ADS 2017 제품 릴리즈

이 새로운 ADS(Advanced Design System) 2017 릴리즈는 키사이트의 고객 경험(3D 뷰어, 퀵 스타트 가이드, Python 데이터 링크)과 성능(회로 및 FEM 시뮬레이션 속도, 복잡한 레이아웃 처리, 다중 기술 지원)의 개선이 포함된 업계 최고의 RF/MW 회로 시뮬레이션 소프트웨어 플랫폼을 기반으로 합니다. 이 릴리즈는 다른 많은 새로운 기능과 함께 RF 프런트 엔드 모듈과 RFIC 실리콘 설계 둘 다 수행할 때 편리함을 제공합니다.

3D 레이아웃 보기, 라우팅 및 편집

오늘날 무선 통신 설계의 복잡성 증가는 보기와 편집을 위해 개선된 솔루션을 요구합니다. 이 복잡성은 ADS 2017의 새로운 3D 설계 기능에 비교가 되지 않습니다. 이제는 이 3D 기능을 통해 PCB 또는 MMIC/RFIC 레이아웃을 3차원으로 시각화하고 편집할 수 있습니다(그림 1). 이로써 설계자는 부정적인 실수를 찾을 수 있을 뿐만 아니라 설계가 요구사항을 충족하는지 검증할 수 있는 강력한 도구를 얻게 됩니다. ADS 2017의 새로운 3D 기능은 멀티레이어 설계의 비아를 통한 스티칭, 조밀한 영역에서의 라우팅, 그리고 복잡한 구조를 선택하면서 EM 시뮬레이션을 준비하는 것을 크게 단순화합니다.

그림 1. ADS 2017은 a) LNA를 위한 RFIC 레이아웃, b) PA 모듈 PCB의 편집 가능한 3D 뷰를 제공합니다.

다중 기술 3D 전열 시뮬레이션

고밀도 레이아웃이 필요한 복잡한 최신 전력 앰프(PA) 모듈을 설계하거나 고급 반도체 프로세스(예: GaN과 GaAs)를 활용하는 것은 까다로운 제안일 수 있습니다. 비용이 많이 드는 회로 수정을 피하려면 설계자는 테이프아웃 전에 회로의 열 성능을 심층적으로 살펴봐야 합니다.

여러 해 동안 ADS 전열 시뮬레이터는 ADS 레이아웃 환경 및 회로 시뮬레이터와 긴밀하게 통합된 완전한 3D 열 솔버를 설계자에게 제공해왔으며, 온도가 정확한 회로 분석을 위해 전체 시스템이나 칩 온도 프로파일을 계산하고 회로 시뮬레이터에서 이 정보에 주석을 첨부합니다. ADS 2017은 다중 기술을 열로 함께 시뮬레이션하여 이러한 기능을 한 단계 더 끌어올립니다.

예를 들어, QFN(Quad Flat No-Leads) 패키지에 플립칩되고 캡슐화된 PA 설계를 고려해봅시다. 설계는 다이, 라미네이트, 구리 범프, 패키징을 포함하며 당연히 분석하기가 매우 어려운 고도로 가변적인 열 저항 프로필을 생성합니다. 그림 2는 ADS 2017 내부의 다중 기술 기판 설정을 요약한 것입니다. 그림 3은 탁월한 분해능과 정확도로 전체 3D 칩의 빌딩 블록의 열 효과를 보여줍니다. 열 분석에 설계 구조가 모두 포함되어 있습니다. 이 정보를 통해 설계자는 필요한 편집을 수행할 수 있으며 이에 따라 분명한 확신을 가지고 테이프아웃할 수 있습니다.

그림 2. 플립칩된 패키지형 전력 앰프를 위한 이 기판 설정에서 모든 빌딩 블록(PA의 전개도 포함)은 ADS 2017에 표시되어 있습니다.

그림 3. ADS 2017에서는 다중 기술 전열 시뮬레이션을 수행할 수 있습니다. 여기에 표시된 것은 a) QFN 패키지를 포함한 레이아웃, b) 3D 구조의 2D 열 프로필(다이, 라미네이트, 구리 범프, QFN 패키지 포함), c) 전체 칩의 3D 열 프로필입니다.

PYTHON 데이터 링크를 통한 3D 데이터 시각화

Python은 널리 사용되는 고차원적 프로그래밍 언어이며 범용 프로그래밍에 사용할 수 있습니다. ADS 2017은 Python을 이용해서 ADS 시뮬레이션 결과를 처리하는 간단한 방법을 설계자에게 제공합니다. 이 기능은 ADS 결과의 분석, 조작, 시각화 측면에서 다수의 새로운 기능을 활용하며, 전문적인 Python 사용자뿐만 아니라 이전 경험이 적거나 없는 사용자도 이용할 수 있습니다.

비프로그래머의 경우 키사이트는 Python 스크립트를 포함하고 있는 작업 공간을 제공합니다. 다운로드할 수 있는 코드가 있는 어플리케이션의 좋은 예는 3D 스미스 차트*의 생성입니다. 이 그래픽 보조 도구는 단일 플롯을 사용해서 대량의 정보를 시각화할 때 RF 및 마이크로웨이브 설계자를 지원합니다. 예를 들어 3D 스미스 차트는 임피던스가 어떻게 변화하는지 주파수 및 전압 또는 다른 변수와 비교하여 플롯할 수 있기 때문에 설계자는 이들 파라미터가 제시하는 트레이드오프에 대해 충분한 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있습니다(그림 4).

그림 4. 이 3D 스미스 차트는 EVM 표면 대 PA에 대한 부하 임피던스 비교를 보여줍니다. 3D 스미스 차트는 명확하게 높은 EVM 영역을 포함해서 피해야 하는 부하 임피던스를 명확히 보여줍니다. 이 영역은 부하 임피던스에 매우 민감한 EVM 피크를 둘러싸고 있는 영역이며 반드시 피해야 합니다. 3D 스미스 차트는 시뮬레이션 결과를 처리하기 위해 ADS 2017에서 새로운 Python 데이터 링크를 사용하는 방법의 한 가지 예에 불과합니다.

FEM을 통한 더욱 강력한 3D EM 시뮬레이션

DS의 3D FEM(Finite Element Method) 엔진은 주파수 도메인에서 3D EM 효과를 분석하기 위해 사용되는 강력한 전파(full-wave) EM 시뮬레이터입니다. 특히 고속 및 RFIC 패키지, 본드 와이어, 안테나, 온칩 및 오프칩 임베디드 패시브, PC 인터커넥트 같은 콤포넌트의 EF 효과를 시뮬레이션하는 데 유용합니다. FEM 엔진은 ADS와 키사이트의 3D 모델링 및 시뮬레이션 환경 EMPro의 내부에 완전히 통합됩니다. 엔진에서 설계를 내보내고 엔진으로 설계를 가져오는 것이 자동화되어 시간과 비용을 절약하고 제3자 EM 시뮬레이션이 필요한 설계의 수동 내보내기/가져오기에 비해 에러를 최소화합니다. 툴 간 전송만으로도 시뮬레이션당 2시간 정도 걸리는 것으로 추정됩니다. 하루 한 번의 시뮬레이션만 가정해도 합하면 상당한 시간 투입이 되고 연간 약 5만 달러의 비용이 듭니다! FEM을 ADS와 EMPro 내부에 통합함으로써 키사이트 솔루션은 이 모든 비용과 관련 어려움을 해결합니다.

ADS 2017 및 EMPro 2017 릴리즈와 함께 FEM 엔진은 그 어느 때보다 강력해졌습니다(그림 5). 더 스마트한 메시 생성기, 적응형 메싱 알고리즘, 혼합 순서 함수의 사용, 그리고 병렬 주파수 지점 해결을 통해 ADS 2017의 FEM은 이전 모델보다 1.5x~2x 더 빠르게(평균) 실행됩니다(표 1). 또한 디스크 공간 면적이 50% 가까이 감소합니다. 이렇게 해서 까다롭고 새로운 설계 요구사항을 해결하기 위해 노력하는 RF 및 마이크로웨이브 설계자가 보다 쉽게 FEM 엔진을 이용할 수 있습니다.

그림 5. 여기에 표시된 것은 이들 3D 구조에 대한 FEM 생성 EM 파입니다. a) 칩 패키지와 본드 와이어, b) 보드 인터커넥트를 포함한 PCB ADS 2017의 FEM은 이제 1.5x~2x 더 빠르며(평균) 디스크 공간 면적은 이전 모델에 비해 거의 50% 감소했습니다.

3D 비아 설계자: 정확한 비아 모델에 대한 액세스 지원

고속 신호 인터커넥트를 시뮬레이션할 때 결정적인 문제는 높은 주파수에서 정확한 비아 모델에 대한 액세스 부족입니다. 이 문제를 풀기 위해 ADS 2017은 설계자에게 비아 세부사항에 대한 완전한 통제권을 제공하면서(그림 6) PCB 비아(싱글 엔드 또는 차동 엔드)를 생성하고 모델링하는 툴인 Via Designer를 소개합니다.

비아 설계자는 높은 주파수 정확도로 생성된 모델의 EM 효과를 완전히 특성 분석하기 위해 FEM을 사용합니다. 이 툴은 전체 채널 시뮬레이션 중에 미세 조정을 활성화하면서 파라미터화된 스위프를 지원합니다. 이 강력한 새 툴을 사용하면 비아 설계에 관련된 불확실성을 완전히 근절할 수 있습니다.

그림 6. ADS 2017은 PCB 비아 생성 및 모델링을 위한 툴인 Via Designer를 소개하며, 시뮬레이션 결과와 함께 여기에 표시되어 있습니다.

코일 등을 위한 자동화된 PCELL 구조

풍부하고 유용한 시뮬레이션 옵션과 키사이트 GoldenGate 소프트웨어(RFIC 시뮬레이션의 중요한 기준)를 통합한 ADS는 실리콘 RFIC 설계의 시작과 완료를 위한 탁월한 플랫폼입니다. ADS 2017은 나선형 인덕터, 변압기 및 전송선을 위해 파라미터화된 셀(PCell) 구조를 자동화하는 애드온 유틸리티인 CoilSys를 통해 이 기능을 더욱 보완합니다(그림 7). 이렇게 해서 만들어진 PCell은 DRC(Design Rule Checking)를 통과하고 RFIC 설계에 사용할 준비가 된 것입니다. 이러한 레이아웃 셀의 수동 생성은 힘든 작업인 경우가 많고 RFIC 설계자의 시간을 비효율적으로 사용하게 되는데 CoilSys가 이를 없애줍니다.

CoilSys로 생성한 레이아웃은 EM을 시뮬레이션하며, 콤포넌트 합성뿐만 아니라 설계 최적화를 위해서도 파라미터화할 수 있습니다.

그림 7. ADS 2017은 PCell 구조를 자동화하는 애드온 유틸리티인 CoilSys를 소개합니다. RFIC 설계자는 a) CoilSys, b) 싱글 엔드 또는 차동 인덕터, c) 발룬/변압기, d) 솔레노이드를 사용해서 DRC 통과 PCell을 생성할 수 있습니다.

계층구조 관리를 위한 새로운 옵션

ADS 2017은 단일 GUI를 사용한 설계 계층구조의 생성, 변경, 제어를 위해 새로운 옵션을 제공합니다. 옵션인 Config View는 인터페이스가 그림 8에 묘사되어 있습니다. 이전 버전의 ADS와 달리 계층구조 관리는 Config View의 설계에 대한 수정이 필요하지 않습니다.

그림 8. Config View 옵션을 사용하는 ADS 2017 내부 계층구조 관리는 설계 계측구조 생성, 변경, 제어가 매우 용이합니다.

더 강력하고 더 종합적인 시뮬레이션 플랫폼

­­선 통신 시스템 설계는 언제나 어려운 작업입니다. 오늘날의 속도가 빠르고 역동적인 산업에서는 더욱 어려워지고 있습니다. ADS가 여러 해 동안 축적한 충성스러운 사용자와 강력한 토대를 기반으로 ADS 2017은 최근의 마이크로웨이브 및 RF 설계자가 직면하는 기존 과제 및 신생 과제를 효과적으로 해결할 수 있는 새로운 옵션과 기능을 제공합니다. 아주 약간의 에지조차 설계 성공과 실패 사이의 차이를 의미할 수 있는 상황에서 ADS 2017의 강력하고 포괄적인 새 기능은 현재의 설계자가 앞서 나가기 위해 반드시 필요한 툴일 수 있습니다.

PIPRO의 전력 무결성 분석 새 기능

그림 9. 파워 트리 결과 보기.

ADS 2017의 PIPro는 새로운 파워 트리 개요 플롯, 상세한 분석 보고서 생성, 그리고 두 개의 시뮬레이션 분석 결과 간 델타를 빠르게 보여줄 수 있는 '비교' 기능을 포함하고 있습니다 PIPro는 전기-열 분석을 위한 새로운 시뮬레이션 기능과, 전력 전달 네트워크의 디커플링 커패시터/인덕터를 위한 BOM 최적화기를 추가합니다.

DC IR 강하 전기-열

완전 자동화된 통합형 전기-열-전기 반복 시뮬레이션
기존 DC IR 강하 시뮬레이션 설정을 새로운 전기-열 시뮬레이션에 간편하게 복사
판, 핀, 비아의 온도 목록 시각화
열로 인한 로컬 저항성 변화를 고려한 DC IR 강하 결과의 가장 정확한 재현
열 싱크 크기 증가 또는 공기 흐름 증가 같은 잠재적 냉각 솔루션 테스트
사용자에게 열 바닥 계획을 수행할 능력을 제공하는 추가적 열 전용 시뮬레이션

그림 10. DC IR 강하 전기-열 분석 - 온도의 시각화.

디커플링 커패시터/인덕터를 위한 BOM 최적화

많은 IC에 대한 레퍼런스 설계는 최고의 성능과 신뢰성을 위해 PDN에 배치해야 하는 포괄적인 디커플링 커패시터 목록을 제공합니다. 이 목록은 설계자의 PCB에 있을 수 있는 구체적 제약(크기와 레이아웃 수)을 고려하지 않은 것이기 때문에 디커플링 커패시터를 모두 배치하기에는 IC 주변과 IC 아래에 공간이 충분하지 않은 경우가 많아서 레이아웃 엔지니어는 나머지 콤포넌트를 PDN에서 맞는 곳이면 어디에든 배치해야 합니다. PIPro의 디커플링 커패시터 최적화는 보드에 배치된 모든 디커플링 커패시터를 감안하고 원하는 대상 임피던스 프로필에 부합하는 최적의 솔루션을 찾을 수 있습니다.

사용자는 다음과 같은 가중치 기준을 지정하여 최적의 솔루션을 정의할 수 있습니다.

• 디커플링 커패시터 #
• 고유 모델 #
• 벤더 #
• 비용

지능형 알고리즘의 본성상, 그리고 변화하는 디커플링 커패시터 모델은 EM 솔루션의 재계산이 필요하지 않기 때문에, 최적화는 신속하게 이뤄집니다. 최적화 결과는 대상 임피던스를 충족시키고 가중치 기준에 따라 순위가 정해진 후보 솔루션 목록을 제시합니다. 각 후보 솔루션에 대해 PDN Z-임피던스 대 대상 임피던스의 비교를 볼 수 있기 때문에 사용자는 최상의 성능과 비용 절감 조합에 대한 결정을 신속하게 내릴 수 있습니다.

그림 11. 디커플링 커패시터 최적화 분석 결과.

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*3D 스미스 차트의 개념은 Baylis 박사가 이끄는 베일러 대학(Baylor University) 팀이 개척했습니다.