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首頁 -技術應用 -技術交流 -【解決方案】物聯網芯片電磁仿真解決方案

【解決方案】物聯網芯片電磁仿真解決方案

發布時間:2021-12-28作者來源:金航標瀏覽:2411

物聯網芯片市場概況

物聯網(IoT)開啟了數百億互聯智能設備相互通信的潛力,僅2019年全球物聯網總連接數都已達到120億,預計到2025年全球物聯網總連接數規模將達到246億,而我國的物聯網連接數也將達到80.1億。截止到2020年,我國物聯網產業規模已突破1.7萬億元。“物”隨“芯”聯,“芯”伴“物”動,物聯網芯片作為物聯網多應用場景的核心,整個產業鏈的上游,預計其市場規模在2022年時將達到107.8億,銷售額的復合年增長率也有望達到13.3%。


圖1 物聯網應用場景及特征分析    


物聯網芯片設計中的挑戰

1 更多的工作頻段和更高的工作效率

相較與傳統通信設備中的通信芯片只負責連接和傳輸信號,物聯網領域的應用場景有明顯的特殊性,覆蓋有線和無線通信模式,并且無線通信模塊也涉及從WiFi、BT(藍牙)、ZigBee的短距離通信到NB-IOT、LTE Cat1、5G等物聯網長距離通信網絡體系,無線通信類型種類繁多,涉及到需要支持的頻段及頻段組合也顯著增加,NB-IOT、5G等長距離通信網絡的應用也帶來了更高的工作頻率的要求。


同時,物聯網芯片的射頻連接穩定性、低成本和爆發式的需求增長又對電路設計者提出更高的要求。從物聯網芯片設計中無源參數提取的角度來看,在如此復雜的電磁應用環境下,寄生參數的特性分析及電路中關鍵無源器件仿真精度等要求都給電磁仿真器帶來了更高的挑戰。



圖2 物聯網常用通信方式




2 復雜的芯片制造工藝應用場景

物聯網芯片設計中需要充分利用各種不同芯片制造工藝的優勢,進而來提高電路的性能。目前主流的工藝包括CMOS, SOI和SiGe Bi-CMOS等。低功耗的CMOS工藝往往是電路設計者的首要的選擇,并且為了降低成本,其工藝節點越來越小。


對于設計者來說,需要對不同芯片制造工藝下的襯底結構、金屬層和介質層材料等進行有針對性的建模,才能更好的對器件特性及寄生參數進行精準的模擬和提取。同時還要考慮,工藝節點引入的工藝偏差和環境溫度變化對器件特性產生的影響。這些分析要求電磁仿真工具具有更高的[敏感詞]。



圖3 芯片制造CMOS工藝路線圖

3 芯片多樣性和集成度增加

物聯網芯片設計中需要充分利用各種不同芯片制造工藝的優勢,進而來提高電路的性能。目前主流的工藝包括CMOS, SOI和SiGe Bi-CMOS等。低功耗的CMOS工藝往往是電路設計者的首要的選擇,并且為了降低成本,其工藝節點越來越小。


對于設計者來說,需要對不同芯片制造工藝下的襯底結構、金屬層和介質層材料等進行有針對性的建模,才能更好的對器件特性及寄生參數進行精準的模擬和提取。同時還要考慮,工藝節點引入的工藝偏差和環境溫度變化對器件特性產生的影響。這些分析要求電磁仿真工具具有更高的[敏感詞]。



圖4 某公司物聯網芯片版圖設計實例



圖5 物聯網FPGA芯片布圖規劃示例

綜上所述,更多的工作頻段與更高的工作頻率,復雜的制造工藝,多樣性和集成度的增加,這三大特點給物聯網芯片設計帶來了很多難題,集中在:
1.芯片寄生參數的特性分析;
2.電路中關鍵無源器件[敏感詞]仿真;
3.工藝偏差和環境溫度變化對器件特性產生的影響;
4.快速的設計收斂得到電路中所需的無源器件。

接下來,我們將為您介紹目前行業里應對上述難題主要的途徑——芯和物聯網芯片電磁仿真解決方案。

芯和物聯網芯片電磁仿真解決方案

物聯網應用場景廣泛多樣,圖6列出了常用的物聯網芯片設計架構,包括物聯網連接和處理芯片,藍色虛線范圍內是連接模塊設計,包括 RX/TX/RF/PA/LNA/Switch。本文我們介紹的解決方案希望能夠幫助電路設計者針對這些模塊進行高效的無源結構仿真、建模、提取和優化。




圖6 芯和物聯網芯片常用架構設計電磁仿真解決方案




1 無源結構的多工藝角快速提取

我們針對多工作頻段、高工作頻率和多工藝場景提供了一種基于 Cadence Virtuoso 設計平臺的電磁仿真提取工具 IRIS,它通過了所有主流晶圓廠在 CMOS/FinFET/SOI/SiG等多工藝節點上的嚴格認證。IRIS 結合3D全波求解技術,滿足從DC到毫米波段的提取精度要求。使用者可以靈活創建仿真單元模塊,然后運用多線程/多核技術、MPI多機處理技術將復雜的仿真問題分解,提高仿真的效率。IRIS軟件進行集成無源器件仿真分析時配合工藝角與溫度掃描模塊,可以達到快速了解工藝狀況和器件隨工藝變化的特性,對電路設計者預測由于工藝偏差而帶來的器件特性變化對最終電路性能的影響具有指導意義。




圖7 IRIS多溫度和多工藝角無源器件仿真案例

2 無源器件的高效建模

此外,我們的方案中還包括了一款基于神經網絡算法的無源器件定制平臺iModeler。用戶利用這款工具中內置的多套面向物聯網芯片設計中需要的電感、變壓器等模板可以快速創建PCell,然后依據個人設計經驗在IRIS內快速收斂得到滿足電路設計需求的無源器件版圖結構,也可以利用模板內的多種輔助選項,實現無源器件的正向和方向提取,進而獲取滿足電路設計要求的器件。




圖8 iModeler無源器件建模解決方案

結:

本文介紹了物聯網芯片所具有的特征:更多的工作頻段和更高的工作頻率,復雜的多芯片制造工藝應用場景,芯片多樣性和集成度增加,它們給芯片設計帶來了新的挑戰。芯和半導體針對這些挑戰,推出了系統性的物聯網芯片電磁仿真解決方案:利用IRIS/iModeler軟件,實現了快速高精度的無源器件及互連寄生的電磁仿真,無源器件優化建模等應用,極大地提高了電路設計師的設計精準度和設計效率,提速產品市場投放。



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