Analog IC tasarımcıları, devre tasarımı için eski, tanıdık, manuel yineleme yöntemlerini yeniden kullanarak çok fazla zaman ve çaba harcayabilir, çünkü bu her zaman böyle yapılmıştır. Devre optimizasyonu, analog ve karışık sinyal tasarım gereksinimlerini karşılamak için PVT köşelerinde ve süreç varyasyonlarında SPICE simülasyonları çalıştırarak bir hücredeki tüm transistörleri otomatik olarak boyutlandırabilen bir EDA yaklaşımıdır. Kulağa umut verici geliyor, değil mi?
Peki hangi devre optimize ediciyi kullanmayı düşünmeliyim?
Bu soruyu cevaplamak için, ev sahipliğinde bir web semineri var. MünEDA, bir EDA şirketi 2001'de başladı ve her şey, adlı devre iyileştiricileriyle ilgili. Kötü. Girdiler, kazanç, bant genişliği ve güç tüketimi gibi tasarım gereksinimleriyle birlikte bir SPICE ağ listesidir. Çıktılar, tasarım gereksinimlerini karşılayan veya aşan boyutta bir ağ listesidir.
WiCkeD'nin gizli sosu, en kötü durum PVT köşesini hesaplamak, transistör geometri hassasiyetlerini bulmak ve hatta Çip Üzerinde Varyasyonu (OCV) hesaplamak için bir Deney Tasarımını (DOE) çalıştırmak üzere bir Makine Öğrenimi (ML) modelini nasıl oluşturduğudur. ) hassasiyetler. Bu yaklaşım, simüle edilmiş verilerden doğrusal olmayan, yüksek boyutlu bir makine öğrenimi modeli oluşturur ve günceller.
Bir makine öğrenimi modeline sahip olmak, aracın optimizasyon sorununu çözmesine ve ardından bir SPICE simülasyonu çalıştırarak son bir doğrulama yapmasına olanak tanır. Tüm gereksinimler karşılanana kadar otomatik yinelemeler vardır. Şimdi bu, eski manuel yineleme yöntemlerinden çok daha hızlı geliyor. Makine öğrenimi modelini eğitmek tamamen otomatiktir ve oldukça verimlidir.
Devre tasarımcıları ayrıca şunları da öğrenecekler:
- Devre optimizasyonu nerede kullanılır?
- Optimize etmek için ne tür devreler iyidir?
- Devre optimizasyonunun tasarım akışına ne kadar değer kattığı
STMicroelectronics'teki mühendisler, WiCkeD'deki devre optimizasyonunu kullandılar ve MunEDA, zaman tasarrufundaki özel sonuçlarından ve gereksinimleri karşılamadaki iyileştirmelerden bahsediyor. Güç Amplifikatörü şirketi Inplay Technologies, DAC 2018 konferansından devre optimizasyon sonuçlarını gösterdi.
Web Semineri Ayrıntıları
11 Nisan 10:XNUMX PDT'deki web seminerini izleyin: online kayıt.
İlgili Bloglar
Bu gönderiyi şu yolla paylaş:- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://semiwiki.com/eda/326047-webinar-enhance-productivity-with-machine-learning-in-the-analog-front-end-design-flow/
- :dır-dir
- $UP
- 2001
- 2018
- a
- Hakkımızda
- karşısında
- Türkiye
- her zaman
- ve
- cevap
- yaklaşım
- Nisan
- ARE
- At
- Otomatik
- Otomatik
- otomatik olarak
- Arka
- Bant genişliği
- Çünkü
- Getiriyor
- inşa
- by
- hesaplamak
- CAN
- meydan okuma
- yonga
- gelecek
- şirket
- Konferans
- Düşünmek
- tüketim
- Köşe
- köşeleri
- oluşturur
- veri
- Dizayn
- tasarımcıları
- DOE
- verimli
- çaba
- sağlar
- Hatta
- aşmak
- tanıdık
- Daha hızlı
- son
- bulmak
- akış
- İçin
- itibaren
- Kazanç
- geometri
- Tercih Etmenizin
- Var
- ev sahipliği yaptı
- Ne kadar
- HTTPS
- i
- iyileştirmeler
- in
- IT
- tekrarlama
- yineleme
- jpg
- ÖĞRENİN
- öğrenme
- sevmek
- makine
- makine öğrenme
- Manuel
- maksimum genişlik
- Neden
- toplantı
- Toplandı
- yöntemleri
- ML
- model
- adlı
- of
- Eski
- on
- optimizasyon
- Platon
- Plato Veri Zekası
- PlatoVeri
- Çivi
- güç kelimesini seçerim
- süreç
- verimlilik
- umut verici
- soru
- Yer Alan Kurallar
- Sonuçlar
- koşmak
- koşu
- Tasarruf
- Gizli
- meli
- simülasyon
- beden
- özel
- geçirmek
- baharat
- başladı
- Görüşmeler
- Teknolojileri
- o
- The
- ve bazı Asya
- zaman
- için
- çok
- araç
- Eğitim
- türleri
- Güncellemeler
- kullanım
- değer
- Doğrulama
- üzerinden
- Yol..
- Webinar
- hangi
- irade
- ile
- zefirnet