新闻稿
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西门子推出基于人工智能的库特征分析
Solido Characterizer 使用人工智能引擎将 .lib 的生成速度从几周缩短到几天，并将吞吐量提高了 7 倍。
概述
Solido Characterization Suite
一套由人工智能驱动的库表征工具，可提供快速的解决方案，准确性无与伦比。通过强大的验证和 IP 选择指导来简化表征流程，并显著缩短运行时间，同时确保模型和统计数据的生产准确。
主要特征
Solido Characterization Suite
Solido 表征套件可与标准单元、IO、存储器和定制单元的任何现有表征解决方案配合使用，支持所有 .lib 数据类型，包括时序、功率、噪声和变化，并支持所有 .lib 数据结构，例如 NLDM、CCS、LVF 和 Moments。
Solido Analytics
- 在数小时而不是数周内完成全面的 .lib 验证
- 发现传统检查无法检测到的问题
- 支持数百个标准检查和自定义支票
- 比较所有库指标并汇总用户信息
- 支持使用用户定义的函数和变量的自定义绘图
Solido Generator
- 使用 AI 加速表征
- 在几分钟内生成新的 PVT .lib，比 SPICE 快 100 倍以上
- 使用 .libs 作为输入进行工作；不需要 SPICE 仿真或特征器校准
- 所有 PVT 的特性分析加速 2 倍以上
Solido Library Profiler
- 根据 PPA 要求进行明智的库选择
- 在库之间智能自动对齐 .lib 数据
- 使用插值、绘图和报告对库进行 PPA 分析
Solido Characterizer
- 通过人工智能驱动的自由生成和先进的 LVF 方法，加速 5 倍
- 使用 Solido LibSpice 将性能提升 2 倍以上；专为表征而优化的仿真器
- 通过与 Solido Analytics 直接集成，进行实时特征调试以提高工作效率
固体特征生成式 AI
- GUI 助手： 通过在需要时提供特定工具的指导和错误解决方案，加快设计周期
- 日志分析器: 通过分析日志文件和检索相关文档，查明错误并提出修复建议
- 规则生成： 生成自定义规则，用于在 .lib 元数据、查询表（时序、功率、波形、LVF）和跨角内进行验证和分析
Solido Characterization Suite
- 大大加快了库表征和验证的速度
- 更高质量的库，更高的功耗、性能和面积
- 支持标准单元、iOS、内存和自定义单元
- 适用于所有表征工具和流程
- 适用于所有 .lib 数据类型：时序、功率、噪声和变化
精选新闻和资源
Solido Characterization Suite
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LVF .lib 注销验证的高级解决方案
本文探讨了Solido的分析和变体设计器工具，这些工具共同为使用支持机器学习的高级技术验证.libs中的LVF数据提供了签核解决方案。
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Siemens EDA Solido 如何实现生产级人工智能
本文对当今EDA的人工智能（AI）复杂程度进行了分类，描述了西门子EDA的Solido小组在其 EDA 工具中开发生产级人工智能所花费的时间，以及这如何使客户受益。
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