A medida que los datos de semiconductores continúan creciendo en escala y complejidad, los ingenieros necesitan más que datos: necesitan información procesable.
Calibre SONR combina aprendizaje automático, experiencia en el dominio de semiconductores y 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 impulsada por vectores de características, permite una amplia gama de soluciones fab y un diseño personalizable, escalable e integrado y análisis de interacción fab, como generación de áreas de atención, agrupamiento de diseños y comparación. Es compatible con todo el ecosistema 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 agrupación o agrupamiento, Calibre SONR muestra importantes beneficios de rendimiento para el nivel de datos de chip completo (miles de millones) y mantiene una alta precisión.
Calibre SONR convierte todo tipo de información en características a través de su potente y flexible plataforma de recopilación de funciones. La información como la dimensión geométrica, la densidad del patrón, la intensidad de la imagen de litografía, así como las propiedades personalizadas generadas a partir de otras herramientas de Calibre se pueden convertir en características con excelente escalabilidad y consumo de memoria.
Una infraestructura analiza bases de datos ML vectoriales de clústeres y características de Calibre SONR y todas las herramientas compatibles con MLDB. Análisis rápido de datos con gran facilidad de uso en comparación de clústeres y compresión eficiente del tamaño de archivo MLDB.
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El conjunto de herramientas Calibre ofrece una verificación y optimización de IC precisas, eficientes y completas en todos los nodos de proceso y estilos de diseño, al tiempo que minimiza el uso de recursos y los programas de cierre.