为何选择 Calibre SONR
随着半导体数据规模和复杂性的持续增长，工程师需要的不仅仅是数据，他们需要的是切实可行的见解。
Calibre SONR 结合了机器学习、半导体领域的专业知识和大数据，帮助团队发现有意义的见解，更快地做出决策，加速创新。
主要特征
特征向量驱动的全芯片机器学习平台
Calibre SONR 是一个由特征向量驱动的机器学习平台，支持广泛的晶圆厂解决方案以及可定制、可扩展和集成的设计和晶圆厂交互分析，例如护理区域生成、布局聚类和比较。它与完整的 Calibre 生态系统兼容。
高性能和高精度
独特的模式聚类技术
Calibre SONR 为无监督或半监督的机器学习模型提供了一种独特的聚类方法。与开源或其他商业集群或分组方法相比，Calibre SONR在整个芯片数据水平（数十亿）方面表现出显著的性能优势，并保持了高精度。
灵活高效
强大的功能收集平台
Calibre SONR 通过其强大而灵活的功能收集平台将各种信息转换为功能。诸如几何尺寸、图案密度、光刻图像强度以及其他 Calibre 工具生成的自定义属性等信息都可以转换为具有出色可扩展性和内存消耗的功能。
十亿个数据分析是可行的
Calibre MLDB Xpert 用于数据分析和可视化
基础架构分析来自Calibre SONR的集群和特征向量机器学习数据库，以及所有支持MLDB的工具。快速的数据分析，在集群比较和高效的 MLDB 文件大小压缩方面具有很好的可用性。
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