标签:图书馆的特征

使用AWS云服务集成电路库可伸缩的特性,安全,快捷
通过西门子EDA2021年2月- 10(-评论:0

西门子AMS验证团队和亚马逊网络服务(AWS)合作,为用户提供一个可伸缩的、安全的和具有成本效益的云特征流,使用户能够利用云计算资源,加快图书馆的特征,减少计算资源瓶颈,以及提高描述运行时可预测性。阅读更多,请点击这里。»阅读更多

云特征
通过WeiLii谭12月19日,2019 -评论:0

库表征是一个计算密集型任务,需要数天甚至数周的时间完成。运行时库描述增加是由于大图书馆大小,更多的操作条件的特点,以及在库统计变化建模的必要性22/20nm和较小的流程节点。云平台提供了一种加快图书馆characterizat……»阅读更多

与机器学习提高图书馆表征质量和运行时
通过梅根·马什- 10月25日,2018 -评论:0

梅根·马什和Wei-Lii Tan今天的半导体应用程序,从高级感知应用,物联网,边缘计算设备,高性能计算,专门的人工智能芯片,不断推动实现权力的边界,性能,和区域(PPA)指标。比赛设计和船舶这些创新设备导致了专注,time-to-market-driven e……»阅读更多

新一代自由验证和调试
通过WeiLii谭- 9月27日,2018 -评论:1

准确库描述现代芯片设计和验证的关键一步。全芯片设计的数以十亿计的晶体管,计时完毕通过模拟不可行的是由于运行时和内存限制。相反,一个可伸缩的方法使用静态时序分析(STA)是必需的。这种方法使用自由文件封装库等特点…»阅读更多

寻址过程变化和减少时间在16 nm和下面的悲观情绪
通过节奏7月- 13,2016 -评论:0

在16 nm和下面,芯片上变异(缴纳)成为一个至关重要的问题。增加过程变化使对时机更大影响,变得更加明显的低功耗设计与超低电压操作条件。在本文中,我们将讨论如何涉及图书馆更精确的特征和变化建模新方法可以减少时间的利润率libr……»阅读更多

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