Continuando con el tema de la multifísica, hablé recientemente con Melika Roshandell (Directora de Gestión de Productos de Cadence) sobre la continua convergencia entre MCAD y ECAD. Primero debes saber que Melika tiene un doctorado en ingeniería mecánica y una amplia experiencia en ingeniería térmica en Broadcom y Qualcomm, todos muy relevantes para este tema. Una revelación inmediata de esta discusión para mí fue que el análisis térmico y la optimización de chips y sistemas comúnmente son manejados por ingenieros mecánicos que trabajan en cooperación con los equipos de diseño eléctrico. Tiene sentido, pero esa diferencia en experiencia y disciplinas puede causar, y a menudo causa, importantes obstáculos entre estos elementos de diseño, lo que lleva a ineficiencias en la ejecución y optimización. Celsius Studio tiene como objetivo suavizar estos obstáculos.
Hay un viejo chiste de física. Un productor de leche pide ayuda a la universidad local para comprender por qué ha disminuido la producción de leche en su explotación. Después de realizar un recorrido por su granja, discusiones detalladas y mucho estudio en la universidad, recibe una carta del departamento de física teórica. Le dicen que han encontrado una solución, pero que sólo funciona para vacas esféricas en el vacío. El punto es que los físicos deben simplificar enormemente un problema, priorizando solo un componente para encontrar una solución analítica.
El análisis numérico basado en computadora no sufre esa limitación, renunciando a respuestas exactas por respuestas aproximadas, aunque con la precisión que sea necesaria. Tampoco se limita a considerar únicamente el efecto físico a la vez. Lo cual es bueno porque en el diseño de chips y sistemas, múltiples factores físicos son importantes en todos los niveles del diseño y no se pueden separar claramente.
La actividad eléctrica inevitablemente genera calor (segunda ley de la termodinámica): en un transistor, en un bloque lógico, en un chip/chiplet, en un paquete, en una placa y en un bastidor. El calor se genera localmente en áreas de uso activo, lo que puede provocar un comportamiento incorrecto o daños físicos si no se disipa eficazmente. Una forma de reducir el calentamiento es reducir la velocidad del reloj hasta que se enfríe lo suficiente, pero esa reducción también compromete el rendimiento. Para un funcionamiento óptimo, el calor generado por la actividad eléctrica (dinámica y de fuga) se debe disipar de forma pasiva (difusión térmica, radiación y convección) y/o de forma activa (aire forzado o refrigeración líquida). Es necesario analizar juntos varios tipos de física.
Otra consideración importante es la tendencia de las estructuras a deformarse cuando se calientan. Los chips/chiplets se fabrican con múltiples capas de materiales, cada una con diferentes propiedades de expansión térmica. Los chiplets se ubican encima de intercaladores y otras capas, dentro de un paquete ubicado encima de una PCB multicapa, y así sucesivamente: más materiales diferentes con diferentes coeficientes de expansión. Cuando dos (o más) capas conectadas se expanden al calentarse, una se expandirá más que la otra. Si esta expansión diferencial es lo suficientemente grande, la estructura se deformará. Eso agrega tensión a las conexiones eléctricas entre capas que pueden fracturarse y desconectarse. Los problemas de esta naturaleza no se curan solos después del enfriamiento; La única forma de reparar su teléfono si se interrumpen las conexiones es conseguir un teléfono nuevo. Se necesitan más análisis multifísicos.
Un detalle más hace que el problema de la gestión térmica sea aún más complejo. Todo este análisis debe funcionar en un rango de escala muy amplio, desde decenas de micras en el diseño de circuitos integrados hasta decenas de centímetros en una placa y hasta rangos de metros en un bastidor. El calor se puede generar en todos los niveles y la refrigeración debe ser eficaz en todos los niveles. El análisis multifísico también debe realizarse a múltiples escalas.
Celsius Studio integra análisis térmico e información de implementación de Innovus para circuitos digitales, Virtuoso para circuitos personalizados/analógicos, Integrity para circuitos integrados 3D, AWR para circuitos integrados de microondas y Allegro para diseño de placas. Estos conocimientos guían el análisis térmico y de tensión general de la energía junto con estrategias de reducción de calor, optimización de la ubicación y ubicación del sensor de temperatura y vía térmica.
El modelado térmico y de tensión se logra mediante análisis de elementos finitos (FEA), con mallas diseñadas para respaldar las precisiones necesarias, desde estructuras de grano fino hasta estructuras de grano grueso en ese amplio rango de escala. La disipación de calor a través de convección y/o a través de enfriamiento activo (ventiladores, etc.) se modela en Cadence Celsius EC Solver.
Obviamente, este análisis requiere modelos MCAD que se pueden crear en la herramienta o importar desde múltiples formatos MCAD populares. Suena fácil, pero históricamente, según Melika, las dificultades para acoplar perfectamente MCAD y ECAD han contribuido significativamente a esos obstáculos. En Celsius Studio, los expertos internos de Cadence en MCAD y ECAD han reducido el esfuerzo de importación de días a un impacto insignificante en el flujo de análisis. Por lo tanto, proporciona un camino simplificado para el análisis térmico, de tensión y de enfriamiento en placas y en rack.
Ese camino simplificado hace que el análisis en diseño (IDA) sea una propuesta mucho más realista. Los intercambios previos entre ingeniería e ingeniería térmica obviamente limitaron las oportunidades de codiseño/optimización, tendiendo a estimar las mejores estimaciones para guiar a los equipos térmicos, seguido de una lucha al final para alinearse con los análisis finales de los equipos de electrónica. Ahora, con tiempos de entrega más rápidos para importar actualizaciones de modelos mecánicos, la cooptimización a través del diseño se vuelve factible, lo que reduce el riesgo de cambios tardíos y cambios de cronograma/BOM.
Los tiempos de entrega más rápidos también permiten el análisis habilitado por IA. Voy a arriesgarme aquí con un poco de mi propia especulación. Para analizar/optimizar un diseño complejo con muchos parámetros, puede barrer esos parámetros sobre todas las configuraciones y combinaciones posibles. Sin embargo, la complejidad del barrido aumenta exponencialmente a medida que se añaden más parámetros. Hay un concepto en Diseño de Experimentos llamado Covering Arrays que sobre el que hemos escrito en un blog de Innovación, para reducir enormemente la cantidad de combinaciones que debe considerar y al mismo tiempo reducir solo modestamente la cobertura. Sólo hay un problema: descubrir las opciones correctas a elegir requiere mucho ingenio humano. El aprendizaje automático podría ser otra forma de llegar allí, a través de muchos más parámetros.
No sé si este es el método detrás de Optimity u otras herramientas de esta naturaleza, pero creo que alguna técnica relacionada puede desempeñar un papel. Especialmente porque este método se puede aplicar a cualquier problema, mecánico o electrónico, para seleccionar un subconjunto pequeño y manejable de un rango de barrido que de otro modo sería poco práctico, para lograr una cobertura casi óptima en el análisis.
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- Fuente: https://semiwiki.com/artificial-intelligence/341997-cadence-debuts-celsius-studio-for-in-design-thermal-optimization/
