Crear un modelo DFE (Ecualización de retroalimentación de decisiones) IBIS-AMI (Interfaz de modelado algorítmico) puede parecer imposible o poco práctico al principio, pero comprenda los artefactos inevitables en los resultados En lo que a mí respecta, en realidad es bastante fácil.
Crear un modelo DFE (Ecualización de retroalimentación de decisiones) IBIS-AMI (Interfaz de modelado algorítmico) puede parecer imposible o poco práctico al principio, pero comprenda los artefactos inevitables en los resultados En lo que a mí respecta, en realidad es bastante fácil.
1.0 “No puedes hacer eso”
Según la leyenda, el análisis aerodinámico demuestra que los abejorros no pueden volar. Del mismo modo, existe un conjunto de razonamientos que prueban IBIS-AMI (Interfaz de modelado algorítmico). [1] [2] Es posible que los modelos para la ecualización de retroalimentación de decisiones (DFE) no admitan análisis estadísticos y no admitan simulaciones en el dominio del tiempo de algunas arquitecturas DFE comunes.
Así como el análisis aerodinámico (posiblemente apócrifo) no tiene en cuenta el aumento del grosor del ala del abejorro (debido al grosor de la capa límite con números de Reynolds bajos) y, por lo tanto, el coeficiente de sustentación, el modelo DFE es más problemático. Hay argumentos que se centran en las soluciones.
Este artículo muestra cómo crear un modelo IBIS-AMI para una arquitectura DFE compleja y luego cómo crear dicho modelo para admitir análisis estadísticos y simulaciones en el dominio del tiempo.
2.0 Arquitectura DFE especulativa
La función principal de la especificación IBIS-AMI es definir una interfaz estándar para los modelos. El uso de una interfaz estándar permite muchas soluciones, pero también impone algunas restricciones. Una de estas restricciones es que el modelo tiene una entrada y una salida para la señal de datos principal, y las entradas y salidas auxiliares solo se pueden usar para incluir diafonía en los análisis estadísticos. Sin embargo, hay muchas arquitecturas de receptores que tienen múltiples rutas de datos y los datos detectados se seleccionan de las salidas de estas rutas. ¿Cómo puede el modelado IBIS-AMI representar tal arquitectura?
Las arquitecturas DFE especulativas existen desde hace años y son un buen ejemplo de los desafíos que plantean las múltiples rutas de datos. En una arquitectura DFE especulativa, hay dos rutas de datos que reciben la misma señal de datos entrante pero aplican compensaciones de baja frecuencia iguales y opuestas a esa señal. La magnitud de este desplazamiento es igual al valor de la primera toma DFE. Ambas rutas de datos toman decisiones en función del tiempo de bit, pero los bits de datos entregados en sentido descendente se seleccionan en función de los bits detectados previamente. El resultado de la ruta de datos de compensación negativa se selecciona si el bit detectado previamente es un 1. Además, si el bit detectado previamente es cero, se selecciona el resultado de la ruta de datos de compensación positiva.
Una ventaja de la arquitectura DFE especulativa es que los bits de datos detectados no necesitan retroalimentarse a la entrada del circuito de decisión a tiempo para detectar el siguiente bit de datos. En su lugar, la selección del bit detectado se retrasa un bit de tiempo, lo que proporciona más margen de temporización al circuito a expensas de la duplicación del circuito.
Para evitar complicar el ejemplo, la Figura 1 muestra el comportamiento de un receptor DFE especulativo de un solo toque. En la Figura 1, la forma de onda magenta es la señal de datos de entrada, la forma de onda azul es la señal de datos de entrada compensada positivamente por las derivaciones DFE y la forma de onda verde es la señal de datos de entrada compensada negativamente por las derivaciones DFE. La figura también muestra marcadores para los bordes de algunos símbolos de datos. Los datos se encuentran a mitad de camino entre estos marcadores.
Idealmente, un modelo de esta arquitectura mantendría rutas de datos compensadas tanto positivas como negativas y elegiría entre ellas como lo haría un receptor real. La interfaz del modelo IBIS-AMI no admite esto. Sin embargo, para cualquier bit dado, todo lo que realmente importa es el valor de la forma de onda que realmente se usa para detectar el valor entregado aguas abajo. El modelo puede decidir bit a bit cuál de estas dos formas de onda usar, de modo que pueda proporcionar el segmento de forma de onda asociado con cada bit. Esto se muestra mediante la forma de onda roja en la Figura 2. Cada bit de datos detectado determina el segmento de forma de onda que se emite para el siguiente bit.
La figura 3 es un diagrama de ojo generado a partir de la forma de onda de salida del modelo de la figura 2. El centro de este diagrama de ojo parece un diagrama de ojo medido en laboratorio, pero las discontinuidades en la forma de onda de salida del modelo son claramente pronunciadas en los bordes del ojo. Todos los modelos son ilusiones hasta cierto punto, y en este caso la ilusión funciona solo en el centro del ojo.
Las discontinuidades en los bordes del ojo son irrelevantes porque los valores que afectan el análisis de la tasa de errores de bit se toman del centro del ojo y no de los bordes. Sin embargo, al realizar un análisis de fluctuación basado en esta forma de onda, las discontinuidades en la forma de onda de salida del modelo invalidan por completo los resultados. Si desea ejecutar un análisis de fluctuación, debe hacerlo en la salida del reloj del modelo, no en la forma de onda de los datos de salida.
3.0 Análisis Estadístico
Para que el análisis estadístico sea rigurosamente válido, se deben utilizar respuestas del sistema lineales e invariantes en el tiempo. La entrada a las derivaciones DFE es la salida del detector de datos no lineales. Además, los DFE normalmente se controlan mediante bucles de control en ejecución continua. Por lo tanto, los pesos del grifo cambian con el tiempo. Por lo tanto, el DFE no es lineal ni invariante en el tiempo. Por lo tanto, podemos concluir que el análisis estadístico no es aplicable a los enlaces con DFE.
Sin embargo, considere la siguiente afirmación.
- En la operación de estado estable, los pesos de derivación del DFE son esencialmente constantes.
- La amplitud de transmisión de los canales seriales de alta velocidad es esencialmente constante.
- En operación normal o esperada, las tasas de error de bits del receptor son muy bajas.
Al definir:
- x
- y
- z
- hc
- wk: k-ésimo peso de derivación DFE τ: período de símbolo transmitido τc: retardo de canal
En este caso, la señal en el punto de decisión del receptor es la suma de la respuesta de ecualización/canal lineal y la señal DFE.
Tenga en cuenta que la Ecuación 5 parece una lineal invariante en el tiempo con las tomas DFE expresadas como funciones delta de Dirac. Esta ecuación no es estrictamente lineal en el sentido de que sólo es válida cuando los datos transmitidos y recibidos tienen la misma amplitud y la tasa de error de bit es baja. No obstante, estas afirmaciones son válidas en un rango lo suficientemente amplio de condiciones para las cuales esta fórmula es una aproximación de ingeniería útil.
[2] Se proporcionan detalles sobre la aplicación práctica de este enfoque de modelado. El ejemplo que se muestra en la sección anterior muestra la respuesta de impulso y el diagrama de ojo estadístico del canal de extremo a extremo.
4.0 Conclusión
Los abejorros vuelan y usan rutinariamente modelos IBIS-AMI de DFE asociados con datos medidos para generar estimaciones de rendimiento precisas para canales seriales de alta velocidad. La única advertencia es que se deben ignorar las discontinuidades en los bordes del diagrama de ojo, ya que el usuario debe comprender las limitaciones del modelo.
5.0 Referencias
- [1] IBIS (E/S Buffer Information Specification) Versión 5.0, 29 de agosto de 2008.
- [2] Michael Steinberger, Todd Westerhoff, Christopher White, “Demonstrating SerDes Modeling Using the Algorithmic Model Interface (AMI) Standard”, DesignCon2008, Documento 7-TA3, 5 de febrero de 2008.