【導讀】近年來隨著高性能計算需求的持續(xù)增長，HBM（High Bandwidth Memory，高帶寬存儲器）總線接口被應用到越來越多的芯片產(chǎn)品中，然而HBM的layout實現(xiàn)完全不同于傳統(tǒng)的Package/PCB設計，其基于2.5D interposer的設計中，由于interposer各層厚度非常薄且信號線細，使得直流損耗、容性負載、容性/感性耦合等問題嚴重，給串擾和插損指標帶來了非常大的挑戰(zhàn)。
近年來隨著高性能計算需求的持續(xù)增長，HBM（High Bandwidth Memory，高帶寬存儲器）總線接口被應用到越來越多的芯片產(chǎn)品中，然而HBM的layout實現(xiàn)完全不同于傳統(tǒng)的Package/PCB設計，其基于2.5D interposer的設計中，由于interposer各層厚度非常薄且信號線細，使得直流損耗、容性負載、容性/感性耦合等問題嚴重，給串擾和插損指標帶來了非常大的挑戰(zhàn)。
為應對這些挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)上可以通過參數(shù)化建模進行大量例子掃描迭代仿真，來確定合適的方案。但由于HBM設計方案可變化的方式非常多，使得掃描仿真的工作量很大，同時大量的掃描仿真也對仿真計算資源和產(chǎn)品交付時間造成了很大的壓力。
本篇文章將針對上述HBM設計挑戰(zhàn)和傳統(tǒng)仿真流程上的問題，提出相應的解決方案。
HBM仿真實例
HBM仿真設計的關鍵在于，確定合適的interposer出線類型。HBM的出線類型仿真確認流程在行業(yè)里有兩種方式：
1)前仿真確認，即仿真工程師創(chuàng)建參數(shù)化的HBM出線類型仿真，通過仿真確認最佳出線類型，并反饋給layout工程師實現(xiàn)。相對來說效率較高，可嘗試大量的出線類型進而選擇更好的。這是一種主流的方式。
2)后仿真確認，即layout工程師做多種不同的設計用于仿真。相對來說效率較低，可嘗試的出線類型數(shù)量有限，難以獲得最佳值。本文將不做討論。
圖1 HBM 出線類型截面
上圖1是4種簡化的HBM出線類型截面示意圖，這個設計方案中有5層金屬層，其中褐色為信號，綠色為GND。從這4種出線類型中可以看到，信號和GND分布的位置是不同的，對應的性能也會有所不同。這些位置信息可以定義為變量信息，而位置的變化就是變量的取值，因此，需要進行掃描仿真來判斷最佳位置。HBM的出線類型相關的變量可達十幾種，比如：信號金屬寬度/厚度、GND金屬寬度、相對位置、介質(zhì)厚度、縱向GND處理方式等。各種變量在不同的取值組合下，相應地、迭代的case數(shù)量會達到幾百種甚至更多，這需要在前仿真中完成。因此，傳統(tǒng)方法上獲得一個較好的出線類型有很大工作量和仿真時間需求。
如何在有限的時間內(nèi)，在仿真少數(shù)case的情況下，就找到較好的答案？
Cadence Optimality Intelligent System Explorer 的AI算法在下圖2的HBM仿真設計流程中替代了傳統(tǒng)的遍歷掃描，實現(xiàn)了AI智能參數(shù)化判別掃描，來加速迭代結果收斂。應用AI算法使得計算幾十個例子所得的結果就能達到傳統(tǒng)數(shù)百個參數(shù)化仿真迭代的效果。
圖2 HBM仿真設計流程圖
根據(jù)用戶計劃仿真的HBM 出線類型和對應的變量，將其在Cadence Clarity 3D Workbench中創(chuàng)建出HBM 3D結構圖，如下圖3。注意：所有需要參與參數(shù)化仿真的結構都要定義為變量，比如：金屬線寬度。
圖3 HBM 3D結構
完成HBM 3D結構設計、仿真端口頻率等設置后，在Optimality Explorer界面中勾選相關參與掃描的變量，并對變量取值范圍進行定義。變量取值類型支持連接值、離散值、數(shù)組三種類型，如下圖4。離散和數(shù)組類型是因為在生產(chǎn)中有些結構只有固定幾種選項可以選擇，比如：介質(zhì)厚度、金屬厚度。
圖4參數(shù)掃描定義
完成變量參數(shù)定義后，接著定義相應端口的插損、串擾相關表達式及收斂目標函數(shù)，如下圖5，以便用于AI仿真收斂。
圖5定義收斂目標函數(shù)
下圖6為仿真結果收斂記錄圖表。從圖表上可以看到第29次的時候已經(jīng)獲得非常好的值，這時用戶就可以停止本次仿真或者先用第29次的結果作下一步的仿真。Optimality Explorer支持多case并行仿真，以進一步減少仿真時間。
圖6收斂紀錄圖表
將優(yōu)化完成的HBM 出線類型對應的S參數(shù)在時域里驗證，如果能滿足要求，則將對應的參數(shù)傳遞給interposer layout工程師，并根據(jù)這些參數(shù)完成最終的HBM設計。最終，設計好的HBM layout導入Clarity 3D Solver中再次提取模型，并加載到Cadence Sigrity Topology Explorer（TopXP）中進行最后的時域眼圖仿真，如下圖7。
圖7時域鏈路
總結
本例中應用了Cadence 公司的Optimality Explorer優(yōu)化，其內(nèi)嵌AI算法，并與Clarity 3D Solver的參數(shù)化仿真結合，幫助用戶快速收斂結果。Optimality Explorer具有極強的樣本有效性，只需較少地迭代次數(shù)，即可得到一個較好的結果。內(nèi)部AI優(yōu)化算法通過基于目標函數(shù)的前期評估結果建立替代函數(shù)（概率模型），來找到最小化目標函數(shù)的值。該AI算法與傳統(tǒng)隨機或網(wǎng)格搜索的不同之處在于，它在嘗試下一組超參數(shù)時，會參考前期的評估結果，因此可以省去很多無用功，最終達到快速收斂的效果。
（首發(fā) I EDN電子技術設計）
免責聲明：本文為轉(zhuǎn)載文章，轉(zhuǎn)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(lián)系小編進行處理。
推薦閱讀：
自動駕駛汽車具有低EMI／EMC輻射的高壓轉(zhuǎn)換器解決方案
