Silogy Funktionen
Silogy ist eine KI-gestützte Webplattform zur Verifizierung des Entwurfs integrierter Schaltungen, die eine schnellere Chip-Entwicklung durch automatisiertes Testen, Debugging und Zusammenarbeit ermöglicht.
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Hauptfunktionen von Silogy
Silogy ist eine KI-gestützte Webplattform zur Verifizierung des Designs integrierter Schaltungen, die den Chip-Entwicklungsprozess optimiert. Sie bietet cloudbasiertes Testen, Ergebnistracking und Debugging-Funktionen unter Verwendung von LLMs. Die Plattform bietet Funktionen zur Zusammenarbeit, benutzerdefinierte Analysen und nahtlose Integration in bestehende Arbeitsabläufe, die schnellere Design- und Debug-Zeiten für Chip-Entwickler ermöglichen.
KI-gestütztes Debugging: Nutzen von LLMs zur automatischen Fehlersuche bei Testfehlern, wodurch die Zeit für manuelle Debugging-Prozesse erheblich reduziert wird.
Cloud-basiertes Testen: Führt Tausende von Tests in der Cloud durch, verfolgt Ergebnisse und zeigt Protokolle und Wellenformen an einem zentralen Ort an.
Zusammenarbeitstools: Ermöglicht das Teilen von Testergebnissen und Wellenformen, das Taggen von Kollegen bei Signalen und das Verfolgen von Test- und Regressionfehlern über Teams hinweg.
Benutzerdefinierte Analysesoftware: Bietet Einblicke in Projekte durch KI-gestützte Analysen, die Teams helfen, datengestützte Entscheidungen zu treffen.
CI/CD-Integration: Integriert sich nahtlos in bestehende Arbeitsabläufe und Tools wie GitHub und unterstützt verschiedene Projektgrößen und -komplexitäten.
Anwendungsfälle von Silogy
Beschleunigung der Chip-Design-Verifizierung: Ermöglicht Chip-Design-Teams, Tausende von Tests schnell durchzuführen und zu analysieren, was den Verifizierungsprozess beschleunigt.
Verbesserung der Zusammenarbeit in verteilten Teams: Erleichtert das nahtlose Teilen von Debug-Informationen und Testergebnissen unter Teammitgliedern an verschiedenen Standorten.
Optimierung der UVM-basierten Verifizierung: Unterstützt die Universal Verification Methodology (UVM) durch verschiedene kommerzielle Simulatoren, was Teams zugutekommt, die diesen standardisierten Ansatz verwenden.
Skalierung der Verifizierung für komplexe Designs: Ermöglicht es Teams, ihre Verifizierungsbemühungen für zunehmend komplexe Chip-Designs, insbesondere in KI- und Post-Moore's-Law-Kontexten, leicht zu skalieren.
Vorteile
Reduziert erheblich die Zeit, die für manuelles Debugging aufgewendet wird
Verbessert die Zusammenarbeit und den Informationsaustausch innerhalb der Teams
Lässt sich leicht skalieren, um komplexe Chip-Designs und große Testvolumina zu bewältigen
Nachteile
Kann Anpassungen bestehender Arbeitsabläufe und Prozesse erfordern
Mögliche Lernkurve für Teams, die neu in KI-gestützten Verifizierungstools sind
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