由人工智慧驅動的設計應用
Synopsys VSO.ai™(驗證空間優化)提供業界首款以人工智慧驅動的驗證解決方案,可以自主工作,以盡可能快、盡可能便宜的方式,幫助驗證團隊更快地實現覆蓋範圍收斂,且得到更高品質的結果。機器學習技術用於識別和消除迴歸中的冗餘,自動進行覆蓋率根本原因分析,並根據 RTL 和stimulus推斷覆蓋率,以識別覆蓋率差距並提供覆蓋率指引。
覆蓋範圍是所有現代半導體驗證的核心。對於這個程序來說,最重要的格言是:「如果從來沒有實行過測試,就表示未曾真正完成驗證。」儘管涵蓋晶片設計的特定層面並無法保證可以發現所有錯誤,另一方面,錯誤效應傳播(bug effect propagation)和檢查器品質也是關鍵因素;但毫無疑問的,在尚未執行的邏輯中不可能觸發錯誤。覆蓋率通常被視為發現錯誤的參考指標,也是使用基於模擬的測試進行驗證的關鍵焦點。
技術白皮書下載
歡迎下載技術白皮書,瞭解更多關於VSO.ai如何透過人工智慧驅動驗證,加速覆蓋收斂目標。
NEW 新思科技在矽谷的年度使用者大會(SNUG) 發表全新以AI驅動的EDA、IP與系統設計解決方案
NEW 新思科技運用NVIDIA的加速運算、生成式AI與Omniverse平台 展現電子設計自動化的高效能與新世代能力
新思科技推出Synopsys.ai Copilot以突破性的生成式AI效能加速晶片設計
新思科技利用全新RISC-V系列產品擴展旗下ARC處理器IP產品組合
新思科技與台積公司合作在N3製程上運用從探索到簽核的一元化平台以及經驗證的UCIe IP 簡化多晶粒系統的複雜性
新思科技與台積公司合作推動類比設計的遷移(Analog Design Migration) 該合作遍及台積公司先進製程的參考流程(reference flow)