以人工智能，物联网，汽车和消费电子等为代表的新兴应用带来各类高性能芯片需求激增，由此带来的芯片研发环节所需的 IC 设计、制造、先进封装和电路板系统的复杂性呈现出指数级增长，传统的方法已无法满足需求。
AI 算法模型可验证、准确、稳定，确保使用时的安全性，并能始终给出一致、可持续的结果。西门子 EDA 运用 AI 技术来优化 EDA 软件引擎、流程和工作流，构建利用 AI 的高质量引擎对于实现可扩展、可靠的结果至关重要。2月17日-3月26日，西门子全面开放四场AI EDA 工具系列技术讲座，帮助您超越传统 EDA 的视角，深入了解半导体设计流程。
利用由 AI 驱动的 Solido Characterization Suite 和 Solido IP Validation 设计并验证过的可投入生产的 IP 和单元库，加快 SoC 流片进度
IP 验证是决定上市时间和芯片成功的关键因素。对于成功的 SoC 流片，所有设计 IP 都必须正确选择，并针对多种视图（逻辑、物理、时序、SPICE 等）进行验证以确保一致性和正确性。这可能需要 IP 生产和集成团队每次迭代花费数天或数周的时间。不理想的 IP 选择，或者在设计阶段后期发现的 IP 问题，可能导致需要昂贵的 ECO 迭代、重新流片，或者最终产品无法满足竞争指标。
本次研讨会将讨论 Solido 的 AI 驱动的 IP 生产、验证和选择策略如何加速 IP 生产工作流程。Solido 特性描述套件和 Solido IP 验证套件为 IP 和库的特性描述、分析、比较和质量保证提供了全面的解决方案，使 IP 和 SoC 团队能够加快 SoC 流片进度，并为最终芯片实现更好的功耗、性能和面积。
演讲嘉宾
桂涵姝，西门子EDA CICV 资深应用工程师
拥有10年半导体数模混合设计验证工作经验，5年高速高精度数模混合设计经验。在数模混合验证工具支持，RF 验证，Yield 验证方面经验丰富。多年支持标准工具库，标准 IP 交付工具，对标准时序库的产生于使用有深刻理解。
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发表于 2025-3-8 10:29
