“優化”使模擬IC達到極限性能

　　數十年來，微波設計人員在設計中一直運用優化方法來提高和集中電路的性能。得益于過去十年間開發出的一些新技術，現在模擬IC設計人員也能夠很容易地建立并高效地在其設計上進行優化。

　　不同于以往的電路優化器必需主要在批模式 (batch mode)下進行單調冗長的設置和運行，這些更新穎的解決方案是專門設計用來使電路設計創建階段的設置和交互式使用更加便捷輕松。雖然許多解決方案只包含一種算法，但有些工具現在可提供許多的優化算法和方法，可根據問題的實際情況和設計空間寬度來予以具體運用。其中許多算法是從一個用戶定義初始點開始，在設計空間進行搜索尋找局部最優點。另外還有一些方法則能夠搜索整個設計空間尋找全局最優點。

　　讓我們來分析一個應用實例，該例中模擬IC的要求是把中間寬帶信號放大到2GHz。作為一個運算放大器，這個IC總是用于閉環結構，在這些頻率下，實乃一個真正的挑戰。因此，信號通過放大器后的相移必須保持在最小。由于這種高頻要求，該放大器將采用60GHz硅鍺技術來實現。

　　這種放大器旨在滿足或超越帶寬和增益要求，同時把功率減至最小，并保持穩定性。的確，這些要求彼此間非常矛盾。單單滿足這些規格要求，設計人員就可能需要耗費數小時甚至數日的時間，更不用說尋找最佳解決方案了。通常，為節省時間起見，設計人員不得不勉強接受一種沒有發揮設計最大潛力的勉強可接收的解決方案。而這正是優化能真正發揮優勢的地方。

　　除帶寬以外，還必須考慮到增益、功率和穩定性等其它要求。在本例中，電源抑制比和優先直流偏移也都是優化中的權衡因素。這些目標大部分為不均等約束條件，須小于或大于某一目標值或線段。

　　定義了測量參數之后，設定優化目標就很容易了。用戶只需簡單地挑選優化進程(optimization session)中需要的測量參數，并選擇是使其小于、大于還是等于某個值即可(適用的話，也可以是在某個頻率或時間范圍上的某個取值范圍)。

　　一旦這些目標、權值、設計參數和約束被定義好，優化器就準備運行了。由于該放大器具有離散設計參數，故可以應用指針算法或隨機算法。本例中指針算法更適合，因為這種算法一般對仿真運行時間代價高昂的非線性問題更有效。優化器運行50次迭代后分析結果將發現，代價函數(cost function)得到充分改善。進行最終調節之后，優化器耗時30分鐘左右共運行100次迭代以進一步優化那些參數。
　
　　在這一點上，可通過細化目標權值來提高性能，代價是犧牲其它一些要求。而且，隨優化進程的繼續，某些設計參數的重要性降低，然后不再有用。再增加100次迭代運行/迭代加細，繼續優化過程，最終得到總體權衡后的選項。這種交互作用對最大限度地實現優化是至關重要的。該優化進程共需好幾個小時，但設計者確信能夠實現全面的權衡，使放大器的性能達到極限。


作者: James Spoto

總裁兼CEO

Applied Wave Research公司