更低 幻觉 曝光
严重 engineering results are parsed, validated and 已关联 to evidence outside the AI model.
硅 工程 命令 居中
可重复 IC 设计.
Traceable Decisions.
Faster 验证.
POWERED BYAINNA NeuralOps
A 受治理的 semiconductor intelligence architecture that routes each engineering task to the safest, most repeatable and most compute-efficient processing layer.
确定性 where possible. AI only where necessary. 经人工审批 where critical.
工程-assisted, human-controlled. 最终审批仍由合格工程师负责。
要求原理图RTLDRC 报告LVS 报告计时 reportPVT 结果覆盖范围 report
CONTROL LAYERAINNA NeuralOps
编排净化 · 分段 · Classify · 路线
编排净化 · 分段 · Classify · 路线
规则 + Parsers BYPASS AI本地 小 模型 LIGHTWEIGHTAdvanced 模型 ONLY IF REQUIRED
独立验证→证据 Pack→工程师签署
晶圆Die版图NeuralOps人类权威
Higher 工程 可重复性
设计 revisions, PDK 版本s, tool environments, scripts, seeds and evidence remain traceable.
更低 计算 需求
结构化任务使用解析器、规则、缓存结果和分离服务，而不是不必要地执行大型模型。
Stronger 数据主权
机密 PDK、IP 和半导体项目数据可保留在客户控制的基础设施内。
净化
保护专有 IC 数据、PDK 信息、凭据和工程上下文。
分段
分离需求、DRC、LVS、时序、覆盖率、PVT、Monte Carlo 和豁免。
解析
使用针对工件的工程解析器，而非通用模型。
验证
检查 values, units, versions, completeness and specification limits deterministically.
路线
根据风险与复杂度选择规则、数据库、本地模型或高级推理。
辅助
仅将 AI 用于解释、比较、综合和工程说明。
校验
比较 AI-assisted findings against independent evidence and validators.
人类 Sign-Off
将架构、豁免、验证和流片权限保留给工程师。
COMPUTE-EFFICIENT BY 架构Fewer unnecessary 模型调用. 更低的计算需求. More accountable semiconductor engineering.
解析器-首先 处理中小-模型-首先 路由GPU Only 时间 必需Cached 已验证 Results本地 处理中 Supported可测量的计算遥测
AINNA is the engineering intelligence, orchestration, 可追溯性 and repeatability layer around existing semiconductor 设计 工具.
AINNA does not replace 节奏, Synopsys, Siemens EDA, Ansys, COMSOL or other semiconductor engineering 工具. It connects requirements, 工作流, results, decisions and engineering evidence across the IC development lifecycle.
新谜题 · Semicon
您的输入6
可流片工件
6项输入 → 硅片就绪产物
Low-计算 半导体 智能
NeuralOps for 高效 and 受管控 硅 工程
半导体 engineering cannot rely on a single probabilistic model. NeuralOps separates deterministic processing, specialised parsing, AI reasoning and human authority into controlled 层.
CONTROLLED PROCESSING 架构高级 AI 只是一个布线层，而非整个系统
01半导体工程输入
↓02安全项目边界
↓03净化+数据分类
↓04TASK SEGMENTATION
↓05专业工程解析器
↓06DETERMINISTIC VALIDATION
↓07SMART ROUTING
↓ 规则 and Formula Engines
计时 limits · unit checks · PVT 完整性
已批准 Databases and Cached Results
需求 · 已验证基准 · 既有证据
分离式 工程 服务
DRC/LVS 解析 · 清单 · 校验和 · 统计
本地 小 Models
轻量分类 · 元数据 · 文档标记
Advanced 推理 Models
复杂比较 · 歧义 · 综合 · 说明
独立输出验证↓EVIDENCE PACK↓合格工程师签署
半导体-Specific 控制 Map
One 架构. Six 工程 Domains.
选择领域以查看工程工作流中使用的受限 NeuralOps 控制。
Requirements 工程
要求 extraction
要求-ID validation
歧义检测
设计-block mapping
测试映射
变更影响分析
缺失-evidence detection
模拟 and 混合-信号 设计
模拟 manifest
PVT 解析
Monte Carlo 聚合
单元验证
规格余量检查
布局后比较
证据 linking
数字化 and RTL 设计
Lint 报告解析
CDC 与 RDC 解析
综合结果导入
计时 extraction
回归 tracking
覆盖范围 aggregation
ECO 可追溯性
物理 设计
版图修订跟踪
拥堵-result parsing
DRC 解析
LVS 解析
PEX 结果关联
IR-drop 状态
Electromigration 状态
签核证据完整性
验证
测试计划映射
回归 segmentation
故障聚类
覆盖范围 closure
豁免验证
未复现故障检测
证据-bound summaries
产品, 测试 and 产量
测试数据导入
晶圆图生成
分箱良率分析
测试机相关性
参数分布
模拟-to-silicon comparison
故障-analysis 可追溯性
ESG-Aware 硅 运营
更低-计算 AI for 半导体 运营
模拟 logs, regressions, verification data, DRC/LVS output, timing reports, wafer-test records, yield data, characterisation results and engineering documents are often structured. They should not automatically be sent to a large AI model.
NeuralOps is designed to reduce unnecessary model execution through 智能路由, 分离式处理 and specialised parsers.
- 首先规则, formulas and deterministic validation
- 然后专业解析器和已批准的数据库
- 然后缓存及先前已验证的结果
- 然后用于轻量分类的小型本地模型
- 最后仅用于复杂分析的高级推理模型
减少不必要的GPU调用减少令牌处理减少重复分析更低 data-transfer requirements更高的缓存复用更多本地处理更低 infrastructure demand更可预测的计算用量减少运营浪费提升可审计性
NeuralOps 旨在将工作路由到能够完成任务的最轻量级且经验证的处理层，从而减少不必要的计算消耗。
每份报告 → 大型模型 → 大上下文 → 重复生成 → 手动 checking
- 更高的计算需求
- 更大的幻觉面
- 可复现性差
- 重复令牌处理
- 更多外部数据流动
- 更高的验证负担
报告 → 净化 → 分段 → 解析 → 验证 → 路线 → 仅在需要时使用AI → 证据 → 人类 sign-off
- 为降低不必要的AI使用而设计
- 支持可预测处理
- Stronger evidence 可追溯性
- 更好的保密控制
- 更强的输出控制
- 为降低计算需求而设计
碳声明就绪
证据 Level Controls the 语言
估算结果绝不能自动呈现为已测量或经独立验证的结果。
架构 Statement
NeuralOps is designed to reduce unnecessary model execution through 智能路由, 分离式处理 and specialised parsers.
已发布的架构声明来源: AINNA NeuralOps architecture specification · Last reviewed: 2026-07-29估算 预测
基于配置的工作负载、硬件、路由和电网假设的估算减排量。
估算 预测 - Not a Certified 碳 审计来源: AINNA 碳足迹 模拟器 configuration · Last reviewed: 2026-07-29打开 碳足迹 模拟器Measured 运行中 结果
在此证据级别通过其治理和审批要求之前，发布将被阻止。
不可用于发布来源: 生产 telemetry - not yet connected · Last reviewed: 2026-07-29已验证 独立 Claim
在此证据级别通过其治理和审批要求之前，发布将被阻止。
不可用于发布来源: 独立 assurance - not yet available · Last reviewed: 2026-07-29运行中 证据 Schema
半导体 计算 遥测
运行中 metadata is stored separately from proprietary 设计 artefacts. ESG measurement does not require collecting schematics, RTL or confidential report content.
event_idproject_idcustomer_environmenttimestamp_starttimestamp_endtask_typeengineering_domainrisk_levelprocessing_routeparser_nameparser_versionmodel_namemodel_sizemodel_locationinput_tokensoutput_tokenscached_tokensgpu_runtime_secondscpu_runtime_secondsmemory_usageestimated_energy_kwhmeasured_energy_kwhenergy_sourcemeter_idmeasurement_sourceevidence_checksumdata_transfer_mbcache_hitdetached_system_usedadvanced_model_usedvalidation_statusresult_statushardware_typehardware_regiondata_centre_puegrid_emission_factorcalculation_methodmethodology_versionexcluded_workloadsconfidence_rangeuncertainty_range面向未来的组件
NeuralOps 计算 and 碳 证据 Pack
Demonstration 数据估算Operationally MeasuredInternally ReviewedIndependently 已验证
测量周期已定义的工作负载AI密集型基线NeuralOps路由分布分离式-系统 workload解析器 workload本地-model workload高级模型工作负载避免的模型调用缓存命中率GPU运行时间CPU运行时间估算或实测能耗能源 source or meter identity证据 checksumPUE假设电网排放因子估算碳足迹基线 carbon footprint减排量 estimate计算方法学排除的工作负载置信度 and uncertainty range假设局限性数据 completeness审批 record验证 状态
半导体 ESG and 计算 仪表盘
路线-Level 计算 证据
模型 the 架构
比较 AI-重型 and Smart-Routed 处理中
Configure workload, hardware, routing, PUE and grid assumptions before making an 估算预测.
碳指标免责声明： 碳 and energy figures shown on this website may be estimates based on configured workload, hardware, PUE and grid-emission assumptions. They are not certified carbon-audit results unless explicitly identified as independently 已验证. 审核 assumptions in the 碳足迹 模拟器.
工程 Friction
半导体 工程 Problems We 解答
运行中 problems that slow 设计 closure, weaken evidence and make knowledge difficult to reuse.
Fragmented 设计 知识
规格、脚本、仿真设置和依据分散各处。
- 运行中 impact
- 上手缓慢、重复调查以及关键人员依赖。
- AINNA control
- 将决策、工件和经验教训关联到受控的设计上下文中。
Non-可重复 工程 Runs
PDKs, 工具, models, scripts, seeds and environments drift.
- 运行中 impact
- 结果变得难以复现或比较。
- AINNA control
- Captures a complete, checksum-aware 运行清单.
弱 Requirements 可追溯性
需求未能持续连接到模块、测试和证据。
- 运行中 impact
- 变更影响和审计就绪度仍不确定。
- AINNA control
- 维护需求到证据的追溯链并检测缺失测试。
Slow 验证 关闭
故障、覆盖缺口、豁免和缺陷需要人工关联。
- 运行中 impact
- 回归 triage consumes senior engineering time.
- AINNA control
- 聚类故障特征并揭示关闭阻碍因素。
有限 管理 Visibility
状态 reports are manually assembled and quickly become stale.
- 运行中 impact
- 闸门 decisions rely on incomplete programme context.
- AINNA control
- 构建角色感知、有证据支撑的就绪度仪表板。
Lost Learning Between 项目
已解决 issues and 设计 rationale are not retained as reusable knowledge.
- 运行中 impact
- 已知故障复发，复用风险增加。
- AINNA control
- Preserves approved patterns, limitations and findings in a 知识 保险库.
IC Development Lifecycle
从 Requirements to 硅 证据
从规格出发，沿一条受控线索贯穿设计、仿真、验证和人工签核。
Demonstration 数据
REQUIREMENTREQ-ANA-0042
输入-已转介 噪音 Density ≤ 12 nV/√Hz
经营 色温: -40°C to 125°C
验证 必需映射到
DESIGN BLOCK模拟前端所有者: ANA-02 · Rev C7
传感器→
模拟前端→
ADC→
数字化 处理中→
界面
信号 intent and interface assumptions remain 已关联 to the requirement baseline.
ANALOG CONTEXT
Low-噪音 AFE
- 原理图: afe_top_C7
- 器件参数： 已验证
- PDK 参考： 需要经过验证的输入
- 模拟 setup: noise_corner_v12
DIGITAL CONTEXT
控制 RTL
- 层级： sensor_ctrl
- 模块版本： 2.8.1
- 约束: ctrl_sdc_19
- Git 提交： 8c2f1e7
- 所有者: RTL-04
always_ff @(posedge clk)
if (!rst_n) state <= IDLE;
if (!rst_n) state <= IDLE;
电压噪音时钟色温 response
TT / 0.90 V / 25°C PASSSS / 0.81 V / 125°C PASSFF / 0.99 V / -40°C WARNINGSF / 0.81 V / 85°C FAIL
功能覆盖率91%
代码覆盖率94%
断言覆盖率88%
Requirements with 已关联 tests86%
回归 通过 rate93%
打开 defects14
豁免7
要求 coverage means requirements with at least one 已关联 verification test and evidence.
CPU
SRAM
AFE
NoC
I/O
布局 完成时钟树 清理拥堵 2 hotspotsIR 压降 审核DRC 2 markers计时 WNS +0.03ns
87%流片就绪
Requirements已关联设计 revision已关联模拟 results已关联运行清单已关联覆盖范围已关联豁免已关联FMEA已关联签核检查清单已关联人工审批s已关联
Controlled 工程 系统
The AINNA IC 设计运营 平台
模块 connect engineering context without replacing qualified engineers or licensed EDA 系统.
MODULE 01
Requirements 智能
- 要求 IDs and revisions
- 歧义检测
- 模块、测试与证据映射
- 变更影响分析
- 缺失-test detection
- 审批 workflow
MODULE 02
工程 知识 保险库
- 已批准 设计 patterns
- 架构 decisions
- 已知 IP 限制
- 故障特征
- 硅片异常
- 验证 templates
- 代工厂澄清
MODULE 03
设计 决策 Records
- 备选方案与理由
- Supporting evidence
- PPA 与成本影响
- 风险与审批人
- 失效条件
MODULE 04
Golden 流程 Registry
- 模拟仿真
- RTL 验证与综合
- 计时 and physical 设计
- DRC、LVS和PEX
- 可靠性 and MEMS
- 流片与特性化
MODULE 05
验证 智能
- 验证-plan tracking
- 回归 monitoring
- 故障聚类
- 覆盖范围 closure
- 豁免与缺陷老化
- 就绪门禁
MODULE 06
IP 再利用 智能
- 合格 nodes
- 先前硅片使用情况
- 验证 状态
- 已知问题与依赖
- 许可限制
- 复用就绪度与负责人
MODULE 07
设计 证据 Pack
- Requirements baseline
- 假设 and constraints
- 运行清单与报告
- 覆盖范围, waivers and FMEA
- CTQ 与已知限制
- 人工审批 and 审计追踪
分离式 · Segmented · 证据-Bound
AI Must Never Become a Single Point of 工程 故障
半导体 engineering requires repeatability, 可追溯性 and evidence. AINNA NeuralOps separates deterministic engineering processes from probabilistic AI reasoning so that an AI-generated response cannot silently become a 设计, verification or tape-out decision.
仅在确实需要高级智能时才使用高级 AI。
保持验证关键工作的确定性
大多数半导体工作负载不需要大型语言模型。结构化和重复性工作应属于受控处理层。
确定性 rules专用解析器模式校验器数学检查版本-control checksDatabase queries已批准 workflow engines分离式 services在适当情况下使用小型本地模型
有选择地启用高级推理
高级模型s are reserved for work where interpretation and synthesis add genuine engineering value.
复杂推理跨文档解读歧义分析工程 comparison根因假设知识 synthesis人类-readable explanation
This boundary is designed to reduce unnecessary 模型调用, token usage, compute demand, latency, cost, power consumption, hallucination exposure and uncontrolled data movement.
01工程 输入
02安全 边界
03消毒
04分段
05数据 分类
06Specialised 解析器
07确定性验证
08智能路由
09分离式 / 已批准 AI
10独立 验证器
11证据 Pack
12人类 Sign-Off
阶段 1 of 12: 工程 document enters the controlled boundary.
分离式 and 确定性 处理中96%
高级 AI 必需4%
96%的演示份额意味着高级推理模型被绕过；它包括确定性、缓存和客户控制的本地处理，并不声称每个被绕过的任务都是确定性的。
独立 工程 服务
分离式系统
分离式系统 are engineering services that operate independently from the language model. They execute controlled, repeatable and auditable tasks without depending on AI-generated reasoning.
AI模型不负责验证自身输出。工程 输入 → 大 AI 模型 → AI 解读 → AI-已生成 结果 → 工程师审查一切
- 不必要的 AI 依赖
- 高算力 usage
- 难以复现
- 增大的幻觉风险面
- 证据分离薄弱
输入 → 消毒 → 分段 → 解析器 → 验证 → 分离式 服务 → 仅在需要时使用AI → 人类 审批
- 降低AI暴露
- 更高的可重复性
- 更好的可追溯性
- 更低的计算需求
- 清空 responsibility boundaries
文件 validation模式验证PDK 版本检查工具版本检查哈希校验运行清单生成Requirements ID validation测试结果导入覆盖范围 calculation回归 状态DRC / LVS 解析PVT 矩阵生成Monte Carlo 聚合统计计算能力指数晶圆图生成证据-pack assembly权限检查保留执行审计-log generation审批-state management
先分解再推理
分段 Before 智能
A request such as “审核 this post-layout verification package and determine tape-out readiness” is never sent as one uncontrolled prompt. It becomes bounded tasks with defined inputs, output schemas, allowed 工具, risk, classification, validation, evidence and human gates.
- 验证 files and formats
- 识别项目与版本
- 确认 PDK 与工具版本
- 解析 DRC results
- 解析 LVS results
- 解析 timing results
- 解析 coverage data
- 解析 waiver records
- 比较 against approved limits
- 识别缺失的证据
- 生成技术摘要
- 路线 unresolved issues to engineers
确定性
文件 validation, numeric calculation, checksum, lookup
不允许或不必要使用 AILow-风险 辅助
分类, metadata, formatting, basic summary
解析器 or small local model preferred工程 分析
歧义、故障聚类、跨报告比较
证据-grounded model permitted高-风险 决策 支持
豁免、签核、安全或可靠性分析
独立验证 and human approval mandatoryProhibited Autonomous 操作
流片、PDK 更改、生产发布、破坏性操作
禁止自主执行已定义输入标准化时序指标+REQ-TIM基准
输出 schemarequirement_id · value · unit · 限制 · 状态
Allowed 工具规则引擎 + 已批准限制数据库
风险 / data classL0 确定性 · 机密 IC
验证 / evidence单元检查 + 基线校验和
Autonomy / approval比较 only · engineer approves disposition
默认不信任
净化 Before 处理中
工程 data, user instructions, embedded text, external content and 系统 instructions remain separate. Instructions inside uploaded files can never override security, validation or approval rules.
Uploaded 文件→文件 + MIME 验证→Malware / 归档 检查→内容 提取→Prompt-Injection 检测→Confidentiality 分类→元数据 Normalisation→已批准 处理中 区域
PASS 原始与净化后的校验和、转换及策略决策均写入审计记录。
BLOCK / QUARANTINE 无效、恶意或与策略冲突的内容无法进入处理区域。
PRIVATE ROUTE 敏感内容保留在已批准的私有环境中，标识符最小化并强制执行访问权限。
文件-size and encoding limits可执行文件与脚本移除宏与嵌入对象检测隐藏内容检查外部-link validation机密与凭据检测PDK 与专有 IP 检测个人数据检测客户项目隔离私密-route policy decision and audit log
工件特定提取
多个专用解析器
单个解析器会造成单点故障。在输出被接受之前，单独的解析器处理每个工程产物并生成已定义的模式。
解析器名称解析器版本source_checksum项目IDdesign_revisiontool_versionmetric_value + unit限制状态evidence_location警告
STA文本解析器 v2.4WNS = -0.083 ns来源 SHA-256 7F3A… · schema valid
STA表验证器 v1.8WNS = -0.038 ns来源 SHA-256 7F3A… · 上下文 and 价值 对账 失败
≠UNRESOLVED Both outputs preserved. Dependent high-risk actions 已停止. Engineer review required.
解析器 disagreement is an engineering signal, not an inconvenience to be hidden.
独立 Checks
验证 Outside the AI 模型
Schema, units, ranges, IDs, PVT 完整性, mathematics, statistics, versions, duplicate detection, evidence completeness, approved limits and policy are checked independently.
“所有PVT角点均已通过。”
- 预期角
- 27
- Parsed
- 26
- 已通过
- 25
- 失败
- 1
- 缺失
- 1
Schema单元范围要求 IDsPVT 完整性数学对账统计一致性版本 compatibility跨文件比较重复项缺失 evidenceGolden flow已批准 limits政策人类 review
流畅的解释不是工程证据。
计算感知编排
Right 任务. Right 模型. Right 能源 成本.
每项任务都按类型、复杂度、格式、保密性、风险、所需精度、延迟、可复现性、计算和能耗影响进行分类。
Incoming 工程 任务任务 · 风险 · 数据 班级
路由 priority1. 确定性 execution2. Existing 已验证结果3. 缓存的已批准结果4. 专用解析器5. 小 local model6. 高级模型 only when necessary7. 人类 escalation for unresolved risk
Bounded 输出 States
幻觉 Must Be Contained Before It Reaches 工程 Decisions
准确度 prompting alone is insufficient. 已批准 retrieval, citations, schemas, numerical checks, parser comparison, confidence thresholds, contradictions, no-answer states, restricted permissions and immutable audit context reduce exposure.
已验证SupportedPartially SupportedConflicting 证据Insufficient 证据人工审核 必需已拒绝 by 验证器
AI ANALYSIS STATUSPARTIALLY SUPPORTED置信度: medium · 阈值 for readiness: not met
- 证据 found
- 8 关联记录 · EP-R42-019
- 验证器
- 证据 闸门 v3.2 · audit RUN-1142
- 缺失 evidence
- 布局后噪声结果 · 一个 PVT 角 · 豁免批准
- 允许的操作
- 生成审查摘要
- 禁止的操作
- 声明流片就绪
经过验证的证据不足
来源-Level 可追溯性
Every Important Statement Must Point to 证据
BOUNDED FINDING
计时 requirement REQ-TIM-014 is not satisfied.
来源 file / locationSTA_Report_R42.txt · 第1842行
Checksum7F3A…
解析器STA 文字 解析器 v2.4
Tool / PDKPrimeTime 2026.03 · PDK R19.2
设计 revisionR42
WNS-0.083 ns
限制≥ 0 ns
角SS / 0.81 V / 125°C
验证确定性 parser confirmed
置信度已验证 extraction
审计 contextRUN-1142 · 2026-07-29 03:42 UTC
限制豁免状态待定
可问责签署
人类权威 Remains Mandatory
AINNA 支持工程判断。它不会取代工程责任。
AI 辅助 分析→确定性验证→证据 审核→合格 Engineer→设计 权威性→Final 审批
Reviewer已指派合格工程师
角色设计 权威性
日期待处理 review
决策 / conditions未记录批准
Supporting evidenceEP-R42-019 · SHA-256 required
审批 signature需要加密签名
到期 / review date必需 before release
审计 state签名后不可更改
架构 baseline要求 changes设计-rule waivers验证 waivers可靠性 exceptions安全 decisions流片就绪生产 release合规 statements
ESG 感知计算
More 智能 With Less 计算
半导体 innovation should not depend on sending every task to a large model. 分离式 services, local models, caching, task segmentation and 智能路由 reduce unnecessary AI execution.
10,000传入的工程任务
6,200规则, parsers and detached services
2,300缓存或已验证的结果
1,100本地 small models
400高级推理模型
Illustrative 架构 Example Not Measured Customer 性能
分离式 deterministic services小模型优先路由本地 deployment结果 caching and reuse增量处理事件驱动执行批量 processing重复检测生成前检索解析器-first architecture模型休眠与缩减计算预算限制可用时进行碳感知调度硬件 utilisation monitoring
估算方法与边界
Public figures use a 10,000-task illustrative baseline, classify deterministic and cached handling before model routing, and do not assume a production model, hardware platform, grid carbon factor or measured period. 实际 telemetry must record model type, hardware, duration, energy source, cache policy, data transfer and confidence range.
ESG指标必须依据实际部署遥测数据计算。除非有实测运营记录明确支持，否则公开网站上的数值仅为演示数据。
Low-电源 本地 执行
数据主权 Controls the 路线
本地 execution can reduce external transfer and latency while improving control over PDK, IP and compute usage.
机密 PDK 或专有 IC 数据→本地 or customer-controlled environment only
Customer on-premises私密 VPC物理隔离评估本地 LLM server本地 small models客户批准的外部模型混合 routing
减少外部数据传输更低 latency提高机密性控制 over PDK and IP data选择更小的模型可预测的计算使用减少对超大规模云的依赖
外部 routing requires explicit customer approval, appropriate sanitisation, policy compliance, audit logging and an approved destination.
架构 运营
分离式系统 仪表盘
Demonstration 数据 · Illustrative 10,000-task period · Updated 29 Jul 2026
工作负载分配
确定性36%
解析器20%
分离式 services / database6%
缓存结果23%
本地 model11%
高级模型4%
分类 total 100% and reconcile to the illustrative task funnel. 人类 review is 已跟踪 separately.验证 状态
已验证 outputs8,412
被拒绝的输出43
解析器 conflicts17
证据不足84
人类 review pending29
政策-blocked actions12
幻觉遏制
阻止无依据的主张31
缺失 citations52
数值不一致14
模型 contradictions9
Outputs escalated47
防止禁止的操作12
ESG 运营
避免的模型调用8,500
缓存命中率23%
本地 processing supportedYes
计算减少估算
能源 reduction估算
数据-transfer reduction估算
Run 上下文 完整性
可重复 半导体 工程
可重复性 requires more than storing the final simulation report. A reproducible run must preserve the complete 设计, tool, model, script, configuration and computing context.
项目 IDSENSOR-AFE-24
设计 revisionC7
Git commit8c2f1e7
Perforce 修订版CL 28419
IP 版本afe_ip 3.4
PDK 版本已验证 input only
模型 librarymodels_2026.07
EDA 工具客户批准的模拟器
EDA / 补丁版本Captured
脚本 versionnoise_run_v12
测试平台修订版tb_ana_42
约束文件sha256 已验证
Configuration filessha256 已验证
PVT 角SF / 0.81 V / 85°C
Monte Carlo 种子842191
Solver settingsCaptured
输入 checksums17 已验证
计算环境cluster-a17
操作系统企业版 Linux
运行负责人ANA-02
时间戳2026-07-29 02:14 UTC
预期输出输入-已转介 噪音 Density ≤ 12 nV/√Hz
审批 状态审核 required
Waiver 状态无
仅视觉演示。不执行 EDA 仿真。
验证 智能
追踪 the 要求. Reproduce the 结果. 关闭 the 证据.
交互式演示nstration data connects requirement intent to technical evidence and failure context.
Demonstration 数据 Not Customer 性能
→→→→→→
要求 revision Rev 4所有者 PWR-03状态 已批准受影响的模块 PMIC, POR关联的测试 4证据 files 7
REQ-ANA-0042 · 清单 MANIFEST-ANA-114
98.4%产量1.82 mV平均偏移4.91 mV3σ 限制80超规格样本
923回归 Failures
前4个回归行占664个失败；其余259个失败单独汇总。
7唯一特征
7Root-原因 Dispositions
3环境 问题
2RTL 问题
1测试平台问题
1未解决
| 特征 | 测试 | 首次 / 末次 | 疑似来源 | 所有者 | 状态 |
|---|---|---|---|---|---|
| SIG-CLK-07 | 312 | 02:11 / 06:42 | 环境 | CAD-02 | 已解决 |
| SIG-RST-03 | 184 | 02:14 / 06:39 | RTL | RTL-04 | 审核 |
| SIG-TB-11 | 127 | 02:18 / 06:37 | 测试平台 | VER-07 | 修复已排队 |
| SIG-X-19 | 41 | 03:22 / 06:12 | 未解决 | VER-03 | 打开 |
设计 for Six Sigma
设计 for Six Sigma in 半导体 工程
DMAIC 改进现有工程或制造流程。 DMADV 构建新产品和IC开发。
Demonstration 数据 Not Customer 性能
DMAIC
定义 · 测量 · 分析 · Improve · 控制
DMADV
定义 · 测量 · 分析 · 设计 · 校验
- Voice of Customer
- 系统与法规要求
- PPA、成本与 CTQ
- CTQ 限值
- 现有 IP 能力
- 测量不确定度
- 缺陷 escape baseline
- 架构 trade-off
- 灵敏度与 DOE
- 设计 FMEA
- 风险 prioritisation
- 稳健设计
- PVT 与蒙特卡洛
- DFT、DFM 与可靠性
- 验证 strategy
- Requirements with 已关联 tests
- DRC、LVS和PEX
- 硅片相关性
- 控制 plan
CTQ 与能力
输入-referred noise density≤ 12 nV/√Hz当前 10.8 · 利润率 10% · PASS
Cp 1.52Cpk 1.34Pp 1.41Ppk 1.2795% CI 1.18–1.36稳定性 审核
能力指数仅针对此已验证的工艺窗口显示，不替代发布标准。
SPC 与测量系统
可重复性已跟踪可复现性已跟踪偏置已跟踪稳定性已跟踪线性度已跟踪量具 R&R已跟踪测试机相关性已跟踪模拟-to-silicon已跟踪
DOE & 设计 FMEA
AFE 饱和严重程度 8发生次数 3检测 4所有者 ANA-02证据 pending
角色-Aware Programme 智能
工程 Dashboards
证据-backed views for executives, engineering disciplines, repeatability, verification and silicon learning.
All 图表 Are Demonstration 数据
架构 关卡 状态 trend
PPA 趋势已监控模块就绪热力图已监控证据 freshness< 15 min闸门 blockers3 review
总计 requirements trend
证据 freshness< 15 min闸门 blockers3 review
PVT 角通过率趋势
CMRR已监控色温 coefficient已监控Startup time已监控布局后退化已监控规格裕量已监控证据 freshness< 15 min闸门 blockers3 review
Lint 状态 trend
拥堵已监控DRC已监控回归 通过 rate已监控代码覆盖率已监控功能覆盖率已监控断言覆盖率已监控ECO 数量已监控证据 freshness< 15 min闸门 blockers3 review
规划 completion trend
重新打开的 Bug已监控未复现的故障已监控闸门 readiness已监控证据 freshness< 15 min闸门 blockers3 review
可复现运行百分比趋势
复现失败已监控证据 completeness已监控证据 freshness< 15 min闸门 blockers3 review
晶圆良率趋势
封装相关性已监控模拟-to-silicon delta已监控故障分析已监控现场退回趋势已监控证据 freshness< 15 min闸门 blockers3 review
通过Marginal失败无数据
工程 Roles and Programmes
IC 设计运营 by 角色 and Use Case
选择角色以查看与该团队最相关的工作流程、仪表盘和运营效益。
PRIMARY WORKFLOW
项目门禁就绪度
Connect architecture, block 状态, verification closure and technical risk to current engineering evidence.
仪表盘: 管理层 Programme
效益： 改进验证可见性并减少人工协调。
模拟前端
- 问题: 分布式需求和不一致的运行上下文。
- 当前 workflow: 手动 handoffs across 工具, reports and teams.
- AINNA workflow: 受控清单、追溯链接和证据关卡。
- 证据: 运行上下文、验证结果、决策和审批。
- 预期结果： 减少人工协调。
电源 management IC
- 问题: 分布式需求和不一致的运行上下文。
- 当前 workflow: 手动 handoffs across 工具, reports and teams.
- AINNA workflow: 受控清单、追溯链接和证据关卡。
- 证据: 运行上下文、验证结果、决策和审批。
- 预期结果： 已改进 可追溯性.
汽车传感器接口
- 问题: 分布式需求和不一致的运行上下文。
- 当前 workflow: 手动 handoffs across 工具, reports and teams.
- AINNA workflow: 受控清单、追溯链接和证据关卡。
- 证据: 运行上下文、验证结果、决策和审批。
- 预期结果： 更快的故障分类。
RISC-V subsystem
- 问题: 分布式需求和不一致的运行上下文。
- 当前 workflow: 手动 handoffs across 工具, reports and teams.
- AINNA workflow: 受控清单、追溯链接和证据关卡。
- 证据: 运行上下文、验证结果、决策和审批。
- 预期结果： 更高的运行可复现性。
AI 加速器
- 问题: 分布式需求和不一致的运行上下文。
- 当前 workflow: 手动 handoffs across 工具, reports and teams.
- AINNA workflow: 受控清单、追溯链接和证据关卡。
- 证据: 运行上下文、验证结果、决策和审批。
- 预期结果： 更好的工程知识留存。
混合信号数据转换器
- 问题: 分布式需求和不一致的运行上下文。
- 当前 workflow: 手动 handoffs across 工具, reports and teams.
- AINNA workflow: 受控清单、追溯链接和证据关卡。
- 证据: 运行上下文、验证结果、决策和审批。
- 预期结果： 改进验证可见性。
射频前端
- 问题: 分布式需求和不一致的运行上下文。
- 当前 workflow: 手动 handoffs across 工具, reports and teams.
- AINNA workflow: 受控清单、追溯链接和证据关卡。
- 证据: 运行上下文、验证结果、决策和审批。
- 预期结果： 减少人工协调。
SerDes
- 问题: 分布式需求和不一致的运行上下文。
- 当前 workflow: 手动 handoffs across 工具, reports and teams.
- AINNA workflow: 受控清单、追溯链接和证据关卡。
- 证据: 运行上下文、验证结果、决策和审批。
- 预期结果： 已改进 可追溯性.
安全 IP
- 问题: 分布式需求和不一致的运行上下文。
- 当前 workflow: 手动 handoffs across 工具, reports and teams.
- AINNA workflow: 受控清单、追溯链接和证据关卡。
- 证据: 运行上下文、验证结果、决策和审批。
- 预期结果： 更快的故障分类。
芯粒
- 问题: 分布式需求和不一致的运行上下文。
- 当前 workflow: 手动 handoffs across 工具, reports and teams.
- AINNA workflow: 受控清单、追溯链接和证据关卡。
- 证据: 运行上下文、验证结果、决策和审批。
- 预期结果： 更高的运行可复现性。
UCIe 接口
- 问题: 分布式需求和不一致的运行上下文。
- 当前 workflow: 手动 handoffs across 工具, reports and teams.
- AINNA workflow: 受控清单、追溯链接和证据关卡。
- 证据: 运行上下文、验证结果、决策和审批。
- 预期结果： 更好的工程知识留存。
先进封装
- 问题: 分布式需求和不一致的运行上下文。
- 当前 workflow: 手动 handoffs across 工具, reports and teams.
- AINNA workflow: 受控清单、追溯链接和证据关卡。
- 证据: 运行上下文、验证结果、决策和审批。
- 预期结果： 改进验证可见性。
FPGA到ASIC迁移
- 问题: 分布式需求和不一致的运行上下文。
- 当前 workflow: 手动 handoffs across 工具, reports and teams.
- AINNA workflow: 受控清单、追溯链接和证据关卡。
- 证据: 运行上下文、验证结果、决策和审批。
- 预期结果： 减少人工协调。
MEMS惯性传感器
- 问题: 分布式需求和不一致的运行上下文。
- 当前 workflow: 手动 handoffs across 工具, reports and teams.
- AINNA workflow: 受控清单、追溯链接和证据关卡。
- 证据: 运行上下文、验证结果、决策和审批。
- 预期结果： 已改进 可追溯性.
传感器 fusion
- 问题: 分布式需求和不一致的运行上下文。
- 当前 workflow: 手动 handoffs across 工具, reports and teams.
- AINNA workflow: 受控清单、追溯链接和证据关卡。
- 证据: 运行上下文、验证结果、决策和审批。
- 预期结果： 更快的故障分类。
数据主权
工程 上下文 Stays Inside the 已批准 边界
Public demonstrations and 企业 deployment are deliberately separated.
PUBLIC
Demonstration 环境
- 脱敏数据
- 演示PDK上下文
- 公开示例
- 无专有知识产权
- 无机密客户设计
PRIVATE
企业版 环境
- 客户控制的基础设施
- 私密 VPC, on-premises or assessed air-gapped option
- PDK 隔离和基于角色的访问
- 加密 and audit-trail controls
- 本地 or bring-your-own-model deployment option
- 受控的保留和删除策略
Customer IP 边界
Public demonstrations use sanitised data. 生产 PDKs, proprietary IP, 设计 databases and customer engineering information remain inside the customer-controlled environment. 部署 controls and air-gap suitability are validated per customer architecture, security policy and contract.
打开 Authenticated 企业版 演示工具无关的连接
Connect the 工程 上下文 Around Existing 工具
设计用于通过已批准的API、脚本、报告、调度器、版本控制系统和工程数据导出进行连接。
EDA & 工程
节奏SynopsysSiemens EDAAnsysCOMSOLKeysightMATLABSimulink
版本 控制
GitGitHubGitLabPerforce
Requirements & Lifecycle
PolarionJamaJiraIBM 工程 Requirements 管理PLM 系统
自动化 & 计算
JenkinsGitLab CISlurmLSFKubernetes内部作业调度器
工程 数据
CSVJSONXMLREST API日志模拟 reports覆盖范围 databases测试数据晶圆图
集成 availability depends on tool licensing, customer environment, API 访问 and approved security policies. Vendor names identify ecosystem context and do not imply certified integration.
保留 工程 内容
工程 资源
原始半导体简报和提示材料现作为实用的工程输入模板支持该平台。
工程 Prompt 库
用于架构、功耗、验证和审查的结构化提示。
IC 设计 简报 框架
六个受控输入：设计类型、实现策略、接口、功耗、已验证的工具上下文和所需工件。
模拟 设计 输入 Template
规格、PVT、噪声、器件模型、仿真和证据字段。
数字化 设计 输入 Template
RTL 层次结构、约束、提交、所有者、验证和签核上下文。
验证 输入 Template
规划, tests, seeds, environment, coverage, waivers and defect context.
MEMS 输入 Template
传感器 mechanism, multiphysics context, interface, characterisation and calibration.
Tape-Out 审核 Template
证据 baseline, run manifests, DRC/LVS/PEX, waivers and human approvals.
故障 分析 Template
签名、受影响的测试、首次出现、来源假设、所有者和解决方案证据。
Controlled use
Do not place NDA-restricted PDK content, proprietary schematics, export-controlled data, customer requirements or unreleased IP into a public AI service. AINNA outputs are engineering drafts and evidence aids. PDK-aware operation requires validated, authorised inputs. 合格 engineers retain 设计, verification and tape-out authority.
范围评估
开始 a Controlled IC 设计运营 试点
从一个有边界的工程工作流、商定的证据边界和人工控制的成功标准开始。
