Machine Learning met technologie en engineering concept. Menselijk hoofd (profiel) met een printplaat aan de binnenkant en Machine Learning-logo. Selectieve aandacht
Mentor zal samenwerken met STMicroelectronics, een ander Nano 2022-lid, om ontwerp en verificatie te bieden voor low-power chips, vermogenshalfgeleiders en andere circuitarchitecturen die snelle, nauwkeurige circuitsimulatoren met hoge capaciteit nodig hebben voor pre-layout en post-layout circuits. De twee bedrijven hebben een geschiedenis van partnerschap, met ST's Bulk CMOS, FDSOI, analoog en RF, embedded niet-vluchtige, imaging en bipolaire CMOS-DMOS of BCD en andere technologieën. Mentors nanometercircuitverificatie Analog FastSPICE Platform en analoog-centrische Eldo-software omvatten alle circuittypen en technologieën in het Nano 2022-programma.
De Mentor-ST-samenwerking omvat ook de karakterisering van standaardcellen, I / O's en geheugens. Deze taak kan een bottleneck in de productie veroorzaken, zegt Mentor, aangezien het karakteriseren van siliciumplatforms met honderden cellen en honderden proces-, spanning- en temperatuurvariabelen (PVT) duizenden CPU's kan verbruiken gedurende weken, waarbij miljoenen SPICE-simulaties worden uitgevoerd. Mentors Solido Characterization Software Suite is een door machine learning aangedreven tool die de doorvoersnelheid verhoogt en tegelijkertijd nauwkeurige Liberty-bestanden en statistische gegevens produceert, aldus het bedrijf. Het biedt ook tools en een op de ontwerper gerichte gebruikersinterface om de Liberty-bestanden te verifiëren. Nieuwe technieken voor het leren van versterking kunnen tijdens het programma worden ontwikkeld om de karakterisering te bevorderen.
