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龙图腾网获悉亿芯微半导体科技(深圳)有限公司;深圳大学申请的专利芯片多层异构集成方法、装置、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119812023B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510290559.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权芯片多层异构集成方法、装置、设备及存储介质是由周永强;刘伯阳;王家清;罗旺宝;童仁贵;胡云慧;张仁福;周凌霄设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本芯片多层异构集成方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种芯片多层异构集成方法、装置、设备及存储介质，其中，该方法包括：对存算一体化芯片的设计参数进行深度学习分析，生成芯片布局方案，并利用图神经网络动态调整计算任务分配和数据存储功能，得到优化的芯片设计方案；基于设计方案进行微凸点的深度学习建模，设计并通过电镀工艺形成微凸点阵列；基于芯片设计方案生成硅晶圆的硅通孔分布方案，在硅晶圆上形成硅通孔结构；对芯片进行倒装处理，并与具有硅通孔的硅晶圆进行多层堆叠，形成多层异构集成结构。本方法通过结合调整计算任务分配和数据存储功能后的微凸点阵列和硅通孔进行芯片多层异构集成，实现了芯片计算任务与存储位置的动态优化，提升了芯片的性能与集成效率。

本发明授权芯片多层异构集成方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种芯片多层异构集成方法，其特征在于，所述芯片多层异构集成方法包括： 对存算一体化芯片的功能单元分布、数据流模式和功耗约束进行多目标优化分析和热分布预测建模，得到热优化布局方案；根据所述热优化布局方案，利用循环神经网络对存算一体化芯片在不同工作负载下的性能进行动态预测，得到性能预测模型；依据所述性能预测模型，利用图神经网络对存算一体化芯片的功能单元和数据流进行深度学习分析，得到任务分配策略；基于所述任务分配策略，利用强化学习算法对存算一体化芯片的存储层级进行建模和优化，得到存储优化方案；综合所述任务分配策略和存储优化方案，利用多智能体协同学习算法对整体芯片架构进行协同优化，得到存算一体化芯片设计方案； 根据所述存算一体化芯片设计方案，进行所述存算一体化芯片上微凸点的深度学习建模，得到微凸点设计方案，并根据所述微凸点设计方案对所述存算一体化芯片的焊盘进行电镀处理，得到微凸点阵列； 基于所述存算一体化芯片设计方案，生成所述存算一体化芯片对应的硅晶圆的硅通孔分布方案，并根据所述硅通孔分布方案，在所述硅晶圆上形成硅通孔结构； 利用机器视觉系统和时间序列预测模型，对具有微凸点阵列的存算一体化芯片进行倒装处理，并与具有硅通孔的所述硅晶圆进行多层堆叠，得到多层异构集成结构。

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