Калибърна интелигентност

Calibre предлага на дизайнерите множество опции за проверка, базирани на модели, които да се вписват във всеки поток от проектиране:

предварително опаковани модели: обучени с данни за леярски и внедрени като готово за работа решение за крайния потребител.

• Calibre LFDинструментът предоставя виртуална фабрика, която предсказва влиянието на променливостта на литографския процес „както е произведен“ върху дизайна. Той използва машинното обучение, за да постигне 100-кратно намаляване на времето за работа в сравнение с първите основни модели, без да жертва точността.

Адаптируеми модели: Предварително обучени от Calibre и прецизно настроени с клиентски данни, за да осигурят гъвкава възможност за проверка, базирана на модели, за оптимизиране на производителността на дизайна.

• Calibre SONRинструментите за анализ на оформлението, базирани на ML-базирани на процеси, позволяват пълна прогноза и анализ на горещата точка на чипа, намаляване на моделите и проверка на покритието в дизайнерския поток.

Направи си сам персонализирани модели: Изчерпателните инструменти за извличане на функции и машинно обучение са вградени в инфраструктурата на Calibre за обучение и внедряване на персонализирани приложения, базирани на модели в рамките на потока за проверка на Calibre.

• Персонализирани модели, създадени от потребителя, могат да се използват за широк спектър от приложения.
• Едно примерно приложение е подобряването на откриването на горещи точки, базирано на модели, с персонализиран ML-модел, при който клиентът успя да постигне 21% подобрение в точността в сравнение с традиционния си поток за съвпадение на модели.

Calibre има вградена AI технология за интелигентно използване на хардуерните ресурси по време на работа.

• Calibre nmDRCCore Engine анализира всяко оформление и PDK, за да идентифицира динамично и избере най-добрата техника за оптимизиране на йерархията, която да се използва за оптимално разпределение на задачите, позволявайки пикова мащабируемост между хардуерните
• Calibre PERCИнструментът за проверка на надеждността има оптимизирано за ML разпределение на ресурсите за PEX потоци, което подобрява времето на изпълнение с до 400%.

Експертни насоки за оптималната настройка на Calibre, адаптирана към оформлението, комплекта за проектиране на процеси (PDK) и потребителската среда и целите.

• Calibre nmDRC Интелигентният инструмент за автоматизация Recon за проверка работи в началото на цикъла на проектиране, постига 82% подобрение на времето за изпълнение в 18 тестови случая.
• Calibre nmLVS Интелигентният инструмент за автоматизация Recon за проверка на веригата в ранен етап увеличава броя на LVS итерациите, които потребителите могат да изпълнят за един ден с до 65 пъти. Функционалността NMLVs Recon ERC показва 16-кратно подобрение при изпълнение за проверките на ERC.
• Calibre nmLVS интелигентната способност за генериране на Hcell елиминира разочароващия процес на ръчно оптимизиране на избора на Hcell и показва 10% подобрение в времето на изпълнение и 30% подобрение в паметта.

Ускорете процеса на отстраняване на грешки в ДРК чрез интелигентни инструменти за анализ на резултатите, които групират грешки, за да увеличат вероятността дизайнерът да идентифицира повтаряща се корекция или систематичен проблем с проектирането.

• Технологично агностично групиране, което групира свързаните грешки между проверките.
Групиране
• на сходство в контекста, което групира свързаните грешки в рамките на проверките.

Следете новия усъвършенстван двигател за визуализация на Calibre, който ще стартира през 2025 г.!

• Бърз и лесен анализ на резултатите на ниво чип в матрицата за бързо идентифициране на горещи точки за грешки.
• Позволява управлявано отстраняване на грешки, базирано на клъстери, за да опрости процеса на отстраняване на грешки и да ускори затварянето на ДРК
• Многобройни допълнителни функционалности, които помагат за изолиране, изследване и идентифициране на систематични недостатъци в дизайна.

Calibre DesignEnhancerИнструментът за оптимизиране на оформлението съчетава интелигентни техники за оптимизация на дизайна с двигателя за проверка на ядрото на Calibre за автоматизирани оптимизации на конструкцията в етап на работа.

• Увеличете максимално чрез вмъкване с DE Via, за да постигнете средно 50% подобрение на EMIR.
• Подобрете дизайна на електрическата мрежа с DE Pge, за да постигнете средно 30% подобрение на EMIR.
• Автоматично поставете DCAP, ECO и клетки за пълнене, за да постигнете 15-кратно подобрение на времето за изпълнение спрямо традиционните методи.

елирането с помощта на невронна мрежа за резистентност, маска и ецване оптимизира точността на модела на литомоделите, като същевременно поддържа производителността.

• Оптимизираните модели са по-прости, което помага за намаляване на времето за изпълнение на OPC.
• Точността на модела отговаря на изискванията на A18 и A14.

Прилагане на AI към OPC и RET решения за подобряване на времето за обръщане.

• Продуктите за изчислителна литография на AI in Calibre подобряват времето на изпълнение с 2X до 4X, като същевременно запазват точността на пълния модел OPC.
• Монотоничното машинно обучение ускорява обратната литография (ILT) с ~ 230X при пълен ILT цикъл и печели оценка F1 от над 80% при логически оформления в стил N2.

ML-базирана проверка за прогнозиране/откриване на горещи точки Използвайки машинно обучение в лито-удобния дизайн (LFD) на Calibre, потребителите виждат 100% подобрение на времето за работа с 99,7% от прогнозите за гореща точка

• за дизайн за производство (DFM) с точност 0,5 nm. Calibre LFDинструментът дава на дизайнерите прогнозиране и анализ на горещите точки, независимо от RET на фабриката.
• Calibre SONRплатформата за машинно обучение, задвижвана от функционални вектори, за прогнозиране на горещи точки подобрява скоростта на удари с 40X.
• Класификацията на дефектите и проверките на покритието на модела използват машинно обучение, за да се гарантира точността на модела, необходима за A18 и A14, и да се предотврати преоборудването.

Управлявано от процеса, информирано за съдържанието на дизайна, отстраняване на грешки в добива и оптимизация на процеса.

• Calibre SONRгрупирането и намаляването на вземането на проби използва AI за избор на цели с висока доверие в рамките на бюджета за метрология и надеждно прогнозиране и откриване на горещи точки.
• Автоматичната класификация на дефектите, базирана на машинно обучение, елиминира усилията за ръчна класификация за надеждни и повторяеми резултати.
• Calibre Fab Insightsизползва AI за прогнозиране на доходността и отстраняване на грешки, настройка на DOE за проучване на решения и прогнозиране на превантивната поддръжка. Потребителите виждат намаляване на метрологичните усилия.

По-бързо развитие на процеса с помощта на интелигентно генериране на модели.

Комбиниране Calibre SONR и технологията за генериране на синтетично оформление LSG предлага:

• ване на правилата за проектиране на пълно покритие
Т
• естови модели за разработване на процеси
Т
• естов модел за осигуряване на качеството на PDK
Изследване на
• зависимото от контекста стандар

Най-доброто в класа Calibre Cluster Managerпредлага предсказуемост и ефективност при операциите с тапицоване.

• Автоматично управлява задачите на Calibre с динамично разпределение на ресурсите, за да подобри както използването на изчислителните клъстери, така и цялостното време на изпълнение на производствените операции с тапициране.
• Използвайки AI, системните аномалии се откриват в реално време, помагат да се идентифицират проблеми с вашия хардуерен клъстер.