法動(dòng)EDA電磁大腦創(chuàng)新中國本土FDSPICE?

作者：愛集微 2024-07-17

來源：法動(dòng)科技 #法動(dòng)科技# #法動(dòng)EDA#

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前言

5G和5.5G的快速發(fā)展與普遍應(yīng)用，對(duì)原模擬電路仿真工具提出了新的挑戰(zhàn)和更高要求。市場與用戶需要電路仿真工具具備更高精度、更強(qiáng)算力和更靈活的功能，以支持5G和5.5G模擬/射頻電路系統(tǒng)仿真與優(yōu)化。

為應(yīng)對(duì)和適應(yīng)這一挑戰(zhàn)與用戶需求，中國射頻EDA領(lǐng)軍品牌法動(dòng)EDA成功研發(fā)了系統(tǒng)級(jí)電路仿真設(shè)計(jì)平臺(tái)FDSPICE^?。

FDSPICE^?主要用于大規(guī)模模擬/射頻、微波/毫米波、高速數(shù)字電路的系統(tǒng)級(jí)電路仿真以及參數(shù)優(yōu)化等。FDSPICE^?采用了先進(jìn)的AI技術(shù)和“法動(dòng)EDA電磁大腦”專利技術(shù)（專利公告號(hào)“CN 108182316B”），可對(duì)電路原理圖及版圖進(jìn)行快速仿真和參數(shù)優(yōu)化。

FDSPICE^?四大創(chuàng)新功能點(diǎn)

1可復(fù)用、可擴(kuò)展及客戶端 IP 強(qiáng)大支持。

2創(chuàng)新的AI模型庫，快速得到仿真結(jié)果。

3可顯示不同迭代次數(shù)下的優(yōu)化結(jié)果與目標(biāo)值之間的誤差，同時(shí)支持用戶選取優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。

4原理圖與版圖的聯(lián)合仿真。

5支持S/Y/Z參數(shù)及后處理參數(shù)查看。

人工智能技術(shù)加速FDSPICE^?

法動(dòng)EDA電磁大腦是一種基于人工智能的電磁仿真方法（專利公告號(hào)“CN 108182316B”）。本發(fā)明公開一種基于人工智能的電磁仿真方法及其電磁大腦。本發(fā)明將電路元器件所對(duì)應(yīng)的幾何、物理、激勵(lì)三類數(shù)據(jù)放入全波電磁計(jì)算求解器中，可得到該器件結(jié)構(gòu)對(duì)應(yīng)的S參數(shù)信息，然后組成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集導(dǎo)入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行離線訓(xùn)練，得到該器件的基于人工智能的單元模型。將待分析的新型結(jié)構(gòu)器件單元模型加入到中FDSPICE^?，無需再使用計(jì)算速度緩慢的全波電磁仿真方法，而以幾何、物理、激勵(lì)作為輸入，以S參數(shù)作為輸出，使用訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行電磁性能分析，得到對(duì)應(yīng)器件的S參數(shù)結(jié)果。與現(xiàn)有的全波電磁仿真軟件相比，本發(fā)明一旦完成卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，就無需依靠全波電磁場求解器就能得到仿真結(jié)果，所以在計(jì)算效率上比現(xiàn)有軟件提高千倍以上。

FDSPICE^?的優(yōu)化功能遵循一套清晰、高效的流程。首先，用戶可以通過設(shè)置工藝、編寫并導(dǎo)入庫文件來定義所需的電路元器件。接著，利用人工智能模型庫進(jìn)行快速仿真，并通過迭代優(yōu)化逐步逼近設(shè)計(jì)目標(biāo)。在整個(gè)過程中，用戶可以直觀地查看不同迭代次數(shù)下的優(yōu)化結(jié)果與目標(biāo)值之間的誤差，并根據(jù)需要選擇最佳的優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。此外，F(xiàn)DSPICE^?還支持S/Y/Z參數(shù)及后處理參數(shù)的查看，為用戶提供全面的電路設(shè)計(jì)信息。

原理圖與版圖的聯(lián)合仿真

FDSPICE^?通過調(diào)用UltraEM/SuperEM可以進(jìn)行原理圖與版圖的聯(lián)合仿真。

FDSPICE^?強(qiáng)大的快速優(yōu)化功能

FDSPICE^?是法動(dòng)科技推出的用于模擬/射頻高速電路設(shè)計(jì)優(yōu)化的 EDA 工具。其中的優(yōu)化功能可以將S/Y/Z 參數(shù)或任何使用“后處理公式”定義的物理量作為優(yōu)化目標(biāo)，對(duì)整個(gè)設(shè)計(jì)中所有的參數(shù)化單元進(jìn)行優(yōu)化，并且支持多目標(biāo)優(yōu)化。該優(yōu)化過程基于的優(yōu)化算法具有全局尋優(yōu)避免掉入局部極小值的優(yōu)點(diǎn)。優(yōu)化過程利用了人工智能模型快速預(yù)測以及S的快速參數(shù)綜合能力，避免了模擬/射頻器件在電磁場仿真中非常耗時(shí)的計(jì)算過程，同時(shí)保證了FDSPICE^?中模擬/射頻器件的模型擁有接近準(zhǔn)確電磁場仿真的精度。