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Ai-DTCO and Specialty IP
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背景介绍
集成电路制造技术持续演进，数十多年来组件特征尺寸微缩近千倍(10-6 m to 10-9 m) ，结构由平面 (Planar)，鳍式(FINFET)到环闸(GAA)型态，制造流程及设计规则更从数十道迅速增加为数千道。芯片的规模也从数千个增加到数十亿数百亿个晶体管，庞大的芯片设计与复杂的工艺及制造流程如何更好适配(Design Technology Co-optimization DTCO) ，以最小面积功耗发挥最大效用为集成电路设计生产公司的一大痛点，本技术以人工智能为基础，协同分析电路及工艺技术的特性，并以人工智能自动生成最能契合电路设计及工艺的基础IP协助集成电路设计最适合的，并进一步提供跨越高技术门坎如高效运算，高可靠度及超低功耗所需特用IP。
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创新亮点
本技术以人工智能为基础，在工艺开发阶段即可导入芯片设计数据，协同分析电路及工艺技术的特性，并以人工智能自动生成最能契合电路设计及工艺的基础IP协助集成电路设计最适切的，并进一步提供跨越高技术门坎如高效运算，高可靠度及超低功耗所需特用基础IP。
除了以人工智能和集成电路设计自动化生成适用于一般应用，高效运算，高可靠度及超低功耗所需基础IP外，本项目更致力于解决工艺流程在生产过程各道环节偏移逐步累积的误差导致组件电气特性飘移(Variation)现象，以嵌入芯片中的各类传感器，量测集成电路制造成品的电路特性，及集成电路设计遗留的各类现象，辅以人工智能为基底的分析工具，协助工程师监控判断问题，提供进一步优化设计，改进工艺,品质管控的依据。
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效能优化
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集成电路健康状态
