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AI插入器功率建模和HBM功率噪聲預測研究

來源:智匯工業

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所屬頻道:新聞中心

關鍵詞:AI插入器HBM

    Enflame Tech是一家初創公司,在上海和北京都有研發中心。他們正在開發AI培訓平臺解決方案,包括深度學習加速器、PCIe板和軟件棧,目標是云服務提供商和數據中心。

     

    由于本次設計的重點是AI訓練,所以在車上有一個4-hi HBM2內存棧來存儲訓練數據。ASIC通過硅插層與HBM2集成。ASIC包含單個集成的硬宏物理量,它有8個獨立的通道,DQ總寬度為1024,信號總數為3300 +。



    本項目的兩個關鍵要素是插入器的設計和仿真。在信號完整性方面,HBM和PHY之間的電線長度是精心選擇的,因為較長的長度需要更強的驅動程序。高速信號路由在M1/M3,屏蔽層在M2。所有信號路由均設計線長差±0.15%。優化后的物理配置包括信號寬度、道間距和屏蔽圖案,如下圖所示。



    AI芯片有大量的HBM模具進行并行計算,并且由于微凸和C4凸(micro-bump and C4 bump)的顯著規模,它為物理設計和仿真工程師帶來了一定程度的建模困難。完整插入器設計的功率建模方面,使用Cadence Cadence Sigrity XcitePI提取工具提取SPICE netlist模型。模型后處理可以驗證z阻抗、IR壓降和時域功率波紋,如下圖所示。



    功率噪聲是保證HBM總線穩定性的關鍵,同時處理龐大的HBM網系統信號和功率仿真也是當前工具面臨的挑戰。設計大會的報告提出了兩種預測HBM功率噪聲的創新方法,使用Cadence Sigrity SystemSI和System Explorer工具進行系統時域仿真。電壓倍增法和電流誘導法用于進一步的功率噪聲預測,下圖是一個典型的場景。( “CMF”的首字母縮寫是“當前乘數”的意思。)



    基準測試是通過安裝在參考板上的測試芯片進行的,測試結果表明,模擬預測與預測數據有很好的相關性。





    綜上所述,這些功率建模和噪聲預測技術可廣泛應用于多種不同類型的2.5D HBM基硅插層設計。

     

    延伸閱讀——IR壓降

     

    IR壓降是指出現在集成電路中電源和地網絡上電壓下降或升高的一種現象。隨著半導體工藝的演進金屬互連線的寬度越來越窄,導致它的電阻值上升,所以在整個芯片范圍內將存在一定的IR壓降。IR壓降的大小決定于從電源PAD到所計算的邏輯門單元之間的等效電阻的大小。

     

    SoC設計中的每一個邏輯門單元的電流都會對設計中的其它邏輯門單元造成不同程度的IR壓降。如果連接到金屬連線上的邏輯門單元同時有翻轉動作,那么因此而導致的IR壓降將會很大。然而,設計中的某些部分的同時翻轉又是非常重要的,例如時鐘網絡和它所驅動的寄存器,在一個同步設計中它們必須同時翻轉。因此,一定程度的IR壓降是不可避免的。  

     

    IR壓降可能是局部或全局性的。當相鄰位置一定數量的邏輯門單元同時有邏輯翻轉動作時,就引起局部IR壓降現象,而電源網格某一特定部分的電阻值特別高時,例如R14遠遠超出預計時,也會導致局部IR壓降;當芯片某一區域內的邏輯動作導致其它區域的IR壓降時,稱之為全局現象。

     

    IR壓降問題的表現常常類似一些時序甚至可能是信號的完整性問題。如果芯片的全局IR壓降過高,則邏輯門就有功能故障,使芯片徹底失效,盡管邏輯仿真顯示設計是正確的。而局部IR壓降比較敏感,它只在一些特定的條件下才可能發生,例如所有的總線數據同步進行翻轉,因此芯片會間歇性的表現出一些功能故障。而IR壓降比較普遍的影響就是降低了芯片的速度。試驗表明,邏輯門單元上5%的IR壓降將使正常的門速度降低15%。

    (審核編輯: 智匯婷婷)

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