Impedance Characterization of Power Delivery Network in a Flip Chip Package on a Printed Circuit Board
Notice bibliographique
Résumé
This paper discusses low impedance characterization techniques used for power delivery network (PDN) in today's high-performance digital systems. More importantly, sensitivity analysis is presented to study impact of measurement accuracy against landing locations of probes onto a flip chip package and more specifically relative distance between two micro-probes in S21 measurements by vector network analyzer (VNA). Milliohms impedances across wide bandwidth, from approximately DC to GHz frequency range, can be measured accurately and well-correlated with simulation data on a microprocessor micro PGA substrate sitting in a socket mounted onto a printed circuit board (PCB) with cutting edge design of capacitive decoupling scheme. Conventionally, transfer-impedance obtained by two-port VNA measurement is used for PDN characterization. Being challenged by accessibility of test points in a complex package and board design, closely landing of the two micro-probes onto C4 pads would induce unwanted measurement noise caused by inductive coupling while excessive distance between the two micro-probes would result into artificial low impedance caused by parasitic inductance in the power planes of the package. Cautious arrangement of probing scheme in measurement that mimic to port setting in simulation is crucial in low impedance characterization of PDN at frequency range of interested. The accuracy of this low impedance characterization with optimized probing locations is verified by analytic calculation and simulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».