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GlobalFoundries et Cadence ajoutent des fonctions d’apprentissage automatique à l’outil de validation DFM pour les technologies de production FinFET les plus avancées de GF

GlobalFoundries® (GF®), premier fondeur spécialisé au monde, et Cadence Design Systems, Inc. (NASDAQ : CDNS) annoncent ce jour leur décision de collaborer dans le but de faciliter la validation des règles de fabricabilité DFM (Design for Manufacturing) grâce à l’utilisation de fonctions de prédiction par apprentissage automatique (ML — Machine Learning).

GlobalFoundries et Cadence ajoutent des fonctions d’apprentissage automatique à l’outil de validation DFM pour les technologies de production FinFET les plus avancées de GF

  • La qualification de l’outil Cadence Litho Physical Analyzer avec technologie d’apprentissage automatique (ML) pour les solutions 12LP/12LP+ de GlobalFoundries garantit une efficacité de détection jusqu’à 33 % supérieure moyennant un impact inférieur à 10 % sur le temps d’exécution.
  • La collaboration entre Cadence et GF permet aux ingénieurs de validation d’accélérer la production de circuits intégrés destinés aux marchés de l’intelligence artificielle, des data centres, de l’informatique à très grande échelle (hyperscale), de l’aéronautique et de l’industrie avec les solutions 12LP et 12LP+ de GlobalFoundries.

Dans le cadre de cette collaboration, la solution Cadence® Litho Physical Analyzer (LPA), un outil d’analyse de motifs DFM intégré aux modèles ML développés par GF, a été qualifiée pour les solutions 12LP et 12LP+ de GlobalFoundries.

Optimisé pour les solutions 12LP et 12LP+ de GF, l’outil Cadence Litho Physical Analyzer augmenté de fonctions d’apprentissage automatique fournit des capacités de détection et correction automatiques des « hotspots » DFM en phase de conception, ce qui permet d’accélérer la phase de mise en œuvre et de réduire les délais de lancement sur le marché. L’utilisation de l’apprentissage automatique (ML) apporte une efficacité de détection jusqu’à 33 % supérieure à celle des contrôles traditionnels par correspondance de motifs (pattern matching checks), avec un impact de moins de 10 % sur le temps d’exécution (runtime).

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