Zoe Toigo, ingénieure en intégrité du signal et de l'alimentation, Microsoft
Priya Pathmanathan, ingénieure principale en signal et intégrité de l'alimentation, Microsoft
Martin Rodriguez, ingénieur en intégrité énergétique, Microsoft
Doug White, responsable principal de l'ingénierie de l'intégrité des signaux et de l'alimentation, Microsoft
La complexité croissante des systèmes informatiques exige une alimentation électrique efficace jusqu'à la puce. Le défi de conception d'un réseau de distribution d'énergie (PDN) est de fournir une tension stable et à faible bruit via des chemins à faible impédance, qui influencent les performances globales du système. Des modèles précis d'un PDN proposé sont nécessaires pour les décisions initiales d'architecture du système et continuent de déterminer les exigences de configuration à mesure que la conception physique évolue.
Une partie du processus de conception PDN consiste à créer un modèle du boîtier de la puce dans un outil de résolution de champ électromagnétique 3D (HFSS). Les modèles complexes de paramètres S des solveurs de champ FEM (méthode des éléments finis) sont souvent simplifiés en approximations d'éléments de circuit. Auparavant, les paramètres d'entrée d'une approximation de circuit bidimensionnel du boîtier étaient ajustés manuellement jusqu'à ce que le circuit corresponde au modèle 3D. Cependant, le DOE personnalisé et l'ajustement de la surface de réponse dans JMP ont réduit le nombre de simulations expérimentales et le temps de développement pour la création et la corrélation du modèle. Le profil de prédiction a révélé la relation polynomiale entre 12 facteurs et six réponses. Des fonctions de désirabilité ont été utilisées pour déterminer les valeurs des facteurs nécessaires pour obtenir les réponses souhaitées. À l'aide de ces données, les réponses prédites ont été corrélées aux simulations de circuit.
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Conférencier | Transcription |
| Zoé Toigo | Bonjour, je m'appelle Zoe Toigo. Je suis ingénieure en intégrité du signal et de l'alimentation chez Microsoft, et mon projet s'intitule Power Delivery Network Model Prediction and Correlation. |
| Le réseau de distribution d'énergie de la puce informatique se compose de toutes les interconnexions, du module régulateur de tension aux pastilles de la puce et à la métallisation de la matrice qui distribue localement l'énergie et le courant de retour. |
| Parce qu’il interagit avec l’ensemble du système, sa qualité est essentielle aux performances globales du système. |
| La conception du PDN est ??? tout au long du cycle de conception du produit. Dès le début, nous pouvons créer des modèles d'architectures proposées et donner notre avis sur |
| comment cela impacterait le système. Et puis, une fois la conception affinée, nous commençons un cycle itératif de travail avec le développement du matériel pour affiner nos outils MOD afin qu'ils correspondent à leurs performances et pour également fournir des exigences pour les prochaines révisions de la conception physique. |
| Plus tôt cette année, je travaillais sur la modélisation d'une partie du réseau de distribution d'énergie, le boîtier de la puce. Comme cela a été fait dans un ??? fini pour HFSS, |
| les petits changements apportés au modèle prennent beaucoup de temps à simuler, nous avons donc créé une approximation de circuit 2D de ce modèle. |
| Comme nous n'avons pas constaté de bonne adéquation entre les deux modèles différents, nous nous sommes tournés vers JMP pour améliorer ce processus. Nous avons commencé par créer une plate-forme de conception d'expériences personnalisée à 12 facteurs, où nos 12 facteurs étaient des valeurs d'éléments groupés dans le circuit, tels que des résistances et des condensateurs. |
| La sortie... la table générée par le DOE a été utilisée pour exécuter des simulations par lots du circuit, puis à partir de chacune de ces simulations, nous avons extrait des valeurs au port... six ports sur le réseau, |
| qui sont devenues nos six réponses au DOE. Une fois tout cela terminé, nous avons fait un ajustement du modèle en utilisant les moindres carrés, et pour chacun des facteurs, nous avons vu un ajustement entre 97 et 99 R carré. Nous sommes donc confiants d'utiliser ce modèle à l'avenir pour corréler ces packages 3D et 2D. |
| Avec le... avec le profileur de prédiction, nous avons également appliqué des fonctions de désirabilité afin de pouvoir accéder rapidement aux valeurs du circuit qui correspondraient à nos |
| notre modèle HFSS 3D. Mais pour l'utiliser à l'avenir, le profileur de production a l'avantage supplémentaire de pouvoir être modifié pour afficher les dépendances entre les |
| facteurs et les réponses aux petits changements. |
| Ce travail n'aurait pas été possible sans l'aide des membres de mon équipe et certains concepts théoriques sont également tirés du livre d'Eric Bogatin sur les réseaux de distribution d'énergie. Merci beaucoup. |
