Silvaco 公司披露了工厂技术协同优化（FTCO）先进工作流程的细节，旨在解决理想设计与光子集成电路（PICs）实际性能之间的差距。这些电路的效率往往受到侧壁角度、关键尺寸偏差、厚度差异和线边缘粗糙度等现实因素的影响，而仅基于理论设计的传统仿真无法准确捕捉这些细节。
该新系统结合了 GDS 布局导入、3D 工艺仿真、基于 GPU 加速的时域有限差分法（FDTD）、实验设计（DOE）以及基于人工智能的代理建模。技术结果表明，将实际制造变量纳入模型中，可以与先前记录的实验结果实现高度吻合。
实际发生了什么变化？
该新工作流程能够处理包含四个不同制造变量的 25 种独特组合的方向耦合器（Directional Coupler）DOE 测试。该模型需要 6500 万个 3D FDTD 网格单元的庞大规模，但在配备 NVIDIA A100 显卡的工作站上，不到 10 小时即可完成。
这种集成创建了一个数字孪生，使工程师和非仿真专业人员能够直观且即时地理解工业工艺条件与芯片最终性能水平之间的关系。公司将其描述为促进在进入实际生产线之前评估光子设计的重要飞跃。
为什么这则新闻很重要？
光子集成电路是下一代通信、数据中心和高性能计算的基石，但光对制造中微观变化的敏感性阻碍了其快速商业化。将精确工艺仿真与 GPU 计算加速及人工智能相结合，消除了预测芯片光学行为的主要障碍之一，从而缩短了开发周期并降低了与重复制造实验相关的高昂成本。