반도체네트워크

[멘토 다운로드 이벤트] 머신러닝으로 라이브러리 특성화 개선

신속 정확한 Library™ 특성분석은 스탠다드 셀, 메모리 및 커스텀 셀을 디지털 블록 및 풀칩 설계흐름에

사용하는 확장 가능한 방법을 실현하기 위해 매우 중요합니다. 전통적인 라이브러리 특성분석 및

인증 방법은 설계의 복잡성과 특성분석 되는 데이터의 양 때문에 너무 많은 비용이 들게 되었으며,

일정 지연과 재작업을 초래하고 있습니다.

본 새로운 백서에서 확인할 수 있는 사항은 다음과 같습니다.
• 특성 분석의 5가지 해결과제
• 신속 정확한 라이브러리 특성분석을 달성하기 위한 혁신적이고 새로운 접근 방법
• 수학적 모델링과 머신러닝을 통한 인증

멘토의 Solido ML Characterization Suite가 생산 현장에서 입증된 머신러닝 방법을 이용하여

어떻게 라이브러리 특성분석 및 검증 기간을 단축할 수 있었는지, 또한 정보 시각화 방법을 통하여

라이브러리 디버깅을 간소화할 수 있었는지 알아보시기 바랍니다.

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