A medida que los datos de semiconductores siguen creciendo en escala y complejidad, los ingenieros necesitan algo más que datos, necesitan información útil.
Calibre SONR combina el aprendizaje automático, la experiencia en el campo de los semiconductores y el big data para ayudar a los equipos a descubrir información significativa, tomar decisiones más rápidas y acelerar la innovación.
Calibre SONR, una plataforma de aprendizaje automático basada en vectores de funciones, permite una amplia gama de soluciones fabulosas y un diseño personalizable, escalable e integrado y un análisis de interacciones fabuloso, como la generación de áreas de cuidados, el diseño, la agrupación y la comparación. Es compatible con todo el ecosistema de Calibre.
Calibre SONR ofrece un método de agrupamiento único para modelos de aprendizaje automático no supervisados o semisupervisados. En comparación con el código abierto u otros métodos comerciales de agrupamiento o agrupamiento, el Calibre SONR muestra importantes ventajas de rendimiento para todo el nivel de datos del chip (miles de millones) y mantiene una alta precisión.
Calibre SONR convierte todo tipo de información en funciones a través de su potente y flexible plataforma de recopilación de funciones. La información como la geometría, la dimensión, la densidad del patrón, la litografía, la intensidad de la imagen y las propiedades personalizadas generadas con otras herramientas de Calibre se pueden convertir en funciones con una escalabilidad y un consumo de memoria excelentes.
Una infraestructura analiza las bases de datos de aprendizaje automático vectoriales y de clústeres de Calibre SONR y todas las herramientas compatibles con MLDB. Análisis de datos rápido con una gran facilidad de uso en la comparación de clústeres y una compresión eficiente del tamaño de los archivos MLDB.
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El conjunto de herramientas Calibre ofrece una verificación y optimización de circuitos integrados precisas, eficientes y completas en todos los nodos de proceso y estilos de diseño, a la vez que minimiza el uso de los recursos y los programas de grabación.