面向良率优化的逆向设计大规模电子-光子集成芯片的端到端物理设计自动化流程
光学
2026-04-20 v1 新兴技术
摘要
随着人工智能系统向多芯粒和晶圆级架构扩展，对超高带宽和系统可扩展性的需求已超出电互连和计算单元的能力。大规模异构电子-光子集成芯粒（EPICs）提供了一种有前景的解决方案，但其实际应用因缺乏统一的、考虑制造工艺的物理设计自动化栈而受限。同时，逆向设计的超紧凑光子器件在空间和频谱密度上提供了数量级的改进，但仍因缺乏可制造性设计支持和良率优化而受到制约。在这项工作中，我们提出了 OptoSynthesizer，一个面向良率优化的逆向设计 EPICs 的端到端物理设计自动化流程。它集成了物理设计流程中的三个关键组件：(1) OptoSynthesizer-InvDes，一个物理人工智能增强、数字孪生辅助的光子逆向设计及光子感知的逆向光刻框架；(2) OptoSynthesizer-Place，一个 GPU 加速的、考虑布线信息的大规模可布线性优化 EPIC 布局器；(3) OptoSynthesizer-Route，一个具有全局规划辅助的电-光协同布线的分层曲线感知波导布线器。这些工具共同形成了一个从 EPIC 网表到可制造、良率稳健的 GDS 版图的无缝流程。我们展示了该框架如何为异构 EPIC 平台实现紧凑的大规模光子张量核心和高带宽互连结构，为下一代人工智能系统中可制造的大规模 EPICs 提供了实用基础。
引用
@article{arxiv.2604.15493,
title = {End-to-End Physical Design Automation Flow for Yield-Optimized Inverse-Designed Large-Scale Electronic-Photonic Integrated Circuits},
author = {Hongjian Zhou and Haoyu Yang and Haoxing Ren and Joaquin Matres and Jiaqi Gu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.15493},
year = {2026}
}
备注
4 page. Accepted to DAC 2026 Special Research Session