By Ken Willis, Cadence
反向通(tōng)道訓練
等化(huà)器自我調整的(de)另一項能力是回饋訓練。許多(duō)高(gāo)速串列協定規定 SerDes 接收器可(kě)以評估發射器送出的(de) training patterns 的(de)信號品質，以此來決定發射器均衡的(de)大(dà)小，然後將這個要求回饋給發射器，然後評估下(xià)一個 training pattern。這個過程會重複多(duō)次，直到接收器對發射器的(de)設置滿意，那麼這個滿意的(de)設置就會被實際傳輸出去。
圖：反向通(tōng)道訓練
儘管目前的(de) IBIS 標準還不支持回饋訓練功能，但是已經有一個相關的(de)改進提議 BIRD147，在下(xià)一版本的(de) IBIS 規範中將加入該功能。
如下(xià) PCI Express Gen 4 示例，使用(yòng)或不使用(yòng)回饋訓練。
圖：初始通(tōng)道模擬結果
初始結果 (紅色) 顯示的(de)是未啟用(yòng)回饋。在這種情況下(xià)，發射機的(de) AMI 模型根據通(tōng)道特性自行優化(huà)其 FFE 抽頭係數，而接收機 AMI 模型的(de)適應則在整個通(tōng)道模擬過程中即時完成。第二個結果 (綠色)顯示的(de)是啟用(yòng)回饋訓練，並且清晰地生成一個睜得(de)更大(dà)的(de)眼圖。值得(de)注意的(de)是，如果您查看兩種情況下(xià)使用(yòng)的(de) FFE 抽頭係數之間的(de)差異，您將看到 FFE 係數在啟用(yòng)回饋的(de)情況下(xià)已被調低。如下(xià)顯示了(le)前導抽頭係數如何在回饋訓練中做(zuò)自我調整：
圖：反向通(tōng)道訓練期間的(de) FFE 適應
在這裡您可(kě)以看到，前導抽頭係數從絕對值約為 0.16 開始，然後在回饋訓練過程中，根據接收機的(de)判斷，將其降低到 0.14 的(de)範圍。這使得(de)接收機更先進的(de)均衡功能可(kě)以完成更多(duō)的(de)「繁重工作」，並最終產生更好的(de)整體效果。這顯示了(le)在通(tōng)道模擬過程中使用(yòng)回饋功能，以及產生能夠精確模擬 SerDes 器件的(de)行為的(de)AMI模型的(de)重要性。
有關回饋建模的(de)更多(duō)資訊，詳見 DesignCon 2018 論文「 使用(yòng) IBIS 標準的(de)最新增強功能進行回饋建模和(hé)模擬 」。
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