Chiplet間高速鏈路信號(hào)完整性仿真:光電混合建模與S參數(shù)提取技術(shù)
一、引言
隨著芯片設(shè)計(jì)復(fù)雜度的提升,Chiplet(芯粒)技術(shù)憑借其高良率、低成本和異構(gòu)集成優(yōu)勢(shì)成為行業(yè)焦點(diǎn)。然而,Chiplet間通過(guò)高密度互連(如硅中介層或再分布層RDL)實(shí)現(xiàn)的高速鏈路,面臨信號(hào)完整性的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。特別是在數(shù)據(jù)速率達(dá)到56Gbps甚至更高的場(chǎng)景下,串?dāng)_、反射和損耗等問(wèn)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(shù)在Chiplet間高速鏈路信號(hào)完整性仿真中的應(yīng)用。
二、光電混合建模技術(shù)
(一)建模原理
光電混合建模結(jié)合了電磁場(chǎng)理論和光子學(xué)原理,用于描述Chiplet間高速鏈路的電信號(hào)傳輸和光信號(hào)轉(zhuǎn)換過(guò)程。在Chiplet架構(gòu)中,部分信號(hào)可能通過(guò)電 - 光轉(zhuǎn)換(E/O)和光 - 電轉(zhuǎn)換(O/E)器件在光域傳輸,以減少電信號(hào)傳輸中的損耗和串?dāng)_。
(二)建模實(shí)現(xiàn)
以下是一個(gè)簡(jiǎn)化的光電混合建模Python代碼示例,使用Scipy庫(kù)進(jìn)行信號(hào)處理:
python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.signal import butter, lfilter
# 模擬電信號(hào)
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(zhuǎn)換(簡(jiǎn)單模擬)
def electro_optical_conversion(signal):
# 假設(shè)轉(zhuǎn)換效率為0.8
optical_signal = 0.8 * signal
return optical_signal
# 光 - 電轉(zhuǎn)換(簡(jiǎn)單模擬)
def optical_electrical_conversion(optical_signal):
# 假設(shè)轉(zhuǎn)換效率為0.8
recovered_signal = 0.8 * optical_signal
return recovered_signal
# 模擬信號(hào)傳輸過(guò)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(shè)置
freq = 28e9 # 信號(hào)頻率28GHz
duration = 1e-9 # 信號(hào)持續(xù)時(shí)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(hào)
t, electrical_signal = generate_electrical_signal(freq, duration, fs)
# 電 - 光轉(zhuǎn)換
optical_signal = electro_optical_conversion(electrical_signal)
# 模擬光信號(hào)傳輸過(guò)程中的損耗(濾波)
optical_signal_filtered = apply_filter(optical_signal, cutoff_freq, fs)
# 光 - 電轉(zhuǎn)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(hào)的生成、電 - 光轉(zhuǎn)換、光信號(hào)傳輸(濾波模擬損耗)和光 - 電轉(zhuǎn)換過(guò)程,展示了光電混合建模的基本思路。
三、S參數(shù)提取技術(shù)
(一)S參數(shù)定義
S參數(shù)(散射參數(shù))是描述線性網(wǎng)絡(luò)輸入輸出關(guān)系的重要參數(shù),用于表征Chiplet間高速鏈路的頻域特性。通過(guò)S參數(shù),可以分析信號(hào)的反射、傳輸和損耗等特性。
(二)S參數(shù)提取方法
在仿真過(guò)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(jìn)行仿真,仿真結(jié)果中會(huì)包含S參數(shù)數(shù)據(jù)。以下是一個(gè)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(shè)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(shè)計(jì)人員分析Chiplet間高速鏈路的傳輸特性。
四、結(jié)論
光電混合建模與S參數(shù)提取技術(shù)為Chiplet間高速鏈路信號(hào)完整性仿真提供了有效的解決方案。通過(guò)光電混合建模,可以準(zhǔn)確描述信號(hào)在電 - 光 - 電轉(zhuǎn)換過(guò)程中的特性;通過(guò)S參數(shù)提取技術(shù),可以深入分析鏈路的頻域特性。這些技術(shù)有助于設(shè)計(jì)人員在早期發(fā)現(xiàn)信號(hào)完整性問(wèn)題,優(yōu)化Chiplet間高速鏈路的設(shè)計(jì),提高系統(tǒng)的性能和可靠性。