概要
Calibre SONR
Calibre SONRは、レイアウトとプロセス情報を機能に転送する特徴ベースの機械学習プラットフォームです。Calibre SONRの機械学習モデルは、ホットスポットの予測と分析、パターン削減、カバレッジチェックなど、さまざまなフルチップアプリケーションに使用できます。
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フィーチャーベクトル駆動型のフルチップMLプラットフォーム
特徴ベクトル主導の機械学習プラットフォームであるCalibre SONRは、幅広いファブソリューションと、ケアエリアの生成、レイアウトのクラスタリング、比較など、カスタマイズ可能でスケーラブルで統合された設計とファブの相互作用分析を可能にします。Calibreのエコシステムと完全に対応しています。
独自のパターンクラスタリング技術
Calibre SONRは、教師なしまたは半教師付きの機械学習モデルに独自のクラスタリング方法を提供します。オープンソースや他の市販のクラスタリングやグループ化方法と比較して、Calibre SONRは全チップデータレベル（数十億）で大きなパフォーマンス上の利点を示し、高い精度を維持します。
機能コレクションのための強力なプラットフォーム
Calibre SONRは、強力で柔軟な特徴収集プラットフォームを通じて、あらゆる種類の情報を特徴に変換します。幾何学的寸法、パターン密度、リソグラフィ画像の強度などの情報や、他のCalibreツールから生成されたカスタマイズされたプロパティはすべて、スケーラビリティとメモリ消費量が優れた機能に変換できます。
データ分析と視覚化のためのキャリバーMLDB Xpert
インフラストラクチャは、Calibre SONRのクラスターと特徴ベクトルMLデータベース、およびMLDBをサポートするすべてのツールを分析します。クラスター比較の使いやすさと効率的なMLDBファイルサイズ圧縮を備えた迅速なデータ分析。
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キャリバーICの設計と製造
Calibreツールスイートは、リソースの使用量とテープアウトスケジュールを最小限に抑えながら、すべてのプロセスノードと設計スタイルにわたって正確で効率的かつ包括的なIC検証と最適化を実現します。