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[導讀]隨著芯片設計復雜度的提升,Chiplet(芯粒)技術憑借其高良率、低成本和異構集成優(yōu)勢成為行業(yè)焦點。然而,Chiplet間通過高密度互連(如硅中介層或再分布層RDL)實現(xiàn)的高速鏈路,面臨信號完整性的嚴峻挑戰(zhàn)。特別是在數(shù)據速率達到56Gbps甚至更高的場景下,串擾、反射和損耗等問題尤為突出。本文將探討光電混合建模與S參數(shù)提取技術在Chiplet間高速鏈路信號完整性仿真中的應用。


一、引言

隨著芯片設計復雜度的提升,Chiplet(芯粒)技術憑借其高良率、低成本和異構集成優(yōu)勢成為行業(yè)焦點。然而,Chiplet間通過高密度互連(如硅中介層或再分布層RDL)實現(xiàn)的高速鏈路,面臨信號完整性的嚴峻挑戰(zhàn)。特別是在數(shù)據速率達到56Gbps甚至更高的場景下,串擾、反射和損耗等問題尤為突出。本文將探討光電混合建模與S參數(shù)提取技術在Chiplet間高速鏈路信號完整性仿真中的應用。


二、光電混合建模技術

(一)建模原理

光電混合建模結合了電磁場理論和光子學原理,用于描述Chiplet間高速鏈路的電信號傳輸和光信號轉換過程。在Chiplet架構中,部分信號可能通過電 - 光轉換(E/O)和光 - 電轉換(O/E)器件在光域傳輸,以減少電信號傳輸中的損耗和串擾。


(二)建模實現(xiàn)

以下是一個簡化的光電混合建模Python代碼示例,使用Scipy庫進行信號處理:


python

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from scipy.signal import butter, lfilter


# 模擬電信號

def generate_electrical_signal(freq, duration, fs):

   t = np.linspace(0, duration, int(fs * duration), endpoint=False)

   signal = np.sin(2 * np.pi * freq * t)

   return t, signal


# 電 - 光轉換(簡單模擬)

def electro_optical_conversion(signal):

   # 假設轉換效率為0.8

   optical_signal = 0.8 * signal

   return optical_signal


# 光 - 電轉換(簡單模擬)

def optical_electrical_conversion(optical_signal):

   # 假設轉換效率為0.8

   recovered_signal = 0.8 * optical_signal

   return recovered_signal


# 模擬信號傳輸過程中的濾波(模擬損耗)

def apply_filter(signal, cutoff_freq, fs, order=4):

   nyquist = 0.5 * fs

   normal_cutoff = cutoff_freq / nyquist

   b, a = butter(order, normal_cutoff, btype='low', analog=False)

   filtered_signal = lfilter(b, a, signal)

   return filtered_signal


# 參數(shù)設置

freq = 28e9  # 信號頻率28GHz

duration = 1e-9  # 信號持續(xù)時間1ns

fs = 100e9  # 采樣頻率100GHz

cutoff_freq = 20e9  # 濾波器截止頻率20GHz


# 生成電信號

t, electrical_signal = generate_electrical_signal(freq, duration, fs)


# 電 - 光轉換

optical_signal = electro_optical_conversion(electrical_signal)


# 模擬光信號傳輸過程中的損耗(濾波)

optical_signal_filtered = apply_filter(optical_signal, cutoff_freq, fs)


# 光 - 電轉換

recovered_signal = optical_electrical_conversion(optical_signal_filtered)


# 繪圖

plt.figure()

plt.plot(t * 1e9, electrical_signal, label='Original Electrical Signal')

plt.plot(t * 1e9, recovered_signal, label='Recovered Electrical Signal')

plt.xlabel('Time (ns)')

plt.ylabel('Amplitude')

plt.legend()

plt.title('Electro - Optical - Electrical Signal Transmission')

plt.show()

該代碼模擬了電信號的生成、電 - 光轉換、光信號傳輸(濾波模擬損耗)和光 - 電轉換過程,展示了光電混合建模的基本思路。


三、S參數(shù)提取技術

(一)S參數(shù)定義

S參數(shù)(散射參數(shù))是描述線性網絡輸入輸出關系的重要參數(shù),用于表征Chiplet間高速鏈路的頻域特性。通過S參數(shù),可以分析信號的反射、傳輸和損耗等特性。


(二)S參數(shù)提取方法

在仿真過程中,可以使用電磁仿真軟件(如HFSS、ADS等)提取Chiplet間高速鏈路的S參數(shù)。以ADS為例,首先建立高速鏈路的電磁模型,然后進行仿真,仿真結果中會包含S參數(shù)數(shù)據。以下是一個使用Python讀取ADS生成的S參數(shù)文件(.s2p)并繪制S21參數(shù)的示例代碼:


python

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt


# 讀取S參數(shù)文件

def read_s2p(file_path):

   freq = []

   s21 = []

   with open(file_path, 'r') as file:

       lines = file.readlines()

       for line in lines:

           if line.startswith('!') or line.startswith('#'):

               continue

           data = line.split()

           if len(data) >= 3:

               freq.append(float(data[0]))

               s21_real = float(data[1])

               s21_imag = float(data[2])

               s21.append(s21_real + 1j * s21_imag)

   return np.array(freq), np.array(s21)


# 參數(shù)設置

file_path = 'example.s2p'  # S參數(shù)文件路徑


# 讀取S參數(shù)

freq, s21 = read_s2p(file_path)


# 繪制S21參數(shù)

plt.figure()

plt.plot(freq / 1e9, 20 * np.log10(np.abs(s21)))

plt.xlabel('Frequency (GHz)')

plt.ylabel('S21 (dB)')

plt.title('S21 Parameter of Chiplet Interconnect')

plt.grid(True)

plt.show()

該代碼讀取S參數(shù)文件并繪制S21參數(shù)的幅度曲線,幫助設計人員分析Chiplet間高速鏈路的傳輸特性。


四、結論

光電混合建模與S參數(shù)提取技術為Chiplet間高速鏈路信號完整性仿真提供了有效的解決方案。通過光電混合建模,可以準確描述信號在電 - 光 - 電轉換過程中的特性;通過S參數(shù)提取技術,可以深入分析鏈路的頻域特性。這些技術有助于設計人員在早期發(fā)現(xiàn)信號完整性問題,優(yōu)化Chiplet間高速鏈路的設計,提高系統(tǒng)的性能和可靠性。

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