Intelligentie van kaliber

Calibre biedt ontwerpers meerdere modelgebaseerde controleopties die in elke ontwerpstroom passen:

Voorverpakte modellen: getraind met gieterijgegevens en geïmplementeerd als een kant-en-klare oplossing voor de eindgebruiker.

• De Calibre LFDDe tool biedt een virtuele fab die de invloed van de lithografische procesvariabiliteit „zoals vervaardigd” op een ontwerp voorspelt. Het maakt gebruik van machine learning om 100x kortere looptijden te bereiken in vergelijking met modellen uit de eerste hoofdklasse, zonder aan nauwkeurigheid in te boeten.

Aanpasbare modellen: vooraf getraind door Calibre en verfijnd met klantgegevens om flexibele, op modellen gebaseerde controlemogelijkheden te bieden voor het optimaliseren van de maakbaarheid van het ontwerp.

• De Calibre SONRDe op ML gebaseerde procesbewuste lay-outanalysetools van het platform maken volledige voorspelling en analyse van chip-hotspots, patroonreductie en dekkingscontrole in de ontwerpstroom mogelijk.

Zelfgemaakte modellen: uitgebreide tools voor het extraheren van functies en machine learning zijn geïntegreerd in de Calibre-infrastructuur om aangepaste modelgebaseerde applicaties te trainen en te implementeren binnen een Calibre-verificatiestroom.

• Op maat gemaakte, door de gebruiker gemaakte modellen kunnen worden gebruikt voor een breed scala aan toepassingen.
• Een voorbeeldtoepassing is het verbeteren van hotspotdetectie op basis van patronen met een aangepast ML-model waarbij de klant een nauwkeurigheidsverbetering van 21% wist te bereiken in vergelijking met hun traditionele patroonvergelijkingsflow.

Calibre heeft ingebouwde AI-technologie voor intelligent gebruik van hardwarebronnen tijdens een run.

• De Calibre nmDRCDe kernengine analyseert elke lay-out en PDK om dynamisch de beste hiërarchische optimalisatietechniek te identificeren en te selecteren die kan worden gebruikt voor een optimale taakverdeling, waardoor maximale schaalbaarheid tussen hardwareknooppunten mogelijk is.
• De Calibre PERCDe tool voor betrouwbaarheidsverificatie heeft een voor ML geoptimaliseerde distributie van bronnen voor PEX-stromen, waardoor de looptijd met wel 400% wordt verbeterd.

Deskundige begeleiding voor de optimale Calibre-configuratie, aangepast aan de lay-out, de procesontwerpkit (PDK) en de gebruikersomgeving en doelstellingen.

• De Calibre nmDRC De intelligente automatiseringstool van Recon voor verificatie wordt vroeg in de ontwerpcyclus uitgevoerd en zorgt voor een verbetering van de looptijd van 82% in 18 testcases.
• De Calibre nmLVS De intelligente automatiseringstool van Recon voor circuitverificatie in een vroeg stadium verhoogt het aantal LVS-iteraties dat gebruikers op één dag kunnen voltooien met maximaal 65x. De Recon ERC-functionaliteit van de NMLV vertoont een runtime-verbetering van 16x voor ERC-controles.
• De Calibre nmLVS intelligente Hcell-generatiecapaciteit elimineert het frustrerende proces van het handmatig optimaliseren van de Hcell-selectie en vertoont een verbetering van 10% in de runtime en een verbetering van 30% in het geheugen.

Versnel het DRC-debugproces met intelligente hulpmiddelen voor resultatenanalyse die fouten clusteren om de kans te vergroten dat een ontwerper een herhaalbare oplossing of een systematisch ontwerpprobleem identificeert.

• Technologie-agnostische clustering waarbij gerelateerde fouten in verschillende controles worden gegroepeerd.
• Clustering van contextovereenkomsten die gerelateerde fouten binnen controles groepeert.

Blijf ons volgen voor de nieuwe geavanceerde visualisatie-engine van Calibre die in 2025 wordt gelanceerd!

• Snelle en eenvoudige analyse van resultaten op chipniveau over de hele matrijs om snel fouthotspots te identificeren.
• Maakt begeleide foutopsporing op basis van clusters mogelijk om het debugproces te vereenvoudigen en de DRC-sluiting te versnellen.
• Talrijke aanvullende functionaliteiten die helpen bij het isoleren, onderzoeken en identificeren van systematische ontwerpfouten.

De Calibre DesignEnhancerDe tool voor het optimaliseren van de lay-out combineert intelligente technieken voor ontwerpoptimalisatie met de kernverificatie-engine van Calibre voor geautomatiseerde IC-optimalisaties in de ontwerpfase van drc-clean.

• Maximaliseer de via-insertie met DE Via om een EMIR-verbetering van gemiddeld 50% te bereiken.
• Verbeter het ontwerp van het elektriciteitsnet met DE Pge om een EMIR-verbetering van gemiddeld 30% te bereiken.
• Plaats automatisch DCAP-, ECO- en vulcellen om een verbetering van de gebruiksduur van 15x te bereiken ten opzichte van traditionele methoden.

Neurale netondersteunde modellering voor resist, mask en etch optimaliseert de nauwkeurigheid van het litho-patroonmodel met behoud van de prestaties.

• De geoptimaliseerde modellen zijn eenvoudiger, wat helpt om de OPC-runtime te verminderen.
• De nauwkeurigheid van het model voldoet aan de A18- en A14-vereisten.

AI toepassen op OPC- en RET-oplossingen om de doorlooptijd te verbeteren.

• De AI in Calibre computationele lithografieproducten verbetert de looptijd met 2x tot 4x, terwijl de nauwkeurigheid van volledig modelgebaseerde OPC behouden blijft.
• Monotonic machine learning versnelt inverse lithografie (ILT) met ~230x gedurende een volledige ILT-run en behaalt een F1-score van meer dan 80% op logische lay-outs in N2-stijl.

Op ML gebaseerde controle voor voorspelling/detectie van hotspots

• Met behulp van machine learning in het lithovriendelijke ontwerp (LFD) van Calibre zien gebruikers een verbetering van de looptijd van 100%, waarbij 99,7% van de hotspotvoorspellingen (Design for Manufacturing) binnen een nauwkeurigheid van 0,5 nm ligt. De Calibre LFDtool biedt ontwerpers hotspotvoorspellingen en analyses, onafhankelijk van de RET van de fab.
• De Calibre SONRDoor functievectoren aangedreven machine learning-platform voor het voorspellen van hotspots verbetert het hitpercentage van defecten met 40x.
De
• classificatie van defecten en controles van de modeldekking maken gebruik van machine learning om de modelnauwkeurigheid te garanderen die vereist is voor A18 en A14 en om overfitting te voorkomen.

Procesgestuurd, op de inhoud van het ontwerp gebaseerd, foutopsporing van opbrengsten en procesoptimalisatie.

• Calibre SONRclustering en downsampling maakt gebruik van AI voor zeer betrouwbare doelselectie binnen het budget voor metrologie en voor betrouwbare voorspelling en detectie van hotspots.
Op
• machine learning gebaseerde automatische defectclassificatie elimineert handmatige classificatie-inspanningen voor betrouwbare en herhaalbare resultaten.
• Calibre Fab Insightsmaakt gebruik van AI voor het voorspellen en debuggen van opbrengsten, DOE-instellingen voor het verkennen van oplossingen en het voorspellen van preventief onderhoud. Gebruikers zien een vermindering van de metrologische inspanningen.

Snellere procesontwikkeling met behulp van intelligente patroongeneratie.

Combineren Calibre SONR en LSG Synthetic Layout-generatietechnologie biedt:

• Ontwerpregelverkenning met volledige dekking
• Testpatronen voor procesontwikkeling
• Testpatroon voor PDK-kwaliteitsborging
• Onderzoek van contextafhankelijk standaardcelgedrag

De beste in zijn klasse Calibre Cluster Managerbiedt voorspelbaarheid en efficiëntie bij tape-out-operaties.

• Beheert automatisch Calibre-taken met dynamische toewijzing van middelen om zowel het gebruik van het rekencluster als de algehele runtime voor tape-out-bewerkingen in de productie te verbeteren.
• Met behulp van AI worden systeemafwijkingen in realtime gedetecteerd, zodat problemen met uw hardwarecluster kunnen worden geïdentificeerd.