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专家访谈 I 人工智能如何助力信号和电源完整性优化

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本文转载自 iconnect007.com。


在今年的 DesignCon 2023 大会上,iconnect007.com网站采访了 Cadence Design Systems 的产品管理组总监 Brad Griffin,请他谈一谈如何将人工智能和机器学习作为工程设计辅助工具,用来优化信号和电源完整性。


         

Brad 认为,将人工智能添加到设计流程的优化工具中,有助于工程师评估大量的潜在解决方案,锁定更多经过高度优化的解决方案,效率远高于工程师们的赤手空拳。



Q1

作为系统分析团队的产品营销总监,您目前在做哪些工作?


Brad:其中一些是老生常谈,包括信号完整性、电源完整性、高速设计以及更高水平的集成。但也有令人眼前一亮的新技术,比如现在的热门话题人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 辅助优化,我们将它们融进了整体的信号/电源完整性解决方案。


Q2

用户提问:“为什么将概念验证投入生产如此困难?”很多人不明白整个流程。


Brad:从仿真角度来看,很长一段时间以来,我们为用户提供了参数化的可能,例如,“这是最小值,这是最大值,可能中间还有几个步骤。所有参数可能都要仿真,因为其中有一个变量可能对应 5 个不同的值。”现在,假设有另一个变量,也对应 5 个不同的值。那么5x5,就是 25 个参数,如果再有一个变量,就是 125 个参数。这个数字还可以不断翻倍…


Q3

接下来是625?


Brad:对!如果用户的设计需要使用一个全波 3D 场求解器,最理想的情况下仿真仅需要5 分钟,但实际上则可能高达几个小时,用户不可能进行 625 次仿真并迅速做出决定。


而我们的新技术 Optimality,可以在仿真过程中利用 AI/ML分析这些变量,运行其中的一些变量,搞清楚哪些变量看起来不错,哪些结果不太好;并引导后续的仿真,找到最佳值,帮助用户设定目标解决方案。因此,用户不再需要 625 次仿真,可能只需要运行 20 次,仿真时间也能从几周缩短到半天之内。


众所周知,AI/ML 引擎的速度很快,容量也很大,我们可以在流程的早期使用,从而在后期获得最佳结果。


 

Optimality Explorer 使用人工智能和机器学习技术 (AI/ML) 来自动指导优化,平均速度比传统手动操作快 10 倍,在一些设计上甚至实现了高达 100 倍的速度提升。


Q4

AI/ML的主要作用是管理预期,而不是指望它一气呵成,直接完成整套流程。


Brad:目前还不能利用 AI/ML 直接完成整套流程,但也许有一天会实现。事实上,Cadence 团队正在让Allegro 环境支持 AI 功能。从网表开始,在确保信号和电源完整性的前提下进行布线。我们并不是想削弱设计人员努力的价值,而是想让他们的工作更高效,确保他们可以做出更明智的决策,从而在更短的时间内完成更多工作。


 

在 Allegro 环境中,只需选择电源和接地所在的层即可开始生成过程。


我们的信号完整性解决方案需要创建良好的互连模型。如果要了解信号如何从一层过渡到另一层,可以通过多种方式来设计过孔或过孔阵列。而我们的一些客户表示,Optimality 为他们开辟了新思路,提供了更多可能性,因此他们可以找到最佳解决方案。借助人工智能技术,工程师可以在更广的取值范围内运行仿真,提升工作效率。从这个角度来看,人工智能令人惊喜。


我们是 Cadence Optimality Intelligent System Explorer 的早期采用者,在具有多个通孔结构和传输线的刚柔结合 PCB板上,该工具性能卓越。Optimality Explorer 的 AI 驱动优化让我们发现了新颖的设计和方法,而这些是我们利用其它工具无法实现的。Optimality Explorer 为原本就性能强大的 Clarity 3D Solver 增加了智能,帮助我们加速达成性能目标。

—— Kyle Chen

微软首席硬件工程师


联发科是 SerDes 设计技术的领导者。在我们最近进行的 112G PAM4 SerDes 项目中,Cadence 的 Optimality Explorer 和 Clarity 3D Solver 帮助我们实现了 75% 的性能提升。Cadence 提供了突破性的 AI 驱动优化,让我们可以快速有效地确定最佳回波损耗和插入损耗,以及 TDR 波形,加速了设计团队的生产力,并成功完成最终产品。

—— Aaron Yang 和 Howard Yin

联发科设计总监


根据信号或电源完整性完整的结果,仿真工具可以生成眼图。在此之前,提取工具将提供高质量的互连模型,这需要有良好的互连设计。这就是 Optimality 的用武之地,确保用户能够优化设计。最终敲定设计方案时,用户可以提取准确的模型,信心十足地完成签核,确信设计在信号完整性上完美通关。


 


产品设计变得越来越复杂,而 AI 有助于缩短设计周期。我曾经接触过虚拟现实产品,尽管 Meta 在努力降低计算量,但依然要确保虚拟现实头盔的散热性能,不能让用户受到 EMI 辐射。在这种前沿产品的设计过程中,我们的仿真工具发挥着关键作用。


Q5

用户对 AI/ML 有何想法?


Brad:很多人都会觉得:“哇,我以前从来没有想过这些。”他们感到获得了一种可以让他们成为更出色工程师的工具;对此我也深有同感。Cadence 工具速度快,容量高;当Clarity 3D Solver、Celsius Thermal Solver、 Sigrity X 等工具在多个核心上运行时,能够快速解决问题。有了这些得心应手的利器,用户可以进行智能扫描,并确定从未设想的优化解决方案。现在,借助 AI 自身的计算能力,工程师可以专注于更出色的设计开发。


 

Optimality Explorer 与 Cadence 多物理场分析技术集成


Q6

Optimality 技术是在充分利用 AI 潜能,引导用户做出有助于最佳设计的决策?


Brad:设计流程的关键在于设计决策,而 Optimality  可以帮助用户做出更明智的决定。否则,我们只是在盲目进行的几次仿真中猜测哪一个结果最好。我们完全不会想到,其实可能还有另外 50 种方案,其中第 47 号才是最佳选择,更有助于提升产品性能。但若只凭工程师自己去实现,是并不现实的。


Q7

富士康的前首席技术官 Happy Holden  一直推崇在 EDA 工具中引入 AI 技术,但他认为不能将 AI 直接插入到现有 EDA 工具的代码中,因为许多工具是在 15 到 20 年前编写的。


Brad:他说的没错。但 Cadence Sigrity X 采用全新引擎, Clarity 3D Solver 也是近年全新打造,并不像其他工具那样是上世纪90 年代编写的老古董。Happy 的话道理不假,但 Cadence 重新编写了自己的工具,具备最新的软件工程功能。



总体而言,人工智能将是助力工程设计的强大工具。Cadence Optimality Intelligent System Explorer 使用人工智能和机器学习技术(AI/ML)来自动指导优化,使电子系统的多学科分析和优化(MDAO)得以实现。  


来源:Cadence楷登
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首次发布时间:2025-10-26
最近编辑:1月前
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Own work, Public Domain在接收器的前端,需要尽早过滤掉散杂信号,防止其进入射频链路。这意味着在信号离开天线之后就进行过滤。利用支持波束转向的大规模多进多出 (multiple-in/multiple-out ,MIMO) 技术,可以使用天线元件阵列。在这种情况下,每个元件都需要一个滤波器。“ 如今的元件间距是基于毫米波的间距,也就是说间距大约是 5 毫米。所以必须要适应这个间距。——Resonant 企业发展部副总裁 Mike Eddy” 目前,这对毫米波来说是不可能的,所以最终都是在信号通过混频器之后进行过滤。基站的空间充足,能够容纳尺寸较大的滤波器,但手机对尺寸有苛刻的要求。在可预见的未来,小型滤波器的最佳频率可能是 28GHz,因为这是手机可能使用的毫米波频率。更高的频率更有可能用于塔与塔之间的通信,因为这些系统不像手机那样受空间限制。“ 对于基站之类的使用场景,我们将依赖陶瓷介质滤波器和金属腔体滤波器,只不过它们永远无法满足移动设备内部的空间要求。——Cadence AWR 软件技术营销总监 David Vye” 在早期,28 GHz(或相近)频带的滤波需求更加宽松:“ 最初几年我们常常听到,手机中不会有任何毫米波滤波器。因为那时候还不会分解频段,主要使用天线进行滤波。——3D Glass 首席技术官 Jeb Flemming ” 既然如此,将天线做为一个滤波器可大致满足需求,但在某些时候,我们需要为天线元件准备真正的滤波器。那么,这些毫米波滤波器究竟如何制造?3现有的滤波器技术当今手机中的大多数滤波器都使用声波技术,其中涉及到压电材料,它们在电场影响下会发生轻微变形,物理变形后会产生电场。因此,电信号可以转换为机械振动,机械振动也可以转换为电信号。这些机械振动相当于晶体内的声波。通过建立一种声学共振结构,可以将输入信号施加到谐振器的一端。该输入信号由许多不同频率的信号组成——有些是用于其他频段的信号,而有些则是环境噪声。滤波器的首要任务是消除通带之外的任何信号。通带内的信号频率分量将引起声学共振,接着声波滤波器检测到这些声学共振,并将其转换回滤波器另一端的电域。理想情况下,该输出将由输入信号组成,信号中所有不需要的频率都被清除。这些声波滤波器有很多优点,包括通带干净、尺寸非常小和有利的成本结构,大批量生产也可降低成本。在较低频率下, SAW滤波器占主导地位。使用这些滤波器时,材料表面的波被激发,并耦合到同一表面附近的输出端。 图 2:一个简化的SAW滤波器。来源:Matthias Buchmeier — Own work, Public Domain对于更高的频率,BAW 滤波器则占主导地位。与低频率下的 SAW 相反,BAW 不是在材料表面激发波,而是利用大量材料从顶部到底部产生共振,输出电极位于下方。这需要更复杂的处理,因此它们的价格往往比 SAW 滤波器更昂贵。 图 3:一个简化的独立式 BAW (FBAR) 滤波器。来源:Khpsoi — Own work, CC BY-SA 4.0BAW 滤波器有两种基本版本,区别在于内部驻波的设置方式。一个版本需要从底部到顶部进行反射,并且使用独立式谐振器 BAW (FBAR) 滤波器和空气腔完成这项工作。另一个版本使用一系列看起来像声学镜(类似于光的布拉格反射器)的层,被称为固体安装谐振器 (SMR) BAW 滤波器。 图 4:一个简化的固体安装谐振器 (SMR) BAW 滤波器。来源:Khpsoi — Own work, CC BY-SA 4.0SAW 和 BAW 滤波器都是使用 MEMS 加工技术制造而成,但它们似乎在更高的频率下会开始失效,这表明业界可能需要为毫米波频段寻找新的滤波器。4毫米波滤波器的选择毫米波无线电信号并不是新鲜事物。例如,雷达和微波装置已经在使用它们,但这些往往是只能处理一两个频率的大型装置。对于 5G,必须对更多频段进行更加精细的过滤,而且要能把它们安装到手机中。SAW 和 BAW 已经不被纳入考虑范围,但 Resonant 公司拥有XBAR 技术,并声称该技术可以扩大声学技术的可用范围。该公司从头开始重新设计 BAW 滤波器,使用了不同的压电材料——铌酸锂,并将两个触点都放在顶端上,类似于 SAW。但是,它与 SAW 的主要区别在于,使用 XBAR 时,触点不会有物理上的移动:“ 使用 SAW,金属棒会进行物理移动,也就意味着它们在金属迁移过程中失去了动力。——Resonant 企业发展部副总裁 Mike Eddy” 图 5:2019 年 世界移动通信大会(MWC)上展示的 XBAR 原型,中间的小方块是过滤器。资料来源:Resonant“ 当我们对这种结构进行建模时,XBAR 提供了 5G 所需的能量、带宽和功率处理能力——尤其是当我们专注于 3 至 5 GHz 时。现在我们正在研究 5 到 7.1 GHz 的 WiFi,然后是 7 到 9 GHz 的超宽带。该模型可以用于毫米波吗?我们认为可以。——Resonant 企业发展部副总裁 Mike Eddy” XBAR 滤波器看起来很有前景,重点在于,它代表了在这个频率范围内的一种新方法。其他两种众所周知的毫米波滤波器技术是波导和腔体滤波器。但与使用声波的 SAW 和 BAW 滤波器不同,它们使用电磁波进行共振,二者都有广泛的结构选择,通常用于微波应用。这些谐振器的尺寸通常根据频率范围而定,尺寸或间距在四分之一波长范围内。频率越高,波长越短,滤波器越小。对于 5G 频率,谐振器的尺寸在缩小——但仍然不能够装入手机。“ 有一种成为‘波导腔’的介质,它的高度和宽度决定了可以通过它传播的能量。低于该频率,能量不会传播,高于某个频率,就会出现调制问题。——Cadence AWR 软件技术营销总监 David Vye” 谐振器(通常作为柱子来实现)的使用有助于减少不必要的模式:“ 波导腔滤波器内部有一些柱子,它的作用与陶瓷滤波器相同,特性是根据柱子的尺寸,在特定频率下停止或传递能量。谐振器之间的物理尺寸将影响带宽,而谐振器的数量会影响衰减,即滤波器越多,衰减越快。但这样一来,就增加了滤波器的长度,也增加了过滤器的材料成本。——Cadence AWR 软件技术营销总监 David Vye” 图 6:一个使用柱子作为谐振器的简化波导滤波器。来源:维基 百科用户 SpinningSpark对基站而言,由于可以容纳更大的尺寸,该技术是适合的;但对于手机而言,这种滤波器的尺寸依然太大。微带滤波器是频率高达 30 GHz 时的另一种选择。通过这种设计,在 PCB 上创建微带线以支持电磁共振。不过依然存在制造差异问题,而且 PCB 材料普遍被认为质量欠佳。“ PCB 的厚度变化、材料介电常数的变化、印刷时线宽的变化以及温度,都会改变通带频率。——Resonant 企业发展部副总裁 Mike Eddy” 此外还有其他选择可供考虑:“ 材料特性确实会推动性能表现,但市场上的材料屈指可数。这些 Q 值非常高的共振陶瓷材料很特殊,通常价格更高。一直以来,多层陶瓷帽(multi-layer ceramic caps,MLCC)是一种合理的材料,但它们在 25 GHz 左右开始失效。——3D Glass 首席技术官 Jeb Flemming ” 5集成基板的波导由于毫米波频率的波长较短,因此在硅或其他材料中制作波导成为可能:“ 这几乎就像 MEMS,因为正在创建这些通道,微波信号可以通过蚀刻区然后在硅晶片上进行金属化。——Cadence AWR 软件技术营销总监 David Vye” 3D Glass 通过光刻工艺在玻璃而非硅中制作波导,通过暴露在紫外线下选择性地将非晶玻璃转化为晶体。被转化的结晶玻璃(实际上是陶瓷)更适合蚀刻,更便于创建通孔特征。“ 陶瓷在酸中的蚀刻速度比玻璃快 60 倍,我们可以制作空腔,但采用的是定时蚀刻,因为这种陶瓷层有玻璃贯穿其中。——3D Glass 首席技术官 Jeb Flemming ” 可以通过这种方式制造电感器等结构,也可以用这种方式创建带有谐振器的腔,用于毫米波滤波:“ 如果将金属线用作谐振器,且几乎蚀刻掉所有玻璃,那么谐振器大部分都将漂浮在空中。由于 5G 毫米波的限制因素是材料,所以如果能去除材料,并使其在空中漂浮且坚固耐用,就算是成功了。悬浮的带状线可以达到 40 到 50 GHz 左右,而我们展示了 10% 到 15% 的带宽,这是相当广泛的范围。——3D Glass 首席技术官 Jeb Flemming ” 这些充满空气的空腔可以延伸到更高的回程频率:“ 我们正在 70 到 150 GHz 范围内进行大量的客户开发,有人称之为 5G,有人称之为 6G。——3D Glass 首席技术官 Jeb Flemming ” 过去的滤波器设计涉及多种制造环节以优化性能,但是变量太多,要求也很严格,不过现在我们可以使用仿真工具,以便在构建滤波器之前对其结构进行优化。这有助于解决细节问题,因为细节很重要:“ 如何封装以及如何连接到电路的其他部分非常重要,人们放弃了对设计进行经验测试,依赖 EM(电磁模拟)技术来进行设计。——Cadence AWR 软件技术营销总监 David Vye” Cadence 此前与 3D Glass 合作,使用 AWR® Microwave Office® 进行设计和仿真,所以非常熟悉 3D Glass 的工作:“ 在一个损耗非常低的结构内有金属谐振器,这个结构通过小玻璃基座悬浮在空中,形成非常小的滤波器——尽管并不像声波滤波器那样小。——Cadence AWR 软件技术营销总监 David Vye” 结论玻璃工艺的经济性十分诱人。考虑到对体积的需求,可以使用面板代替晶圆。一个 9'x9' 面板可以装下很多滤波器,因此,虽然如今的工作是在 6 英寸和 8 英寸晶圆上进行,而且一些客户希望转向 12 英寸晶圆,但他们看到了一条降低成本的清晰路径。虽然还有一些令人兴奋的可能性即将出现,但这些可能性还没有准备好进行商业生产,在滤波器技术领域尚未出现真正的赢家。5G 手机中的毫米波尚未完全实现,因此还有一些时间。但值得注意的是,业界目前面临的问题是制定一个可靠的计划和路线图,而不是一些可能奏效的想法。来源:Cadence楷登

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