EMOptimizer®:首创快速电磁仿真与优化技术,引领射频无源芯片设计新纪元

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EMOptimizer®凭借自主创新的快速电磁仿真与优化引擎,在射频(RF)集成无源器件设计领域实现了前所未有的效率提升。其独特算法架构打破传统电磁仿真耗时长、优化效率低的瓶颈,使设计人员能够在更短时间内完成高精度建模与优化迭代,大幅缩短产品研发周期。

基于IP的“可复用”理念历来是数字电路设计的核心优势之一,不仅极大提升了设计效率和灵活性,更从根本上加速了全球数字电路技术的快速演进。

而在射频设计优化过程中,“参数化”建模方法则为突破非常耗时的传统电磁仿真迭代瓶颈的关键利器,可以显著提升设计探索与优化的效率。

自2017年起,法动科技率先将“可复用”与“参数化”两大核心理念创造性引入射频集成无源芯片设计领域,开启了对这一创新设计范式的系统研究,并取得重要专利突破。这一技术成果分别于2021年12月07日(中国)、2024年7月30日(中国)和2025年1月14日(美国)获得国家发明专利授权,标志着法动科技在全球范围内首创并确立了集成无源芯片“快速仿真”与“快速优化”的技术发展路线,有效破解长期以来困扰行业的设计效率与精度难题。

作为这一创新体系的集大成者,商用EDA软件EMOptimizer®应运而生。它不仅是上述研究成果的重要里程碑,更是模拟/射频集成电路设计流程的一次革命性重塑。通过将可复用机制、参数化模型与高性能优化算法深度融合,EMOptimizer®大幅提升了设计闭环效率,显著降低了流片风险和开发成本。

在2025年4月举办的专业论坛上,法动科技曹芽子博士以《射频集成无源芯片设计及AI技术在无源器件设计中的应用》为题,系统地阐述EMOptimizer®的核心原理、技术路径与产业化成果,引起业界广泛关注与高度评价。

EMOptimizer®专利及其人工智能(AI)技术       

 EMOptimizer®主要基于两项法动科技自主研发的发明专利技术:1)“一种基于人工智能的电磁仿真方法及其电磁大脑”,专利号: ZL201711439836.1,2017年12月27日申请,2021年12月07日授权(授权公告号:CN108182316B);2)“一种模拟电路的快速仿真优化方法及其系统”,专利号: ZL202210439728.9,2022年4月25日申请,2024年07月30日授权(授权公告号:CN114611449B)。同时详见美国专利(U.S. Patent), “Quick simulation and optimization method and system for analog circuits”,专利号: US 12,197,839, 2024年9月3日申请,2025年1月14日授权。这两项授权发明专利技术已经在法动科技的商用产品EMOptimizer®中实现。

依托这两项授权发明专利,法动科技创新性地将数字集成电路设计思想与人工智能(AI)建模技术深度融合,构建出适用于射频集成无源芯片设计的新一代设计范式。通过全球领先的电磁计算引擎——UltraEM®,实现高精度全波仿真与参数建模,为AI算法提供高质量训练数据。

法动科技进一步构建了一套标准化的射频库单元,并借助AI技术完成高维参数空间的建模训练。这一创新体系使得设计过程中的核心器件可以“模块化”和“可复用”,显著提升设计的标准化程度与迁移能力。

依托这一技术体系,设计人员可直接调用训练好的标准化单元,跳过传统电磁仿真中每次迭代都需重新建模与仿真的耗时过程,大幅加快仿真与优化流程,实现真正意义上的快速仿真与快速优化设计。

这一突破性的设计思路,将现有射频IC设计效率提升至千倍以上,为5G通信、Wi-Fi、毫米波雷达、物联网等高频应用场景带来了颠覆式的设计能力提升,也为射频EDA产业的未来发展注入了强大动能。

EMOptimizer®解决

集成无源芯片设计痛点与发展思路

1.集成无源芯片设计痛点。集成无源芯片设计像盖房子,每次都得从挖泥巴、烧砖头开始,效率极低——这就是传统集成无源芯片的设计困境。最大的痛点在于缺乏像乐高积木一样的“标准砖块”或“预制板”(即标准化的、可复用的单元库/IP)。设计每个元件都像从头和泥巴,高度依赖工程师经验和繁琐的电磁仿真,耗时耗力。

2.集成无源芯片设计痛点与发展思路。面对痛点如何突破呢?只能向成熟的数字芯片设计取经!核心思路是引入“预制化”思路。

2.1建立“砖块库“。借鉴数字芯片的“单元库”概念,发展专门针对无源器件的标准化“砖块库”或“无源IP单元库”。就像有了预制的门窗、梁柱,盖房速度快得多。

2. 2 AI驱动的智能“模具”。这就是人工智能(AI)大显身手的地方。AI技术能学习海量的电磁仿真数据,快速、精准地为各种复杂结构(如三维互连的GSG/GSSG硅通孔、考虑周围填充结构的电感)建立高效的“等效模型”。这些AI模型就像高精度的预制件模具。

3.新思路显示出强大优势。AI模型相对电磁仿真,AI模型精度接近耗时漫长的电磁仿真精度,但速度快几个数量级,几秒钟就能完成。同时AI模型比过于简化的电路模型准确得多,同时还能捕捉复杂的电磁效应。

简言之:用“预制砖块库”解决“和泥巴”困境,用“AI智能模具”高效生成高精度模型,这就是AI驱动的无源芯片设计智能化、自动化的未来之路。

EMOptimizer®应用人工智能(AI)技术

在集成无源芯片设计中发挥重要作用

其核心技术:利用AI技术建立通孔、互连线、传输线、电感、电容、变压器等多种器件的参数化人工智能模型,实现快速优化。

面对着成千上万个微小的“零件”——信号穿过的孔洞(通孔)、连接元件的“导线”(互连线)、传递高速信号的“高速公路”(传输线)、储存电能的“小仓库”(电容)、感应磁场的“线圈”(电感)以及能量转换的“微型变压器”。传统上,精确模拟这些器件的电磁性能需要耗费大量时间和计算资源,每次设计变更都要重新进行复杂的物理仿真,就像每次微调设计都要从头搭建一个精细的模型实验室,效率很低。

现在,法动EDA引入强大的人工智能(AI)技术,通过分析海量的器件设计数据和对应的物理仿真结果,AI能够深入理解这些器件(通孔、互连线、传输线、电容、电感、变压器等)的内在规律。它不再是简单地记忆,而是构建出高度灵活的“参数化智能模型”。简单说,工程师只需告诉AI模型几个关键的设计参数(比如形状、尺寸、材料),这个智能模型就能瞬间预测出该器件的性能表现(比如信号损耗多大、延迟多少、储能能力如何),准确度接近真实物理仿真。

“快速优化”带来革命性的变化。工程师不再需要为每一个微小的改动都等待漫长的仿真。AI模型就像一个高速运转的“数字沙盘”,允许工程师在几秒甚至毫秒内探索数百万种不同的设计组合,自动找出性能最优、最符合要求(如最小损耗、最高效率、最小体积)的那个方案。这极大地缩短了设计周期,降低了研发成本,让工程师能把更多精力放在创新上。

EMOptimizer®应用人工智能(AI)技术

在集成无源芯片设计中的应用与实战

(一)EMOptimizer®的快速仿真能力

EMOptimizer®拥有四项核心本领,让电磁仿真变得轻松高效。

1.  本领一:像搭积木一样建电路。 直接用参数化的“积木块”(模型)就能快速搭建出你想要的电路结构,省时省力。

2.  本领二:一键生成高精度电磁模型。 搭好的电路,它能自动输出详细的版图文件,直接交给专业的三维电磁仿真软件进行精确分析,结果更可靠。

3.  本领三:AI智能连接网络。 电路里各个“积木块”怎么连?EMOptimizer®能根据模型之间的关系,利用内置的AI模型智能地帮你完成网络互连。

4.  本领四:AI预测,结果立等可取。 最厉害的是,它能利用AI模型的预测能力,在极短时间内就给出仿真结果,大大加速设计进程。

除了这四大本领,EMOptimizer®还有四大优势助你更上一层楼。

1.  AI模型,打破标准限制。 不再局限于工艺厂的标准模块(PDK)。用AI建模技术可以灵活地为任意形状的版图构建标准化的电路模型,预测又快又准。更棒的是,对于复杂电路,无需重新训练AI模型就能直接使用,效率超高!

2.  自带丰富“积木库”。 软件里已经准备好了各种常用的基础电路单元(工艺库单元),开箱即用,建模更方便。

3.  支持你的专属“积木”。 你有自己独特的电路单元?没问题!EMOptimizer®支持上传你的自定义库单元,打造个性化设计。

4.  自动试参数,找最优解。 想知道某个参数变化对结果的影响?设置好变量,EMOptimizer®能自动进行参数扫描,帮你快速找到最佳设计方案。

简单来说,EMOptimizer®结合了参数化建模、智能AI和强大的电磁仿真接口,是电路设计师追求速度和精度的理想伙伴!

(二)EMOptimizer®的快速优化能力

1.支持Evaluation功能。用户只需设置参数的范围和步长后,便可快速计算并列出所有结果供用户进行选择使用。

2.支持Optimization功能。并且可显示不同迭代次数下参与优化的各参数值和误差值,同时支持用户选取想要的优化结果进行应用。

(三)EMOptimizer®应用实例

本参考案例演示了设计优化一个带通滤波器,通带:2.6GHz - 3.2GHz,插入损耗:1.1dB,回波损耗:17dB,衰减:20dB @ 1.9GHz - 2.3GHz,35dB @ 1.4GHz - 1.8GHz。

下图可示,经过优化后通带由2.8GHz-3.2GHz增加到2.6GHz-3.2GHz,插入损耗减小0.7dB,回波损耗增加9dB。EMOptimizer®优化后的版图用准确全波电磁仿真软件UltraEM®验证后显示达到了设计规格要求。

责编: 爱集微
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