全面的AI驱动型数据分析解决方案可整合并利用IC设计、测试和制造流程中的数据，助力实现更智能的决策。
智能化引导调试和优化，加快设计收敛并尽可能降低项目风险。
提高制造良率，从而实现更快速和更高效的大规模制造（HVM）。
监测整个半导体供应链中的芯片数据异常值，助力提高芯片质量、良率和吞吐量。
新思科技（Synopsys）近日宣布推出面向芯片开发全流程的AI驱动型数据分析整体解决方案，以不断强化其Synopsys.ai™全栈式EDA平台。这是全球半导体行业首个可提供AI驱动型洞察和优化分析的解决方案，能够改善架构探索、设计、制造和测试流程。该解决方案集成了AI技术的最新进展，可对大量异构、多域数据进行管理和操作，以加速分析根本原因，从而提高设计生产率、制造效率和测试质量。
新思科技AI驱动型EDA数据分析（Data Analytics，.da）解决方案包括：
新思科技Design.da对来自Synopsys.ai设计执行的数据进行深度分析，为开发者提供全面的可视化和可操作的设计分析，从而挖掘功耗、性能和面积（PPA）优化的机会。
新思科技Fab.da用于存储和分析大量来自晶圆厂设备流程的控制数据，从而提高操作效率并极大限度地提高产品质量和制造良率。
新思科技Silicon.da收集来自测试设备的千兆字节级芯片监控、诊断和生产测试数据，以改进质量、良率和吞吐量等芯片生产指标以及功耗和性能等芯片运行指标。
芯片制造和测试过程中会产生海量数据，因此大数据工具对于分析这些数据集并从中提取有效结论至关重要。新思科技芯片数据分析解决方案对于提高我们制造工艺的效率和质量非常关键。我们十分期待采用新思科技新一代数据分析工具来进一步改善我们的关键绩效指标（KPI），并降低下一代产品的制造和测试成本。
Greg Bazan博士
高级首席工程师
Marvell
先进的IC晶圆厂非常复杂，需要强大的软件解决方案来实现生产目标。我们相信新思科技将成为该软件解决方案领域的核心驱动者。
Youin Choung
副总裁
SK海力士
释放海量数据的可能性
EDA、测试和IC制造工具会产生大量的异构设计数据，如时序路径、功率特性、裸片合格/不合格报告、工艺控制或验证覆盖指标，而如何利用这些数据对于提高生产率、PPA和参数/制造良率至关重要。该大数据分析解决方案是对Synopsys.ai全栈式EDA平台的增强和扩展，可通过AI驱动的流程和方法实现多域数据整合管理，从而显著提高生产率并改善QoR。凭借更深入的设计分析，开发者可以实现更有效的调试和优化工作流程。此外，芯片制造商可以在整个掩模、制造和测试过程中快速定位和纠正问题区域，以免影响产品质量和产量。芯片企业还可以在其数据集上使用生成式AI技术，从而实现知识助手、预防性和规范性假设探索以及引导性问题解决方案等全新用例。
随着芯片复杂度持续提升和市场窗口期不断缩小，半导体行业越来越多地采用AI技术来提高芯片结果质量（QoR）、加快验证和测试速度、提高制造良率，并提升整个集成电路设计流程中多个领域的生产率。通过Synopsys.ai EDA解决方案中的全新数据分析功能，我们的合作伙伴可以整合并利用来自架构探索、设计、测试到制造的EDA堆栈的每一层数据，从而提高芯片PPA、良率和工程生产率。
Sanjay Bali
EDA事业部战略和产品管理副总裁
新思科技
