Calibre Vision AI 是一種先進的 DRC 調試解決方案，可改變團隊分析和解決設計違規的方式。它通過智能違規密度熱圖結合了大規模違規數據庫的超快處理和強大的全芯片視覺化功能。該平台的 AI/ML 驅動的錯誤叢集將相關違規分組為不同的分類類型（稱為「信號」），從而實現有效的分類和系統性的根本原因分析。

它的階層式除錯功能允許通過設計區塊進行精確的違規隔離，從而簡化芯片和區塊層級團隊之間的協作。該解決方案與流行的版面檢視器和位置和路由工具無縫整合，同時通過 ASCII RDB 匯出和 HTML 報告功能支持傳統的除錯工作流程。這種全面的整合可確保所有工具中的資料一致，並使團隊能夠直接在其偏好的設計環境中修正違規。

它大大減少了晶片整合期間識別和修復關鍵設計問題所需的時間和精力。透過智慧型違規叢集和全晶片視覺化，工程師可以快速識別整個設計中的關鍵熱點和系統性問題，而不會在個別違規中迷路。Calibre Vision AI 透過多種方式實現晶片整合和區塊團隊之間有效協作：

• 自動對相關違規進行叢集，有助於排除工作優先順序
• 階層式除錯功能可透過設計區塊精確隔離問題
• 可共用的書籤和分析狀態保持跨團隊的調試前後關聯
• 與版面檢視器和位置和路由工具直接整合，可在熟悉的環境中進行修正
• 支援 ASCII RDB 匯出，確保與傳統的除錯工作流程相容

這種全面的方法意味著團隊可以專注於解決高優先級問題，同時在已建立的設計流程中保持生產力

Calibre Vision AI 專為工作先進技術節點的半導體設計團隊而設計。對於管理複雜的多區塊設計的 SoC 和晶片整合團隊、處理大量 DRC 違規的物理設計工程師以及處理先進節點設計的佈局工程師來說特別有價值。

最受益的組織包括開發具有多個 IP 區塊的大規模集成電路的公司，尤其是那些已經利用 Calibre 生態系統進行實體驗證的公司。該工具對於突破先進技術節點的界限的半導體公司和面臨越來越多的上市時間壓力的設計公司特別具有影響力。

您的組織將從 Calibre Vision AI 中受益的主要指標包括：

• 由於設計複雜性不斷增加，延長除錯週期
• 整合期間管理跨團隊協作的挑戰
• 在全晶片設計中識別系統違規模式的困難
• 需要縮短晶片整合週期時間，同時保持品質

Calibre Vision AI 的效率優勢對於進階節點設計特別強大，但對於處理複雜的實體驗證挑戰並尋求簡化其除錯程序的任何團隊都可以延伸到任何團隊。它對希望將傳統 DRC 除錯方法現代化並加速整體晶片開發週期的組織提供了重大價值。

是的，它完全支持並增強 Graybox DRC 工作流程。該工具可以有效地處理完整的芯片級 DRC 結果，包括灰盒塊，當某些塊尚未準備好進行完整 DRC 驗證但已包含在 SoC 中時，這特別有價值。此功能允許設計團隊在管理不完整的區塊的同時維持設計進度。此外，開發團隊正積極努力驗證 DRC IP 豁免流程，以進一步簡化此過程，並將來的開發計劃包括對天線、密度和 HV-DRC 調試功能的支持。

是的，Calibre Vision AI 提供與外部設計環境的無縫整合。該工具可以直接在配置檢視器和放置和佈線工具中突出顯示設計違規，使工程師能夠在其首選設計環境中快速識別和修復問題。能夠為特定區塊匯出 ASCII RDB 的能力來增強此功能，從而啟用傳統的除錯工作流程，同時保持所有工具之間的一致資料。

Calibre Vision AI 採用複雜的人工智能和機器學習算法，徹底改變 DRC 調試分析。AI 技術在其核心上推動創新的「信號」功能，該功能會自動識別和集成共同特徵或根本原因的相關 DRC 違規。

AI 引擎會自動將這些信號分類為七種不同的分類型，使工程師能夠：

• 快速識別系統性違規模式
• 根據違規相似之處，優先排除錯工作
• 同時處理多個相關違規
• 減少重複式偵錯工作所花費的時間

Calibre Vision AI 機器學習實作的一個關鍵優點是其無技術性質。系統開箱即可自動運作，無需設置、訓練資料集或專門配置。這意味著團隊可以立即從 AI 驅動的分析中受益，而無需投入時間在系統訓練或維護上。

Calibre Vision AI 深度整合在更廣泛的 Calibre 生態系統中。它可以無縫地配合 Calibre nmDRC 用於產生信號和晶片級調試所需的 OASIS 結果。該工具還集成與 Calibre Auto-Waivers， Calibre DESIGNrev，以及 Calibre RVE 提供全面的設計和驗證流程。這項整合策略是西門子 EDA 在其工具套件中整合 AI/ML 功能的更廣泛倡議的一部分，旨在縮短週期時間並提高整體設計效率。造訪我們的 標準智能 頁面進行更深入探索。