基于台积电N4P工艺的下一代112G扩展长距离SerDes IP，加快超大规模系统级芯片设计_System_电路

基于台积电N4P工艺的下一代112G扩展长距离SerDes IP，加快超大规模系统级芯片设计

内容提要

● 基于 DSP 的灵活速率 SerDes IP 已针对 PPA 进行优化，适用于下一代云网络、AI/ML 和 5G 无线应用

● 新架构提供卓越的 ELR 性能，能实现有损信道和反射信道的系统稳定性

● 该 IP 支持 ELR、LR、MR 和 VSR 应用，并在不同的信道上提供灵活的功耗节省能力

中国上海，2023 年 4 月 25 日——楷登电子（美国 Cadence 公司，NASDAQ：CDNS）今日发布基于台积电 N4P 工艺的 112G 超长距离（112G-ELR）SerDes IP，该 IP 适用于超大规模 ASIC、人工智能/机器学习（AI/ML）加速器、交换架构系统级芯片（SoC）和 5G 无线基础设施。超长距离 SerDes PHY 支持 43db 的插入损耗（IL），比特误码率为 10^e-7，从而提供超出长距离标准规范的额外性能裕度，并可为开放箱式平台以及较长直连铜（DAC）电缆的有损信道和反射信道提供卓越的系统稳定性。

基于台积电 N4P 工艺（台积电 5nm 技术平台的性能增强版）的 Cadence^® 112G-ELR SerDes PHY IP 采用业界领先的基于数字信号处理器（DSP）的 SerDes 架构，配备最大似然序列检测（MLSD）和反射消除技术。

该 SerDes PHY IP 符合 IEEE 和 OIF Long-Reach（LR）标准，同时为 ELR 应用提供了额外的性能裕度。优化的功耗、性能和面积非常适合不同的用户场景，包括高端口密度应用。

除了 ELR 和 LR 信道外，该 IP 还支持中距离（MR）和极短距离（VSR）应用，在不同的信道上提供灵活的功耗节省能力。支持的数据速率从 1G 到 112G 不等，采用 NRZ 和 PAM4 信号，可通过背板、直连电缆（DAC）、芯片到芯片和芯片到模块信道实现可靠的高速数据传输。

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“基于台积电 N4P 工艺的 Cadence 112G-ELR IP 显著提升了芯片性能，将使我们的共同客户受益，依托不断进步的 Cadence IP 解决方案和台积电先进工艺技术，帮助他们应对设计挑战，”台积电设计基础设施管理部负责人 Dan Kochpatcharin 说道，“我们与 Cadence 的最新合作促进了超大规模、人工智能/机器学习、5G 基础设施和其他应用的新技术开发。”

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“我们基于台积电 N4P 解决方案的下一代 112G-ELR SerDes 为客户应用提供卓越的性能裕度和系统稳定性，”Cadence 公司全球副总裁兼 IP 事业部总经理 Sanjive Agarwala 说道，“我们与领先的超大规模和数据中心客户紧密合作，十分了解严苛的行业要求，因此开发出增强架构，可改善 112G SerDes 的所有关键参数。我们基于台积电 N4P 工艺的 112G-ELR SerDes 解决方案进一步巩固了我们在为超大规模数据中心提供高性能连接 IP 方面的领导地位。此外，客户还可以获得台积电 N4P 工艺带来的相关技术优势。”

Cadence 目前在台积电 N4P 测试芯片上包含了 112G-ELR，展现出强大的性能。基于台积电 N4P 工艺的 Cadence 112G-ELR SerDes 解决方案现已面向客户推出，有不同版本可供选择，为公司的 PAM4 SerDes 建立了庞大的客户群。基于台积电 N4P 工艺的 112G-ELR SerDes PHY IP 是 Cadence IP 产品组合的一部分，支持 Cadence 智能系统设计（Intelligent System Design^™）战略，该战略可实现卓越的先进节点 SoC 设计。

来源：Cadence楷登

CFD 建模与仿真

什么是 CFD 建模与仿真计算流体力学（CFD）使用纳维-斯托克斯方程（包括五个偏微分方程）来模拟流体的流动。这些方程利用计算机资源在虚拟环境中对流体运动进行近似计算。CFD 仿真能够使用特定的模型来补充应用的物理属性，进而预测现实场景。CFD 建模和仿真结果通常使用实验或文献值进行验证。 CFD 建模和仿真适用于汽车、航空航天、制造业、电子、医疗保健和环境工程等领域。简而言之，所有涉及流体的应用都可以使用 CFD 工具进行建模和仿真。CFD 建模和仿真广泛使用的部分原因是出现了多学科的建模、分析和优化要求。为什么 CFD 建模和仿真很重要CFD 建模和仿真从根本上改变了设计和制造过程。CFD 仿真有以下优点：1.降低制造成本CFD 仿真的一个重要应用领域是制造业。CFD 建模和仿真可以让您在实际制造之前全面了解设计模型在极端工作条件下的表现。2.避免昂贵的测试在航空航天和许多其他领域，要通过风洞测试或试验来确定部件的性能。CFD 建模和仿真工具通过模拟计算机的设计，极大地简化了这一过程。无需实际制造部件，即可对多个迭代版本进行仿真。在获得符合客户要求和市场标准的最佳设计后，再开始投入制造。3.无需制造实物产品即可了解产品的运行状况CFD 仿真也是一种很好的原型验证方法。借助 CFD 建模和仿真工具，您可以了解产品的性能假设是否有效。CFD 仿真结果以视觉方式呈现，有助于深入研究和分析不同的流体流动现象。CFD 仿真是如何工作的？CFD 仿真过程分为 5 步，简要概况如下：1.导入 CAD 几何模型每个 CFD 仿真过程都涉及到将几何模型导入 CFD 软件。该几何模型通常是在参数化的 3D CAD 程序中设计的装配体（assembly）。导入后，它就构成了 CFD 建模和仿真工作的基础。 2.设置域下一步是用流体属性来协助 CFD 仿真软件。在这一步，由用户提供密度、热导率和粘度等属性输入——流体属性越精确，CFD 建模效果就越好。 3.创建边界条件下一步是定义边界条件。这些边界条件通常需要描述模型入口和出口处的流体流动。 4.分析在分析阶段，CFD 建模和仿真工具根据设定的参数来求解偏微分方程。CFD 仿真的速度取决于使用的计算机资源。如今，有了并行和云计算解决方案，完成一项 CFD 仿真所需的时间已经从几天缩短到了几个小时。 5.根据结果优化设计模型完成仿真后，数据会流经各种后处理程序，根据用户的偏好，以可视化的轮廓线、流线或条纹线来呈现流体流动结果。基于这些信息，部件得到优化以匹配设计目标。通过 Cadence 进行 CFD 建模和仿真Cadence Fidelity CFD 是面向各类 CFD 相关应用的端到端解决方案。Fidelity CFD 环境中的专用工具可以快速有效地完成每个仿真步骤。此外，Fidelity CFD 的设计还考虑到了易用性，界面直观易懂，以实际应用为导向，也可以用 Python API 或优化模型实现自动化流程。Cadence 最新的基于 LES 的高保真 CFD 求解器，可以解决最具挑战性的湍流问题。这些工具依托物理学保真度，并运用高性能计算技术，能够快速提供可预测的结果，且性价比极高。来源：Cadence楷登