队决定进行一次小批量的风险流片，制作一个功能简化的“热力学验证芯片”（tvd芯片）。
这次流片的目的不是实现完整计算功能，而是验证3d堆叠封装的热可靠性。
当第一批tvd芯片从产线下线，被送入高温烤箱进行加速老化测试时，整个团队的心都提到了嗓子眼。测试持续了168小时，工程师们轮班监控着温度数据。当最终报告显示所有芯片的热参数均稳定达标时，实验室里爆发出压抑已久的欢呼声！这关键的一步，终于迈过去了！
几乎与此同时，在商业市场采取“避实击虚”策略的周敏团队，也传来了捷报。
他们与国内一家专注于
“ai
for
science”
的新锐公司“深智科研”达成了战略合作。深智科研正在构建用于新材料发现和蛋白质结构预测的超大规模ai模型，其对计算精度和能效有极致要求，且模型本身具有高度的稀疏性。
赵青带领的软件团队，为“深智科研”的特定模型进行了从算法到硬件的全栈深度优化。最终测试结果显示，在相同的科研任务下，基于“昆仑”芯片的解决方案，不仅总成本大幅降低，其完成任务的速度更是达到了传统方案的3倍以上！
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