Quilter
Quilter ist eine physikbasierte KI-Plattform, die das PCB-Layout automatisiert und den Designprozess von Wochen auf Stunden verkürzt. Sie …
Quilter ist eine physikbasierte KI-Plattform, die das PCB-Layout automatisiert und den Designprozess von Wochen auf Stunden verkürzt. Sie ermöglicht Hardware-Teams, schnell Prototypen und Testboards zu iterieren, indem sie die Platzierung und das Routing von Komponenten autonom übernimmt. Sie integriert sich nahtlos in bestehende Arbeitsabläufe und priorisiert die IP-Sicherheit mit On-Premise-Bereitstellungsoptionen.
Über Elektronische Entwurfsautomatisierung
Elektronische Entwurfsautomatisierung (EDA)-Tools sind spezialisierte KI-gestützte Softwarelösungen, die den gesamten Entwicklungszyklus elektronischer Produkte rationalisieren und optimieren. Diese Tools nutzen fortschrittliche Algorithmen, einschließlich maschinellem Lernen, um komplexe Aufgaben vom Schaltungsentwurf und der Simulation bis zum PCB-Layout und der Verifikation zu automatisieren. Sie beschleunigen den Entwurfsprozess erheblich, reduzieren Fehler und ermöglichen die Erstellung hochkomplexer und zuverlässiger elektronischer Systeme, wodurch sie einen kritischen Bestandteil im breiteren Bereich des Ingenieurwesens darstellen.
Kernfunktionen
- Schaltungsentwurf & -erfassung: Tools für die Schaltplanerfassung, Komponentenauswahl und hierarchisches Design.
- Simulation & Analyse: Fortschrittliche Simulatoren für analoge, digitale, Mixed-Signal- und elektromagnetische Analysen zur Vorhersage des Schaltungs Verhaltens.
- PCB-Layout & -Routing: Automatisierte und interaktive Tools für die physikalische Platzierung von Komponenten und das Routing von Verbindungen auf Leiterplatten.
- Verifikation & Test: Methoden und Tools für die Funktionsverifikation, Design-Regel-Prüfung (DRC), Layout-Vergleich mit Schaltplan (LVS) und Testmustergenerierung.
- Logiksynthese & -optimierung: Für digitale Designs, Umwandlung von High-Level-Beschreibungen (RTL) in Gate-Level-Netzlisten und Optimierung hinsichtlich Leistung, Stromverbrauch und Fläche.
Anwendungsszenarien
EDA-Tools sind für Hardware-Ingenieure, Halbleiterdesigner und Entwickler eingebetteter Systeme in verschiedenen Branchen unverzichtbar. Sie werden beim Entwurf von Mikroprozessoren, Speicherchips, Kommunikationssystemen, Unterhaltungselektronik und Automobilsteuergeräten eingesetzt, um eine schnelle Prototypenentwicklung und strenge Validierung komplexer elektronischer Systeme vor der Fertigung zu ermöglichen.
Auswahlkriterien
Die Auswahl einer EDA-Lösung erfordert die Bewertung ihrer Kompatibilität mit spezifischen Entwurfsabläufen (z.B. analog, digital, RF), der Breite ihres Funktionsumfangs für Simulation und Verifikation, der Integrationsfähigkeiten mit bestehenden CAD/PLM-Systemen sowie des Supports und Ökosystems des Anbieters. Berücksichtigen Sie auch die Skalierbarkeit für zukünftige Projekte und die Gesamtbetriebskosten, einschließlich Lizenzierung und Schulung.
Elektronische EntwurfsautomatisierungAnwendungsfälle
Automatisierte PCB-Layout-Optimierung
Hardware-Ingenieure, die komplexe mehrschichtige Leiterplatten (PCBs) entwerfen, nutzen KI-gestützte EDA-Tools, um die Komponentenplatzierung und das Leiterbahn-Routing zu automatisieren. Durch die Eingabe von Entwurfsbeschränkungen und Leistungszielen generieren die Tools optimierte Layouts, die Signalintegritätsprobleme minimieren, die Platinengröße reduzieren und die Herstellbarkeit verbessern, wodurch die manuelle Entwurfszeit und die Iterationszyklen erheblich verkürzt werden.
KI-gestützte IC-Verifikationsbeschleunigung
Halbleiterdesignteams setzen fortschrittliche EDA-Verifikationstools mit integriertem maschinellem Lernen ein, um die Funktionsverifikation von integrierten Schaltungen (ICs) zu beschleunigen. Diese Tools können potenzielle Designfehler identifizieren, Grenzfälle vorhersagen und intelligente Testbenches effizienter als herkömmliche Methoden generieren, wodurch der Zeit- und Rechenaufwand zur Sicherstellung der Designkorrektheit drastisch reduziert wird.
Generatives Design für Analogschaltungen
Analoge IC-Designer nutzen generative EDA-Tools, um neuartige Schaltungstopologien zu erforschen und Leistungsparameter zu optimieren. Durch die Definition von High-Level-Spezifikationen können die KI-Algorithmen zahlreiche Schaltungskonfigurationen automatisch synthetisieren und bewerten, wodurch innovative Lösungen für Verstärker, Filter und Datenkonverter bereitgestellt werden, die manuell schwer zu konzipieren wären, und so die Grenzen der analogen Leistung erweiterten.
FPGA-Design- und Syntheseoptimierung
Entwickler eingebetteter Systeme, die mit Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) arbeiten, nutzen EDA-Tools zur Optimierung von Logiksynthese, Platzierung und Routing. KI-Algorithmen in diesen Tools können Entwurfsbeschränkungen und Zielgerätearchitekturen analysieren, um eine bessere Timing-Closure zu erreichen, den Stromverbrauch zu reduzieren und die Ressourcennutzung zu maximieren, was zu effizienteren und leistungsstärkeren FPGA-Implementierungen führt.
Leistungs-Integritätsanalyse mit maschinellem Lernen
Leistungselektroniker und Systemarchitekten setzen maschinelles Lernen-verbesserte EDA-Tools für die anspruchsvolle Leistungs-Integritätsanalyse (PI) komplexer elektronischer Systeme ein. Diese Tools können Spannungsabfälle, Stromdichten und elektromagnetische Interferenz (EMI)-Probleme in Stromversorgungsnetzen vorhersagen, wodurch Designer potenzielle Probleme proaktiv mindern und einen stabilen und zuverlässigen Systembetrieb gewährleisten können.
Automatisierte Testmustergenerierung (ATPG)
Testingenieure in der Halbleiterfertigung verlassen sich auf EDA-Tools für die automatisierte Testmustergenerierung (ATPG), um effiziente Testvektoren zur Erkennung von Fertigungsfehlern in integrierten Schaltungen zu erstellen. KI-Algorithmen können diese Testmuster optimieren, um eine hohe Fehlerabdeckung bei minimaler Testzeit zu erreichen, wodurch die Qualität und Zuverlässigkeit massenproduzierter Chips sichergestellt und gleichzeitig die Testkosten gesenkt werden.