Liberate Trio Characterization Suite

Cadence® Liberate™ Trio Characterization Suiteは、スタンダードセル、カスタムセル、マルチビットセル、I/Oのキャラクタライゼーション、ばらつきモデリング、ライブラリ検証を単一のシステムにまとめた、業界初の統合ライブラリ・キャラクタライゼーション・システムです。Liberate Trio Suiteには、高精度と高速処理を両方とも実現するマルチPVT対応の統合フローが含まれます。キャラクタライゼーション・スティミュラスを生成し最適化する特許取得済みのテクノロジーと並列処理機能の強力な組み合わせにより、社内のコンピューティング・リソースを上手に利用でき、多数のライブラリに対する実行においてはクラウド・リソースも活用できます。Liberate Trio Suiteは、スタンダードセル・ライブラリのキャラクタライゼーションと検証のすべてを一括にサポートするソリューションです。

統合ライブラリ・キャラクタライゼーション・システム

Liberate Trio Suiteは、テスト済みで実績のあるキャラクタライゼーション・システムと、現在利用可能な様々な最先端テクノロジーを組み合わせた、統合ライブラリ・キャラクタライゼーション・システムです。

マルチPVTフロー

Liberate Trio Suiteは、1回の実行で複数のコーナーをキャラクタライズする新しいマルチPVTフローを提供し、成果物のライブラリは構造の一貫性を維持できます。スタンダードセル回路解析から抽出されたベクターとモデリング属性は、すべてのコーナーで共有され、実行時間を短縮し、静的タイミング解析（STA）スケーリングを行う際に必要な構造の対称性を確保します。これにより、ライブラリ内の膨大な数のコーナーに対処する課題が簡素化されます。

統合フロー

StatisticalおよびnominalのSPICEプロセスモデルに対して並行にキャラクタライゼーションを実行することにより、Liberty Variation Format（LVF）形式のstatisticalライブラリとnominalライブラリを生成できるようになりました。このフローにより、statisticalキャラクタライゼーションの実行後にライブラリを統合する必要がなくなり、統合キャラクタライゼーションの実行によりパフォーマンスも向上します。

マシーンラーニング

Liberate Trio Suiteのマシーンラーニングアルゴリズムは、どのコーナーをキャラクタライズする必要があるかを決定するためのクラスタリング技術によりクリティカルなコーナーの予測を可能にします。マシーンラーニングを活用したAI補間を行い、精度を保証しながらキャラクタライゼーションを行う必要があるライブラリの数を大幅に削減することが可能になります。

クラウドの利用

通常数週間かかるような膨大なライブラリのキャラクタライゼーション処理が数日でできるようになりました。ケイデンスのライブラリ・キャラクタライゼーション・ポートフォリオでは、徹底的な分散化、大規模な並列化により、キャラクタライゼーション実行プロセスを生成し、クラウド上の複数のサーバーでの実行に向け最適化されます。Liberate Trio Suiteは、大手のクラウド・サービス・プロバイダや企業のプライベート・クラウドで使用でき、数千ものCPU上で実行できるように拡張可能です。

特長

• マルチPVTフローを使用して、単一スクリプトでライブラリ内のすべてのPVTコーナーに対するキャラクタライズを実行可能
  
• 統合キャラクタライゼーションの1回の実行でstatisticalライブラリとnominalライブラリを生成
  
• 効率的なマルチプロセス化により、ライブラリあたりの実行時間が3分の1に向上
  
• 機械学習を利用してクリティカルなコーナーを予測
  
• 洗練された新しいGUIコックピット上で実行時間の指標および結果モニタリング