在IC验证的产品级工程中使用机器学习ML方法
由于半导体设计的复杂性、规模和任务关键型操作的增加，集成电路验证要求也随之大幅扩展。
对于spice 级别的验证，ml 方法提供了一种强大的手段来克服传统暴力穷举蒙特卡罗方法的局限性。
除了以大幅缩短的运行时间实现 spice 验证之外，还有几个主要因素决定了 ml 解决方案是否可以投入生产：可验证性、准确性、通用性、稳健性和可用性。
ml 解决方案可以分为 0 级（无 ml）到 4 级（完全产品级就绪）。
为实现更高级别的 ml 能力，所需要的研发工作量和生产测试相比前一个级别呈指数式增加。
图 1. 采用 solido 机器学习的 3 级 ml 能力。
支持 ml 的解决方案 solido high-sigma verifier 是solido variation designer 的一部分，能够以少几个数量级的仿真运行时间提供与完全暴力穷举法一样准确的 4、5、6+ sigma 验证结果。
high-sigma verifier 使设计和验证团队能够提高验证精度和覆盖率，同时显著缩短设计计划时间。
high-sigma verifier 是 3 级 ml 算法设计的一个例子，通过大规模生产使用和迭代改进，它正在迅速接近 4 级。
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