集微網消息,據eenewseurope報道,新思科技(Synopsys)正在擴展其人工智能驅動的芯片設計工具,為開發過程的每個階段提供數據分析。
Synopsys.ai中的AI驅動數據分析可聚合和分析設計、測試和制造流程中的數據,以通過一系列不同的AI技術(包括生成式AI框架)推動更智能的決策。
人工智能分析的加入旨在通過智能引導的調試和優化來加速物理、邏輯和原型設計的收斂,并提高晶圓廠良率,以實現更快的產能提升和更高的大批量生產(HVM)吞吐量。
與此同時,英國Flexciton等幾家初創公司正在使用人工智能來優化晶圓廠流程,以提高吞吐量和良率。
EDA、測試和IC制造工具中的數據都非常不同,包括時序路徑、功率曲線、芯片通過/失敗報告、流程控制或驗證覆蓋率指標。新思科技表示,使用這些數據對于提高生產力、PPA(功率、性能、面積)和參數/制造良率至關重要,這就是它在設計流程的每個部分添加大數據分析工具的原因。
這還可以幫助設計人員在掩模、制造和測試過程中迅速定位和糾正問題區域,以避免問題影響產品質量和良率。公司還可以從其數據集中受益,利用生成式AI方法實現新的用例,如知識助手、預防性和處方式的假設性探索,以及指導問題解決。
在收購英國Moortec和韓國BisTech后,新思科技通過良率工具和傳感器IP進一步進軍產品生命周期管理(PLM)市場。
使用人工智能發現整個半導體供應鏈中的芯片數據異常值,以提高芯片質量、良率和吞吐量,套件中有多種工具。
Design.da對來自Synopsys.ai設計執行的數據進行深入分析,為芯片設計人員提供全面的可見性和可操作的設計見解,以發現PPA狀況。
Fab.da存儲并分析大量晶圓廠設備過程控制數據,從而提高運營效率并最大限度地提高產品質量和晶圓廠良率。
Silicon.da從測試設備收集PB級的硅監控、診斷和生產測試數據,以改進芯片生產指標(例如質量、良率和吞吐量)以及硅操作指標(例如芯片功耗和性能)。
“隨著IC復雜性的增加和市場窗口的縮小,半導體行業越來越多地采用人工智能技術來提高結果質量(QoR)、加快驗證和測試速度、提高晶圓廠良率并提高整個IC設計流程中多個領域的生產力。”新思科技EDA集團戰略與產品管理副總裁Sanjay Bali提到。
“借助Synopsys.ai EDA套件中的新數據分析功能,公司現在可以匯總和利用EDA堆棧每一層(從架構探索、設計、測試和制造)的數據,以推動PPA、良率和工程生產力的提高。”
SK海力士和美滿科技(Marvell)等客戶已在使用基于人工智能的數據分析。
美滿科技高級首席工程師Greg Bazan博士表示:“芯片制造和測試過程中產生的數據量非常大,因此大數據工具對于分析這些數據集并從中提取有意義的結論至關重要。”
“芯片數據分析工具對于提高我們制造流程的效率和質量至關重要。我們期待體驗新思科技下一代分析工具如何進一步改善我們的KPI并降低下一代產品的制造和測試成本。”
(校對/張杰)
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