网络研讨会
高覆盖率，多变量构建质量指标在电源完整性签到
无处不在的数据可用性和解决看似无法解决的问题的计算能力正在推动当今高科技领域的人工智能(AI)革命。用于下一代汽车、移动和高性能计算应用的半导体芯片——由人工智能和机器学习算法提供动力——需要使用更大、更快、更复杂的先进16/7nm片上系统(soc)。对于这些soc来说，利润更小，时间表更紧，成本更高。因此，要想第一次在硅领域取得成功，快速融合和全面覆盖是必不可少的。为了实现快速设计迭代，从而创建健壮的电网设计，需要一个提供弹性可伸缩性的大数据支持的仿真平台。多变量分析和机器学习技术是从大量模拟数据中获得有价值的见解，以加速设计收尾的关键。
在本次按需在线研讨会上，领先的半导体公司英伟达将讨论传统压降分析方法的局限性，并分享如何利用Ansys RedHawk-SC的弹性计算可扩展性和强大的数据分析来加速下一代SoC电源完整性和可靠性的签到。万博采用多变量分析的新工作流程，考虑电网临界、时序临界和同时开关噪声，在不进行任何暂态模拟的情况下预测最坏的局部动态压降热点。这使得能够早期发现热点，并向物理设计团队提供反馈，从而可以在不影响tapout进度的情况下解决设计问题。这种新流程发现的问题与基于矢量的动态压降分析有很好的相关性，而且周转时间要快得多。
