在今年举办的全球半导体设计大会 DesignCon 2022 上，来自微软的 Kyle Chen 和 Cadence 的 Suomin Cui 联合发表了《应用深度学习和 3D 电磁求解器实现高速柔性互连的优化设计》技术演讲。

Kyle 是微软的混合现实 (MR) 设备信号完整性/电源完整性工程师，Suomin 是 Cadence 的高级软件架构师。

演讲中所指的“3D 电磁求解器”是 Cadence Clarity 3D Solver，“深度学习”则是在 Optimality Intelligent System Explorer 的早期版本中实现的；由于该演讲是在 Optimality Explorer 正式发布之前进行的，所以在演讲中没有提到具体的产品名称。

上图介绍了电磁求解器的工作原理。基本上，首先将设计划分为网格，然后使用麦克斯韦方程对许多不同的频率进行扫频。要深入了解 Clarity 3D Solver的应用，请参阅文章《技术解密 I Clarity 3D Solver 与 Celsius Thermal Solver 的算法解密》。

如果采用手动的方式，需要设计专家根据自己的专业知识来调整一些变量，然后重新运行 Clarity 3D Solver，查看这些变化是否发挥了作用。而该演讲中描述的方法则使用了人工智能 (AI) 来进行自动调整。设计师设定要优化的变量，以及范围和约束条件，然后定义一个或多个目标函数。

*本图翻译自微软英文演讲内容。

然后，自动化过程将根据设定的范围和约束条件改变变量，使目标函数最小化，如上图所示。Kyle 更深入地研究了优化的工作原理。当斯蒂芬·霍金撰写《时间简史》时，有人告诉他，在书中每写一个方程式，都将使销量减半；因此本文将不对积分符号和矩阵代数提供详细的解释。

堆叠微孔

多层刚柔结合印刷电路板 (rigid-flex printed circuit ，即 RFPC) 在柔性区使用带状布线。由于弯曲要求，高速布线需要具有较薄的材料层和填充接地平面。高密互连 (high-density interconnector ，即 HDI) PCB 涉及盲孔、埋孔和堆叠微孔。

堆叠微孔需要在所有过渡层上使用非功能性焊盘，通过顺序层压和激光钻孔来创建。最初的设计使用统一的过孔焊盘尺寸（如上图），但都是通过以下参数得出的：

• 第 x 层上的焊盘尺寸的半径
• 过孔管的半径
• 第 x 层上的反焊盘尺寸的半径
• 端口 y 处的走线宽度
• 约束条件：过孔参数不是独立的，并且受到许多制造方面的限制，如长宽比
• 为了简化起见（之后会更改），使用整片接地平面来优化过孔

然后用这些参数进行人工智能优化，以便使回波损耗降至最低。第一次运行在回波损耗达到 -35dB时停止（85-88 次试验时也是如此）。第二次运行在 250 次试验时停止，在 100 次运行内实现了约为 -40dB 的回波损耗，然后开始偏离（原因尚不清楚）。

如果提供更多的参数进行优化，可以得到更好的结果。最终的结果详见下图，其中过孔焊盘的尺寸不再统一。经过 100 次试验，回波损耗低于 -40dB。获得最佳结果使用了 375 个试验样本，回波损耗为 -42.5dB。

参数化的 FPC 差分对

下一个优化项目是柔性印刷电路 (flexible printed circuit ，即 FPC) 差分对，同时优化传输线、接地网格和电介质厚度。

同样，在这种情况下，也像过孔堆叠一样进行参数化：

• 填充宽度
• 填充间距
• 填充角
• 传输走线宽度
• 传输线走线间距
• 电介质厚度

最终找到了多种有效的解决方案。研究发现，人工智能在寻找接地网格图案的对称性时颇为艰难，但添加对称性约束并迫使网格图案呈 45° 角就可以更轻松地完成。然后在 100 个试验样本内实现了低于 -30dB 的回波损耗。

微软对此次设计探索的总结如下：

1. 此次探索的优化方法适用于过孔结构和传输线的刚柔结合 PCB 设计
2. 此次探索提出了一种相关性，可证明 3D 模型的准确性，该模型采用了 Clarity 3D Solver进行仿真的结果和测量值对比
3. 然后根据相关的 RFPC 叠层和材料数据进行优化
4. 此次探索展示了机器学习之间的互动和相互学习，以及从机器中学习，这可能会产生新的设计方法
5. 在进行了几次优化后，了解了优化趋势，并制定了新的有效设计规则，实现了对 RFPC 差分对的设计目标。

（文章来源公众号： Cadence楷登PCB及封装资源中心）

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