電子設計自動化（EDA）工具的演進趨勢是借助先進的自動化技術，提升設計效率與質量，AI（人工智能）和ML（機器學習）技術的融入，進一步強化了這一特性。

在數(shù)字邏輯芯片領域，AI驅動的EDA工具已帶來巨大變革，可實現(xiàn)自動化布局布線、智能仿真與驗證、設計優(yōu)化以及FinFET工藝遷移等工作。然而，在模擬/射頻器件領域，由于電路設計的定制性與復雜性、工藝的多樣性等問題，AI用于模擬/射頻工藝遷移的研究成果與案例極為稀缺。

為提升AI在模擬/射頻器件設計和工藝遷移方面的技術價值，新思科技與格芯（GlobalFoundries）攜手，將一款高性能28GHz 5G毫米波功率放大器（Power Amplifier，PA）從格芯45RFSOI工藝平臺轉移至22FDX工藝平臺，并與手動遷移至22FDX工藝平臺的產(chǎn)品進行了對比。

模擬/射頻工藝特殊性提高AI技術應用門檻

以往，模擬/射頻器件工藝遷移主要依靠設計工程師手動完成，且這些工程師需具備資深的設計與遷移經(jīng)驗，這為AI賦能模擬/射頻器件工藝遷移帶來了一些天然障礙，主要集中在設計復雜性、工藝差異性和AI工具不成熟這三個方面。

與大量使用標準元件庫的數(shù)字邏輯電路不同，模擬/射頻電路的設計很多時候是完全定制的。設計工程師需要根據(jù)具體應用和工藝平臺手動優(yōu)化設計。同時，在設計優(yōu)化過程中，模擬/射頻電路通常需要同時優(yōu)化多個性能指標，如增益、帶寬、功耗、噪聲等，而這些性能之間存在一定沖突，高度依賴設計工程師的經(jīng)驗和直覺。并且，這些經(jīng)驗和直覺因人而異，很難成為訓練AI工具的標準數(shù)據(jù)。

在工藝方面，數(shù)字邏輯芯片主要采用FinFET工藝制造，每一代工藝迭代在基礎架構、標準元件庫等方面都有大量延續(xù)。但模擬/射頻電路在工藝遷移時差異巨大，不同工藝節(jié)點或不同工藝技術都會導致器件性能產(chǎn)生巨大差異。尤其是每更換一個工藝平臺，寄生效應（如寄生電容、電阻、電感）會發(fā)生很大改變，這就要求在工藝遷移時對這些參數(shù)進行針對性優(yōu)化，而每個設計工程師的優(yōu)化策略都不相同。此外，在模擬/射頻工藝上，不同工藝的PDK（Process Design Kit）中的參數(shù)和單元也并不一致。這些差異性給使用AI進行模擬/射頻工藝遷移造成了很大的阻礙，要求AI工具能夠深刻理解并映射這些差異。

在此次新思科技和格芯的合作案例中，所進行的工藝遷移涵蓋了不同的工藝節(jié)點和不同的工藝類型。其中，45RFSOI工藝平臺是45nm節(jié)點的PDSOI工藝，22FDX工藝是22nm節(jié)點的FDSOI工藝。PDSOI和FDSOI雖然都是絕緣體上硅（Silicon on Insulator，SOI）技術，但兩者在活性層耗盡程度、柵極電容與漏電流、摻雜與退火處理等方面存在顯著差異，具體如下表所示。

由于節(jié)點和工藝不同，格芯的45RFSOI平臺和22FDX平臺具有不同的技術特性。45RFSOI是格芯與頂級射頻公司合作提供的業(yè)界領先的射頻SOI技術，可為各種射頻應用帶來低功耗、低噪聲和低延遲等特點。其高截止頻率（fT）和最大振蕩頻率（fmax）（305/380GHz）可滿足5G毫米波工作頻率，能實現(xiàn)更高的PA Pout和PAE，采用高電阻率的富陷阱層襯底能實現(xiàn)更好的網(wǎng)絡匹配。

22FDX是一種專門為SoC應用實現(xiàn)最佳RF/mmWave性能而設計的工藝技術，能夠提供高性能的射頻和電源管理功能，具有347GHz的高fT和371GHz的高fmax。格芯的22FDX采用薄埋氧層（Buried Oxide,BOX），隔離了完全耗盡的晶體管與襯底，顯著降低了漏源寄生電容，從而提高了射頻性能；支持背柵控制，可以動態(tài)調整器件特性，如閾值電壓；支持高密度的APMOM電容，能夠使用更精細的金屬層實現(xiàn)高密度集成；提供高性能的前端（FEOL）和后端（BEOL）射頻無源元件，支持更加復雜的電路設計；支持高達110GHz的頻率范圍，適用于5G毫米波和衛(wèi)星通信等高頻應用；通過厚金屬層，如JA層，實現(xiàn)高電流密度，滿足毫米波電路的電磁兼容性（EMC）要求。

與FinFET工藝相比，22FDX技術使用更少的掩模層，降低了制造成本；ENBFMOAT器件（一種特殊的高電阻區(qū)域器件）具有優(yōu)異的開關性能，進一步提高了射頻電路的隔離度；22FDX技術提供完整的工藝設計套件（PDK），包括參數(shù)化單元（pCell）、器件模型和設計規(guī)則，支持快速設計和驗證。

圖1：BFMOAT橫截面。

（圖源：新思科技）

圖2：基于22FDX實現(xiàn)毫米波器件設計。

（圖源：新思科技）

通過工藝平臺介紹可知，基于22FDX設計制造高性能28GHz毫米波PA能夠實現(xiàn)更低的器件功耗、更高的器件集成度、更靈活的器件設計等。不過，正如上文所述，工藝節(jié)點和工藝技術的變化，對模擬/射頻器件遷移極具挑戰(zhàn)。目前可用的工藝遷移方案采用手動方式，是一項勞動密集型任務。按照手動方式，將高性能28GHz毫米波PA從45RFSOI遷移到22FDX，大約需要1-2個月完成前端設計/分析，之后還需要1個月完成布局。

AI工具帶來10-20倍的遷移效率提升

格芯的22FDX平臺還有一項顯著的設計資源優(yōu)勢，即該平臺支持AI驅動的EDA工具，可借助新思科技的ASO.ai?實現(xiàn)由AI驅動的設計遷移和優(yōu)化，加速設計流程。

如下圖所示，在此次新思科技和格芯的合作中，AI工具完成了自動原理圖遷移、射頻電路優(yōu)化和自動化布局的整個流程，顯著提升了射頻工程師的設計效率。

圖3：AI驅動的射頻遷移工作流。

（圖源：新思科技）

在原理圖遷移環(huán)節(jié)，手動遷移需要工程師對PDK和技術數(shù)據(jù)庫逐一進行映射和更新，工作十分繁瑣。在自動原理圖遷移過程中，AI工具將原參數(shù)映射到其最近的等效參數(shù)，然后觸發(fā)CDF回調以更新最新的參數(shù)。自定義編譯器中的設計重新定位功能用于將28GHz毫米波PA原理圖和測試臺從格芯的45RFSOI遷移到22FDX節(jié)點，以便在遷移后設計可以準備成網(wǎng)表并進行仿真。

在此過程中，新思科技的PrimeWave設計環(huán)境提供了一個由AI驅動的設計環(huán)境，用以提供測試臺分析、網(wǎng)表，并能夠使用單測試臺（STB）和多測試臺（MTB）設置運行各種模擬，以運行PrimeSim? SPICE?RF模擬，然后使用波形查看器和結果分析工具分析布局前和布局后的電路結果。

此時，PrimeWave給出的設計特征與設計規(guī)范并不匹配，于是進入基于AI的射頻電路優(yōu)化環(huán)節(jié)。新思科技的ASO.ai?電路優(yōu)化技術基于AI和ML技術，加速模擬和射頻電路的設計優(yōu)化流程。如下圖所示，ASO.ai?可以幫助設計工程師進行以下操作：

• 在PrimeWave設計環(huán)境中設置測試臺、設計目標和約束條件等；

• 使用PrimeWave的參數(shù)化工具，將設計中的關鍵參數(shù)定義為可變參數(shù)量；

• 通過ASO.ai?電路優(yōu)化界面設置置換參數(shù)（優(yōu)化參數(shù)）和目標指標；

• 通過ASO.ai?電路優(yōu)化界面設置停止條件；

• 優(yōu)化完成后，ASO.ai?提供詳細的優(yōu)化結果，包括最佳參數(shù)組合和對應的性能指標。

圖4：ASO.ai?電路優(yōu)化技術的優(yōu)化流程。

（圖源：新思科技）

在整個優(yōu)化過程中，ASO.ai?電路優(yōu)化技術自動優(yōu)化了直流電路偏置點、功率增加效率（PAE）等關鍵參數(shù)，并提高了PA的穩(wěn)定性，所有自動優(yōu)化之后的參數(shù)都非常接近所需值。隨后，使用PrimeWave運行PrimeSim?對PAE等指標進行大信號分析，然后使用PrimeSim? SPICE?品質平衡分析來檢查PA是否滿足PAE關鍵規(guī)范，以及是否需要進一步優(yōu)化以最大限度地提高PAE。結果顯示，高性能28GHz毫米波PA在格芯的22FDX節(jié)點能夠展現(xiàn)出接近或優(yōu)于格芯45RFSOI節(jié)點的性能，不再需要進一步的優(yōu)化。

圖5：28GHz毫米波PA自動優(yōu)化結果顯示。

（圖源：新思科技）

在此次AI驅動的自動遷移過程中，新思科技ASO.ai?展示了加速模擬/射頻電路設計和遷移的強大能力。ASO.ai?包含一套豐富的由AI驅動的設計、實施和驗證解決方案，包括統(tǒng)一的設計和驗證工具Custom Design Family、電路模擬解決方案PrimeSim?、設計環(huán)境Custom Compiler?、物理驗證高性能簽發(fā)解決方案IC Validator?、寄生參數(shù)提取解決方案StarRC?和光學解決方案。

基于這一整套工具鏈，ASO.ai?可以幫助設計工程師實現(xiàn)自動工藝節(jié)點遷移、大規(guī)模設計優(yōu)化、布局感知設計優(yōu)化和對電路的智能分析，以最少的人力完成大規(guī)模的模擬/射頻電路的升級迭代和產(chǎn)品上市。之所以能夠做到這一點，是因為ASO.ai?工具組合匯集了模擬/射頻設計工程師們數(shù)十年的工程經(jīng)驗和設計知識，采用突破性的強化學習優(yōu)化技術，將這些寶貴的設計經(jīng)驗和設計直覺轉化為由AI驅動的自動化設計方法，節(jié)省了大量繁瑣的手動工作時間和成本。

最終結果顯示，借助新思科技ASO.ai?解決方案，只需短短幾天就能完成高性能28GHz毫米波PA從45RFSOI工藝向22FDX工藝的遷移，并實現(xiàn)接近或超越的射頻性能，從而提高10-20倍的生產(chǎn)率。同時，新思科技和格芯此次的合作還發(fā)現(xiàn)了一些后續(xù)可優(yōu)化的方向，比如輸出匹配變壓器的優(yōu)化是提升功率放大器PAE的關鍵手段。通過新思科技的Custom Compiler? RF設計解決方案搭配是德科技（Keysight）或新思科技（來自Ansys）的電磁（EM）提取工具，可對變壓器進行精確建模和優(yōu)化，更準確地預測和優(yōu)化其性能，從而提升PAE。

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結語

與數(shù)字邏輯電路不同，模擬/射頻電路以往的設計和遷移更多依賴設計工程師的個人經(jīng)驗和直覺，在參數(shù)映射和更新以及電路優(yōu)化方面需耗費大量時間，工作量繁雜且易出現(xiàn)人為錯誤。以高性能28GHz毫米波PA從45RFSOI工藝向22FDX工藝的遷移為例，人工操作需要2-3個月時間，而通過使用新思科技的ASO.ai?解決方案，這一過程縮短至數(shù)天，帶來了10-20倍的生產(chǎn)率提升。

ASO.ai?積累了模擬/射頻設計工程師數(shù)十年的工程經(jīng)驗和設計知識，借助先進的AI和ML技術，這些寶貴的知識財富將逐步釋放到整個模擬/射頻電路設計領域，開啟模擬/射頻電路設計和工藝遷移的智能化時代。