Poiché i dati sui semiconduttori continuano a crescere in scala e complessità, gli ingegneri hanno bisogno di qualcosa di più dei dati: hanno bisogno di informazioni fruibili.
Calibre SONR combina l'apprendimento automatico, l'esperienza nel settore dei semiconduttori e i big data per aiutare i team a scoprire informazioni significative, prendere decisioni più rapide e accelerare l'innovazione.
Calibre SONR, una piattaforma di apprendimento automatico basata su feature vector, consente un'ampia gamma di soluzioni fab e analisi di progettazione e interazione fab personalizzabili, scalabili e integrate, come la generazione di aree di assistenza, il clustering e il confronto dei layout. È compatibile con l'intero ecosistema Calibre.
Calibre SONR offre un metodo di clustering unico per modelli di apprendimento automatico non supervisionati o semi-supervisionati. Rispetto all'open source o ad altri metodi di clustering o raggruppamento commerciali, Calibre SONR mostra vantaggi significativi in termini di prestazioni per l'intero livello di dati del chip (miliardi) e mantiene un'elevata precisione.
Calibre SONR converte tutti i tipi di informazioni in funzionalità attraverso la sua potente e flessibile piattaforma di raccolta delle funzionalità. Informazioni come la dimensione della geometria, la densità del modello, l'intensità dell'immagine litografica e le proprietà personalizzate generate da altri strumenti Calibre possono essere tutte convertite in funzionalità con scalabilità e consumo di memoria eccellenti.
Un'infrastruttura analizza i database ML vettoriali di cluster e funzionalità di Calibre SONR e tutti gli strumenti che supportano MLDB. Analisi rapida dei dati con grande usabilità nel confronto dei cluster ed efficiente compressione delle dimensioni dei file MLDB.
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La suite di strumenti Calibre offre una verifica e un'ottimizzazione IC accurate, efficienti e complete su tutti i nodi di processo e gli stili di progettazione, riducendo al minimo l'utilizzo delle risorse e i programmi di tapeout.