
Siemens przedstawia charakterystykę biblioteki opartej na sztucznej inteligencji
Solido Characterizer wykorzystuje silniki AI, aby przyspieszyć generowanie.lib z tygodni na dni i zapewnić 7x większą przepustowość.
Zestaw narzędzi do charakterystyki bibliotek opartych na sztucznej inteligencji zapewniających szybkie rozwiązania z bezkompromisową dokładnością. Usprawnij przebieg charakterystyki dzięki solidnej weryfikacji, wskazówkom wyboru IP i znacznie skraca czas wykonywania, zapewniając jednocześnie dokładne modele produkcyjne i dane statystyczne.

Solido Characterization Suite współpracuje z dowolnym istniejącym rozwiązaniem do charakteryzacji dla standardowych komórek, iOS, pamięci i komórek niestandardowych i obsługuje wszystkie typy danych.lib, w tym czas, moc, szum i zmienność, i obsługuje wszystkie struktury danych.lib, takie jak NLDM, CCS, LVF i Moments.







W artykule omówiono narzędzia Solido Analytics i Variation Designer, które razem zapewniają rozwiązanie do podpisywania do weryfikacji danych LVF w serwi.libs przy użyciu zaawansowanej technologii opartej na uczeniu maszynowym.

Struktura IP QA wykorzystująca Solido Crosscheck i Solido Analytics pozwala STMicroelectronics poprawić czas harmonogramu IP i jakość wydania, skupić się na projektowaniu produktu i testach porównawczych oraz porównać walidację IP z normami branżowymi.

Niniejszy artykuł klasyfikuje dzisiejsze poziomy zaawansowania sztucznej inteligencji (AI) w EDA, opisuje, czego potrzebowała grupa Solido firmy Siemens EDA, aby opracować sztuczną inteligencję klasy produkcyjnej w swoich narzędziach EDA i jakie korzyści to przynosi klientom.
Jesteśmy gotowi, aby odpowiedzieć na twoje pytania.
Skontaktuj się z naszym zespołem sprzedaży 1-800-547-3000