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Diseño y cobertura realistas

Generación de diseños sintéticos guiados y aleatorios

Calibre LSG crea un diseño similar al de un producto limpio en DRC y/o un diseño complejo para destacar las esquinas de DR, ofrece diseños para que los equipos de ingeniería prueben sus soluciones y permite la colaboración entre empresas y equipos al compartir casos de prueba sintéticos sin restricciones de propiedad intelectual.

Integración eficiente de procesos

Acelere el desarrollo inicial de nodos de proceso y el DTCO

Calibre LSG proporciona una generación de diseños guiados y aleatorios configurables por el usuario para producir tejidos de diseño limpios para la DRC para el desarrollo de chips de pruebas ópticas y eléctricas. Calibre LSG acorta el ciclo de creación de chips de prueba para las mediciones del silicio e impulsa la mejora de los procesos con mayor rapidez.

Los resultados del chip de prueba de silicio impulsan la maduración del proceso
Validación de alta calidad

Desarrollo y control de calidad del PDK

Calibre LSG se puede utilizar para desarrollar mazos de reglas de calidad en la RDC y mejorar el PDK. Calibre LSG puede generar diseños limpios para la RDC, diseños que hacen hincapié en las combinaciones de esquinas de DR, así como diseños con infracciones de DR inyectadas deliberadamente para comprobar la calidad e integridad de la baraja de reglas de la RDC.

Un ejemplo de infracción omitida en un control de la RDC encontrado por LSG Layouts (falso negativo)
Predicción temprana y precisa

Permitir un entrenamiento temprano de aprendizaje automático

Calibre LSG proporciona diseños que contienen información real sobre puntos críticos de litografía para un entrenamiento de aprendizaje automático cuando los datos de diseño reales no están disponibles. Los conjuntos de datos de aprendizaje automático se pueden enriquecer mejorando la cobertura del espacio de diseño con el Calibre LSG, y se puede entrenar un motor de aprendizaje automático preciso para las aplicaciones de aprendizaje automático de EDA para la predicción de puntos críticos a principios del ciclo de desarrollo.

El aprendizaje automático entrenado con LSG tiene una mejor cobertura (rojo: espacio patrón de un diseño real; rojo+azul: espacio patrón de LSG)

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