AI Inserter Güç Modellemesi ve HBM Güç Gürültü Öngörüsü Araştırması
"
Semiwiki'den çevrildi, Mike Gianfagna
2020 Tasarım Konferansı'nda 2.5D silikon ara katman analizi toplantısına katıldım. Bu gösterideki birçok gösteri gibi, ekosistem işbirliği ana odak noktasıdır. Bu toplantıda, Cadence'in baş uygulama mühendisi Hu Jinsong ve Enflame'in kıdemli mühendisi He Yongsong, yerleştirici güç modellemesi ve HBM güç gürültüsü tahmini için yöntemler sundu. Uygulama odağı yapay zeka olmasına rağmen, önerilen modelleme yöntemi geniş uygulanabilirliğe sahiptir.
Enflame Tech, Şangay ve Pekin'de Ar-Ge merkezlerine sahip bir start-up şirketidir. Derin öğrenme hızlandırıcıları, PCIe kartları ve yazılım yığınları dahil olmak üzere AI eğitim platformu çözümleri geliştiriyorlar ve bulut hizmeti sağlayıcılarını ve veri merkezlerini hedefliyorlar.
Bu tasarımın odak noktası AI eğitimi olduğundan, eğitim verilerini depolamak için arabada 4-yüksek HBM2 bellek yığını vardır. ASIC, silikon aracı aracılığıyla HBM2 ile entegre edilmiştir. ASIC, tek bir entegre sabit makro fiziksel miktar içerir, 8 bağımsız kanala sahiptir, DQ'nun toplam genişliği 1024'tür ve toplam sinyal sayısı 3300 + 'dır.
Bu projenin iki temel unsuru, araya yerleştiricinin tasarımı ve simülasyonudur. Sinyal bütünlüğü açısından, HBM ile PHY arasındaki telin uzunluğu dikkatlice seçilir, çünkü daha uzun uzunluklar daha güçlü sürücüler gerektirir. Yüksek hızlı sinyal yönlendirme M1 / M3'tür ve koruyucu katman M2'dir. Tüm sinyal yolları, hat uzunluğu farkı ±% 0,15 olacak şekilde tasarlanmıştır. Optimize edilmiş fiziksel konfigürasyon, aşağıdaki şekilde gösterildiği gibi sinyal genişliğini, iz aralığını ve ekranlama modelini içerir.
Yapay zeka yongaları, paralel hesaplama için çok sayıda HBM kalıbına sahiptir ve önemli ölçüde mikro çarpma ve C4 çarpması nedeniyle, fiziksel tasarım ve simülasyon mühendisleri için belirli bir düzeyde modelleme zorluğu getirir. Eksiksiz yerleştirici tasarımının güç modellemesi açısından, SPICE netlist modelini çıkarmak için Cadence Cadence Sigrity XcitePI çıkarma aracını kullanın. Modelin sonradan işlenmesi, aşağıdaki şekilde gösterildiği gibi z empedansını, IR düşüşünü ve zaman alanı güç dalgalanmasını doğrulayabilir.
Güç gürültüsü, HBM veri yolunun kararlılığını sağlamanın anahtarıdır.Aynı zamanda, devasa HBM ağ sistemi sinyalini ve güç simülasyonunu işlemek de mevcut araçlar için bir zorluktur. Tasarım konferansının raporu, sistem zamanı etki alanı simülasyonu için Cadence Sigrity SystemSI ve System Explorer araçlarını kullanarak HBM güç gürültüsünü tahmin etmek için iki yenilikçi yöntem önerdi. Gerilim çarpma yöntemi ve akım indüksiyon yöntemi, daha fazla güç gürültüsü tahmini için kullanılır Aşağıdaki şekil tipik bir senaryodur. ("CMF" nin kısaltması "geçerli çarpan" anlamına gelir.)
Kıyaslama testi, referans tahtasına monte edilmiş bir test çipi ile gerçekleştirilir Test sonuçları, simülasyon tahmini ve tahmin verilerinin iyi bir korelasyona sahip olduğunu gösterir.
Özetle, bu güç modelleme ve gürültü tahmin teknikleri, birçok farklı 2.5D HBM tabanlı silikon interkalasyon tasarımında yaygın olarak kullanılabilir.
