À medida que os dados de semicondutores continuam a crescer em escala e complexidade, os engenheiros precisam de mais do que dados — eles precisam de uma visão acionável.
O Calibre SONR combina aprendizado de máquina, experiência no domínio de semicondutores e big data para ajudar as equipes a descobrir insights significativos, tomar decisões mais rápidas e acelerar a inovação.
O Calibre SONR, uma plataforma de aprendizado de máquina orientada por vetores de recursos, permite uma ampla variedade de soluções de fábrica e análises de design e interação de fábrica personalizáveis, escaláveis e integradas, como geração de áreas de atendimento, agrupamento e comparação de layouts. É compatível com todo o ecossistema Calibre.
O Calibre SONR oferece um método exclusivo de agrupamento para modelos de aprendizado de máquina não supervisionados ou semissupervisionados. Em comparação com o código aberto ou outros métodos comerciais de agrupamento ou agrupamento, o Calibre SONR mostra benefícios significativos de desempenho para o nível total de dados do chip (bilhões) e mantém alta precisão.
O Calibre SONR converte todos os tipos de informações em recursos por meio de sua plataforma de coleta de recursos poderosa e flexível. Informações como dimensão geométrica, densidade do padrão, intensidade da imagem litográfica, bem como propriedades personalizadas geradas por outras ferramentas do Calibre, podem ser convertidas em recursos com excelente escalabilidade e consumo de memória.
Uma infraestrutura analisa bancos de dados de ML de clusters e vetores de recursos do Calibre SONR e todas as ferramentas que suportam MLDB. Análise rápida de dados com ótima usabilidade na comparação de clusters e compactação eficiente do tamanho do arquivo MLDB.
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O conjunto de ferramentas Calibre oferece verificação e otimização de IC precisas, eficientes e abrangentes em todos os nós de processo e estilos de design, minimizando o uso de recursos e os cronogramas de eliminação.