如今的计算和通信应用对处理能力和高带宽内存访问提出了前所未有的要求 。 以光速传输数据正成为关键解决方案的重要一环 。
在数据中心中 ， GPU在人工智能训练和推理过程中通常每秒需要相互传输数万亿字节的数据 ， 这远远超出了传统铜基互连技术的极限 ， 后者的最大传输速率仅为数百兆比特/秒 。 光互连技术已成为满足这些传输需求的解决方案 ， 它通过光束实现高达100Gb/s的数据传输速度 。 但设计和验证如此复杂的系统需要先进的仿真工具 ， 以对其性能进行建模并确保组件的无缝集成 。
硅光子学则是实现光连接的基础 。 该技术将光学和电子组件集成在单一硅芯片中 ， 以实现高效且高带宽的数据传输 。 它已在数据中心互连、5G无线网络、城域和长途电信、高性能计算（HPC）及人工智能等领域日益普及 ， 甚至在量子计算领域也具有应用潜力 。
如今 ， 这些系统包含由模拟和数字组件构成的复杂网络 。 但将硅光子学集成到这些混合信号系统中 ， 给芯片设计师和系统工程师带来了更多挑战 。 对电气、光学和数字领域进行精确仿真的能力 ， 是开发人工智能工作负载及其他应用所需的高带宽、低延迟连接的关键 。
硅光子学所需基础组件
从根本上讲 ， 硅光子学的核心在于将光速引入CMOS领域 。
通过将激光器、波导和光电探测器等组件集成到单一衬底上 ， 这些系统能够精确操控光信号 。 诸如激光器和发光二极管（LED）之类的光源会将电信号编码到可见光或红外光中 ， 实现从电子到光子的转换 。 相反 ， 光电二极管和其他光探测器则执行反向过程 ， 将传输的光信号转换为电信号 。
光波导充当光的传输通道 ， 其作用类似于铜线传输电信号 。 尽管激光器需要先单独制造再集成到系统中 ， 但波导通常直接集成在硅芯片上 。 在许多情况下 ， 这些波导可通过电信号控制 ， 从而动态调节其折射率 ， 以调整传输光的相位和强度 。 因此 ， 这些组件可用于过滤或调制光束 。
光耦合器和光分路器进一步增强了系统功能 。 耦合器将多个光源的信号合并 ， 支持基于干涉的调制；而分路器则将光信号按比例分配到多个输出端 。 这些组件构成了硅光子学的基础模块 ， 对于数据中心中的波分复用（WDM）等应用至关重要 。
硅光子学：从服务器内部到SoC内部
硅光子学系统以多种配置部署 ， 从安装在PCI Express（PCIe）卡上或直接安装在主板上的独立设备 ， 到通过光背板连接的整个服务器机架 。
但最新的创新之一是在多芯片系统中集成光学芯粒（optical chiplets） 。 这些封装核心的片上系统（SoC）主要为数字芯片 ， 通常包含数百亿个晶体管 。 它们作为服务器或网络交换机的主处理单元 ， 通过电I/O与系统中的其他芯片通信（对于交换机而言 ， 则通过电I/O与可插拔光模块的端口通信） 。 然而 ， 半导体公司旨在将硅光子收发器芯粒集成到同一封装中 ， 以克服电I/O的局限性 。
在基于芯粒的光互连领域 ， 英特尔（Intel）最近推出了一种新的兼容OCI（开放相干互连）的光学芯粒 ， 该芯粒提供64个双向通道 ， 通过单模光纤可实现高达4Tb/s的吞吐量 。 IBM的共封装光学模块则直接与主机芯片集成 ， 将前端光纤密度提高了六倍 。
硅光子芯粒作为高速光收发器运行 ， 通过光纤（而非铜线）在同一服务器、同一机架甚至不同机架的芯片之间传输数据 。 这些架构凸显了对模拟、数字和光学领域结合的异构系统进行精确仿真的需求日益增长 。
共封装光学的挑战在于 ， 硅光子芯粒集成了光学和电子组件 ， 形成了复杂的混合信号系统 ， 需要严格的仿真和验证以确保最佳性能 。 此外 ， 芯片设计师和系统工程师必须考虑从散热、功率效率到信号完整性（SI）和电源完整性（PI）等一系列广泛因素 。
这些架构要求在系统级交互的建模和验证方式上做出转变 。 随着光学组件向处理核心靠近 ， 逻辑仿真必须演进以捕捉跨不同时间尺度和抽象级别的电光交互 。
例如 ， 光学互连与射频前端的集成（如最新的异构硅光子接收器设计）凸显了精确行为建模和布局感知建模的必要性 。 异构光子集成电路的概述进一步强调了光、模拟和数字领域协同仿真的作用 。
这些发展强化了可扩展混合信号仿真和建模框架的重要性 ， 这些框架能够桥接功能、物理实现和系统性能 。
模拟多芯片硅光子学系统面临的挑战
尽管如此 ， 设计集成硅光子元件的多芯片系统仍面临独特挑战 。
半导体厂商通常会提供工艺开发套件（PDK） ， 其中包含支持硅光子学的特定工艺节点下电子和光学组件的精确模型 。 在大多数情况下 ， 这些模型采用严格的模拟格式（如SPICE或FastSPICE）或硬件描述语言（HDL ， 如Verilog-A、Verilog-AMS或VHDL-AMS） ， 均可用于软件仿真 。 这些模型在模拟领域能提供高精度和较快的
然而 ， 使用软件仿真工具进行混合信号验证（也称为模拟混合信号 ， AMS）可能导致仿真速度极慢且资源消耗极大 。 光子系统的复杂性进一步加剧了这些挑战 ， 因此需要新方法来确保准确性和效率 。
即使在相对简单的实施中 ， 设计和验证流程也可能错综复杂 。 例如 ， 使用多个不同波长光源的发射端芯粒必须确保光纤另一端的接收端芯粒能准确分离和处理这些信号 。 系统必须验证光波导和调制器在各种电压条件下能否有效工作 。 当芯粒被设计为收发器时 ， 复杂性会显著增加 。
实数建模：混合信号仿真的下一阶段
实数建模（RNM）是弥合模拟域与数字域之间差距的一种方法（见下图） 。
混合信号仿真中模型与软件仿真的准确性、性能及容量对比
这些模型使工程师能够使用数字工具仿真模拟行为 ， 显著提升仿真速度和容量 。 最重要的是 ， 这些模型基于SystemVerilog语言 。 因此 ， RNM模型可在统一的仿真环境中验证模拟、数字和光学组件 。
通过简化软件仿真流程 ， RNM帮助工程师以更高的速度和可靠性验证复杂的混合信号系统 。 当SPICE或Verilog-A创建的模拟模型不足以支持需要集成光子元件、模拟电路和数字控制器的混合信号仿真时 ， RNM的价值尤为突出 。 通过在数字验证工作流中实现高速仿真 ， RNM有助于消除传统数模混合信号协同仿真的瓶颈问题 。
EDA在硅光子学中的角色演进
【如何通过混合信号仿真优化硅光子学】
EDA企业已陆续推出新型数字混合信号（DMS）仿真工具 ， 以助力解决光电子集成的复杂性问题 。
例如 ， Cadence的Xcelium数字仿真器全面支持实数建模（RNM） ， 可实现光子域与电子域集成的混合信号仿真 。 其独特优势在于速度 ， DMS仿真运行速度显著快于传统的模拟混合信号（AMS）仿真 ， 同时保持对整个多芯片系统建模的能力 。
这些EDA工具在攻克集成硅光子组件的多芯片系统设计与验证挑战中扮演着关键角色 。 数字混合信号（DMS）技术通过实现电域、光域和数字域的精准建模 ， 能够助力验证未来应用所需的高带宽系统 。 由此 ， 工程师可自信地设计与验证下一代高性能系统 ， 满足数据中心、电信、高性能计算（HPC）及人工智能（AI）等市场不断演进的需求 。
相关风险正与日俱增 ， 全新架构方案蓄势将硅光子学推向全新的计算领域 。 例如 ， 研究人员已开发出全集成光子张量核心 ， 凸显了片上光矩阵运算的潜力 。 随着硅光子学与数字逻辑的协同设计愈发深入 ， DMS及其他协同仿真工具可能成为核心 ， 它们能让工程师在芯片制造前 ， 模拟信号在电域、光域和数字域间的行为表现 。
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