Calibre Vision AI 是一款先进的 DRC 调试解决方案，它改变了团队分析和解决设计违规行为的方式。它通过智能违规密度热图将海量违规数据库的超快速处理与强大的全芯片可视化相结合。该平台基于人工智能/机器学习的错误聚类将相关的违规行为分为不同的分类类型（称为 “信号”），从而实现高效的分类和系统的根本原因分析。

其分层调试功能允许按设计模块精确隔离违规行为，从而简化芯片和区块级团队之间的协作。该解决方案可与流行的布局查看器和布局布线工具无缝集成，同时通过 ASCII RDB 导出和 HTML 报告功能支持传统的调试工作流程。这种全面的集成可确保所有工具的数据保持一致，并使团队能够直接在首选的设计环境中修复违规行为。

它显著减少了在芯片集成期间识别和修复关键设计问题所需的时间和精力。通过智能违规聚类和全芯片可视化，工程师可以快速识别整个设计中的关键热点和系统性问题，而不是在个别违规行为中迷失方向。Calibre Vision AI 可通过多种方式实现芯片集成和区块团队之间的高效协作：

• 自动聚类相关违规有助于确定调试工作的优先顺序
• 分层调试功能允许按设计模块精确隔离问题
• 可共享的书签和分析状态可维护团队间的调试上下文
• 与布局查看器和布局布线工具直接集成可在熟悉的环境中进行修复
• 支持 ASCII RDB 导出可确保与传统调试工作流程兼容

这种全面的方法意味着团队可以专注于解决高优先级的问题，同时保持既定设计流程的生产力

Calibre Vision AI专为在先进技术节点前沿工作的半导体设计团队而设计。对于管理复杂多区块设计的 SoC 和芯片集成团队、处理大量 DRC 违规行为的物理设计工程师以及从事高级节点设计的布局工程师而言，它尤其有价值。

受益最大的组织包括开发具有多个IP区块的大规模集成电路的公司，特别是那些已经利用Calibre cosystem进行物理验证的公司。该工具对于突破先进技术节点边界的半导体公司和面临越来越大的上市时间压力的设计公司尤其具有影响力。

您的组织将从 Calibre Vision AI 中受益的关键指标包括：

• 由于设计复杂性增加，调试周期延长
• 整合期间管理跨团队协作面临的挑战
• 难以识别全芯片设计中的系统违规模式
• 需要在保持质量的同时缩短芯片集成周期

尽管Calibre Vision AI对于高级节点设计特别强大，但其效率优势可扩展到任何应对复杂物理验证挑战并寻求简化调试流程的团队。它为希望对传统 DRC 调试方法进行现代化改造并加快整体芯片开发周期的组织提供了巨大的价值。

是的，它完全支持和增强了 Graybox DRC 工作流程。该工具可以高效地处理完整的芯片级 DRC 结果，包括灰盒模块，当某些模块尚未准备好进行全面的 DRC 验证但已包含在 SoC 中时，这尤其有价值。此功能允许设计团队在管理不完整区块的同时保持设计进度。此外，开发团队正在积极验证刚果民主共和国知识产权豁免流程，以进一步简化这一流程，未来的开发计划包括对天线、密度和 HV-DRC 调试功能的支持。

是的，Calibre Vision AI 提供与外部设计环境的无缝集成。该工具可以直接在布局查看器和布局布线工具中突出显示设计违规行为，使工程师能够在其首选设计环境中快速识别和修复问题。此功能通过导出特定模块的 ASCII RDB 的能力得到增强，支持传统的调试工作流程，同时保持所有工具之间数据的一致性。

Calibre Vision AI 采用复杂的人工智能和机器学习算法，彻底改变了 DRC 调试分析。人工智能技术的核心是创新的 “信号” 功能，该功能可自动识别和聚类具有共同特征或根本原因的与刚果民主共和国相关的违规行为。

AI 引擎自动将这些信号分为七种不同的分类类型，使工程师能够：

• 快速识别系统性违规模式
• 根据违规相似之处对调试工作进行优先级排序
• 同时处理多起相关违规行为
• 减少花在重复调试任务上的时间

Calibre Vision AI的机器学习实现的一个关键优势是其与技术无关的性质。该系统开箱即用自动运行，无需设置、training 数据集或专门配置。这意味着团队可以立即从人工智能驱动的分析中受益，而无需在系统培训或维护上投入时间。

Calibre Vision AI 已深度融入更广泛的 Calibre 生态系统中。它可以无缝协作 Calibre nmDRC 用于生成信号和芯片级调试所需的 OASIS 结果。该工具还集成了 Calibre Auto-Waivers， Calibre DESIGNrev，以及 Calibre RVE 用于全面的设计和验证流程。该集成策略是西门子EDA更广泛计划的一部分，该计划旨在将AI/ML功能整合到其工具套件中，旨在缩短周期时间并提高整体设计效率。访问我们的 口径情报 页面以进行更深入的探索。