Átfogó generatív és ügynöki AI rendszer félvezető és PCB tervezéshez, vállalati szintű biztonságot, páratlan egyedi képességeket és zökkenőmentes integrációt kínál a Siemens EDA portfóliójában a termelékenység növelése és a piacra jutás felgyorsítása érdekében.
Generatív és ügynöki mesterséges intelligencia képességeit tesz lehetővé a Siemens EDA eszközökön belül, így a felhasználó számára kontextus-tudatos természetes nyelvi felületet biztosít a teljes EDA munkafolyamatban.
Speciális elemző családot használ a különböző EDA-formátumok és adatok bevételére és vektorizálására, hogy elősegítse az erős adatlendkerék hatást és megtörje a silókat a tervezőcsapatok között.
Fejlett keresési kiterjesztett generációs (RAG) keretrendszert használ, hogy gyorsan és pontosan válaszoljon a Siemens EDA eszközökkel, szintaxissal és munkafolyamatokkal kapcsolatos kérdéseire.
Fejlett egyedi hozzáférési leképezést és vezérléseket kínál a biztonságos RAG számára a helyszíni és a felhőalapú telepítési lehetőségek mellett harmadik féltől származó számítástechnikai erőforrások igényelése nélkül.
Felgyorsítja a tervezők termelékenységét a rutinfeladatok automatizálásával, az EDA eredményeinek elemzésével és az AI-alapú hibakeresési segítségnyújtással, mindezt természetes nyelvű parancsokkal érhető el.
Több osztályának legjobb LLM-et támogat a kiváló minőségű eredmények elérése érdekében, miközben lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy egyéni EDA-adatokat építsenek be, és egyedi tervezési igényeikhez szabott munkafolyamatokat hozzanak létre.
A félvezető és PCB tervezési környezetekhez tervezett innovatív megoldás biztonságos generatív és ügynöki AI képességeket kínál páratlan testreszabási rugalmassággal, zökkenőmentesen integrálva az EDA teljes munkafolyamatába.
A Siemens EDA AI rendszer mesterséges intelligencia képességekkel bővíti az EDA portfólióját, növelve a termelékenységet, felgyorsítva az innovációt és gyorsítva a piacra jutás
Aprisa - 10-szeres termelékenységnövelés, háromszoros számítási idő hatékonyság és 10% -kal jobb PPA
Quest - Az ellenőrzési lefedettség lezárási idejének háromszoros csökkentése és a tervezésváltozások ellenőrzésének 10-szeres csökkentése
Solido - 2-1000X+ gyorsabb szimuláció, variációtudatos tervezés és ellenőrzés, jellemzés és IP érvényesítés
Tessent - 10-szer gyorsabb architektúra megvalósítása és ötször rövidebb tesztidő a DFT számára
Veloce - Az RTL-összeállítási idő 50% -os csökkentése és az átviteli teljesítmény 100% -os növekedése
Aprisa - Csökkentett padlótervezési ciklus ideje ~3-4 hétről 1 napra, 17% -os javulással a huzalhosszban és 13% -os javulással a TNS-ben
Kaliber design - 60-400% -os futásidőjavítás a megbízhatóság ellenőrzéséhez az ML-optimalizált erőforrás-elosztással
Kalibergyártás - 2-4X futásidejű fejlesztés a maszkszintézisben
Tessent - 2.5% -os hozamjavulás a jogosultság felett (millió dolláros megtakarítás)
Ez a fehér könyv azt tárgyalja, hogyan fognak fejlődni az AI-ügynökök az EDA üzletágban, hogy lehetővé tegye az EDA szállítói számára, hogy több és jobb AI-vezérelt automatizálást kínáljanak az ügyfeleknek, hogy gyorsabban tudjanak elektronikus innovációkat szállítani nekünk.
Az iparágnak központosított, célra épített EDA AI rendszerre van szüksége, amely testreszabható, biztonságos és nyitott. Ez a fehér könyv azt vizsgálja, hogy a Siemens új Fuse EDA AI rendszerét hogyan tervezték kifejezetten ezeknek a kihívásoknak a megoldására.
Az AI alkalmazása összetett EDA munkafolyamatokon egyedülálló kihívásokat jelent. Ez a panel összehozza a Siemens EDA vezetőit, hogy megvitassák az elektronikus tervezési automatizálás mesterséges intelligenciával történő átalakításának kihívásait, tanulságait és lehetőségeit.
Fedezze fel a Fuse EDA AI rendszer mögötti történetet a Siemens EDA K+F csapatával. Ismerje meg, hogyan teszi az AI gyorsabbá, okosabbá és hatékonyabbá a chip- és NYÁK-tervezést az intelligens automatizálás és az egyszerűsített munkafolyamatok révén.
Ez a TechTalk azt vizsgálja, hogyan működnek együtt a Fuse EDA AI rendszer és az NVIDIA hardver- és szoftvertechnológiai készlete az EDA munkafolyamatainak átalakításában és az AI egyedülálló kihívásainak kezelésében a chipek fejlesztésében.
