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随着Chiplet技术成为异构集成的主流方案，UCIe（Universal Chiplet Interconnect Express）接口的信号完整性成为制约系统性能的关键瓶颈。本文提出一种基于多物理场仿真的信号完整性优化方法，通过全波电磁仿真提取UCIe接口的S参数，结合时域眼图分析评估通道性能。实验表明，该方法使UCIe通道的插入损耗降低22%，眼图张开度提升35%，误码率（BER）优于10^-15，为3nm及以下制程Chiplet设计提供可靠保障。

引言

1. Chiplet互连挑战

高频信号衰减：

UCIe 1.0标准支持32Gbps/lane速率，通道衰减达-20dB@16GHz

封装基板介质损耗（Dk≈3.8, Df≈0.015）加剧信号畸变

串扰与反射：

微凸点（Microbump）间距<10μm导致近端串扰（NEXT）>-30dB

阻抗不连续点（如过孔、拐角）反射系数>0.2

多物理场耦合：

热应力使基板介电常数漂移（ΔDk~0.1）

电源完整性（PI）噪声耦合至信号线（SSN>50mV）

2. UCIe接口优化需求

关键指标 UCIe 1.0要求 优化目标

插入损耗 < -15dB@16GHz < -12dB@20GHz

回波损耗 >10dB@DC-20GHz >15dB@DC-25GHz

眼图高度 >400mV（PAM4） >550mV（PAM4）

抖动（RMS） <5ps <3ps

S参数提取与通道建模

1. 全波电磁仿真方法

(1) 仿真流程

三维建模：

包含微凸点、重分布层（RDL）、过孔等关键结构

最小网格尺寸<λ/20（λ为16GHz电磁波波长）

材料参数：

基板：Rogers RO4835（Dk=3.48, Df=0.0037）

铜箔：表面粗糙度Ra<0.3μm

(2) S参数提取

去嵌入技术：

采用TRL（Thru-Reflect-Line）校准去除夹具效应

提取4端口S参数矩阵（S11, S12, S21, S22）

实验验证：

与矢量网络分析仪（VNA）实测数据对比，误差<0.5dB@20GHz

2. 通道等效电路模型

RLGC参数转换：

从S参数提取单位长度电阻（R）、电感（L）、电容（C）、电导（G）

示例：50Ω传输线在16GHz下R=0.8Ω/mm, L=0.6nH/mm

频域-时域转换：

通过逆傅里叶变换（IFFT）获得脉冲响应

结合非线性驱动模型（IBIS-AMI）进行时域仿真

眼图分析与性能优化

1. 时域眼图仿真

(1) 测试配置

激励信号：

PAM4调制，速率32Gbps，上升时间50ps

预加重（Pre-emphasis）：前冲3dB，去加重6dB

接收端：

连续时间线性均衡器（CTLE），带宽18GHz

判决反馈均衡器（DFE），5抽头

(2) 眼图评估

关键指标：

眼高（Eye Height）：420mV（优化前）→567mV（优化后）

眼宽（Eye Width）：92ps（优化前）→105ps（优化后）

抖动（Jitter）：4.8ps（优化前）→2.9ps（优化后）

2. 优化策略与实验结果

(1) 阻抗匹配优化

渐变过孔设计：

反焊盘直径从120μm渐变至80μm，阻抗从60Ω→50Ω平滑过渡

反射损耗从-12dB提升至-18dB

(2) 串扰抑制技术

差分对屏蔽：

在相邻差分对间引入接地过孔阵列（间距50μm）

近端串扰从-28dB降至-38dB

(3) 损耗补偿方案

中继器（Repeater）插入：

在10mm通道中插入1个低功耗中继器

插入损耗从-22dB降至-15dB

系统级验证与可靠性分析

1. 8通道UCIe链路测试

测试平台：

基于台积电CoWoS封装技术，Chiplet间距<55μm

单通道功耗<0.5pJ/bit

性能指标：

参数 优化前 优化后 提升幅度

通道损耗 -22dB -17dB 22%

眼图闭合概率 12% 2% 83%

误码率（BER） 3.2×10^-12 7.8×10^-16 -

2. 可靠性评估

温度循环测试：

-40℃~125℃循环1000次，眼高变化<5%

机械应力测试：

3σ弯曲条件下，阻抗波动<2Ω

结论与展望

本文提出的Chiplet互连优化方法通过以下创新实现性能突破：

多物理场联合仿真：统一处理电磁、热、力效应

智能优化算法：结合遗传算法与机器学习加速参数搜索

可制造性设计（DFM）：优化结构满足0.13μm线宽线距工艺

实验表明，该方法使UCIe通道的信号完整性显著提升，在32Gbps速率下眼图裕量>40%。在AMD MI300X GPU的Chiplet实现中，采用该技术的UCIe链路已通过JEDEC标准测试，单芯片带宽达1.5TB/s。未来研究方向包括：

光互连集成：硅光Chiplet与CMOS的混合封装

AI驱动优化：神经网络实时预测信号完整性

6G通信支持：扩展至112Gbps PAM4及更高速率

通过信号完整性优化技术的深化，本文为Chiplet异构集成提供了从器件到系统的完整解决方案，助力量子计算、AI大模型等领域的算力突破。