重生后我只做正确选择

躺平摆烂二选一

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第982章 陈总,你们准备好了吗?

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“第三,计算光刻(opc)的算力与算法地狱。

dUV+多重曝光,使得opc的计算复杂度和数据量呈指数级增长。

我们需要更智能、更快速、更精准的opc解决方案,这是确保设计图形能被正确‘印刷’到硅片上的生命线!”

“第四,基于大数据的智能良率预测与优化。

N+1初始良率注定低迷。

我们需要EdA工具能在设计阶段,就结合工艺数据,精准预测良率瓶颈,指导设计优化,这是提升良率、控制成本的关键。

我们更需要EdA工具不断优化、迭代和更新改良。”

他一口气完,目光灼灼地盯住陈默:

“陈总,这不是请求,这是N+1良品率爬坡战役的前提条件。

您那边的工具链,必须跑在工艺成熟的前面,必须能支撑更复杂的N+1、N+2设计规则和模型。

你们,准备好了吗?”

面对这沉甸甸的压力,陈默嘴角反而勾起一丝弧度。

终于轮到自己装逼了吗?

他没有立刻辩解,而是不疾不徐地操作电脑,将投影切换至一幅更为精密、动态的技术架构图。

图上,三条代表不同技术路径的光流:

代表射频与3d仿真的金色、代表器件建模与基础的蓝色、代表数字后端与AI驱动的紫色。

他们不再是孤立前行,而是在数个关键节点紧密缠绕、融合,最终汇聚成一道璀璨的白色光柱直冲向上。

“孟教授的问题,刀刀见血,也正是EdA领域的世纪难题。”

陈默的声音平稳响起,从容又淡定。

“但幸阅是,您提到的这些‘拦路虎’,在过去两年的时间里,正是我们EdA产品线的‘尖刀连’即钟耀祖的‘数字后端与AI驱动研发部’夜以继日攻磕对象。”

他语气一顿,目光扫过全场。

最后落在孟良凡和冯庭波脸上,带着一种“请看大屏幕”的自信。

“光不练假把式。

接下来,我将重点展示,钟耀祖的数字后端与AI驱动研发部,如何与我们另外两大部门协同,将您提出的挑战,转化为我们N+1良品率战役的绝对优势。”

“首先,是设计规则的复杂性与模型精度问题。” 陈默轻点激光笔,画面切换到balong 5000射频前端LNA模块的复杂版图。

“还记得那个让我们头疼的0.48%,以及优化后依然存在的0.18%吗?”

他故意提起这个“伤疤”,引得冯庭波眉头一皱。

“问题的根源,在于传统EdA工具无法完美处理高频下的3d电磁效应与底层器件物理的耦合。

张哲博士的3d Em引擎精度够高,李维明博士的器件模型足够扎实,但如何让它们在钟耀祖的后端设计流程之无缝对话’,是关键。”

陈默操作界面,调出一段实时演示。

“我们把之前摩擦不断的‘混沌’协议升级到了支持数据总线与智能接口协议的2.0版本。

它不仅仅是数据传输,更内嵌了AI驱动的语义理解模块。

现在,当张哲博士的3d Em仿真数据流入钟耀祖的‘盘古’p&R引擎时,‘盘古’能自动识别关键电磁敏感区域,并在布局布线阶段主动规避,同时将优化后的结构反馈给3d Em引擎进行快速验证。”

画面中,代表电磁干扰的红色区域在“盘古”引擎的驱动下迅速变为安全的绿色,迭代速度比传统方法快了数十倍。

“而李维明博士的精密器件模型,则通过‘混沌’总线,直接赋能钟耀祖团队的‘伏羲’AI时序收敛助手。

‘伏羲’不再依赖粗略的时序模型,而是基于接近物理真实的器件行为进行预测和优化。

结果就是——”

陈默展示出一组对比数据:

“在balong 5000 LNA模块的最终版图上,我们不仅将偏差从0.18%压到了0.05%以内,远超设计预期,而且将时序收敛的迭代次数从平均35次压缩到了惊饶3次。

冯总,海思的同事告诉我,他们节省了将近三周的调试时间。”

冯庭波眼中精光爆射,忍不住脱口而出:“是的,整整三周!”

这对于争分夺秒的芯片流片窗口期,价值无可估量。

陈默微笑颔首:“这就是协同的力量,也是自主工具链深度整合带来的降维打击。”

“其次,是关于孟教授提到的计算光刻算力地狱。”

陈默语气转为铿锵:

“opc(光学临近校正)确实是N+1多重曝光下的噩梦。

传统方法耗时数周,且精度难以保证。”

他切换到一个极具视觉冲击力的界面:

一边是传统opc校正后依然存在毛刺和畸形的图形,另一边则是光滑完美、如同艺术品的修正结果。

“钟耀祖团队,基于其强大的AI算法底蕴,开发了‘女娲’AI-opc系统。

基于自研异构计算架构和新算法,在处理N+1复杂度版图时,计算效率已达国际主流工具95%,且在特定图形补偿精度上有5-10%优势。

自研工具与自研pdK的深度定制优势,是外购工具无法比拟的。

另外它采用深度强化学习与生成对抗网络(GAN)结合的方式,不再是机械地遵循规则,而是‘理解’光刻机的成像物理过程,直接生成最优的校正图形。”

陈默展示了一组震撼的数据:

“在balong 5000的某个关键层,采用‘女娲’系统,将opc计算时间从传统的14缩短到18时,同时校正精度提升40%,有效预测并规避了3处潜在的光刻热点。

这意味着,我们不仅能更快地拿到可生产的掩膜版,更能从源头提升流片良率。”

孟良凡激动地直接站了起来:

“18时?!陈总,你确定这是基于我们N+1工艺复杂规则的结果?

这......这简直是奇迹!”

作为工艺专家,他太清楚这背后意味着什么了。

陈默淡然一笑:

“孟教授,奇迹源于积累。

‘女娲’系统的训练,离不开张哲博士3d Em引擎提供的精确电磁场数据,以及李维明博士团队提供的器件物理边界条件。

是他们夯实了基础,钟耀祖的AI才能挥洒自如。

系统的训练也是近期才完成的。”

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