在这样一个对数字电路处理有利的国际中,模仿
技能更多地用来处理对它们晦气的进程。但这个现象或许正在改动。
咱们生活在一个模仿国际中,但数字技能现已成为干流技能。混合信号处理计划曩昔包含许多模仿数据,只需求少数的数字信号处理,这种计划现已迁移到体系运用中,在体系中第一次发生了模数转化进程。
模仿技能式微有几个原因,其间一些是建立在本身缺点上的。摩尔定律适用于数字电路而不是模仿电路;晶体管能够而且有必要做得更小,这有利于数字电路。但这对模仿晶体管的影响并不大,反而器材尺度越小,模仿器材特性往往越差。器材的小型化一直是这个国际技能进步的要害,在这一点上模仿技能不能跟上年代,逐渐被遗忘了。
工艺技能现已针对数字化进行了优化,这并不古怪,但这对剩余的模仿元件形成越来越大的压力。产品生命周期中的制作工艺改动和参数退化在模仿国际中更具挑战性。这意味着模仿元件需求比数字元件更多的剖析和奇妙的规划。
模仿技能依然被以为是一种艺术,而且自动化并没有以数字方法迁移到东西中,这意味着模仿出产力持续下降。咱们正在发现在芯片中,即便对错预期的模仿内容也占有了SoC表面积很大的一部分,而且模仿器材的规划需求很长时刻,也要承当危险。
挖苦的是,跟着数字设备越来越小,芯片越来越大,SoC规划的几个方面开端看起来更像是模仿问题。时钟和功率分配正在敏捷成为模仿问题。芯片依赖于PHY电路移动环绕体系移动数据,这些是模仿电路的特色。
关于不能兼容模仿内容的芯片(基本上也就意味着一切芯片),上述几个方面仅仅是为什么摩尔定律无法完结芯片总面积、功率、功用提高的部分原因,缺少对模仿信号和器材的重视,这是数字芯片现在付出代价的原因。
业界对这一趋势没有任何论据。Morton CTO首席技能官Oliver King标明:“抢先的高档工艺十分适用于逻辑密度和功用规划,因而模仿电路有必要恪守规划规矩所带来的约束。相同的状况是,这些进程的建模并没有针对模仿规划进行优化。”
西门子商业顾问公司的产品营销司理杰夫·米勒弥补说:“小功用尺度的先进工艺节点规划的确能够满意大规划数字逻辑的需求。低电压、低功耗和地成为的逻辑晶体管是促进摩尔定理持续想数字方向开展的要害因素。可是,关于模仿规划团队来说,将其用于越来越小的特征尺度的优点并不能转化。虽然在16nm及以下的确有许多模仿规划正在运用finFET和多形式化的工艺节点,但这一般是答应大数字和模仿(元件)在同一个芯片(die)上共存。”
工艺技能
有痕迹标明,跟着摩尔定律的放缓,这种状况或许会发生改动。Synopsys的TCAD产品营销司理Ric Borges说:“发明工艺规划的公司有它们自己重视的三个重要方面。本钱对错常重要的,而且有必要与功用、功率特性和可靠性相平衡,一些比如轿车和医疗之类的运用,在可靠性方面十分严厉,而其他运用则不那么严厉。”
Borges指出,有许多模仿工艺运用较大的功用尺度。“许多人仍在180和130nm尺度内制作。在该基准线内,或许存在处理不同功率或电压水平的衍生物。”
或许需求不同的考虑方法来处理问题。“高电压晶体管的尺度往往没有得到很好的优化。” Microsemi的集成电路工程总监Mathieu Sureau说:“在某些状况下,铸造厂或许只会供给比咱们需求的更高的给定电压击穿,这让咱们面对两个挑选 ——不去做任何改动,咱们将面对尺度丢失;或许开发咱们自己的器材,但这不是最佳计划,由于咱们需求验证它的可靠性。”
混合信号一般有必要运用更多的现代工艺来取得必要的数字密度。Synopsys产品营销副总裁Tom Ferry说:“咱们开端看到工艺技能公司选用数字28nm制程并创立衍出产品。这些是针对具有比传统28nm技能具有更多模仿或功率内容的特定规划。”
模仿规划规矩或许包含额定的杂乱性。Miller指出:“在聚集数字化的工艺节点中,规划规矩首要是确保可制作性和产值。在模仿技能中,一般还有其他规划规矩用于捕获许多‘模仿效应’,例如杰出的附近效应(proximity effects)、应力效应(由于STI等)和形式改动(proximity effects)效应。它们或许导致晶体管尺度大于最小可制作尺度,用于准确或匹配区域。换句话说,模仿技能一般会模仿高档节点中更大特征尺度的工艺,然后进一步降低了模仿模块的工艺缩放的优势。”
可是存在一些问题,有人从中看到了机会。Sureau指出:“Guarding / latchup原则/ PDK规矩关于许多设备一般很差或不存在。这为规划团队供给了或许取得优势的空间,或许至少与其他团队有所区别,要害在于他们怎么故最优化的方法战胜这些问题。”
Synopsys以为, TCAD技能越来越多的运用协助代工厂优化和出产衍出产品工艺技能。TCAD选用晶体管的物理表征,并对晶体管的制作拼装进行了物理描绘。然后,一旦界说了物理结构,就能够进入设备模仿来剖析功用。“它还能够确认怎么修正制作进程,以便能够完结我想要在我的产品中运用的一些器材级或电路级特性,” Borges解说说,“这能够在任何晶圆被创立之前完结,而且能够明显缩小咱们需求探究的空间。然后,您或许需求进行一些晶圆运转来验证仿真是否正确。这能够做得更快,由于有许多不合理的部分现已被消除了。”
竞赛格式
跟着咱们迁移到finFET,数字电路再次遭到喜爱。“为7nm的 finFET数字规划PLL十分困难。”Ferry说“模仿规划很难。 finFET首要用于数字化。”
Miller证明:“FinFET对模仿来说并不是很友爱。规划人员仅限于少数设备尺度,互连寄生效应往往更难处理,而且还需求考虑更多与layout相关的效应,有必要完结设备之间的杰出匹配。”
跟着轿车成为半导体消费大户,未来或许会有好消息。 “经过TCAD,工艺规划公司能够了解它们关于PLLs和其他模仿部件的作业作用。”Ferry说:“跟着芯片进入轿车商场的模仿内容越来越多,可靠性也越来越重要,由于它们的商场越来越大,所以咱们会有更多的类型。 今日轿车规划的芯片比五年前要多。 这使得他们值得出资更多的钱,以便取得更多的生意。咱们需求平衡这个郭晨,以满意集成部件的数字和模仿需求。”
需求许多模仿芯片的芯片,包含传感器、电源办理、集成MEMS和成像运用等组件,并不急于取得数字支撑的最新节点。许多这些组件中需求与高电压相互作用,对噪声十分灵敏,并获益于规范逻辑进程中无法取得的特别器材类型和阻隔技能。 Miller说:“这导致了专门从事模仿能力的“超摩尔” 工艺节点的鼓起。这些技能是新的工艺风格,但运用于更大的特征尺度(高达180nm!),而且支撑双极晶体管、高压DMOS器材(一些器材能够处理超越100V!),以及埋井和其他阻隔战略,答应高精准模仿与喧闹数字共存。 当模仿是规划的要害需求时,咱们看到许多客户挑选这些工艺。”
分出输赢
现已开发了规划技能来协助模仿电路战胜其间的一些问题。比如包含后期校准和模仿电路的数字辅佐,以动态调整改动。 这些不是免费的。 数字补偿的一个比如是流水线ADC。 这具有核算开支和数字的推迟,意味着补偿比纯模仿完结更慢,并增加了总功耗。
在技能节点上也或许有退让的地步。“关于混合信号规划来说,数字内容巨大,但这不足以证明跳转到finFET的合理性,咱们看到许多针对65nm的规划是一个不错的中心方位。” Miller说:“关于需求一些射频功用的规划,例如针对IoT边际设备商场的规划,这一点特别如此。”
可靠性
老化模型(Aging models)现已根据数字电路开发,而且在生命周期中,对模仿/ RF可靠性的重视不多。关于有必要确保产品寿数的轿车和医疗运用来说,这或许会成为一个更大的问题。许多模仿电路依赖于匹配,这意味着假如两个组件老化程度和方法不类似,则会发生其他问题。这或许导致更频频的从头校准,也或许导致更杂乱的规划。 假如器材无法从头连接到测试仪进行校准,也或许意味着芯片或体系需求额定的杂乱性。
较小的几许形状具有更多的可变性。“由于咱们能够以许多的细节来模仿制作工艺,所以咱们能够在制作工艺流程中注入可变性”,Borges说:“跟着规划的不断扩大,这一趋势正变得越来越重要。一般,关于与数字相关的模仿运用,如设备匹配来说,这些作用变得更为重要。需求精心规划的进程来完结着一些功用。”
有必要留意,不需求对这些模型发生太多的失望心情。“重要的是坚持相关变异的来历,由于实际上,一些变异性来历或许在某种程度上相互抵消。”他说。
定论
业界长期以来对数字化的重视现已导致模仿技能被尽或许地挤出圈子,但模仿总是有必要的。今日,当模仿内容很重要是,关于这个问题的答案是,留在较大的节点上,可是代工厂的额定尽力或许发生一些更好的折中计划,答应数字和模仿能够集成而不会有不公平的成见。轿车或许是推进这一趋势的职业。
