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报告题目：基于反问题与扩散模型的芯片热场多模态融合重构
报 告 人：孙玉泉，北京航空航天大学
报告摘要：芯片热管理是现代处理器性能与可靠性的重要保障，而准确获取全片温度分布是实现散热管理的前提。受限于片上观测手段，通常仅能获得两类异构数据：反映发热活动的性能计数器，以及提供稀疏温度真值的热传感器。在此背景下，该问题在数学上本质是一个不适定的反问题。为此，我们提出一种多模态数据融合框架，将热图生成建模为条件扩散过程。扩散模型充当物理场的生成式先验，在反向去噪中同步整合全局热源信息与局部温度约束，从而在观测不足时规约出唯一的物理合理解。面向三维堆叠芯片——其层间热耦合严重，是制约性能与可靠性的关键瓶颈——我们进一步引入热传导方程作为显式物理软约束，以准确刻画垂直方向的温度梯度。实验表明，多模态融合方法较单源方法的精度提升超过90%，且对不同传感器数量和布局均保持稳健；迁移学习证实模型习得了与几何无关的热扩散算子共性。该工作展示了概率生成模型结合物理先验在工程反问题中的强大潜力，为芯片热管理提供了一种高效、可部署的新工具。
报告人简介：孙玉泉，北京航空航天大学教授，沈元学院副院长/高等理工学院副院长。主要研究方向为信息与计算科学，聚焦运用数学理论与方法解决电子设计自动化（EDA）中的关键科学问题。先后主持国家自然科学基金项目等多项科研课题，在国内外重要期刊及会议上发表学术论文数十篇。在教学方面，担任全校核心公共基础课程《工科数学分析》课程负责人，主编、参编教材十余部，其中多部教材获评“北京市精品教材”、“北京市高等学校优质本科教材”，并入选国家级规划教材。获国家级教学成果奖1项。
报告时间：2026年7月6日 15:00-16:00
报告地点：文渊楼 B536
主办单位：数学与统计学院
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