Da Halbleiterdaten immer umfangreicher und komplexer werden, benötigen Ingenieure mehr als nur Daten — sie benötigen umsetzbare Erkenntnisse.
Calibre SONR kombiniert maschinelles Lernen, Fachwissen im Halbleiterbereich und Big Data, um Teams dabei zu helfen, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, schnellere Entscheidungen zu treffen und Innovationen zu beschleunigen.
Calibre SONR, eine Featurevektor-Plattform für maschinelles Lernen, ermöglicht eine breite Palette von Fab-Lösungen sowie anpassbare, skalierbare und integrierte Design- und Fab-Interaktionsanalysen wie die Generierung von Pflegebereichen, Layout-Clustering und Vergleich. Es ist mit dem gesamten Calibre-Ökosystem kompatibel.
Calibre SONR bietet eine einzigartige Clustering-Methode für unbeaufsichtigte oder halbüberwachte Modelle des maschinellen Lernens. Im Vergleich zu Open-Source-Methoden oder anderen kommerziellen Clustering- oder Gruppierungsmethoden weist Calibre SONR erhebliche Leistungsvorteile für die gesamte Chip-Datenebene (Milliarden) auf und behält eine hohe Genauigkeit bei.
Calibre SONR wandelt alle Arten von Informationen über seine leistungsstarke und flexible Feature-Sammlungsplattform in Funktionen um. Informationen wie Geometrie, Dimension, Musterdichte, Lithografie-Bildintensität sowie benutzerdefinierte Eigenschaften, die mit anderen Calibre-Werkzeugen generiert wurden, können alle in Funktionen mit hervorragender Skalierbarkeit und Speicherverbrauch umgewandelt werden.
Eine Infrastruktur analysiert Cluster- und Feature-Vector-ML-Datenbanken von Calibre SONR und alle Tools, die MLDB unterstützen. Schnelle Datenanalyse mit großer Benutzerfreundlichkeit beim Cluster-Vergleich und effizienter Komprimierung der MLDB-Dateigröße.
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Die Calibre-Toolsuite bietet eine genaue, effiziente und umfassende IC-Verifizierung und -Optimierung über alle Prozessknoten und Designstile hinweg und minimiert gleichzeitig den Ressourcenverbrauch und die Zeitpläne für das Tapeout.