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随着集成电路尺寸微缩逼近物理极限以及受限于光罩面积，芯粒（Chiplets）技术将成为集成电路发展的关键路径之一，支撑人工智能AI和高性能计算不断发展。尤其是大尺寸、高算力Chiplets芯片面临着热功耗高、热分布不均、热输运困难等挑战，热管理已成为后摩尔时代集成电路发展的重大挑战之一。
热管理的关键技术发展趋势和现状，包含微通道冷却、相变冷却、射流冷却、浸没式冷却、热界面材料（TIM）、热分布不均的解决办法、多物理场耦合的研究等，我们举办的研讨，将为推进大尺寸、高算力热管理的实际应用提供参考，也为芯片的散热、困扰半导体产业及工业界带来新的投资机遇。
芯片小型化和高度集成化，会导致局部热流密度大幅上升。算力提升、速度提高带来巨大的功耗和发热量。台积电TSMC发布的一份报告显示，未来一些面积大于500平方毫米的“大芯片”，其目标设计功耗可能会高达2000瓦以上。尽管芯片工艺尺寸不断减小，但是功耗密度却在不断增加。半导体工艺一旦进入2nm，芯片的晶体管数量和算力自然会高倍数提升。
AI算力飚升的场景对超高功率芯片的解热及散热将持续带来巨大挑战。最终真正能确保高算力IC芯片发挥其设计极致功能的将是针对这些IC推出的超高功率解热及散热技术。另外，ChatGPT掀起全球人工智能热潮，其中涉及的各种CPU、GPU、存储芯片、AI芯片、交换机芯片和光模块等功耗都非常大，如果它们产生的热量不能传导出去，那么芯片就会被烧坏。有数据显示，超过55%的芯片失效，都是源于热量传不出去，或是由温度升高而引起。芯片在70℃以上时，温度每升高10℃，其可靠性就会降低50%。所以，制约高算力芯片发展的主要因素之一就是散热能力。未来，人工智能行业也会因为算力散热问题被“卡脖子”。
散热又是一层一层的工作，从芯片级封装层面散热，到散热模组传导，再到服务器散热，再到数据中心散热，为了更好的解决越来越高的功耗带来散热挑战，每一层的散热技术都在不断地实现突破和迭代，这其中芯片级的散热成为了半导体领域重点在攻克的环节。随着芯片封装体内的功耗越来越高，全球的头部企业，包括了英伟达、AMD、Intel、三星等芯片设计公司，以及台积电、日月光的生产企业，都在投入较大的人力和资本开展新型散热技术的研究和应用，这其中尤其以VC-lid、金刚石、3D VC等在芯片级层面应用的技术作为研究的重点。
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