AI与高速运算

AI 训练与高速运算对资料处理速度、能源效率与记忆体频宽有极高要求，因此 GPU、TPU、NPU 等芯片普遍采用 高密度先进封装，包含 HBM 堆叠、Chiplet 模组化整合、TSV 穿孔互连与 RDL 重新分布等架构。
这类封装具有 高频、高功率、高热负载 特性，系统运作时会伴随 热传迟不均、封装翘曲、界面疲劳、凸块接合寿命缩短 等风险。若无法及时掌握封装内部结构、热行为与材料互动状况，容易在量产或长期运行阶段出现可靠度问题。

闳康科技在 AI 与高速运算领域的核心能力在于：
能同时建立封装结构真实截面、应力/热行为模型与失效机制对应。
通过 高解析结构重建、封装热行为分析、界面材料追踪与寿命验证，协助客户在研发阶段就预先掌握极限条件下的封装稳定性，降低后段良率损失，并支援产品进入高功率与长时间运算场景。