硅光互连新纪元：实数建模赋能多芯片系统高带宽验证

当今许多计算和通信应用需要几乎难以想象的处理能力和高带宽内存访问。例如，使用高端图形处理器（GPU）的数据中心系统通常需要每秒传输数太字节（TB）的数据。

传统的铜基互连技术速度限制在数百兆比特每秒（Mbps），无法满足这些系统的数据带宽需求。解决方案是采用光学互连技术，利用光以高达100吉比特每秒（Gbps）的速度传输数据。

这一技术基于光子学——研究光的产生、探测与操控的光学分支。硅光子学作为该领域的关键进展，将光学与电子元件集成在单一硅芯片上，实现了高带宽数据传输。其应用场景包括数据中心互连、5G+无线网络、城域/长途通信、高性能计算（HPC）、人工智能（AI）和量子计算（QC）。

硅与光子学的融合通过满足先进系统对高效高速互连的需求，正在推动跨行业创新。随着该技术加速普及，挑战在于如何准确仿真和验证这些复杂的混合信号系统。光子建模的最新进展为工程师提供了无缝集成电气与光子组件的工具，为下一代高性能系统铺平了道路。

架构方案选择

部分基于光学互连的系统采用独立封装的硅光子器件，安装在PCIe扩展卡上；另一些则将硅光子器件直接集成至主板；还有数据中心采用通过光学背板连接的服务器机架。

日益普遍的方案是采用多芯片系统：单个封装内包含作为主芯片的系统级芯片（SoC），以及集成了光电器件的硅光子收发小芯片。这种最具挑战性的方案正是本文的焦点。

在此方案中，SoC通常以数字电路为主，可能包含数百亿晶体管。相比之下，硅光子小芯片采用混合信号设计，兼具模拟与数字功能。除核心处理任务外，SoC还需控制并微调光子小芯片的运行。系统验证的挑战在于主芯片与小芯片的功能协同。

常见的硅光子元件

硅芯片上可制造多种光子元件。首先需要光源和光检测器（图1）。

图 1：光源和光探测器

光源（如LED和激光器）将电信号转换为光信号（电子→光子），通常输出固定波长（频率）的光信号，位于电磁频谱的光学或红外波段。光检测器（如光电二极管和光电倍增管）则将光信号转回电信号（光子→电子）。

其次需在硅芯片上制造光波导（图2）。这种物理结构传导光波，如同铜线传导电信号。除简单波导（图2a）外，还可制造电控波导（图2b）。

图 2：两种光波导示例

通过施加电压改变折射率，电控波导可影响通过其中的光信号，使输出光信号的相位延迟与输入控制电压呈特定函数关系。

其他常见元件包括光组合器与分路器。光组合器（图3a）具有单个输出端口和多个输入端口，可将多路光信号合并。当输入波长相同时，信号可能发生相长或相消干涉。

图 3：光合路器和分路器

光分路器（图3b）则具有单个输入端口和多个输出端口。输出信号相位相同且延迟相等。两分支分路器每个输出的光功率比输入低3dB（功率减半，不计插入损耗）。分支越多，各输出功率按比例降低。

光纤应用示例

考虑通过光纤连接的两个多芯片系统（图4）。简例中，系统A的硅光子小芯片为单向发射器，系统B的为单向接收器。实际应用中两者通常为双向收发器。

图 4：通过光纤连接的两个多模具系统

最简实现方式是在发射端使用单光源，接收端使用单光检测器。主芯片通过调制光源振幅叠加待传数字数据。为提高带宽，发射端可采用多个不同波长的光源。

假设系统A的发射小芯片使用两个波长不同的光源，系统B的接收小芯片需分离复合光信号中的波长。解决方案是采用可调光调制器（图5）。该调制器每次提取一个波长，需两个调制器同时提取不同波长；或通过调整电控波导电压随时间切换所选波长。

图 5：实现光调制器

系统A的复合信号先经光分路器分离，再通过独立电控波导。对两波导施加幅值相同、极性相反的电压，使各分支产生不等相位延迟。

波导输出进入光组合器后，根据输入相位关系产生相长/相消干涉。通过精确调整电信号幅值，滤波器可选择性通过目标波长。

验证挑战

即使在此简例中，多芯片系统的数字SoC也需控制和微调光子小芯片功能。开发此类系统时，必须进行混合信号仿真，涵盖光子小芯片的模拟/数字功能及主SoC的数字功能。

半导体厂商提供工艺开发套件（PDK），包含支持光子元件的电气与光子模型。这些模型通常采用SPICE/FastSPICE等纯模拟建模语言或Verilog-A/AMS等保守建模语言。

虽然这些模型在模拟域具有高精度和合理性能，但将模拟与数字仿真器结合进行AMS仿真面临重大挑战。进程间通信量过大会导致仿真速度比纯数字仿真慢数个数量级。

解决方案

实数建模（RNM）技术的新进展提供了解决方案。RNM（又称wreal或线实数建模）融合了模拟与数字仿真概念，其最大优势在于使用SystemVerilog语言建模。这使得工程师可使用传统软件仿真器和硬件仿真器进行数字混合信号（DMS）验证（图6）。RNM支持编写含复杂数学方程和实数值（如3.142或16.893）的模型，突破传统0/1数字模型的限制。

图 6：混合信号仿真的模型精度与性能对比

Cadence Xcelium数字仿真器全面支持RNM。其提供的EEnet SystemVerilog库可增强仿真真实性，尤其针对特定模拟电路功能。EEnet库包含参数化RNM模型，涵盖RLC器件、二极管、晶体管、运放等。

当EEnet库参数与晶圆厂PDK中的模拟元件匹配时，AMS与DMS仿真结果误差小于0.1%。关键优势在于Xcelium的DMS仿真速度比AMS快数个量级，且能仿真完整多芯片系统。

针对硅光子学，Cadence开发了PhotoNet SystemVerilog库及参数化RNM模型库，涵盖光源、检测器、普通/电控波导、组合器、分路器等常见元件。PhotoNet用于验证光子结构的电压效应设计，确保其系统功能正确性。通过Xcelium结合EEnet和PhotoNet，工程师可验证包含数字控制器、模拟电路和光子组件的完整多芯片系统。

结论

硅光子学与数字/模拟电路的集成标志着计算与通信领域的重大进步。RNM与DMS仿真技术对满足复杂系统需求至关重要，能精确仿真电、光、数字域。通过采用先进建模技术，工程师可验证多芯片系统中硅光子元件的功能，支撑未来应用的高带宽、大容量需求。

在IEEE论文《硅光子系统验证的实数建模》中，作者Daniel Cross展示了如何运用这些工具实现光电混合信号系统的功能验证，并提供仿真模型与实践案例。Cadence还提供快速应用套件（RAK）视频，包含代码示例演示电、光、数字组件的协同建模方法。

文章来源：《High-Speed High-Capacity Mixed-Signal Simulation Of Silicon Photonics》作者：Paul Graykowski

https://semiengineering.com/high-speed-high-capacity-mixed-signal-simulation-of-silicon-photonics/