Silogy Özellikler
Silogy, otomatik test, hata ayıklama ve işbirliği yoluyla daha hızlı çip geliştirmeyi sağlayan AI destekli bir entegre devre tasarım doğrulama web platformudur.
Daha Fazla GösterSilogy Temel Özellikleri
Silogy, entegre devre tasarım doğrulaması için AI destekli bir web platformudur ve çip geliştirme sürecini kolaylaştırır. Bulut tabanlı test çalıştırma, sonuç takibi ve LLM'ler kullanarak hata ayıklama yetenekleri sunar. Platform, işbirliği özellikleri, özel analizler ve mevcut iş akışlarıyla sorunsuz entegrasyon sağlar, çip geliştiricileri için daha hızlı tasarım ve hata ayıklama süreleri sağlar.
AI Destekli Hata Ayıklama: Test hatalarını otomatik olarak hata ayıklamak için LLM'leri kullanır, manuel hata ayıklama süreçlerinde harcanan süreyi önemli ölçüde azaltır.
Bulut Tabanlı Test Çalıştırma: Bulutta binlerce testi çalıştırır, sonuçları takip eder ve günlükleri ve dalga formlarını tek bir merkezi konumda görüntüler.
İşbirliği Araçları: Test sonuçlarının ve dalga formlarının paylaşılmasına, sinyallerde iş arkadaşlarını etiketlemeye ve ekipler arasında test ve regresyon hatalarını takip etmeye olanak tanır.
Özel Analiz Seti: Ekiplerin veri odaklı kararlar almasına yardımcı olan AI destekli analizler aracılığıyla projelere dair içgörüler sağlar.
CI/CD Entegrasyonu: Mevcut iş akışları ve GitHub gibi araçlarla sorunsuz bir şekilde entegre olur, çeşitli proje boyutları ve karmaşıklıklarını destekler.
Silogy Kullanım Alanları
Çip Tasarım Doğrulamasını Hızlandırma: Çip tasarım ekiplerinin binlerce testi hızlı bir şekilde çalıştırmasını ve analiz etmesini sağlar, doğrulama sürecini hızlandırır.
Dağıtılmış Ekiplerde İşbirliğini Geliştirme: Farklı konumlardaki ekip üyeleri arasında hata ayıklama bilgileri ve test sonuçlarının sorunsuz bir şekilde paylaşılmasını kolaylaştırır.
UVM Tabanlı Doğrulamayı Optimize Etme: Bu standartlaştırılmış yaklaşımı kullanan ekipler için çeşitli ticari simülatörler aracılığıyla Evrensel Doğrulama Metodolojisini (UVM) destekler.
Karmaşık Tasarımlar için Doğrulamayı Ölçeklendirme: Ekiplerin, özellikle AI ve post-Moore Yasası bağlamlarında, giderek karmaşıklaşan çip tasarımları için doğrulama çabalarını kolayca ölçeklendirmesine olanak tanır.
Artıları
Manuel hata ayıklama için harcanan süreyi önemli ölçüde azaltır
Ekipler içinde işbirliğini ve bilgi paylaşımını geliştirir
Karmaşık çip tasarımlarını ve büyük test hacimlerini kolayca yönetmek için ölçeklenir
Eksileri
Mevcut iş akışlarının ve süreçlerin uyarlanmasını gerektirebilir
AI destekli doğrulama araçlarına yeni olan ekipler için potansiyel öğrenme eğrisi
Daha Fazla Göster