Uitgebreid generatief en agentisch AI-systeem voor het ontwerp van halfgeleiders en PCB's, dat beveiliging op bedrijfsniveau, ongeëvenaarde mogelijkheden op maat en naadloze integratie in het Siemens EDA-portfolio biedt om de productiviteit te verhogen en de time-to-market te versnellen.
Maakt generatieve en agentische AI-mogelijkheden mogelijk in alle Siemens EDA-tools, waardoor de gebruiker een contextbewuste natuurlijke taalinterface krijgt om de hele EDA-workflow te bedienen.
Maakt gebruik van een familie van gespecialiseerde parsers om verschillende EDA-formaten en gegevens op te nemen en te vectoriseren om een sterk datavliegwieleffect te bevorderen en silo's tussen ontwerpteams te doorbreken.
Maakt gebruik van het Advanced Retrieval Augmented Generation (RAG) framework om snel en nauwkeurig uw vragen met betrekking tot Siemens EDA-tools, syntaxis en workflows te beantwoorden.
Biedt geavanceerde aangepaste toegangstoewijzingen en -controles voor veilige RAG, naast implementatieopties op locatie en in de cloud, zonder dat er computerbronnen van derden nodig zijn.
Versnelt de productiviteit van ontwerpers door routinetaken te automatiseren, EDA-resultaten te analyseren en hulp te bieden bij het opsporen van fouten op basis van AI, allemaal toegankelijk via opdrachten in natuurlijke taal.
Ondersteunt meerdere eersteklas LLM's voor resultaten van hoge kwaliteit, terwijl gebruikers tegelijkertijd aangepaste EDA-gegevens kunnen integreren en op maat gemaakte workflows kunnen creëren voor hun specifieke ontwerpbehoeften.
Deze innovatieve oplossing is speciaal ontwikkeld voor omgevingen waar halfgeleiders en PCB's worden ontworpen en biedt veilige generatieve en agentische AI-mogelijkheden met ongeëvenaarde aanpassingsflexibiliteit, en integreert naadloos in de volledige EDA-workflow.
Het Siemens EDA AI-systeem voegt AI-mogelijkheden toe aan het hele EDA-portfolio, waardoor de productiviteit wordt verhoogd, innovatie wordt versneld en de time-to-market wordt versneld
Aprisa - 10x productiviteitsverhoging, 3x efficiëntie in rekentijd en 10% betere PPA
Deze - 3x verkorting van de sluitingstijd van de verificatiedekking en 10x minder verificatie van ontwerpwijzigingen
Solido - 2-1000x snellere simulatie, variatiebewust ontwerp en verificatie, karakterisering en IP-validatie
Tessent - 10x snellere implementatie van de architectuur en 5x kortere testtijd voor DFT
Veloce - 50% kortere RTL-compilatietijd en 100% hogere verwerkingscapaciteit
Aprisa - Kortere cyclustijd voor de vloerplanning van ~3 naar 4 weken naar 1 dag met een verbetering van 17% in de kabellengte en een verbetering van 13% in TNS
Calibre-ontwerp - 60-400% runtime-verbetering voor betrouwbaarheidscontrole met voor ML geoptimaliseerde distributie van bronnen
Fabricage van kaliber - Verbetering van de looptijd van de maskersynthese met 2 tot 4 keer
Tessent - Rendementsverbetering van 2,5% ten opzichte van het recht (besparing van $miljoen)
In deze whitepaper wordt besproken hoe AI-agenten zich zullen ontwikkelen in de EDA-sector om EDA-leveranciers in staat te stellen meer en betere AI-gestuurde automatisering aan klanten aan te bieden, zodat ze ons sneller elektronische innovaties kunnen leveren.
De sector heeft een gecentraliseerd, speciaal ontwikkeld EDA AI-systeem nodig dat aanpasbaar, veilig en open is. In deze whitepaper wordt onderzocht hoe het nieuwe Fuse EDA AI-systeem van Siemens specifiek is ontworpen om deze uitdagingen aan te pakken.
De toepassing van AI op complexe EDA-workflows brengt unieke uitdagingen met zich mee. Dit panel brengt leiders van Siemens EDA samen om de uitdagingen, geleerde lessen en mogelijkheden te bespreken voor de transformatie van elektronische ontwerpautomatisering met AI.
Ontdek het verhaal achter het Fuse EDA AI-systeem met het R&D-team van Siemens EDA. Ontdek hoe AI het ontwerpen van chips en PCB's sneller, slimmer en efficiënter maakt door middel van intelligente automatisering en gestroomlijnde workflows.
Deze TechTalk onderzoekt hoe het Fuse EDA AI-systeem en de hardware- en softwaretechnologiestack van NVIDIA samenwerken om de EDA-workflows te transformeren en de unieke uitdagingen van AI bij de ontwikkeling van chips aan te pakken.
