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首款基于机器学习的设计工具Cerebrus扩展数字芯片设计流程

日期:2022年08月06日

       Kaiden Electronics(美国公司)宣布推出首款基于机器学习的创新设计工具, 可以扩展和自动化数字芯片设计流程, 让客户能够高效地实现苛刻的芯片设计目标。结合该工艺, 在高端工艺上赋能芯片设计人员、团队和开发人员, 与手动方法相比, 将工程生产力提高多达 10 倍,

同时将功率、性能和面积结果提高多达 20%。业界最先进的基于机器学习的数字全流水线, 从综合到实现和签核, 现已在可扩展计算资源的数字产品系列中提供,

以快速满足包括消费电子、超大规模在内的广泛市场的设计要求计算、5 通信、汽车和移动。为客户带来以下优势: 增强的机器学习:快速找到可能不会尝试或探索提高生产力的流程解决方案的工程师。 ● 机器学习模型重用:允许将设计学习经验自动应用到未来的设计中, 从而缩短获得更好结果的时间。 ● 提高生产力:允许一名工程师同时为多个领域工作 Blocks 自动优化整个流程, 提高整个设计团队的生产力。大规模分布式计算:提供可扩展的本地或基于云的设计探索, 以加快流程优化。
       易于使用的界面:强大的用户管理工具, 支持交互式结果分析和运行管理, 以深入了解设计指标。在那之前, 没有自动化的方式来帮助设计团队重用过去积累的设计知识, 每个新项目都会花费太多的时间重新体验学习,

这也会影响项目的盈利能力。公司高级副总裁兼数字与签核业务部总经理 Dr. 表示, 公司的成立标志着该行业的一次颠覆性创新。以机器学习为核心的数字芯片设计工具将为工程团队提供更多的工作机会, 对项目产生更大的影响, 因为他们可以告别重复的人工流程。随着行业不断向先进工艺节点发展, 设计的规模和复杂性不断增加, 帮助设计人员更有效地实现目标。更广泛的数字全流程的一部分, 与综合解决方案、设计实现系统、时序签核解决方案、电源完整性解决方案和各种工具平台无缝集成, 为客户提供快速的设计收敛和升级。良好的可预测性。这种新工具和更广泛的设计流程支持智能系统设计(策略), 旨在推动无处不在的智能以实现卓越设计。客户反馈 为了最大限度地有效利用最新的流程节点来创建新设计, 我们的工程师团队需要一个不断开发的先进数字设计实施流程。为了实现更高效的产品开发, 自动优化设计实施过程的能力变得至关重要。凭借其创新的机器学习能力, 它可以提供自动化的流程优化和工装流程。
       布局规划优化, 设计性能提升10%以上。鉴于该项目的成功经验, 我们将该工具流程用于最新设计项目的开发。 , 数字设计技术总监, Shared R

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