Mašīnmācība ar tehnoloģijām un inženierijas koncepciju. Cilvēka galva (profils) ar ķēdes smadzeņu plāksni iekšpusē un Machine Learning logotipu. Selektīvs fokuss
Mentors sadarbosies ar STMicroelectronics, citu Nano 2022 dalībnieku, lai nodrošinātu mazjaudas mikroshēmu, jaudas pusvadītāju un citu ķēžu arhitektūru projektēšanu un verificēšanu, kurām nepieciešami ātri, precīzi un ļoti jaudīgi ķēžu simulatori iepriekšēju izkārtojumu un pēc izvietojumu shēmām. Abiem uzņēmumiem ir partnerattiecību vēsture ar ST lielapjoma CMOS, FDSOI, analogo un RF, iegultām nepastāvīgām, attēlveidošanas un bipolāriem CMOS-DMOS vai BCD un citām tehnoloģijām. Mentora nanometru shēmas pārbaude Analog FastSPICE platforma un uz analogiem orientēta programmatūra Eldo aptver visus shēmas veidus un tehnoloģijas programmā Nano 2022.
Mentor-ST sadarbība ietvers arī standarta šūnu, I / O un atmiņu raksturošanu. Šis uzdevums var radīt vājo vietu ražošanā, saka Mentors, jo, raksturojot silīcija platformas ar simtiem šūnu un vairākiem simtiem procesa, sprieguma un temperatūras (PVT) mainīgo, nedēļas var patērēt tūkstošiem procesoru, darbinot miljoniem SPICE simulāciju. Mentor’s Solido Characterization Software Suite ir mašīnmācīšanās darbināms rīks, kas palielina caurlaidi, vienlaikus ražojot precīzus Liberty failus un statistikas datus, saka uzņēmums. Tas arī nodrošina rīkus un uz dizaineru orientētu lietotāja saskarni, lai pārbaudītu Liberty failus. Lai uzlabotu raksturošanu, programmas laikā var izstrādāt jaunas mācīšanās pastiprināšanas metodes.
