
Siemens stellt KI-gestützte Bibliothekscharakterisierung vor
Solido Characterizer verwendet KI-Engines, um die Generierung von.lib von Wochen auf Tage zu beschleunigen und einen 7-mal höheren Durchsatz zu erzielen.
Die Solido Characterization Suite funktioniert mit jeder vorhandenen Charakterisierungslösung für Standardzellen, IOs, Speicher und benutzerdefinierte Zellen und unterstützt alle .lib-Datentypen, einschließlich Timing, Leistung, Rauschen und Variation, und unterstützt alle .lib-Datenstrukturen wie NLDM, CCS, LVF und Moments.







In diesem Artikel werden die Tools Analytics und Variation Designer von Solido untersucht, die zusammen eine Sign-Off-Lösung für die Überprüfung von LVF-Daten in.libs mithilfe fortschrittlicher, maschineller Lerntechnologie bieten.

Ein IP-QA-Framework, das Solido Crosscheck und Solido Analytics verwendet, ermöglicht es STMicroelectronics, die IP-Zeitplanung und Veröffentlichungsqualität zu verbessern, sich auf Produktdesign und Benchmarks zu konzentrieren und seine IP-Validierung mit Industriestandards zu vergleichen.

In diesem Artikel wird der Entwicklungsstand künstlicher Intelligenz (KI) in der EDA von heute klassifiziert, beschrieben, was die Solido-Gruppe von Siemens EDA brauchte, um produktionsreife KI in ihren EDA-Tools zu entwickeln, und wie Kunden davon profitieren.
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