一、引言

隨著芯片設(shè)計(jì)復(fù)雜度的提升，Chiplet（芯粒）技術(shù)憑借其高良率、低成本和異構(gòu)集成優(yōu)勢(shì)成為行業(yè)焦點(diǎn)。然而，Chiplet間通過高密度互連（如硅中介層或再分布層RDL）實(shí)現(xiàn)的高速鏈路，面臨信號(hào)完整性的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。特別是在數(shù)據(jù)速率達(dá)到56Gbps甚至更高的場(chǎng)景下，串?dāng)_、反射和損耗等問題尤為突出。本文將探討光電混合建模與S參數(shù)提取技術(shù)在Chiplet間高速鏈路信號(hào)完整性仿真中的應(yīng)用。

二、光電混合建模技術(shù)

（一）建模原理

光電混合建模結(jié)合了電磁場(chǎng)理論和光子學(xué)原理，用于描述Chiplet間高速鏈路的電信號(hào)傳輸和光信號(hào)轉(zhuǎn)換過程。在Chiplet架構(gòu)中，部分信號(hào)可能通過電 - 光轉(zhuǎn)換（E/O）和光 - 電轉(zhuǎn)換（O/E）器件在光域傳輸，以減少電信號(hào)傳輸中的損耗和串?dāng)_。

（二）建模實(shí)現(xiàn)

以下是一個(gè)簡(jiǎn)化的光電混合建模Python代碼示例，使用Scipy庫(kù)進(jìn)行信號(hào)處理：

python

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from scipy.signal import butter, lfilter

# 模擬電信號(hào)

def generate_electrical_signal(freq, duration, fs):

   t = np.linspace(0, duration, int(fs * duration), endpoint=False)

   signal = np.sin(2 * np.pi * freq * t)

   return t, signal

# 電 - 光轉(zhuǎn)換（簡(jiǎn)單模擬）

def electro_optical_conversion(signal):

   # 假設(shè)轉(zhuǎn)換效率為0.8

   optical_signal = 0.8 * signal

   return optical_signal

# 光 - 電轉(zhuǎn)換（簡(jiǎn)單模擬）

def optical_electrical_conversion(optical_signal):

   # 假設(shè)轉(zhuǎn)換效率為0.8

   recovered_signal = 0.8 * optical_signal

   return recovered_signal

# 模擬信號(hào)傳輸過程中的濾波（模擬損耗）

def apply_filter(signal, cutoff_freq, fs, order=4):

   nyquist = 0.5 * fs

   normal_cutoff = cutoff_freq / nyquist

   b, a = butter(order, normal_cutoff, btype='low', analog=False)

   filtered_signal = lfilter(b, a, signal)

   return filtered_signal

# 參數(shù)設(shè)置

freq = 28e9  # 信號(hào)頻率28GHz

duration = 1e-9  # 信號(hào)持續(xù)時(shí)間1ns

fs = 100e9  # 采樣頻率100GHz

cutoff_freq = 20e9  # 濾波器截止頻率20GHz

# 生成電信號(hào)

t, electrical_signal = generate_electrical_signal(freq, duration, fs)

# 電 - 光轉(zhuǎn)換

optical_signal = electro_optical_conversion(electrical_signal)

# 模擬光信號(hào)傳輸過程中的損耗（濾波）

optical_signal_filtered = apply_filter(optical_signal, cutoff_freq, fs)

# 光 - 電轉(zhuǎn)換

recovered_signal = optical_electrical_conversion(optical_signal_filtered)

# 繪圖

plt.figure()

plt.plot(t * 1e9, electrical_signal, label='Original Electrical Signal')

plt.plot(t * 1e9, recovered_signal, label='Recovered Electrical Signal')

plt.xlabel('Time (ns)')

plt.ylabel('Amplitude')

plt.legend()

plt.title('Electro - Optical - Electrical Signal Transmission')

plt.show()

該代碼模擬了電信號(hào)的生成、電 - 光轉(zhuǎn)換、光信號(hào)傳輸（濾波模擬損耗）和光 - 電轉(zhuǎn)換過程，展示了光電混合建模的基本思路。

三、S參數(shù)提取技術(shù)

（一）S參數(shù)定義

S參數(shù)（散射參數(shù)）是描述線性網(wǎng)絡(luò)輸入輸出關(guān)系的重要參數(shù)，用于表征Chiplet間高速鏈路的頻域特性。通過S參數(shù)，可以分析信號(hào)的反射、傳輸和損耗等特性。

（二）S參數(shù)提取方法

在仿真過程中，可以使用電磁仿真軟件（如HFSS、ADS等）提取Chiplet間高速鏈路的S參數(shù)。以ADS為例，首先建立高速鏈路的電磁模型，然后進(jìn)行仿真，仿真結(jié)果中會(huì)包含S參數(shù)數(shù)據(jù)。以下是一個(gè)使用Python讀取ADS生成的S參數(shù)文件（.s2p）并繪制S21參數(shù)的示例代碼：

python

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

# 讀取S參數(shù)文件

def read_s2p(file_path):

   freq = []

   s21 = []

   with open(file_path, 'r') as file:

       lines = file.readlines()

       for line in lines:

           if line.startswith('!') or line.startswith('#'):

               continue

           data = line.split()

           if len(data) >= 3:

               freq.append(float(data[0]))

               s21_real = float(data[1])

               s21_imag = float(data[2])

               s21.append(s21_real + 1j * s21_imag)

   return np.array(freq), np.array(s21)

# 參數(shù)設(shè)置

file_path = 'example.s2p'  # S參數(shù)文件路徑

# 讀取S參數(shù)

freq, s21 = read_s2p(file_path)

# 繪制S21參數(shù)

plt.figure()

plt.plot(freq / 1e9, 20 * np.log10(np.abs(s21)))

plt.xlabel('Frequency (GHz)')

plt.ylabel('S21 (dB)')

plt.title('S21 Parameter of Chiplet Interconnect')

plt.grid(True)

plt.show()

該代碼讀取S參數(shù)文件并繪制S21參數(shù)的幅度曲線，幫助設(shè)計(jì)人員分析Chiplet間高速鏈路的傳輸特性。

四、結(jié)論

光電混合建模與S參數(shù)提取技術(shù)為Chiplet間高速鏈路信號(hào)完整性仿真提供了有效的解決方案。通過光電混合建模，可以準(zhǔn)確描述信號(hào)在電 - 光 - 電轉(zhuǎn)換過程中的特性；通過S參數(shù)提取技術(shù)，可以深入分析鏈路的頻域特性。這些技術(shù)有助于設(shè)計(jì)人員在早期發(fā)現(xiàn)信號(hào)完整性問題，優(yōu)化Chiplet間高速鏈路的設(shè)計(jì)，提高系統(tǒng)的性能和可靠性。