Production-accurate .lib Generation and Validation using Solido Characterization Suite
보다 축소된 기술 노드에서는 첨단의 .lib 데이터 구조를 지원해야 할 필요성이 증가할 뿐만 아니라 광범위한 PVT(Process, Voltage, Temperature) 코너가 존재하므로 SPICE 시뮬레이션의 필요성도 기하급수적으로 증가합니다. 이로 인해 .lib 생성 런타임이 길어지며, 런타임 단축에 활용되는 기존 특성분석 흐름의 근사법으로 인해 모델링이 부정확해집니다. 본 프레젠테이션에서는 Solido Characterization Suite가 어떻게 머신러닝 방법을 활용해 정확한 .libs를 생성하며, 전반적인 .lib 생성 및 검증 주기도 가속화해 SoC 생산 일정에 맞추는지 보여드립니다.
At smaller technology nodes, there is an increasing need to support advanced .lib data structures along with a wide range of process, voltage, and temperature (PVT) corners, resulting in an exponential increase in SPICE simulation requirements. These have led to long runtimes in .lib generation, and modeling inaccuracies due to approximations in traditional characterization flows utilized to reduce runtime. In this presentation, we will show how Solido Characterization Suite utilizes machine learning methods to produce accurate .libs, while speeding up your overall .lib production and validation cycle to meet SoC production schedules.
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발표자
곽아영 차장, Siemens EDA
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- 곽아영 차장은 Siemens EDA AMS 사업부의 Sr. Application Engineer로, 주로 Solido product 군의 평가 및 지원을 담당하고 있습니다.