本文属于类型a，即单一原创研究的学术论文报告。
本文的主要作者为Lianghua Tu、Tiancheng Zhang、Huaguang Bao和Dazhi Ding，他们均来自南京理工大学集成电路工程系；通讯作者为Huaguang Bao。另一位作者Yufei Bai来自中国电子科技集团公司第五十八研究所。该研究发表于2026年第八届电子、通信、网络与计算机技术国际会议（ECNCT），收录于IEEE会议论文集中。
随着人工智能终端、汽车电子和边缘计算的快速发展，LPDDR5/LPDDR5X、DDR5以及HBM等高速并行存储器接口成为决定系统带宽、能效和可靠性的关键环节。数据速率不断提升，供电电压持续降低，存储器接口可用的时序裕量和电压裕量大幅减小。这些裕量不仅受信道损耗、阻抗不连续、反射和串扰的影响，还受到连接器结构、过孔转换、端接方案以及接收端均衡策略的制约。统计眼图仿真由于能够在极低误码率条件下高效预测眼图轮廓，被广泛用于LPDDR5的裕量评估。然而，统计方法固有的线性时不变假设限制了其捕捉实际I/O电源分配网络扰动、多信道同时开关以及同步开关噪声引起的眼图劣化的能力。为了在保持统计仿真高效性的同时计入电源噪声的影响，本文提出了一种基于信号完整性/电源完整性联合仿真的LPDDR5统计眼图电源噪声融合方法。
研究建立了统一的信号完整性/电源完整性联合仿真时域链路，该链路包括发送端驱动器模型、封装/互连信道、接收端负载模型以及I/O电源分配网络。信号路径用于数据传输建模，电源分配网络则建模驱动器和接收器单元的动态电流回流路径，两者通过器件的开关行为耦合。在此统一链路框架下，方法分为三个主要流程。第一步，获取目标信道的原始统计眼图轮廓，记为cs(t)。第二步，分别仿真理想电源和实际电源条件下的短码型瞬态眼图，提取上边界函数ui(t)、li(t)与实际电源条件下的ur(t)、lr(t)。第三步，通过上边界差异Δu(t)=ui(t)-ur(t)和下边界差异Δl(t)=li(t)-lr(t)提取电源噪声引起的边界退化量，并将其与统计眼图的上下边界us(t)和ls(t)融合，得到修正后的边界uf(t)=us(t)-Δu(t)和lf(t)=ls(t)-Δl(t)。
工程验证选取了包含八颗x64 LPDDR5器件的实际封装系统作为研究对象。布局整体近似左右对称，控制器位于中央区域，多颗LPDDR5器件分布在两侧。为了兼顾工程代表性与仿真可行性，从右侧四颗器件中各选取一条代表性字节通道，每条字节通道包含八根DQ线，共计32条有源DQ信道作为主要信号传输分析对象。仿真设置了三种场景：统计眼图场景、理想电源短码型瞬态场景和实际电源瞬态场景。考虑到八颗x64 LPDDR5器件并行工作条件下，对所有信道进行完整长码型实际电源瞬态仿真需要巨大的计算开销，研究在实际电源场景中引入了32条有源通道加32条伪开关通道的加速配置。对于从右侧四颗器件中选取的32条DQ线建立完整的有源信号通道；对于左侧对称位置的32个通道，则不建立完整信号路径，而是使用32个同步电流负载向I/O电源分配网络注入动态电流。该处理的目的并非重建伪信号波形，而是在较低仿真成本下近似保持实际多通道并行工作时电源分配网络上的动态负载扰动。
研究比较了四种结果：理想电源短码型瞬态眼图（1000比特）、实际电源短码型瞬态眼图（1000比特）、统计眼图以及实际电源长码型瞬态参考眼图（1,000,000比特）。在相同短码型条件下，引入实际I/O电源分配网络和多通道同时开关扰动后，眼图轮廓明显劣化。眼高从0.241 V下降至0.182 V，眼宽从150 ps收缩至139 ps，说明实际电源噪声压缩了眼图开口并改变了眼图边界特征。传统统计眼图虽然能够高效获得误码率轮廓，但在表征电源噪声引起的边界退化方面存在不足：其眼高和眼宽分别为0.240 V和146 ps，而实际电源长码型瞬态参考结果分别为0.171 V和138 ps，传统统计眼图高估了接口裕量。在仿真时间方面，统计眼图仅需15.36 s，而实际电源长码型瞬态仿真耗时73147 s。尽管长码型瞬态仿真能够提供可靠参考，但其计算成本对高效工程评估而言过高。
融合后的统计眼图与参考眼图的一致性显著提升。融合后眼高从0.240 V降至0.181 V，更接近参考值0.171 V；眼宽从146 ps调整至135 ps，与参考值138 ps的差距进一步缩小。以参考结果为基准，眼高偏差从0.069 V减小至0.010 V，相对误差从40.35%降至5.85%；眼宽偏差从8 ps减小至3 ps，相对误差从5.80%降至2.17%。在仿真效率方面，融合统计眼图的总运行时间为89.77 s，虽然高于传统统计眼图的15.36 s，但远低于实际电源长码型瞬态仿真的73147 s。
本文的结论是，所提出的基于信号完整性/电源完整性联合仿真的电源噪声融合方法能够有效补偿传统统计眼图在同步开关噪声和电源引起的时序抖动等电源噪声效应表征方面的不足。基于八颗x64 LPDDR5器件的工程案例验证表明，融合后的统计眼图轮廓更接近实际电源长码型瞬态参考结果，能够更准确地反映电源分配网络扰动、同步开关噪声和并行负载行为引起的眼图退化，同时显著降低仿真时间。该方法为LPDDR5接口的快速裕量评估提供了一种高效且更可靠的工程化方案。
本研究的亮点体现在三个方面。首先，方法以理想电源与实际电源短码型瞬态眼图的轮廓差异作为桥梁，将电源噪声引起的边界退化量显式提取并融合进统计眼图，突破了传统统计方法线性时不变假设的局限。其次，提出了32条有源通道加32条伪开关通道的混合加速配置，在显著降低长码型实际电源瞬态仿真成本的同时，近似保留了I/O电源分配网络的动态扰动特性。第三，在真实八颗x64 LPDDR5封装系统工程案例中验证了方法的有效性，使眼高相对误差从40.35%降低至5.85%，眼宽相对误差从5.80%降低至2.17%，同时总仿真时间仅为长码型瞬态参考仿真的约0.12%。未来工作将在更多工作频率、通道组合和电源分配网络设计条件下进一步验证该方法，以提升其通用性。