与智能接口协议的20版本。



它不仅仅是数据传输,更内嵌了ai驱动的语义理解模块。



现在,当张哲博士的3d e仿真数据流入钟耀祖的‘盘古’p&r引擎时,‘盘古’能自动识别关键电磁敏感区域,并在布局布线阶段主动规避,同时将优化后的结构反馈给3d e引擎进行快速验证。”



画面中,代表电磁干扰的红色区域在“盘古”引擎的驱动下迅速变为安全的绿色,迭代速度比传统方法快了数十倍。



“而李维明博士的精密器件模型,则通过‘混沌’总线,直接赋能钟耀祖团队的‘伏羲’ai时序收敛助手。



‘伏羲’不再依赖粗略的时序模型,而是基于接近物理真实的器件行为进行预测和优化。



结果就是——”



陈默展示出一组对比数据:



“在balong 5000 lna模块的最终版图上,我们不仅将偏差从018压到了005以内,远超设计预期,而且将时序收敛的迭代次数从平均35次压缩到了惊人的3次。



冯总,海思的同事告诉我,他们节省了将近三周的调试时间。”



冯庭波眼中精光爆射,忍不住脱口而出:“是的,整整三周!”



这对于争分夺秒的芯片流片窗口期,价值无可估量。



陈默微笑颔首:“这就是协同的力量,也是自主工具链深度整合带来的降维打击。”



“其次,是关于孟教授提到的计算光刻算力地狱。”



陈默语气转为铿锵:



“opc(光学临近校正)确实是n+1多重曝光下的噩梦。



传统方法耗时数周,且精度难以保证。”



他切换到一个极具视觉冲击力的界面:



一边是传统opc校正后依然存在毛刺和畸形的图形,另一边则是光滑完美、如同艺术品的修正结果。



“钟耀祖团队,基于其强大的ai算法底蕴,开发了‘女娲’ai-opc系统。



基于自研异构计算架构和新算法,在处理n+1复杂度版图时,计算效率已达国际主流工具95,且在特定图形补偿精度上有5-10优势。



自研工具与自研pdk的深度定制优势,是外购工具无法比拟的。



另外它采用深度强化学习与生成对抗网络(gan)结合的方式,不再是机械地遵循规则,而是‘理解’光刻机的成像物理过程,直接生成最优的校正图形。”



陈默展示了一组震撼的数据:



“在balong 5000的某个关键层,采用‘女娲’系统,将opc计算时间从传统的14天缩短到18小时,同时校正精度提升40,有效预测并规避了3处潜在的光刻热点。



这意味着,我们不仅能更快地拿到可生产的掩膜版,更能从源头提升流片良率。”



孟良凡激动地直接站了起来:



“18小时?!陈总,你确定这是基于我们n+1工艺复杂规则的结果?



这这简直是奇迹!”



作为工艺专家,他太清楚这

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