在動態(tài)系統(tǒng)設計領域，確保信號毫發(fā)無損地到達接收端只是冰山一角。伴隨著封裝密度的提升、更高的 PCB 走線密度和工作頻率，系統(tǒng)設計的復雜性要求我們統(tǒng)籌考慮電氣、機械、電磁和熱動力效應。實現(xiàn)這一目標需要人類創(chuàng)造力與計算能力的結(jié)合，消除阻礙不同領域?qū)＜液献鞯募軜?gòu)孤島。為了滿足這些需求，系統(tǒng)級優(yōu)化已經(jīng)成為必要條件而不是錦上添花。

傳統(tǒng)的手工方法包括構(gòu)建模型、測試、制作原型、優(yōu)化并最終加工生產(chǎn)，局限性非常明顯。這種方法極度依賴工程師的直覺進行優(yōu)化，原型建立后，需要進行仿真以評估與設計目標的一致性。然而隨著電子設計不斷追求更強的性能，復雜性和緊湊度都在提高，僅依靠直覺已無法應對優(yōu)化設計帶來的挑戰(zhàn)，因此我們需要更加先進的優(yōu)化方法來應對日益復雜的現(xiàn)代化設計。

基于 AI 的優(yōu)化

Cadence 推出了 Optimality 智能系統(tǒng)優(yōu)化器，這是一種利用人工智能技術(shù)幫助設計師應對現(xiàn)代設計挑戰(zhàn)的新型優(yōu)化技術(shù)。這項技術(shù)提供了多學科設計分析優(yōu)化（MDAO）能力，可以執(zhí)行從 IC 到封裝再到板級的無縫系統(tǒng)級優(yōu)化。將多物理場分析工具與 Optimality 資源優(yōu)化器集成，可確保設計滿足預期指標。自動化的流程大幅加速了優(yōu)化過程，從而幫助工程師和設計師更容易、更高效地實現(xiàn)目標。

Optimality Explorer 工作流程讓用戶設定輸入?yún)?shù)和系統(tǒng)優(yōu)化目標，并采用多物理場分析工具進行模擬。它使優(yōu)化過程自動化并生成優(yōu)化的設計和最終曲線。用戶可以優(yōu)化回波損耗、插入損耗、串擾隔離度等參數(shù)以及眼圖、抖動和 BER 等系統(tǒng)標準。為了保證優(yōu)化效率，設計人員必須預先考慮設計的幾何參數(shù)變量，如線寬、間距、長度、疊層、焊盤尺寸、反墊片幾何形狀、鉆頭尺寸和通孔的殘樁長度。創(chuàng)建模型時，還必須考慮 PVT 角、端接電阻（ODT）、抖動均衡等參數(shù)。

Optimality Explorer 旨在幫助設計人員完成無縫的、無用戶干預的設計優(yōu)化。其算法可以讓優(yōu)化過程自動化，確保流暢和友好的用戶體驗。僅需不到 500 次迭代即可完成優(yōu)化，實現(xiàn)了比傳統(tǒng)方法更快的收斂速度，被稱為設計領域 AI 驅(qū)動的多學科分析和優(yōu)化工具。

優(yōu)化時需要注意的參數(shù)和考量

例如，系統(tǒng)信道由發(fā)射器、接收器、PCB 互連、封裝和載板組成。這些組件被抽象表述為發(fā)射器-接收器的 IBIS-AMI 模型，以及收發(fā)器件之間由布線和通孔構(gòu)成的通道模型。

為了確保最佳信道性能，需考慮各種幾何變量，如線寬、間距、長度、布線疊層、焊盤大小、反焊盤幾何形狀、鉆頭大小和通孔的殘樁長度。創(chuàng)建模型時，還應考慮 PVT 角、端接電阻（ODT）和抖動均衡等參數(shù)。

優(yōu)化過程中，指定需要優(yōu)化的設計參數(shù)和預期的優(yōu)化目標。同時，創(chuàng)建額外的替代模型對這些參數(shù)的有效優(yōu)化也極為重要。

Optimality Explorer 利用隨機搜索生成的初始數(shù)據(jù)集構(gòu)建并訓練機器學習模型。它不斷地分析模擬參數(shù)、更新設計變量、計算目標函數(shù)和約束條件，直到達成終止收斂的標準。

Optimality Explorer 旨在幫助設計人員簡化優(yōu)化過程，特別適用于需要同時優(yōu)化多種可調(diào)參數(shù)的場景。它的算法可以實現(xiàn)優(yōu)化過程自動化，無需用戶干預，易于使用。

與需要超過 2500 次迭代才能得到可接受結(jié)果的傳統(tǒng)方法相比，Optimality Explorer 可以用不到 500 次迭代就得到最終結(jié)果，實現(xiàn)更快的收斂速度。

利用 Optimality Explorer實現(xiàn)效率提升

在復雜的電路布局中，只使用單一的布線和通孔是遠遠不夠的。因為每個組件都會影響其他組件的行為，需要構(gòu)建所有組件的組合才能設計出完整的互連模型。

兩個交叉排線平面的差分對

Optimality Explorer 可以高效、準確地模擬并優(yōu)化復雜的 3D 布局，它包括可用于 PC 電腦的場求解器，可以處理通常被認為極具挑戰(zhàn)性的各種場景。例如，它可以在差分對設計中最大化交叉排線，實現(xiàn)更好的結(jié)果。Optimality Explorer 還可以減少窮舉法掃描所需的模擬次數(shù)，更快地達到目標。

Optimality Explorer 可以優(yōu)化布局前和布局后的設計。例如，僅需 46 次模擬就實現(xiàn)了射頻功率分配器的優(yōu)化目標，而相比之下，窮舉掃描則需要超過 300 萬次模擬。Optimality Explorer 也可以被用于處理多參數(shù)設計，例如僅需 71 次迭代即完成對擁有 16 個參數(shù)的微帶貼片天線的優(yōu)化。

未來視野：Optimality 平臺的擴展

Optimality Explorer 工具的開發(fā)團隊目前正致力于將該平臺擴展到熱動力學和流體動力學領域，涉及到將用于熱分析的 Celsius 3D 求解器和用于流體動力學的 CFD 相結(jié)合。此外，電氣約束將集成到現(xiàn)有的 Allegro X 設計平臺約束管理器中，為用戶提供更全面的解決方案。開發(fā)團隊將持續(xù)提供這些改進的更新。

驅(qū)動電子系統(tǒng)的多物理分析

破譯現(xiàn)代系統(tǒng)高速信號優(yōu)化難題是一項多維度的挑戰(zhàn)。Optimality Explorer 突破了傳統(tǒng)人工密集型優(yōu)化過程的局限性，用 AI 驅(qū)動的技術(shù)取代了傳統(tǒng)的設計-測試-改進循環(huán)的交互流程，從而生成最優(yōu)的系統(tǒng)設計解決方案。Optimality Explorer 將像燈塔一樣引導設計人員穿過復雜迷霧，利用自動化提高效率，走向通往綜合設計解決方案的未來之路。

審核編輯：劉清