一
后摩爾時代我們所遇到的瓶頸 后摩爾時代,IC技術(shù)瓶頸主要有如圖 1-1所示的四點。其中,IC瓶頸之一、之二和之四均取決于高效準(zhǔn)確的電磁設(shè)計。
圖1-1 后摩爾時代IC技術(shù)瓶頸 傳統(tǒng)的基于準(zhǔn)靜態(tài)的寄生參數(shù)提取算法,由于無法處理趨膚效應(yīng),無法捕捉互連線的頻變效應(yīng),無法捕捉電場-磁場耦合效應(yīng)(如圖 1-2),所以其仿真精度不夠,需要使用全波電磁仿真方法。
圖1-2 準(zhǔn)靜態(tài)電磁計算的不足
二
常見全波電磁仿真方法介紹與比較
全波電磁仿真方法很多,圖 2-1做了一個歸類。在眾多方法中,有限元(Finite Element Method, FEM)和矩量法(Method of Moment, MoM)是最有代表性的兩種方法。FEM基于麥克斯韋方程的微分形式,該方法使用體剖分進(jìn)行空間的全域離散,所以會產(chǎn)生較多的剖分單元。而MoM方法基于麥克斯韋方程的積分形式,可以使用面剖分或體剖分進(jìn)行目標(biāo)物體的離散,其生成的剖分個數(shù)遠(yuǎn)小于FEM。
圖 2-2給出了體和面剖分基本單位形狀。
圖 2-1 電磁仿真方法
圖 2-2 剖分基本單元形狀
圖 2-3給出了不同算法的應(yīng)用場景。傳統(tǒng)的MoM和FEM方法由于計算效率問題,都只適用于較小規(guī)模的電磁問題。雖然MoM生成的未知數(shù)個數(shù)會遠(yuǎn)小于FEM,但是,MoM生成的矩陣是一個稠密矩陣,其直接求解的計算復(fù)雜度為O(N3),即使使用迭代求解,每一次迭代其計算復(fù)雜度依然高達(dá)O(N2)。所以,一般可以采用基于MoM的快速算法減小計算復(fù)雜度,加速求解過程,并擴(kuò)大求解規(guī)模。如果問題進(jìn)一步擴(kuò)大,則只能使用一些近似算法,如物理光學(xué)(Physical Optics, PO)或幾何光學(xué)(Geometric Optics, GO)進(jìn)行近似計算,這些方法主要用于超大電尺寸的物體散射問題。
進(jìn)一步把問題聚焦于芯片的電磁仿真領(lǐng)域,雖然FEM、MoM及時域有限差分法(Finite Difference Time Domain, FDTD)等計算電磁方法都能用于芯片仿真。但是相對于基于微分方程的FEM和FDTD,目前專用的芯片電磁仿真軟件基本都基于積分方程MoM法,比如Cadence和Keysight的芯片版圖專用電磁仿真工具。雖然一些通用的電磁仿真軟件(比如基于FEM的通用仿真軟件)也能用于芯片電磁仿真,但是通用電磁仿真軟件與芯片設(shè)計軟件沒有很好的交互,且基于FEM的軟件需要施加邊界條件,增加了使用的復(fù)雜度。更重要的,對于介質(zhì)金屬層層堆疊的芯片結(jié)構(gòu),F(xiàn)EM、FDTD等基于偏微分方程的數(shù)值算法需要對多層介質(zhì)環(huán)境進(jìn)行剖分,導(dǎo)致求解未知數(shù)巨大;而MoM可以把介質(zhì)效應(yīng)放到平面分層格林函數(shù)(Layered Medium Green’s Function)中,這樣只需要對金屬層進(jìn)行表面網(wǎng)格剖分,相比FEM、FDTD等算法,MoM可以大大減少了求解未知數(shù)。
圖 2-3 幾種算法的應(yīng)用范圍
圖 2-4 H-矩陣算法(綠色表示滿足H-Matrix 稀疏化存儲的矩陣單元)
然而對于大規(guī)模芯片問題,即使使用平面分層格林函數(shù),MoM 生成的稠密矩陣方程的求解依然非常慢。隨著多種快速低秩分解方法的提出,快速直接求解(Fast DirectSolver)方法在電磁計算領(lǐng)域得到了很大發(fā)展。利用相互分離的基函數(shù)組之間的低秩特性,直接求解方法將系統(tǒng)矩陣分割壓縮成多層稀疏化表示形式。多層自適應(yīng)交叉近似(Adaptive Cross Approximation Algorithm, ACA)矩陣分解算法、H 矩陣法(如圖 2-4 示)和多層UV 方法等都是基于矩陣壓縮的算法,但是直接對矩陣進(jìn)行操作,壓縮程度跟矩陣狀態(tài)相關(guān)。另外,雖然直接法近些年發(fā)展很快,但是直接法的計算規(guī)模尚遠(yuǎn)不足以比擬快速迭代算法,且面向復(fù)雜工程需求,仍有很多亟待解決的挑戰(zhàn)。
圖 2-5 基于FFT的算法
使用快速迭代求解,是解決MoM稠密矩陣方程求解的另一種有效路徑。比如基于快速傅里葉變換(FFT)的方法,如圖 2-5所示。但是,對于面積分方程求解,為了實現(xiàn)FFT算法,該方法需要增加許多補零,導(dǎo)致效率降低。三
圖 3-1 20世紀(jì)最偉大的十大算法
快速多極子(Fast Multipole Method, FMM)作為20世紀(jì)最偉大的十大算法(如圖 3-1所示)之一被用于包含電磁計算在內(nèi)的多種應(yīng)用中。該方法而后進(jìn)一步被拓展成更高效的多層快速多極子(Multi-level Fast Multipole Algorithm, MLFMA),它將整個場分為近場區(qū)和遠(yuǎn)場區(qū)重新組合加速矩陣-向量乘法,并將迭代方法的計算復(fù)雜度降低為O(NlogN),極大地提高了仿真效率,擴(kuò)大了仿真規(guī)模(如圖 3-2所示)。
圖 3-2 從矩量法發(fā)展到多層快速多極子算法計算復(fù)雜度的變化
法動科技作為射頻EDA行業(yè)的領(lǐng)先者,自主開發(fā)了一種新的MLFMA用于芯片的電磁仿真,該方法可以同時適用于平面分層格林函數(shù)這類復(fù)雜的核函數(shù)。即使使用平面分層格林函數(shù)來減少未知數(shù)的情況下,依然可以得到O(NlogN)的計算復(fù)雜度,極大地提升芯片電磁仿真的效率。
法動科技: 成立于2017年。作為擁有硅谷及斯坦福創(chuàng)新基因的國際一流團(tuán)隊,我們專業(yè)提供射頻微波電子設(shè)計自動化(EDA)軟件,憑借自主研發(fā)的大容量、快速三維全波電磁仿真引擎和基于人工智能技術(shù)的高效系統(tǒng)級仿真引擎,能夠在射頻微波芯片、封裝、高速PCB等領(lǐng)域為用戶提供快速準(zhǔn)確的電磁仿真、建模及優(yōu)化設(shè)計方案。 同時,我們可以為包括移動通信、物聯(lián)網(wǎng)、5G、雷達(dá)、衛(wèi)星通信系統(tǒng)和高速數(shù)字設(shè)計在內(nèi)的產(chǎn)品提供高水平設(shè)計開發(fā)服務(wù)。
審核編輯 :李倩
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原文標(biāo)題:芯片電磁仿真算法介紹
文章出處:【微信號:FaradayDynamics,微信公眾號:法動科技】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
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