Behavioral modeling optimization and enhancement for high-speed analog mixed-signal I/O interfaces

Abstract

A integridade do sinal em sistemas digitais interligados de alta velocidade, e avaliada através da simulação de modelos físicos (de nível de transístor) é custosa de ponto vista computacional (por exemplo, em tempo de execução de CPU e armazenamento de memória), e exige a disponibilização de detalhes físicos da estrutura interna do dispositivo. Esse cenário aumenta o interesse pela alternativa de modelação comportamental que descreve as características de operação do equipamento a partir da observação dos sinais eléctrico de entrada/saída (E/S). Os interfaces de E/S em chips de memória, que mais contribuem em carga computacional, desempenham funções complexas e incluem, por isso, um elevado número de pinos. Particularmente, os buffers de saída são obrigados a distorcer os sinais devido à sua dinâmica e não linearidade. Portanto, constituem o ponto crítico nos de circuitos integrados (CI) para a garantia da transmissão confiável em comunicações digitais de alta velocidade. Neste trabalho de doutoramento, os efeitos dinâmicos não-lineares anteriormente negligenciados do buffer de saída são estudados e modulados de forma eficiente para reduzir a complexidade da modelação do tipo caixa-negra paramétrica, melhorando assim o modelo standard IBIS. Isto é conseguido seguindo a abordagem semi-física que combina as características de formulação do modelo caixa-negra, a análise dos sinais eléctricos observados na E/S e propriedades na estrutura física do buffer em condições de operação práticas. Esta abordagem leva a um processo de construção do modelo comportamental fisicamente inspirado que supera os problemas das abordagens anteriores, optimizando os recursos utilizados em diferentes etapas de geração do modelo (ou seja, caracterização, formulação, extracção e implementação) para simular o comportamento dinâmico não-linear do buffer. Em consequência, contributo mais significativo desta tese é o desenvolvimento de um novo modelo comportamental analógico de duas portas adequado à simulação em overclocking que reveste de um particular interesse nas mais recentes usos de interfaces de E/S para memória de elevadas taxas de transmissão. A eficácia e a precisão dos modelos comportamentais desenvolvidos e implementados são qualitativa e quantitativamente avaliados comparando os resultados numéricos de extracção das suas funções e de simulação transitória com o correspondente modelo de referência do estado-da-arte, IBIS.

Signal integrity (SI) simulation of high-speed digital interconnected system via transistor level models is computational expensive (e.g. CPU time and memory storage), and requires the availability of physical details information of device’s internal structure. This scenario raises the interest for a behavioral modeling alternative which describes the device’s operation characteristics based on the observed input/output (I/O) electrical signal. I/O buffers that interface memory’s interconnects have major share in the computational load containing a very active complex functional part and high numbers of pins. Particularly, output buffers/drivers are forced to distort the I/O signals due to their nonlinear dynamics. In this concern, they constitute the integrated circuit (IC) bottleneck of ensuring reliable data transmission in the high-speed digital communication link. In this PhD work, the previously neglected driver’s nonlinear dynamic effects are efficiently captured to significantly reduce the state of the art black-box parametric modeling complexities and enhance the input/output buffers information specifications (IBIS). This is achieved by following the gray-box approach that merges the features of the black-box model’s formulation, the analysis of the observed I/O electrical signals and the buffer’s physical structure properties under practical operation conditions. This approach leads to physically inspired behavioral model’s construction procedure that overcomes the issues of the previous modeling approaches by optimizing the resources used at different model’s generation steps (i.e. characterization, formulation, extraction, and implementation) to mimic the driver’s nonlinear dynamic behavior. Moreover, the most important achievement is the development of a new two-port analog behavioral model for overclocking simulation that copes with the recent trends in I/O memory interfaces characterized by higher data rate transmission. The effectiveness and the accuracy of the developed and implemented behavioral models are qualitatively and quantitatively assessed by comparing the numerical results of their functions extraction and transient simulation to the ones simulated and extracted with transistor level models and the state of the art IBIS in order to validate their predictive and the generalization capabilities.