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em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0。18%压到了0。05%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,他太清楚这背后意味着什么了。
陈默淡然一笑:
“孟教授,奇迹源于积累。
‘女娲’系统的训练,离不开张哲博士3d
em引擎提供的精确电磁场数据,以及李维明博士团队提供的器件物理边界条件。
是他们夯实了基础,钟耀祖的ai才能挥洒自如。
系统的训练也是近期才完成的。”
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