随着越来越多的传感器和致动器被添加到电子设备中,在模拟和数字电路之间来回无缝地移动数据之压力日益增长。
模拟和数字电路集成在一起总是显得格格不入,而且这种状况随着SoC使用更小的特征尺寸而愈加凸显。 虽然数字晶体管可以继续扩展到远低于28nm,但现在有关于数字路线图能持续多远的争论一直存在。而模拟技术正在按照自己的节奏发展。然而,在许多情况下,它根本没有前进。
如果模拟和数字不以同样的速度前进,至少它们要能较好的融合。这有助于解释为什么在28nm和16/14nm工艺节点下,标准的模拟IP包括大量的数字内容。随着物联网推动对模拟内容的需求,添加传感器以将物理世界与电子设备连接,对这两个世界之间,甚至更大的互操作性和通信的需求将继续增长。
ARM公司 CPU集团营销总监Ian Smythe表示:对模拟硅产品的需求一直存在于嵌入式领域,但物联网(IoT)的出现正在增加对连接混合信号内容的需求。传感器正在改变一系列智能技术(智能设备,智能家居,智能建筑和智能城市)的深度嵌入式系统。
为了能够有效地处理和传输信息,需要在这些嵌入式系统中更有效地处理模拟数据,包括边缘设备中部署的低功耗微控制器,家庭和建筑网关中使用的更复杂和更强大的处理器以及位于这些网关和云之间的所谓的雾化服务器。
通信需要改进的一个原因是:大多数IoT的有趣功能取决于整合来自多个传感器数据的能力。
Mentor Graphics的产品营销经理Jeff Miller表示:传感器通常是MEMS或硅光子学器件,或与您想要感知的物理世界中的任何物体。模拟是创建传感器和数字系统之间接口的一部分,它将执行传感器融合等功能,以从多个传感器获取数据,将其与有用的信息相结合,然后传送。
连接模拟和数字世界
以上这些大多数都适合物联网、连接设备或智能汽车等领域,基本的挑战是相同的。智能车有传感器负载,工业物联网也是如此,基础设施监控也是一个桥梁,以告诉它是否高于其设计负载。在医疗领域还有很多范例,在消费级健康监测系统领域,大量的新一代连接传感器将会应用到其中。
智能模拟的兴起导致处理能力继续被添加到模拟组件当中,Smythe表示:今天,许多传感器设备内部都有处理器,通常用于自动校准模拟组件,以提高精度和性能。 这不仅在制造阶段至关重要,而且连续校准也可以提高、延长产品的使用寿命。
以一个简单的路灯传感器为例。如果它被污垢覆盖,它可以早些打开。此外,光透镜本身变得模糊,并且有效光随时间变暗。随着数字和模拟之间更好的通信,灯光可以在镜头清晰时自动调低,并且随着镜头变得更加不透明而变亮。
汽车工业对模拟/混合信号设计也有新的要求,Smythe指出。例如,一系列安全特征需要各种形式的传感器,以提供关于车辆和环境的信息。随着汽车自动化程度提升,对传感器和系统处理传感器数据的要求越来越高。对于这些应用,功能安全性和设计的可靠性至关重要。
在这些车内,ADAS(摄像机、传感器、雷达、激光、声纳)和输出(导航、断开、安全气囊触发、碰撞避免)的输入都是模拟/混合信号设计。
Synopsys营销总监Geoffrey Ying表示:关键的验证考虑因素是鲁棒性和可靠性,以满足ISO 26262的高标准要求。这种系统必须按照预期在各种情况下工作,这需要对PVT进行彻底的模拟和回归,以及任何潜在的故障条件和恢复。
模拟在云端
越来越强调混合信号也不止于此。 在数据中心中推动无限通信带宽也包括模拟组件。
为了支持这种需求,例如,具有4级脉冲幅度调制的新型光驱动器IC现在可用于支持高达400 Gbps的以太网,Ying说:这些芯片具有高水平的模拟和数字集成,工作在极高的数据速率,但必须保持低功耗以节省能耗。为了验证这些芯片,设计人员需要一个具有高仿真吞吐量和高容量的精确混合信号验证解决方案,以及对该架构的准确信号完整性分析的能力。
Mentor Graphics公司AMS产品营销总监Mick Tegethoff说:这些应用的棘手之处在于所有的决策和所有的智能都在数字领域。在汽车应用当中,它是一个微控制器;在物联网设备当中,它是一个超级迷你微型微控制器,是数字的。
因此,在从模拟到数字的快速和准确地数据转换过程中有很多事要做,反之亦然。
他还指出,在许多设计中,有更多的无线技术。在物联网应用中,都是无线的。在汽车当中,有更多的无线技术。每当你通过WiFi等进行通信时,就进入模拟RF域。传统上,当您远离数字,通过蜂窝基础设施或无线基础设施互连时,蜂窝和WiFi的IC始终具有模拟RF内容,并且这种内容不断增长。
回到聚光灯下
对于Cadence的混合信号解决方案工程总监Mladen Nizic来说,这是一个模拟/混合信号的黄金时代,汽车和物联网推动了在各个层面集成模拟的需求,以使系统正常工作。虽然向数字世界迈进的趋势没有真正改变,但却存在着无数的新挑战。
一方面,有一个趋势,即数字化尽可能多的模拟功能,但同时,有一些触动点,Nizic说: 这些系统与现实世界的互动已经增加,所以,以前用一个或两个传感器的,现在有十几个或更多,这需要更高的集成度。如果您采用收集数据的IoT边缘节点设备,根据功能,它可能需要做一些量的处理。而需要做多少处理取决于正在收集的信息量,还有与网关和服务器接口的带宽效率,以及有多少信息对传输有意义。一些数量的处理必须移动到边缘节点,并且在一些情况下它需要更##的处理节点和计算能力。在其他情况下,它可能相当简单,但功率非常敏感。因此,这些IoT边缘节点突然变成了非常多样化和多功能的系统,必须在*小功率上可靠地工作多年。模拟成为确保这些功能正常工作的关键因素,因为它必须可靠地与安全标准相结合,*小化功耗。
和往常一样,验证是一个相当大的挑战。数字方法已经很好地建立起来了,但是现在更具挑战性的是,模拟不能孤立地考虑,Nizic说:在验证过程中必须将其视为该系统的一部分。而且,它必须提早开始,甚至必须与数字同时开始,此时模拟电路可能还没有被设计,这就是为什么以前是数字验证中的标准实践,正变成对模拟/混合信号越来越强烈的需求。 这意味着从一开始就要有好的、强大的验证计划,开发正确的验证和模拟策略。因此,模拟建模也迅速崛起。
当涉及物理实现时,还必须有一个紧密集成的解决方案,用于物理设计,从平面规划、布局。这是一个强劲上升的领域,在性能和时序的签订,例如, 电迁移和IR下降变得至关重要,必须融合模拟和数字,Nizic说:它们不能单独完成。
对设计师的影响
工程团队还有其他考虑因素。 当数字工程师需要与某种物理系统连接时,往往有不明显的约束。
很多时候,这种模拟工作是在制程节点完成的,这可能有点令人惊讶,Miller说:我们看到很多工作发生在180nm、90nm工艺节点,而不是22nm,这似乎有点出人意料,但事实证明,在那些非常小的制程节点上进行模拟设计会带来一系列挑战,需要大量额外的工作才能使某些功能在这些节点上发挥作用,还需要大量的额外费用。事实证明,这样多得不偿失,所以,去跟随finFET节点的**原因是他们必须进行大规模的数字集成。在某些情况下,这是必要的,如应用处理器上的PLL,但在大多数情况下,都是不需要的,设计师专注于做模拟节点,这些是更大的特征尺寸,还可以节省成本。
对于模拟设计,在那些具有极高的功耗要求情况下,工程团队采用极端制程节点,但即使是在这种情况下,一些较大的制程节点仍然能够很好地满足要求。
基础部队
Sonics##技术官Drew Wingard表示:我们在20年前开始谈论现在称为SoC的事情,从字面上看,这个名字表示要缩小整个系统的电子功能,把它放在一个芯片上。显然,对于绝大多数应用,我们从来没有真正到达那里,但集成还在继续。这不像我们停止在芯片上集成更多的东西,我们只是发现了其他的方法,或者说发现更多的功能。我们可以在数字领域增加更多的功能到更大面积的数字芯片上,并继续在不同的芯片上保持混合信号功能。由于在许多应用领域,对于标准数字逻辑透视,采用更多晶体管不再是显而易见的需求,使得在成本控制等方面更难。终端应用中,可通过使用具有长寿命的电池,并且花费成本低至一美元的芯片来实现。一旦你这样做,结果就是:哦,我的天,我*好去整合,因为每一个额外的die与封装都要花费这笔钱,我必须看看系统的材料的总帐单,所以集成的压力要高很多。
这使得芯片制造商需要吸引那些已经存在的混合信号内容,但是这些内容可能在单独的芯片上,并且可能在单独的封装中,Wingard说:即使我们在一个地方整合混合信号处理技术,在经济上仍然不是明智之举,我们将使用某种形式的堆叠来整合它。我们将采取一些实现成本目标的方法,使它们更接近它们之间的连接,看起来不像是标准板级互连的接线。
结论
对所有应用的模拟需求都在增长。性能和功率要求无论是高功率在一端,低功率在另一端都在继续增长。无论是用于汽车的BCD,还是用于SoC的7nm工艺,都引入了需要在晶体管和仿真中处理的新效果。
模拟仍然是一个艺术形式,而不是在数字方面的按钮合成流程,Tegethoff说:这些非常依赖设计师的经验,以及设计师的创造力和知识。
所以,无论需要多少模拟和数字电路,总会有差异。但越来越多的,需要两个工程团队来模糊这些差异,并实现这两个世界之间的无缝沟通。
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