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    利用基于 AI 的優化技術讓高速信號問題迎刃而解

    發布時間:2024-04-25 責任編輯:lina

    【導讀】系統設計領域充滿變數,確保信號完好無損地到達目的地還只是冰山一角。隨著封裝密度不斷提高、PCB 線路不斷細化以及頻率不斷飆升,這些錯綜復雜的問題也在不斷演變,需要綜合運用電氣、機械、電磁和熱動力學方面的專業知識。


    系統設計領域充滿變數,確保信號完好無損地到達目的地還只是冰山一角。隨著封裝密度不斷提高、PCB 線路不斷細化以及頻率不斷飆升,這些錯綜復雜的問題也在不斷演變,需要綜合運用電氣、機械、電磁和熱動力學方面的專業知識。


    為了應對日益增長的復雜性和細微差別,系統需要達到最佳性能。而要實現這一目標,設計人員在發揮聰明才智的同時,還要借助機器的計算能力。遺憾的是,不同學科猶如一個個孤島彼此分離,阻礙了專家之間的有效合作。要滿足這些激增的需求,系統級優化已不再是一種“奢侈選項”,而是“必不可少”。


    手動工作流程包括構建、測試、原型驗證、改進和最終制造,這給設計優化造成了很大的阻礙。目前的設計優化方法在很大程度上依賴于設計人員的直覺,他們通過創建原型和運行仿真來評估設計是否符合目標。然而,如今的電子設計開始追求更強的性能、更高的復雜性和更緊湊的外形,單憑人類的直覺已經難以應對優化挑戰。我們需要先進的優化方法來實現日益復雜的現代設計。


    基于 AI 的優化


    Cadence 推出了 Optimality Intelligent System Explorer,這是一項全新的優化技術,利用 AI 幫助設計人員應對現代設計挑戰。該技術具有多學科設計分析優化 (MDAO) 功能,可無縫執行從集成電路到封裝,乃至電路板的系統級優化。將多物理場分析工具與 Optimality Explorer 集成,確保了預期結果萬無一失。自動化大大加快了優化過程,工程師和設計師可以更輕松、更高效地實現目標。


    利用基于 AI 的優化技術讓高速信號問題迎刃而解


    Optimality Explorer 工作流程可指定輸入參數,優化系統標準,并使用多物理場分析工具進行仿真。它能自動完成優化過程,生成優化設計和最終曲線。用戶可以優化回波損耗、插入損耗、串擾隔離等參數以及眼圖、抖動和比特誤碼率 (BER) 等系統標準。


    為實現有效優化,設計人員必須考慮線寬、間距、線長、走線堆疊、焊盤尺寸、隔離焊盤幾何形狀、鉆孔尺寸和過孔 stub 長度等幾何變量。在創建模型時,還必須考慮制程 (Process)、電壓 (Voltage) 和溫度 (Temperature) 組合,片內端接 (on-die termination, ODT),抖動均衡等參數。


    Optimality Explorer 旨在幫助設計人員進行無縫的設計優化,無需用戶干預。其算法實現了優化過程的自動化,可提供流暢、便捷的用戶體驗。與傳統方法相比,它能在不到 500 次的迭代中實現顯著優化,加快設計收斂。Optimality Explorer 被稱為 AI 驅動的設計同步多學科分析與優化工具。


    Optimality Explorer 可高效、準確地仿真和優化復雜的 3D layout,處理傳統上被認為具有挑戰性的優化方案。該工具中包含用于 PC 封裝互連的場求解器,可處理各種通常被視為具有挑戰性的優化方案,如最大化交叉網格覆銅。


    優化參數和注意事項


    例如,在系統通信信道中,有發射器、接收器、PCB 互連、封裝和中介層。這些器件經過抽象化,用作發射器-接收器的 IBIS-AMI 模型,發射器-接收器之間是走線和過孔。


    利用基于 AI 的優化技術讓高速信號問題迎刃而解



    為確保最佳信道性能,必須考慮各種幾何變量,如線寬、間距、線長、走線堆疊、焊盤尺寸、隔離焊盤幾何形狀、鉆孔尺寸和過孔 stub 長度。創建模型時還應考慮 制程 (Process)、電壓 (Voltage) 和溫度 (Temperature) 組,片內端接 (on-die termination, ODT) 和抖動均衡等參數。


    在優化過程中,必須指定需要優化的設計參數和想達到的優化目標。此外,還必須創建額外的代理模型 (surrogate model),以有效優化這些參數。


    利用基于 AI 的優化技術讓高速信號問題迎刃而解



    Optimality Explorer 基于隨機搜索生成的初始數據集,構建并訓練機器學習模型。它會不斷分析仿真結果,更新設計變量,計算目標函數和約束條件,直到達到停止標準和收斂為止。


    Optimality Explorer 旨在簡化設計人員的優化過程,尤其是在需要考慮許多可調參數的情況下。其算法實現了優化過程的自動化,無需用戶干預,并且易于使用。


    利用基于 AI 的優化技術讓高速信號問題迎刃而解


    傳統方法需要 2500 次以上的迭代才能獲得相當的結果,與之相比,Optimality Explorer 只需不到 500 次的迭代就能實現顯著優化,可加快設計收斂。


    利用 Optimality Explorer 提高效率


    在復雜的電路 layout 中,僅使用單獨的走線和過孔是不夠的。需要將這些器件組合起來,創建互連設計,其中每個器件都會影響到其他器件的行為。



    兩個交叉網格覆銅平面之間的差分對


    利用基于 AI 的優化技術讓高速信號問題迎刃而解


    Optimality Explorer 可高效、準確地仿真和優化復雜的 3D layout,處理傳統上難以優化的方案。該工具中包含用于 PC 封裝互連的場求解器,可處理各種通常被視為具有挑戰性的優化方案。例如,它可以最大限度地優化差分對設計中的交叉網格覆銅圖案,從而獲得更好的結果。Optimality Explorer 還能減少詳盡掃描所需的仿真次數,更快地達到目標。


    Optimality Explorer 可以優化布局前和布局后設計。例如,Optimality Explorer 對 RF 功率分配器進行優化,僅用 46 次仿真就達到了目標,而窮舉法則需要 300 多萬次仿真。Optimality Explorer 的多功能性還可擴展到處理具有許多參數的設計,例如,優化具有 16 個參數的微帶貼片天線只需 71 次迭代。


    展望未來:擴展 Optimality 平臺


    Optimality Explorer 工具背后的團隊目前正在努力擴展該平臺的適用范圍,使之可以涵蓋熱學和流體動力學領域。這包括集成 Celsius 3D Solver 用于熱分析,集成 CFD 工具用于流體動力學領域。此外,電氣約束將被集成到 Allegro X Design Platform 現有的約束管理器中,為用戶提供更全面的解決方案。開發團隊將不斷報告這些功能改進的最新進展。


    推動電子系統的多物理場分析


    利用基于 AI 的優化技術讓高速信號問題迎刃而解


    解決現代系統中的高速信號優化問題是一項涉及多個維度的挑戰。Optimality Explorer 突破了傳統上極為消耗人力的優化流程的限制,以 AI 驅動技術取代了“設計-測試-改進”循環的傳統交互流程,提供了一套更好的系統設計解決方案。Optimality Explorer 是電子設計領域的燈塔,指引設計人員自信穿梭于錯綜復雜的環境,在提供自動化技術的同時提高設計效率,為未來的綜合設計解決方案鋪平道路。

    文章來源:Cadence楷登PCB及封裝資源中


    免責聲明:本文為轉載文章,轉載此文目的在于傳遞更多信息,版權歸原作者所有。本文所用視頻、圖片、文字如涉及作品版權問題,請聯系小編進行處理。


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