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如何通過混合信號仿真優化硅光子學

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如何通過混合信號仿真優化硅光子學
（本文編譯自electronicdesign）


如今的計算和通信應用對處理能力和高帶寬內存訪問提出了前所未有的要求 。 以光速傳輸數據正成為關鍵解決方案的重要一環 。



在數據中心中 ， GPU在人工智能訓練和推理過程中通常每秒需要相互傳輸數萬億字節的數據 ， 這遠遠超出了傳統銅基互連技術的極限 ， 后者的最大傳輸速率僅為數百兆比特/秒 。 光互連技術已成為滿足這些傳輸需求的解決方案 ， 它通過光束實現高達100Gb/s的數據傳輸速度 。 但設計和驗證如此復雜的系統需要先進的仿真工具 ， 以對其性能進行建模并確保組件的無縫集成 。


硅光子學則是實現光連接的基礎 。 該技術將光學和電子組件集成在單一硅芯片中 ， 以實現高效且高帶寬的數據傳輸 。 它已在數據中心互連、5G無線網絡、城域和長途電信、高性能計算（HPC）及人工智能等領域日益普及 ， 甚至在量子計算領域也具有應用潛力 。


如今 ， 這些系統包含由模擬和數字組件構成的復雜網絡 。 但將硅光子學集成到這些混合信號系統中 ， 給芯片設計師和系統工程師帶來了更多挑戰 。 對電氣、光學和數字領域進行精確仿真的能力 ， 是開發人工智能工作負載及其他應用所需的高帶寬、低延遲連接的關鍵 。


硅光子學所需基礎組件


從根本上講 ， 硅光子學的核心在于將光速引入CMOS領域 。


通過將激光器、波導和光電探測器等組件集成到單一襯底上 ， 這些系統能夠精確操控光信號 。 諸如激光器和發光二極管（LED）之類的光源會將電信號編碼到可見光或紅外光中 ， 實現從電子到光子的轉換 。 相反 ， 光電二極管和其他光探測器則執行反向過程 ， 將傳輸的光信號轉換為電信號 。


光波導充當光的傳輸通道 ， 其作用類似于銅線傳輸電信號 。 盡管激光器需要先單獨制造再集成到系統中 ， 但波導通常直接集成在硅芯片上 。 在許多情況下 ， 這些波導可通過電信號控制 ， 從而動態調節其折射率 ， 以調整傳輸光的相位和強度 。 因此 ， 這些組件可用于過濾或調制光束 。


光耦合器和光分路器進一步增強了系統功能 。 耦合器將多個光源的信號合并 ， 支持基于干涉的調制；而分路器則將光信號按比例分配到多個輸出端 。 這些組件構成了硅光子學的基礎模塊 ， 對于數據中心中的波分復用（WDM）等應用至關重要 。


硅光子學：從服務器內部到SoC內部


硅光子學系統以多種配置部署 ， 從安裝在PCI Express（PCIe）卡上或直接安裝在主板上的獨立設備 ， 到通過光背板連接的整個服務器機架 。


但最新的創新之一是在多芯片系統中集成光學芯粒（optical chiplets） 。 這些封裝核心的片上系統（SoC）主要為數字芯片 ， 通常包含數百億個晶體管 。 它們作為服務器或網絡交換機的主處理單元 ， 通過電I/O與系統中的其他芯片通信（對于交換機而言 ， 則通過電I/O與可插拔光模塊的端口通信） 。 然而 ， 半導體公司旨在將硅光子收發器芯粒集成到同一封裝中 ， 以克服電I/O的局限性 。


在基于芯粒的光互連領域 ， 英特爾（Intel）最近推出了一種新的兼容OCI（開放相干互連）的光學芯粒 ， 該芯粒提供64個雙向通道 ， 通過單模光纖可實現高達4Tb/s的吞吐量 。 IBM的共封裝光學模塊則直接與主機芯片集成 ， 將前端光纖密度提高了六倍 。


硅光子芯粒作為高速光收發器運行 ， 通過光纖（而非銅線）在同一服務器、同一機架甚至不同機架的芯片之間傳輸數據 。 這些架構凸顯了對模擬、數字和光學領域結合的異構系統進行精確仿真的需求日益增長 。


共封裝光學的挑戰在于 ， 硅光子芯粒集成了光學和電子組件 ， 形成了復雜的混合信號系統 ， 需要嚴格的仿真和驗證以確保最佳性能 。 此外 ， 芯片設計師和系統工程師必須考慮從散熱、功率效率到信號完整性（SI）和電源完整性（PI）等一系列廣泛因素 。


這些架構要求在系統級交互的建模和驗證方式上做出轉變 。 隨著光學組件向處理核心靠近 ， 邏輯仿真必須演進以捕捉跨不同時間尺度和抽象級別的電光交互 。


例如 ， 光學互連與射頻前端的集成（如最新的異構硅光子接收器設計）凸顯了精確行為建模和布局感知建模的必要性 。 異構光子集成電路的概述進一步強調了光、模擬和數字領域協同仿真的作用 。


這些發展強化了可擴展混合信號仿真和建模框架的重要性 ， 這些框架能夠橋接功能、物理實現和系統性能 。


模擬多芯片硅光子學系統面臨的挑戰


盡管如此 ， 設計集成硅光子元件的多芯片系統仍面臨獨特挑戰 。


半導體廠商通常會提供工藝開發套件（PDK） ， 其中包含支持硅光子學的特定工藝節點下電子和光學組件的精確模型 。 在大多數情況下 ， 這些模型采用嚴格的模擬格式（如SPICE或FastSPICE）或硬件描述語言（HDL ， 如Verilog-A、Verilog-AMS或VHDL-AMS） ， 均可用于軟件仿真 。 這些模型在模擬領域能提供高精度和較快的


然而 ， 使用軟件仿真工具進行混合信號驗證（也稱為模擬混合信號 ， AMS）可能導致仿真速度極慢且資源消耗極大 。 光子系統的復雜性進一步加劇了這些挑戰 ， 因此需要新方法來確保準確性和效率 。


即使在相對簡單的實施中 ， 設計和驗證流程也可能錯綜復雜 。 例如 ， 使用多個不同波長光源的發射端芯粒必須確保光纖另一端的接收端芯粒能準確分離和處理這些信號 。 系統必須驗證光波導和調制器在各種電壓條件下能否有效工作 。 當芯粒被設計為收發器時 ， 復雜性會顯著增加 。


實數建模：混合信號仿真的下一階段


實數建模（RNM）是彌合模擬域與數字域之間差距的一種方法（見下圖） 。


混合信號仿真中模型與軟件仿真的準確性、性能及容量對比


這些模型使工程師能夠使用數字工具仿真模擬行為 ， 顯著提升仿真速度和容量 。 最重要的是 ， 這些模型基于SystemVerilog語言 。 因此 ， RNM模型可在統一的仿真環境中驗證模擬、數字和光學組件 。


通過簡化軟件仿真流程 ， RNM幫助工程師以更高的速度和可靠性驗證復雜的混合信號系統 。 當SPICE或Verilog-A創建的模擬模型不足以支持需要集成光子元件、模擬電路和數字控制器的混合信號仿真時 ， RNM的價值尤為突出 。 通過在數字驗證工作流中實現高速仿真 ， RNM有助于消除傳統數?；旌闲盘枀f同仿真的瓶頸問題 。


EDA在硅光子學中的角色演進
【如何通過混合信號仿真優化硅光子學】

EDA企業已陸續推出新型數字混合信號（DMS）仿真工具 ， 以助力解決光電子集成的復雜性問題 。


例如 ， Cadence的Xcelium數字仿真器全面支持實數建模（RNM） ， 可實現光子域與電子域集成的混合信號仿真 。 其獨特優勢在于速度 ， DMS仿真運行速度顯著快于傳統的模擬混合信號（AMS）仿真 ， 同時保持對整個多芯片系統建模的能力 。


這些EDA工具在攻克集成硅光子組件的多芯片系統設計與驗證挑戰中扮演著關鍵角色 。 數字混合信號（DMS）技術通過實現電域、光域和數字域的精準建模 ， 能夠助力驗證未來應用所需的高帶寬系統 。 由此 ， 工程師可自信地設計與驗證下一代高性能系統 ， 滿足數據中心、電信、高性能計算（HPC）及人工智能（AI）等市場不斷演進的需求 。


相關風險正與日俱增 ， 全新架構方案蓄勢將硅光子學推向全新的計算領域 。 例如 ， 研究人員已開發出全集成光子張量核心 ， 凸顯了片上光矩陣運算的潛力 。 隨著硅光子學與數字邏輯的協同設計愈發深入 ， DMS及其他協同仿真工具可能成為核心 ， 它們能讓工程師在芯片制造前 ， 模擬信號在電域、光域和數字域間的行為表現 。




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