锂离子电池管理芯片的研究及其低功耗设计案例

②应该尽可能地降低功耗以延长供电电池的使用寿命。作为封装后电池的一部分，芯片的驱动始终来自被管理的电池，因此要求芯片要有足够低的电流消耗。

作为一个数模混合信号电路，可以借鉴已有的一些功耗优化方法，但是结合应用特点降低功耗，还要进行更深入的理论探索。

因此，研究以单节锂离子保护电路为代表的电池管理芯片的低功耗，从系统功能实现到数模混合信号电路低功耗的设计，对电池管理芯片的设计乃至SBS的开发都将有相当的借鉴作用。

1.2数模混合信号电路的低功耗设计

1.2.1集成电路的低功耗设计动因

在集成电路发展的早期到上世纪八十年代，功耗问题并不是很突出。在这段时间内，由于电路系统规模普遍较小和CMOS工艺的兴起，低功耗尚未被作为IC设计的重要因素。

在1968年，Intel公司的创始人之一G. Moore就预测，每18到24个月，IC的集成度将提高一倍，这就是著名的Moore定律。而事实上，这四十多年来，IC技术就是基本上遵循着Moore定律取得了巨大的发展。集成电路经历了从小规模集成(SSI)发展到超大规模(VLSI)到现在的甚大规模集成(ULSI)，即一个芯片上可以包含一亿以上的元件的水平。虽然量子效应和经济的限制将使IC集成度增长的速度趋缓，但是可以预见的是，随着新技术的采用IC的集成度持续发展的势头将不会改变。同时，系统的复杂度也在不断地提高，即将不同功能的器件和电路都集成到一个芯片上，构成一个系统集成芯片(SOC)。显然，集成电路复杂度和集成度的提高使得低功耗正成为一个不可或缺的电路设计指标。

首先，过高的功耗将使芯片容易过热，电路可靠性下降，最终导致失效。有研究表明，温度每升高10 C，器件的故障率将提高两倍;另外，不断增高的功耗将给芯片的封装和散热提出了更高的要求，这不仅会增加成本，而且在小型化应用场合中，这种方案往往不被采纳。

更重要的是，消费类电子产品的发展和大量应用推动了对功耗问题的研究。

低功耗的概念是由电子手表等工业首次提出的，而在小型化、高集成度的消费类电子产品中，为了降低电路成本、提高电路稳定性、可靠性，更需要设计低功耗电路，以保证在集成度提高时，单位面积维持同样甚至更低的功耗。同时，因为在过去的三十年中电池的容量仅仅增加了2～4倍，远没有VLSI技术的发展迅速，所以在电池供电系统中，集成电路的低功耗设计是延长电池使用寿命的最有效手段。此外，便携式设备趋于使用更少的电池，以减小尺寸和重量，也必然要求电路实现低功耗。和十年前相比，消费类电子产品在电子产业中的比例已从40%快速增长到55%，因此可以说消费类电子产品是低功耗设计的主要推动力。1.2.2数模混合信号电路的低功耗研究

在这种技术需求和便携式电子产品的应用需求的强烈推动下，CMOS集成电路低压低功耗设计受到了人们的极大重视。目前，人们对集成电路的功耗研究，主要集中在以下两个方面：

一是低功耗工艺的研究。这主要集中在减小特征尺寸、降低电源电压和降低阈值电压方面。减小特征尺寸，有助于将复杂系统集成在同一芯片上，进行有效地功耗管理。但是当特征尺寸缩小到一定程度，热载流子效应、动态节点的软失效将极大地影响着器件的性能，降低电源电压成为解决上述问题的较好方案。为了保证低压逻辑电路的驱动电流不减少和工作频率不降低，在降低电源电压的同时也要求降低阈值电压，但是同比例降低阈值电压会使漏泄电流指数级增加。采用多阈值电压器件或是采用可变阈值电压技术有望减小漏泄电流引起的功耗，而这些技术都比较依赖制造工艺。

二是低功耗设计方法的研究。这是目前低功耗研究中最为活跃的领域。在工艺确定的情况下，它包括低功耗的设计方法及评估方法，但主要是针对数字电路。

在保证系统同样性能的前提下，在芯片设计的初期，就从各个层次对功耗进行分析优化，不仅能够缩短设计周期，还能够实现整体功耗最小化目标。从设计的角度，低功耗设计方法可以分成系统级（System Level）、算法/结构（Architecture/Algorithm Level）、寄存器传输级（Register Transfer Level， RTL）、逻辑/门级（Logic/Gate Level）、版图级（Layout Level）这几个层次。其中，系统及算法作为低功耗技术中的高层次，对系统功耗的影响很大。在这种层次上的功耗分析将能对系统功耗进行预测及优化，并能实现几个数量级的功耗降低，因此必须加以重视。

有效的功耗评估工具和方法是低功耗研究的另一个重要内容。如何在设计的不同层次对电路功耗进行快速准确地估计，也是集成电路设计中的一个热点和难点问题。通常，把功耗评估分为基于随机统计和模拟的方法这两类。

基于随机统计的功耗估算方法，其基本思想为：先根据模块的版图或逻辑描述，抽取电路或逻辑模型，然后用随机产生的输入流模拟，计算平均功耗。

它的优点是速度较快，而且不需要电路内部信息，但功耗估算准确程度不及基于模拟的方法，因此适用于通常设计的早期阶段。
基于模拟的功耗估算方法是用一组典型的输入矢量进行功耗模拟，以获得平均功耗、最大功耗及最小功耗值。基于模拟的方法精度高，但所占存储空间和模拟时间较大，因此可以用一些启发信息来加速收敛，如蒙特卡罗（Monte Carlo）

模拟方法和遗传算法。其中，蒙特卡罗方