Mentor tritt Nano 2022 bei, da sich Frankreich auf Mikroelektronik konzentriert

Maschinelles Lernen mit Technologie und Engineering-Konzept. Menschlicher Kopf (Profil) mit einer Schalttafel im Inneren und einem Logo für maschinelles Lernen. Selektiver Fokus

Mentor wird mit STMicroelectronics, einem weiteren Mitglied von Nano 2022, zusammenarbeiten, um Design und Verifizierung für Chips mit geringer Leistung, Leistungshalbleiter und andere Schaltungsarchitekturen bereitzustellen, die schnelle, genaue und hochleistungsfähige Schaltungssimulatoren für Schaltungen vor und nach dem Layout benötigen. Die beiden Unternehmen haben eine partnerschaftliche Geschichte mit Bulk CMOS, FDSOI, Analog und RF, Embedded Non Volatile, Imaging und Bipolar CMOS-DMOS oder BCD und anderen Technologien von ST. Die Überprüfung der Nanometer-Schaltkreise von Mentor Analog FastSPICE Platform und die analog zentrierte Eldo-Software decken alle Schaltkreistypen und -technologien des Nano 2022-Programms ab.

Die Mentor-ST-Zusammenarbeit umfasst auch die Charakterisierung von Standardzellen, E / A und Speichern. Diese Aufgabe kann laut Mentor zu einem Engpass in der Produktion führen, da die Charakterisierung von Siliziumplattformen mit Hunderten von Zellen und mehreren hundert Prozess-, Spannungs- und Temperaturvariablen (PVT) wochenlang Tausende von CPUs verbrauchen kann und Millionen von SPICE-Simulationen ausführt. Die Solido Characterization Software Suite von Mentor ist ein Tool für maschinelles Lernen, das den Durchsatz erhöht und gleichzeitig genaue Liberty-Dateien und statistische Daten erstellt, so das Unternehmen. Es bietet außerdem Tools und eine Designer-zentrierte Benutzeroberfläche zum Überprüfen der Liberty-Dateien. Während des Programms können neue Techniken zum Erlernen der Verstärkung entwickelt werden, um die Charakterisierung voranzutreiben.