Cadence 助力 Inventec Appliances Corporation 设计新一代智能可穿戴设备:如何减少 LP
内容摘要
在智能可穿戴设备不断向轻量化、高集成度和高速化发展的今天,
工程师
面临的不仅是
PCB
空间受限的问题,更需要解决高速
接口
带来的
信号
完整性(SI)和
电源
完整性(
PI
)挑战。
Inven
te
c Appliances Corpora
ti
on(I
AC
)在开发新一代智能穿戴设备时,遇到了LP
DDR
4接口中的同步开关噪声(SSN)问题。传统 SI 分析和 PI 分析分离进行的方式导致
仿真
效率低、设计迭代周期长。通过采用
Cadence
Sigrity X、Clarity 3D Solver 与
Allegro
X PCB Designer 协同工作流程,IAC 成功建立了更加高效的 SI/PI 联合分析环境,加速产品验证并减少设计迭代。
智能可穿戴设备为何对 SI/PI 提出更高要求?
Inventec Appliances Corporation(IAC)是 Inventec Group 旗下子公司之一,产品覆盖可穿戴设备、
智能家居
、智能医疗、
自动驾驶
、移动电话及
消费电子
等多个领域。随着这些产品持续向更轻、更小、更快和更智能的方向发展,PCB 设计不仅要满足性能要求,还必须兼顾尺寸和成本限制。
对于现代智能穿戴产品而言,高速内存接口已经成为系统性能的重要组成部分。其中 LPDDR4 由于数据传输速率高、功耗低,被广泛应用于智能终端设备。然而高速接口也意味着更复杂的 SI/PI 问题,需要设计团队在设计初期完成充分验证。
LPDDR4设计最容易被忽视的问题:SSN
IAC团队在验证LPDDR4高速接口时发现,系统存在一系列信号完整性与电源完整性挑战。最典型的问题来自同步开关噪声(SSN)。
SSN 产生于多个信号同时切换时,会进一步影响:
高速总线质量;
电源网络稳定性;
眼图随机抖动分析结果;
LPDDR4 合规验证过程。
更关键的是,SSN 并不只是简单的 SI 问题。
它还与电源分配网络(PDN)紧密相关,因此需要同时考虑:
Signal Integrity(SI)
Power Integrity(PI)
两方面因素。
为什么传统 SI 分析流程效率低?
许多 PCB 团队仍然采用分离式分析流程:
单独进行 SI 分析;
单独进行 PI 分析;
发现问题后再进行兼顾电源影响的SI仿真。
这种方法存在明显缺陷。
在传统流程中,SI 分析通常假设:
电源分配网络(PDN)是理想状态。
但实际产品运行过程中,信号与电源之间始终存在相互影响,因此仿真结果往往无法完全反映真实工作状态。
IAC 团队表示,当检测到问题后,每次 PCB 布局发生变化,都需要重新进行完整互连模型提取和仿真验证,导致:
分析周期变长;
工程效率下降;
产品交付进度受到影响。
IAC 如何建立更高效的 SI/PI 分析流程?
为了应对 LPDDR4 设计挑战,IAC 采用了 Cadence 新一代 SI/PI 解决方案,包括:
Sigrity X
Clarity 3D Solver
Allegro X PCB Designer
三者形成完整协同工作流程。
该流程最大的特点是:
直接利用PCB原始设计数据
Clarity 3D Solver 能够从 Allegro X PCB 生成的 .brd 设计文件中直接读取完整数据,用于验证 LPDDR4 通道 S参数性能。
建立更准确的模型
通过结合:
IC IBIS 模型
封装模型
通道模型
进行联合仿真,从而创建更
高精度
的S参数模型。
避免人工简化模型风险
传统方法经常需要人为缩减建模规模,而新方案能够降低这一过程带来的误差风险。
快速完成 JEDEC 合规验证
IAC利用该流程更快获得满足 LPDDR4 JEDEC 标准要求的眼图合规报告。
SI/PI 联合分析带来了哪些收益?
根据案例,Cadence 解决方案为 IAC 带来了以下价值:
1. 加速 SI/PI 分析
通过建立统一分析流程,减少多轮重复建模与仿真工作。
2. 提高仿真准确性
利用Clarity 3D Solver和
Ad
vanced SI工具建立更完整的系统模型。
3. 降低设计迭代次数
更早发现 LPDDR4 相关系统噪声问题,缩短验证周期。
4. 按时交付高品质产品
IAC 团队能够在满足设计规格的同时,不突破尺寸与成本限制。
总结
随着
AI
终端、智能穿戴设备和高速电子系统的发展,LPDDR4 等高速接口设计中的 SI/PI 问题越来越复杂。IAC 案例表明,传统的 SI 和 PI 分离分析方式难以满足现代高速设计需求。
通过将 Sigrity X、Clarity 3D Solver 与 Allegro X PCB Designer 协同使用,设计团队能够更早发现 SSN 及相关系统噪声问题,建立更加高效的仿真验证流程,减少设计迭代并加速产品上市。
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