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Multiphysics from simulation to the fab floor
EDA tools, licensed IP, verification and enablement
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Process and device physics, from simulation to the fab floor
RF 硅芯片必须在其实际工作频率下正常运行,因此 Silvaco 将 RF 器件仿真、S 参数模型拟合、电路分析和任意角度版图设计整合到一个流程中。
5G、Wi-Fi 和 IoT 的连接需求持续推动器件制造商开发高效高频器件,氮化镓 HEMT 和 pHEMT 是其中最典型的例子之一。每个器件最终都用于紧邻天线的 RF 前端。
相比多数市场,RF IC 设计与器件物理的联系更为紧密。衬底寄生效应在小信号条件下不可忽视,在大信号驱动下影响更大。绘制的几何结构成为电路的一部分,封装也引入自身效应。仅按 DC 拟合的模型可能遗漏所有这些影响。因此,器件、模型、电路和版图必须协同开发,并分别在实际工作频率下进行测试。
从单个器件的物理机制出发,最终获得经过验证的图像传感器版图。光子组件同时进行各自的电磁仿真。
晶体管、衬底或前端模块
构建 RF 器件结构,包括 GaN HEMT
在小信号和大信号条件下进行仿真
根据 S 参数和提取数据拟合紧凑模型
仿真模拟读出电路,包括大型寄生参数提取后设计
以 Smith 圆图和极坐标图显示结果
以任意角度绘制 RF 和微波元件
验证完成版图中的任意角度器件
频率会改变答案的领域。
Victory Process 可构建 GaN HEMT 和赝配 HEMT,并覆盖用于功率与 RF 的硅 BiCMOS、BCD 和 SiC 技术。工艺仿真也涵盖 RF MEMS 器件,包括可变电容器。
随后,Victory Device 对电路下方的硅衬底进行小信号和大信号工作建模。同一 TCAD 流程覆盖决定 GaN RF 性能的效应:AlGaN/GaN HEMT 中由陷阱引起的漏极电流色散,以及高功率 GaN HFET 中的自热。
Utmost IV 可根据 DC、电容、S 参数和提取数据的任意组合拟合模型,并针对不同器件、裸片、晶圆和温度优化各项拟合。对 RF 器件建模时,S 参数支持通常是首先检查的功能。
对于 GaN,可将 TCAD 仿真延伸到电路设计人员使用的大信号模型,提取功能涵盖业界标准 ASM-HEMT 紧凑模型。
SmartSpice 不限制电路分析类型。对于 RF 电路仿真,SmartSpice RF 增加了用于 GHz 范围电路稳态分析的谐波平衡功能,涵盖噪声、增益压缩、谐波失真、互调和振荡器相位噪声。SmartSpice 已通过 TSMC 0.18 µm 混合信号/RF 工艺 PDK 认证。
SmartView 以 Y 和 Z Smith 圆图、极坐标图和星座图显示结果,并可直接读取 Touchstone S 参数文件。
Expert 可为 RF 和微波元件(包括电感器)绘制任意角度多边形,其任意角度标尺在偏离曼哈顿网格后仍能保持测量精度。
SmartDRC/LVS 支持以任意角度绘制的特定器件,使偏离网格的 RF 结构可与设计的其余部分一起验证。
一个流程,四类 RF 工作。
在投入工程时间之前,您需要来自 GaN RF器件制造商的验证成果,以及可以逐行查阅的论文。
采用 Victory TCAD 开展面向 5G、Wi-Fi 和 IoT 的 GaN HEMT 与 pHEMT 工作。
“Silvaco 的 Victory TCAD 平台使我们能够精确建模真实条件下的 GaN 器件行为。这种深入理解对于达到下一代 RF 和功率应用所要求的性能与可靠性目标至关重要。”
Barry Lin 博士,Wavetek 首席技术官
衬底是高频下寄生效应的主要来源。观看 Victory Device 如何对小信号和大信号工作条件下的硅衬底进行建模。
GaN HEMT 为何需要缓冲层,以及仿真如何解释 GaN-on-Si 功率开关中的动态导通电阻和 SiC 衬底 RF HEMT 中的色散。
基于物理的 GaN 器件仿真,完整延伸到 RF 设计人员可用于电路的大信号模型。
动态范围、灵敏度和选择性决定微波电路性能。本笔记对三者进行仿真。
请提供您正在开发的器件或模块——GaN 器件、紧凑模型或前端模块,以及仿真与测量开始出现偏差的位置。RF 应用工程师将通过与您的案例相近的示例,指出流程中能够缩小这一差距的步骤。
仿真必须在工作频率下有效。衬底寄生效应成为电路的一部分,在大信号驱动下尤为明显。陷阱可能使 GaN HEMT 的漏极电流取决于器件刚刚经历的状态,自热则会在高功率下改变性能。RF 器件仿真必须在器件实际工作条件下捕捉这三种影响。
它采用四类方法:神经网络(监督学习、前馈结构、非线性激活)、高斯过程回归、决策树和决策森林,以及经典多变量统计。灵敏度分析采用 Sobol 指数或决策森林。优化器涵盖 Levenberg-Marquardt 和 Hooke-Jeeves 等局部方法,以及遗传算法和差分进化等全局方法。
运行该工具及开展工厂级分析均不需要。Victory Analytics 可独立分析生产数据和实测数据,无需仿真步骤。加入 TCAD 仿真输出后,模型便可同时从物理机制和晶圆厂数据中学习。
可以。故障检测与分类以及统计过程控制等工厂级应用可直接处理生产数据。在 FTCO 中,Victory Analytics 结合仿真和晶圆厂数据进行训练,使所得数字孪生同时反映物理机制和产线的实际生产情况。
这是一种同时优化多个输出的方法。根据每个输出与其理想值的接近程度进行评分,再将这些评分组合为单一期望度指数。优化器因此只需提升一个数值,无需人工对各项权衡进行排序。
可以,通过 Python 接口可覆盖从数据加载、训练、评分到优化的完整流程。脚本在 FTCO 工作中尤其有效:训练模型、运行下一组实验,再次训练,直至模型可用作数字孪生。
面向 SiC MOSFET、GaN HEMT 和硅 IGBT 的 TCAD 开发。
面向 RF 衬底和 GaN HEMT 的器件仿真。
支持 S 参数的模型提取。
SPICE 电路仿真,并通过 SmartSpice RF 进行 RF 分析。
以 Smith 圆图、极坐标图和星座图视图进行波形分析。
面向任意角度 RF 和微波几何结构的定制版图。