概述
Calibre Stress Correction
Calibre Stress Correction 同时使用机器学习和传统紧凑型物理模型来有效地预测每条沟槽的位移值并校正沟槽变形,从而确保 3D 存储设备的可制造性。
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主要特征
Calibre Stress Correction 可分析和校正高级存储设备通过三维堆栈切出的深沟的失真。
用于应力校正的全芯片沟槽位移预测
Calibre Stress Correction 可进行全芯片沟槽位移预测并执行所需的形状校准。机器学习引擎和应力校正建模引擎都可以处理数十亿次沟槽移动,以供全芯片使用。
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用于复杂分辨率的机器学习智能
Calibre Stress Calirection 配备了神经网络机器学习 (ML) 模型,无论迁移的原因如何,该模型都能从先前的流片中学习历史沟槽转移数据。机器学习提供了一种直接的方法来预测具有相似设计规则和相同流程的新布局上的应力校正的偏移值。
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无需历史数据即可进行基于模型的预测
当之前的换挡信息不可用时,Calibre Stress Correction使用紧凑的物理模型进行移位预测。可以根据模型中的物理参数和周围的布局信息预测偏移值,而无需先前的偏移测量值。
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