本文翻译转载于：Cadence blog
不断发展的半导体技术已成为我们生活中不可或缺的一部分，并正在改变着世界。然而，这也导致了系统设计的复杂性，以及为确保性能、功能和可靠性所需的设计仿真参数的增加。对 SoC 设计人员来说，利用众多仿真参数优化设计是一项极具挑战性的工作，因为这需要大量的计算资源、时间和成本。设想这样一种情况：设计仿真有 10 个可控参数，每个参数都有 10 个可能的值。为了优化设计，我们必须模拟所有 100 亿次仿真！如果采用传统的人力密集型流程（设计、测试和改进），这将需要数十年才能完成。实现一次成功的设计至关重要，而精确的电磁（EM）仿真是这一过程中的关键步骤，但需要耗费大量时间。
用传统的优化工作流程取代人工参与，能否实现真正的最优设计？
事实证明，利用 Cadence Joint Data and Analytics（JedAI）平台中使用的强化学习，我们可以快速建立一个机器学习（ML）模型，可用于任何规模或复杂程度的系统优化设计。Cadence Optimality Intelligent System Explorer 是一款生成式人工智能驱动的多物理场优化软件，它采用了人工智能（AI）驱动的先进多学科分析和优化（MDAO）技术。
Optimality Intelligent Explorer 与 Clarity 3D Solver 和 Sigrity X——高速信号和电源完整性（SI/PI）平台完全集成。通过将系统级 SI 和 PI 仿真与分析转运到 Optimality，设计人员可以更快地完成优化设计，减少重新设计的需要，加快整体产品上市时间。本文将重点介绍 Clarity 3D Solver 部分，通过一个简单的测试案例，来展示如何使用 Cadence Optimality Explorer 节省优化差分换层过孔的时间和精力。
这里我们有一块 6 层基板的 PCB 板，GND 平面位于顶层、底层和第 3 层，差分对位于第 2 层和第 5 层，VDD 平面位于第 4 层。信号过孔是镀通孔（PTH），GND PTH 过孔紧挨着信号过孔。
本次设计和分析的目标是接近目标差分阻抗，并且优化目标为特定频率下的低插入损耗（S21）和回波损耗（S11）。我们使用 Optimality 对这一布局进行参数设置，以了解如何改变才能获得更好的解决方案。在与手动流程进行比较时，我们发现 Optimality 智能系统资源管理器实现了设计流程的自动化，并能尽早完成设计。如下图所示，手动流程包括重复循环创建初始布局、定义端口、运行模拟、记录每种情况的结果以及探索需要修改的内容。这可能非常耗时，而且需要大量的手动步骤。
Optimality Explorer 与 Clarity 的结合使用了人工智能深度学习，能比人工法更有效地找到解决方案。Optimality Explorer 实现了流程自动化，无需人工交互。优化流程包括定义要优化的参数并设定优化目标，之后该工具会自动创建布局并进行仿真以实现目标。它可以进行多物理场仿真，以减少所需的仿真数据或仿真时间，从而用最少的仿真次数实现设计闭环。
Optimality 的优化方法速度更快，无需人工操作即可通宵运行，是探索不同设计方案的更有效方法。它可以用于所有设计阶段，如间距、返回路径过孔的位置、平面切口、钻孔尺寸和反焊盘尺寸等，这些都是可以根据制造工艺的可行性来探索的一些值。
如何运行/步骤：如何设置优化运行？
Optimality 是一款功能强大的工具，可实现设计流程自动化。它通过定义参数和变量进行优化，能在设定的边界条件内智能地选择随机值，还可以为优化定义函数目标和函数类型。模拟完成后，您可以观察图形和收敛图，以获得最佳结果。如果对结果不满意，可以继续模拟并优化，直到达到预期结果。
利用这一工具可以加快找到最佳解决方案的速度。此外，模板功能可将设计变量自动添加到参数列表中，从而轻松优化线路并保持所有设计层的一致性。即使在低频范围内，使用这种方法也能找到更好的解决方案。围绕返回路径定位过孔（信号周围的过孔）可能很复杂，尤其是在有微孔和埋孔的情况下。信号从走线层到底层的过渡也可能很复杂。利用该工具的功能，您可以快速分类和加载参数，比较最佳和最差情况，并查看它们之间的显著差异。在该工具的帮助下，早期使用者已经见证了过孔结构的优化，从而改善了他们的结果。
作为 Cadence Optimality 智能系统资源管理器的早期使用者，我们强调了其在具有多过孔结构和传输线的刚柔结合印刷电路板上的性能。Optimality Explorer 的人工智能优化功能让我们发现了新颖的设计方法。它为功能强大的 Clarity 3D Solver 增添了智能，让我们能以更高的效率实现性能目标。
——微软首席硬件工程师
Kyle Chen
总结
业界需要进行模式转变，从使用设计、测试和改进循环的传统流程转变为生成式人工智能驱动技术流程，以便在满足时间限制的同时获得设计优化。Optimality Explorer 使设计团队能够优化设计，从而在设计流程的早期更快地发现和缓解电磁问题，大大缩短了实现真正优化设计迭代所需的时间：
使设计工程师能够探索三维电磁（EM）和高速信号与电源完整性结果， 并找出最佳设计。
帮助设计团队在不影响精度的情况下加快电子系统分析和优化的实现。
使设计人员能够轻松分析和优化三维电磁（EM）和高速信号与电源完整性结果。
关于 Cadence
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文章来源：Cadence楷登