스마트 검증

아티팩트 생성 자동화를 통해 엔지니어의 역량을 강화하고 복잡한 방법론, 도구 및 표준을 마스터하세요.사소한 결과물이 자동으로 생성되는 동안 중요한 설계 작업에 집중하여 전문성과 효율성을 향상시키세요.

경험이 부족한 엔지니어는 방법론, 도구 및 표준에 대한 학습 곡선을 가속화하여 더 빨리 효과적으로 기여하고 오류가 발생하기 쉬운 수동 프로세스에 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다.

AI 기반 검증 엔진으로 타의 추종을 불허하는 일관성을 경험하세요.검증 프로세스 전반에서 표준화된 코드 생성을 통해 더 높은 품질의 결과를 달성하고 인적 오류를 줄입니다.

스마트 분석에 포함된 감독되지 않은 ML을 활용하여 커버리지 격차를 신속하게 식별하고 해결하여 커버리지 종료를 달성하는 데 필요한 시간을 크게 단축할 수 있습니다.

패턴 분석, 크로스홀 분석, 로그 클러스터링과 같은 작업을 자동화합니다.스마트 분석은 대규모 데이터 세트의 해석을 단순화하여 복잡한 설계의 문제를 쉽게 식별하고 해결할 수 있도록 합니다.

수작업을 줄여 엔지니어가 더 중요한 작업에 집중하고 짧은 시간 내에 시정 조치를 완료할 수 있습니다.

회귀 프로세스에서 가능한 한 빨리 장애를 식별하여 디버그 작업을 더 빨리 시작하고 문제 해결에 소요되는 전체 시간을 줄일 수 있습니다.

예측 테스트 일정 및 배포를 활용하여 컴퓨팅 리소스를 최적화하고 하드웨어 및 소프트웨어 사용률을 줄이는 동시에 테스트를 효율적으로 완료할 수 있습니다.

스마트 회귀를 자동화하고 우선 순위가 지정된 테스트 일정을 통해 빠른 반복 및 개선을 촉진하여 설계 및 검증 팀에 더 빠른 피드백을 제공할 수 있습니다.

감독형 및 준감독형 ML을 배포하여 장애를 유발한 커밋 또는 설계 변경을 신속하게 찾아 디버깅에 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다.

스마트 디버그는 오류 시그니처 생성을 자동화하여 유사하고 반복적인 문제를 그룹화하고 중복 디버깅 작업을 방지합니다.

스마트 디버그 도구는 디버깅 프로세스의 주요 측면을 자동화함으로써 엔지니어가 문제를 식별하고 해결하는 데 소요되는 시간을 크게 줄여 전반적인 생산성과 효율성을 높입니다.

대상 부양책 생성을 자동화하여 적중하지 않은 커버리지 빈에 초점을 맞추고 전문가의 긴 수동 분석의 필요성을 줄입니다.

도구 최적화를 자동으로 식별하고 배포하여 시뮬레이션 오버헤드를 최소화하여 정확한 결과를 유지하면서 회귀 시간을 단축할 수 있습니다.

예측 AI는 과거의 시뮬레이션 데이터와 설계 구조를 활용하여 최적화 설정을 예측하고 동적으로 조정하여 시뮬레이션 실행 전반에 걸쳐 시뮬레이션 성능과 효율성을 극대화합니다.