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最新成果:UTC-PD模型
simucal 2020-3-16 16:40
最新成果:UTC-PD模型 由于只依靠电子作为有源载流子,单行载流子光电探测器(Uni-Traveling-Carrier Photodiode, UTC-PD)具有快速响应,高饱和输出的特点,因此作为不可缺少的关键性元器件,UTC-PD被广泛应用在超高速时分复用光通信、RTD/UTC-PD光电子集成电路和毫米波发生器等系统。 众所周知,传统的PIN型PD由于光生空穴在本征耗尽区的移速较慢,导致空穴积累效应严重,从而形成内建电场,降低了载流子漂移速度;尤其在高光强辐照下,PD处于大注入状态,PIN型PD的响应度显著降低,3dB带宽明显变窄。而相较于PIN型PD,因为前文所述的特殊工作原理,UTC-PD在高光强辐照、大注入状态下则表现出卓越的性能。图1展示了UTC-PD的能带示意图,它是由P型光吸收层和N型宽带隙集结层构成,并且只有电子作为有源载流子。由于电子迁移率远大于空穴迁移率,所以电子的漂移速度具备明显优势;相比于空穴在PD中的积累效应而言,需要更高的入射光强才能导致电子在PD中产生的积累效应(即阈值光强),所以UTC-PD能够有效抑制空间电荷效应 ,这也使得UTC-PD在大入射光强和大电流的状态下依然保持高速的信号输出。 图1. UTC-PD能带示意图 如下图图一。 当然如果入射光强超过阈值,UTC-PD中的电子依然会在吸收层和集结层界面堆积,从而产生内建电场,该内建电场会使集结层的有效电场强度降低,并大幅减小集结层对电子的收集效率,从而造成光电流的饱和效应 。同样的,如图2(b)所示,内建电场所引起的空间电荷效应也会造成UTC-PD在高入射光强下-3dB带宽的陡降。因此,如何制备响应度高、截止频率宽UTC-PD已然成为了发展高速光通信系统的关键所在。 图2. (a)UTC-PD中光电流饱和现象(b)不同入射光强下的小信号RF相应 ,如下图图2。 为此,我们需要对UTC-PD器件内部能带、电场、载流子分布等核心参数进行精准探测和分析,从而对UTC-PD器件结构及材料参数进行优化设计,才能制备响应度高、截止频率宽的UTC-PD。近日,基于Crosslight公司先进的半导体器件设计平台,我司技术团队不断突破技术瓶颈,创新性地开发出了UTC-PD模型,可精准呈现UTC-PD器件内部能带分布,诠释单向载流子输运机制,复现光电流饱和趋势,完美展示频率随辐照光强变化关系等重要的物理现象;此外,我司技术团队对影响UTC-PD器件饱和光电流、工作带宽的物理因素进行了深入探究,研究成果有助于科研人员理清相关敏感参数,对研发面向高速通信系统的UTC-PD具有重要的指导意义,同时对我国光互联通信技术的发展起到了十分积极的作用。 参考文献: J.-W. Shi et al., “High-Speed, High-Responsivity, and High-Power Performance of Near-Ballistic Uni-Traveling-Carrier Photodiode at 1.55-μm Wavelength”, IEEE Photonic Tech. L., 2005, 17(9):1929-1931. T. Ishibashi et al., “Photoresponse characteristics of uni-traveling-carrier photodiodes”, Proceedings of SPIE, 2001, 4283:469-479. Z. Li et al., “High-Saturation-Current Modified Uni-Traveling-Carrier Photodiode with Cliff Layer”, IEEE J. Quantum Elect., 2010, 46(5):626-632.
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仿真分析小技巧2
simucal 2020-1-2 16:29
自从《仿真分析小技巧1》发布后,小赛陆续收到了很多大家积极的反馈,大家普遍认为开办《仿真分析小技巧》栏目的操作属实下饭,学习之后真可谓心满意足,喜笑颜开~~能够得到大家的认可,小赛又多了100分的干劲儿!如图1 欢喜之余,小赛也收到了许多大家在长期仿真计算中难以解决的问题,希望我能为大家解答。看到这些问题后,小赛我在倍感压力的同时也感受到了自己肩上担子的分量。所以小赛也在这里表个态,一定不负众望把《仿真分析小技巧》栏目越办越好! 近期有朋友问了我这样一个问题:在软件计算完成之后,view result时可否将两条不同的曲线plot在同一张图内显示,不需要导出.txt文件就可立即对比出两条曲线的区别? 这个问题看似简单,实则不然,小赛绞尽脑汁终于发现了一条可以实现该功能的代码——merge_next。下面将对此代码进行简单的介绍。 首先看一下软件《General Manual》中对本条语句的介绍, merge_next is used to instruct the program to not to plot this curve but to transfer the data and merge the curve into the next plot statement. 该条语句是plot_scan语句下的子语句,其缺省值为“no”,即默认状态下该语句不起作用,欲调用该语句可将其值设置为merge_next = yes。下面举例展示该语句作用:下图是默认不调用该语句情况下, 如图2 view result后会输出两张图片, 如图3,图4 按照如下方式调用该语句: 如图5 则view result后,两曲线将在一张图片中显示,有利于进行数据对比:如图6 本期的《仿真分析小技巧》就讲到这里,希望大家能够有所收获,我们下期再会!
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世界10大芯片设计巨头中的华人精英
jiangming800403 2019-3-4 20:32
目前看来,中低端移动通信芯片设计主要是联发科、瓴盛(高通+大唐电信的联芯科)和紫光展锐,而高端芯片则主要是高通的骁龙、华为海思的麒麟和苹果在竞争,整体上通信用集成电路设计和生产的中心也正在向太平洋西岸转移。 转载本文请联系原作者获取授权,同时请注明本文来自赵建民科学网博客。 链接地址: http://blog.sciencenet.cn/blog-595119-1123009.html 上一篇: 要求手机全部零部件国产是对国际贸易的反动 下一篇: 清华紫光展锐:印非手机芯片之王 目前世界上排名前10的独立集成电路电子设计商(不包括intel、苹果、三星、海力士等)有6家总部在美国,4家在中国,当然与高通齐名的博通在把总部搬到美国之前,是一家在新加坡注册的公司,未来的芯片产业很可能是北美和大中华地区争雄。2018年, 美国第五大芯片设计公司——赛灵思任命Victor Peng(彭胜利,华人)为新任CEO以来, 实际上除了高通以外,世界10大芯片巨头的创始人或者CEO都有过华人 1.高通: 美国也是世界上目前知名度最高的芯片设计品牌,当之无愧的No1,著名的骁龙系列手机处理器就是高通成产品。 2.博通:市值与产值与高通不相上下,甚至试图蛇吞像,要约收购高通。博通的灵魂人物是马来西亚华人Hock Tan( 陈福阳) ,获得过麻省理工的机械工程硕士,后来又读了哈佛的MBA,但不是微电子技术专家。他没有参与博通前身的创立,但充分发挥了资本市场的野蛮人风格,不断并购,以小博大,走出了向世界第一激进扩张的道路,但利润不到高通的1/10 3.英伟达 (NVIDIA),美国第二、世界第三的芯片设计巨头, 创始人和灵魂人物黄仁勋,台湾赴美的留学生 4.联发科,台湾企业,在中端芯片产业具有举足轻重的地位,联发科芯片和解决方案推动了中国大陆山寨机的大爆发。 5.海思,华为旗下的芯片设计公司,中国大微电子产业的骄傲。 6.AMD,美国第四大芯片设计公司,PC机时代Intel仅有的挑战者,但近年来日渐有迟暮之感,目前总裁兼首席执行官 Lisa Su(苏姿丰,华人)是AMD 历史上首位女性CEO 。 7. Xilinx(赛灵思),美国第五大芯片设计公司,赛灵思公司2018任命Victor Peng(彭胜利,华人)为新任(第四任)CEO,也是赛灵思公司第一位华人CEO。 8 Marvell(美满),创始人是大陆(上海)赴美留学生戴伟丽和她的丈夫印尼华人周秀文,戴伟丽和周秀文家族的很多成员都是北美集成电路领域的华人翘楚,而且很多都有伯克利背景。当然目前, 戴伟丽和周秀文夫妇已经退出了Marvell的经营一线 9 展锐,中国校企之王——清华紫光麾下紫光国芯的核心企业,印非手机芯片市场的王者。 10 联永科技,台湾企业。 目前世界十大独立设计芯片设计领域当中有六家是华人创立的,其中大陆与台湾各有两家。 陈福阳虽然不是博通的创办者,但是他的以小博大兼并精神,在博通走向王者之路上起到了关键的作用 。 美国六大独立芯片设计巨头有四位现任掌门人是华人,他们大多是赴美留学生出身,分别来自中国大陆、台湾和东南亚。 华人仅占美国总人口的百分之一,但是在高技术领域华人所占的比例和做出的贡献远远超出这一比例, 戴伟丽和 苏姿丰也是世界电子工程技术领域著名的女杰。
个人分类: 科研八卦|8890 次阅读|0 个评论
对极高数位计算适用的一种拟并行算法带来的芯片革命
热度 5 yangxintie1 2015-1-30 01:37
对极高数位计算适用的一种拟并行算法带来的芯片革命 史丰收这套算法有两个特点,先说乘法:一是用交叉相乘法推广,二是提前把进位用判读的办法处理了,防止了进位对前输出位的干扰。这样就把把从后往前算变成了掐头算。古代算法据说有之,但是谁也没有用过。一直到文革中,在陕西大荔县下乡的西北大学学生发现,一个叫做史丰收的毛头孩子会这个算法,但是讲不出来么算的。于是陕西教育厅一个吴江声的厅长叫把这个孩子接到西北大学培养。 其实这个孩子的心算,如果是6-7位的加减乘除运算,比按计算器的测试着速度还快,以后全世界都推广了个算法。 但是还没有说清楚的是,孩子的手脚还是当计数用了的,这就提出一个附加问题,这套算法对计算机有没有用处? 我们从计算机芯片设计角度考虑,就可以加上一点,把史丰收手脚并用计数看成多排算盘珠子,把来不及进位在分段计算的进位,可以在延迟的节拍中间整合,这样就更提高了算法的并行程度。 计算机CPU的设计是按照算法来的,这样的算法可以提高高精度数值计算的速度是很显著的。这在科学上有没有意义?我们在科学殿堂里面还会碰到一些这样的牛人,信誓旦旦的说这就不是科学!但是我们看到,美国最新的CPU设计方案里面已经加进去了依靠判断提前进位,解决进位延迟问题。相信有一天,我们会看到这种思路会在计算机设计上开花结果。 因为这种算法实际把结果是从高位一段一段算出来,输出来的,这样就解决了数字串行运算一个难题,实际上把它弄成了拟并行运算。到现在美国最新的芯片设计才摆脱旧的模式开始考虑提前进位的芯片设计,史丰收的算法是最形象,最直观,最生动的一种解决串行运算进位的方法,他不仅在提高大脑运算速度和能力方面有用,在计算机设计方面也是很有启发意义的,尤其现在并行计算已经到了瓶颈的情况下,也需要改变思维,考虑新的算法带来串行计算的意义。 他这种方法把从低位高位的串行运算变成了从高位到低位的拟并行运算,还不止这样的内部并行,由于计算结果是从高位输出的,那么输出的结果马上就可以接着和下面数据的高位进行下一部的处理。如果把计算芯片成组成一群像史丰收大脑这样的计算单元联合起来,前面算过的高位马上报给第二名接着算,这样,在处理密码的极长数据运算问题上,就可以把那个长数据砍成一段一段来算,先算头,后算尾,如同一个联合生产线,每个工序只算一位,就立刻传到下一道工序,一条线上面摆的机器越多,就加工哦那个越快。越是长的数据(一万位吧),越有优势。想象一千个处理器联合起来蚂蚁啃骨头,处理一个原来一个处理器计算的大数据,这种速度的提升是可怕的!一亿位的数据处理呢?这种算法得到的结果越奇异! 说道运算,就离不开进位,史丰收的通过判读提前进位是这种拟并行方法的保证,这一点也可以改进,因为计算机不像史丰收的脑子只能记三、四进位,计算机把进位也可以像矩阵一样的处理,就是说:研究史丰收算法必然得到第二条把串行运算变成拟并行的好处,这就可是以使得进位也变成拟并行,依靠判断提前得到的进位其实也是可以和主要数字的运算脱离的,就像本位数字一样进行从前高位向后面低位运算,而且进位也可以独立起来,就像中国老算盘那样,一个数字不一定只用一排数表示,可以用一排数字和他的几排不同节拍下的进位合起来表示,我过去对算盘上面两排珠子一直不得其解,现在考虑一下拟并行问题,几个手同时打算盘,显然算盘比日本一排珠子的设计要好! 这样的数就写出来不是一排,而是多排,一位数字的肩膀上还可以写上它的进位,进位的肩膀上还可以戴上进位,可以把这种数字的描述体系叫做肩膀数,或者叫算盘数系,这是一种在计算机里面容易应用的数系,在不同的节拍里面,基本排面的数字和他携带的进位包袱一同进行不断整理和运算,实际上构成了一套从前往后计算,计算机如同多个流水线处理信息的新算法,这套算法必然大大加快了CPU或者GPU的运算速度。 冯.诺依曼计算机出世70年了,不论用补码原码,CPU改动不是很大,而主要发展是在速度及多核并行上面。急需CPU的根本性设计变化。 可以毫不夸大说:史丰收速算法是直接凭大脑进行运算的方法,又称为快速心算、快速脑算。它打破人类传统一般情况下从低位算起的方法,运用进位规律,由高位算起,加快计算速度,把数字运算从串行发展到拟并行,也给当代应用数学提供了加速计算机串行运算速度的新路子。冰山只漏尖尖角,水下面还有大头,还有待开发,“这孩子”走的太早了。 我写这篇文章,其实30年前就写好了,但是被弄丢了,今天拿出来,一来纪念史丰收,二来希望这种算法在计算机上面的应用首先在中国开花结果。 希望芯片设计的盆油关心此事,80年代美国计算机芯片设计里面也提到提前判断进位,和分段运算,但是那时处理位数很少,关键设计者没有考虑类似中国算盘多一排珠子,甚者多两排珠子的进位的缓存作用,没有从数的结构上改革,也没有搞大型串行运算,30年来 我国cpu设计基本看美国,从属于美国,现在国力强了,这个串并行的算法可以进入芯片级的算法设计里面了. 总而言之,中国串行CPU 新概念有由部分组成 1、提前进位,加交叉相乘的史丰收算法逻辑。 2、类似中国算盘多排高档珠子的进位缓存。缓存数码和原来运算数字一样进入进位判断和交叉相乘的逻辑运算 3、数据分段运行,输出高位以后,接着进行串行处理下一个运算数据的高位,每节拍要整理落后的进位缓存,下一个数据高位也投入运行。 依此类推,位数越高,一拍之间,参加计算的数位越多。 对于极高字长位数码的运算,计算速度随着分段数千百倍提高。
个人分类: 非线性数理方法|3996 次阅读|13 个评论

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