硅 工程 命令 居中

可重复 IC 设计.
追踪able 决策s.
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.

工具无关人类 Sign-Off私密 部署版本 控制led要求s 可追溯性模拟数字化混合-信号MEMS先进封装

工程-assisted, human-controlled. 最终审批仍由合格工程师负责。

AINNA NEURALOPS ORCHESTRATIONIC 设计输入
从晶圆到已验证的 IC 版图 A silicon wafer zooms into one die, then reveals floorplan blocks, signal routes and 设计Ops evidence 层. ANALOG FRONT ENDPGA · ADC · SENSOR DIGITAL CORERTL · CONTROL · DSP POWERPMIC · POR · BIAS MEMORYSRAM · OTP · NVM SECURITYROOT · KEYS · DFT I/O & INTERFACESERDES · GPIO · UCIe
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 · 班级ify · 路线
规则 + 解析器s BYPASS AI本地 小 模式l LIGHTWEIGHTAdvanced 模式l ONLY IF REQUIRED
独立验证证据 Pack引擎er Sign-Off
晶圆Die版图NeuralOps人类权威

更低 幻觉 曝光

严重 engineering results are parsed, validated and 已关联 to evidence outside the AI model.

高er 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d tasks use parsers, rules, cached results and detached services instead of unnecessary large-model execution.

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。

01

净化

保护专有 IC 数据、PDK 信息、凭据和工程上下文。

02

分段

分离需求、DRC、LVS、时序、覆盖率、PVT、Monte Carlo 和豁免。

03

解析

使用针对工件的工程解析器,而非通用模型。

04

验证

检查 values, units, versions, completeness and specification 限制s deterministically.

05

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。

06

辅助

仅将 AI 用于解释、比较、综合和工程说明。

07

校验

比较 AI-assisted findings against independent evidence and validators.

08

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-模式l-首先 路由GPU Only 时间 必需Cached 已验证 结果s本地 处理中 支持ed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, workflows, results, decisions and engineering evidence across the IC development lifecycle.

新谜题 · Semicon
您的输入6
  • 传感器 type
  • ASIC strategy
  • 界面
  • 电源 domain
  • 工具
  • 期望输出
可流片工件
  • 框图
  • 引脚表
  • 电源 trees
  • 验证 checklists

6 inputs → silicon-ready artifacts

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
01SEMICONDUCTOR ENGINEERING INPUT
02SECURE PROJECT BOUNDARY
03SANITISATION + DATA CLASSIFICATION
04TASK SEGMENTATION
05SPECIALISED ENGINEERING PARSERS
06DETERMINISTIC VALIDATION
07SMART ROUTING
NO MODEL

规则 and 表单ula 引擎s

计时 限制s · unit checks · PVT 完整性

REUSE

已批准 数据bases and Cached 结果s

要求s · validated baselines · prior evidence

CONTROLLED

独立式 工程 服务

DRC/LVS 解析 · 清单 · 校验和 · 统计

LOCAL

本地 小 模式ls

轻量分类 · 元数据 · 文档标记

SELECTIVE

Advanced 推理 模式ls

复杂比较 · 歧义 · 综合 · 说明

INDEPENDENT OUTPUT VALIDATIONEVIDENCE PACKQUALIFIED ENGINEER SIGN-OFF

半导体-Specific 控制 Map

One 架构. Six 工程 领域s.

选择领域以查看工程工作流中使用的受限 NeuralOps 控制。

NEURALOPS CONTROLS

要求s 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

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 设计ed to reduce unnecessary model execution through 智能路由, 分离式处理 and specialised parsers.
  1. 首先规则, formulas and deterministic validation
  2. 然后专业解析器和已批准的数据库
  3. 然后缓存及先前已验证的结果
  4. 然后用于轻量分类的小型本地模型
  5. 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高er cache reuse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 is 设计ed to reduce unnecessary compute consumption by routing work to the lightest validated processing layer capable of completing the task.

GPU-FIRST AI 架构
每份报告 大型模型 大上下文 重复生成 手动 checking
  • 高er compute demand
  • 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
  • 高er validation burden
AINNA NEURALOPS 架构
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
  • 设计ed for lower unnecessary AI usage
  • 支持s predictable processing
  • Stronger evidence 可追溯性
  • 更好的保密控制
  • 更强的输出控制
  • 设计ed for lower compute demand

碳声明就绪

证据 Level 控制s 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。

关卡 1

架构 状态ment

NeuralOps is 设计ed 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
关卡 2

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
关卡 3

测量d 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
关卡 4

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 测量ment 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
FUTURE-READY COMPONENT

NeuralOps 计算 and 碳 证据 Pack

演示nstration 数据估算运行中ly 测量d内部ly 审核ed独立ly 已验证
测量周期已定义的工作负载AI密集型基线NeuralOps路由分布独立式-系统 workload解析器 workload本地-model workload高级模型工作负载模式l calls avoided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

DEMONSTRATION DATA NOT MEASURED CUSTOMER PERFORMANCE
总计 工程 任务10,000
确定性 处理中 Rate36%
Specialised 解析器 Rate20%
独立式 服务 / 数据base Rate6%
本地-模式l Rate11%
Advanced-模式l Rate4%
模式l Calls Avoided演示 only
缓存命中率23%
GPU运行时间演示 only
CPU运行时间演示 only
数据 转移 Avoided估算
估算 能源 Usage未计算
估算 碳足迹未计算
基线 对比配置ure baseline
估算 减排量未计算
证据 完成ness架构 only

模式l the 架构

比较 AI-重型 and Smart-路线d 处理中

配置ure workload, hardware, routing, PUE and grid assumptions before making an 估算预测.

估算 NeuralOps 碳 影响探索 AINNA 环境社会治理(ESG)

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 问题s We 解答

运行中 problems that slow 设计 closure, weaken evidence and make knowledge difficult to reuse.

01

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。
02

Non-可重复 工程 Runs

PDKs, 工具, models, scripts, seeds and environments drift.

运行中 impact
结果s become difficult to reproduce or compare.
AINNA control
采集s a complete, checksum-aware 运行清单.
03

弱 要求s 可追溯性

要求s are not consistently connected to blocks, tests and evidence.

运行中 impact
变更影响和审计就绪度仍不确定。
AINNA control
维护s requirement-to-evidence traces and missing-test detection.
04

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。
05

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。
06

Lost 学习ing 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, 限制ations and findings in a 知识 保险库.

IC 开发ment Lifecycle

从 要求s 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。

演示nstration 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;
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%
要求s 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
要求s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

控制led 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s.

MODULE 01

要求s 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 记录s

  • 备选方案与理由
  • 支持ing evidence
  • PPA 与成本影响
  • 风险s and approver
  • 失效条件
MODULE 04

黄金en 流程 Registry

  • 模拟仿真
  • RTL 验证与综合
  • 计时 and physical 设计
  • DRC, LVS and PEX
  • 可靠性 and MEMS
  • 流片与特性化
所有者版本工具 / PDK 兼容性验证 evidence状态
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

  • 要求s 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

独立式 · 分段ed · 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

Most semiconductor workloads do not require a large language model. 结构d and repetitive work belongs in controlled processing 层.

确定性 rules专用解析器模式校验器数学检查版本-control checks数据base queries已批准 workflow engines独立式 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 设计ed to reduce unnecessary 模型调用, token usage, compute demand, latency, cost, power consumption, hallucination exposure and uncontrolled data movement.

AI MAY ASSIST
  • 分类
  • 摘要
  • 工程 knowledge retrieval
  • 故障聚类
  • 文档
  • 要求s interpretation
  • 工作流 recommendations
  • 风险 identification
  • 工程 comparison
  • 草稿 analysis
AI MUST NOT INDEPENDENTLY
  • 批准 tape-out
  • 修改生产 PDK
  • 更改签核约束
  • 批准 a waiver
  • 发布机密设计数据
  • 声明设计合规
  • 声明验证结果有效
  • 更改已批准的工程证据
  • 执行破坏性生产操作
  • 替代合格工程师的批准
AINNA NEURALOPS CONTROLLED PIPELINE演示nstration 架构 数据
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独立式 / 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.
独立式 and 确定性 处理中96%
Advanced AI 必需4%

The 96% demonstration share means advanced reasoning models are by通过ed; it includes deterministic, cached and customer-controlled local processing and does not claim that every by通过ed task is deterministic.

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。
CONVENTIONAL AI-FIRST
工程 输入 大 AI 模式l AI 解读 AI-已生成 结果 引擎er 审核s Everything
  • 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
AINNA DETACHED WORKFLOW
输入 消毒 分段 解析器 验证 独立式 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要求s 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 关卡s.

  1. 验证 files and formats
  2. 识别项目与版本
  3. 确认 PDK 与工具版本
  4. 解析 DRC results
  5. 解析 LVS results
  6. 解析 timing results
  7. 解析 coverage data
  8. 解析 waiver records
  9. 比较 against approved 限制s
  10. 识别缺失的证据
  11. 生成技术摘要
  12. 路线 unresolved issues to engineers
L0
确定性

文件 validation, numeric calculation, checksum, lookup

不允许或不必要使用 AI
L1
Low-风险 辅助

分类, metadata, formatting, basic summary

解析器 or small local model preferred
L2
工程 分析

歧义、故障聚类、跨报告比较

证据-grounded model permitted
L3
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 mandatory
L4
Prohibited 自动nomous 操作

流片、PDK 更改、生产发布、破坏性操作

自动nomous execution prohibited
SEGMENT 09 · APPROVED-LIMIT 对比

已定义输入正常ised timing metrics + REQ-TIM baseline

输出 schemarequirement_id · value · unit · 限制 · 状态

允许ed 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

自动nomy / 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. 说明s 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 检测配置identiality 分类元数据 正常isation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 限制s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 检测个人数据检测定制er-project isolation私密-route policy decision and audit log

工件特定提取

多个专用解析器

A single parser creates a single point of 失败ure. Separate parsers handle each engineering artefact and emit defined schemas before outputs can be accepted.

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 TEXT PARSER v2.4WNS = -0.083 ns来源 SHA-256 7F3A… · schema valid
STA TABLE VALIDATOR 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. 引擎er review required.

解析器 disagreement is an engineering signal, not an inconvenience to be hidden.

独立 检查s

验证 Outside the AI 模式l

Schema, units, ranges, IDs, PVT 完整性, mathematics, statistics, versions, duplicate detection, evidence completeness, approved 限制s and policy are checked independently.

AI STATEMENT
“All PVT 角s 通过ed.”
INDEPENDENT VALIDATOR
预期角
27
解析d
26
已通过
25
失败
1
缺失
1
FINAL STATUSAI STATEMENT REJECTED冲突且缺失的确定性证据
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 evidence黄金en flow已批准 限制s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 模式l. Right 能源 成本.

Every task is classified by type, complexity, format, confidentiality, risk, required accuracy, latency, reproducibility, compute and energy impact.

Incoming 工程 任务任务 · 风险 · 数据 班级
结构d Calculation确定性 引擎
报告 提取Specialised 解析器
Simple 分类本地 小 模式l
跨-领域 分析Advanced 推理 模式l
高-风险 决策引擎er 审核
路由 priority1. 确定性 execution2. Existing 已验证结果3. Cached approved result4. 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 状态s

幻觉 Must Be Contained Before It Reaches 工程 决策s

准确度 prompting alone is insufficient. 已批准 retrieval, citations, schemas, numerical checks, parser comparison, confidence 阈值s, contradictions, no-answer states, restricted permissions and immutable audit context reduce exposure.

已验证支持ed部分ly 支持ed冲突ing 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
INSUFFICIENT VALIDATED EVIDENCE

来源-Level 可追溯性

Every 导入ant 状态ment Must Point to 证据

BOUNDED FINDING

计时 requirement REQ-TIM-014 is not satisfied.

来源 file / locationSTA_报告_R42.txt · line 1842

检查sum7F3A…

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

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 supports engineering judgment. It does not replace engineering accountability.

AI 辅助 分析确定性验证证据 审核合格 引擎er设计 权威性Final 审批
审核er分配ed qualified engineer
角色设计 权威性
日期待处理 review
决策 / conditions未记录批准
支持ing 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. 独立式 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 测量d 定制er 性能
独立式 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模式l sleep and scale-down计算预算限制可用时进行碳感知调度硬件 utilisation monitoring
总计 engineering tasks10,000
任务 without LLM85%
小模型任务11%
高级模型任务4%
Avoided 模型调用8,500
预计避免的计算演示 only
预计能耗降低演示 only
预计碳排放降低演示 only
缓存命中率23%
本地 processing supportedYes
数据-transfer reduction估算
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 测量d period. 实际 telemetry must record model type, hardware, duration, energy source, cache policy, data transfer and confidence range.

ESG metrics must be calculated from actual deployment telemetry. Public website values are demonstration data unless explicitly supported by 测量d operational records.

Low-电源 本地 执行

数据主权 控制s 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
定制er on-premises私密 VPC物理隔离评估本地 LLM server本地 small models定制er-approved external model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

演示nstration 数据 · Illustrative 10,000-task period · 更新d 29 Jul 2026

工作负载分配

确定性36%
解析器20%
独立式 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
模式l contradictions9
输出s escalated47
防止禁止的操作12

ESG 运营

模式l calls avoided8,500
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.

AINNA 可重复 运行清单MANIFEST-ANA-114
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
模式l librarymodels_2026.07
EDA 工具定制er-approved simulator
EDA / 补丁版本采集d
脚本 versionnoise_run_v12
测试平台修订版tb_ana_42
约束文件sha256 已验证
配置uration filessha256 已验证
PVT 角SF / 0.81 V / 85°C
Monte Carlo 种子842191
解答r settings采集d
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

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 失败ure context.

演示nstration 数据 Not 定制er 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
PVT 角矩阵12 RUNS
REQ-ANA-0042 · Manifest MANIFEST-ANA-114
模拟 Parametric 产量 估算5,000 samples
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 故障s

Top 4 regression rows account for 664 失败ures; 259 remaining 失败ures are aggre关卡d separately.

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-0731202:11 / 06:42环境CAD-02已解决
SIG-RST-0318402:14 / 06:39RTLRTL-04审核
SIG-TB-1112702:18 / 06:37测试平台VER-07修复已排队
SIG-X-194103:22 / 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 structures 新 product and IC development.

演示nstration 数据 Not 定制er 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 定制er
  • 系统与法规要求
  • PPA、成本与 CTQ
CTQ 基线
  • CTQ 限值
  • 现有 IP 能力
  • 测量不确定度
  • 缺陷 escape baseline
测量计划
  • 架构 trade-off
  • 灵敏度与 DOE
  • 设计 FMEA
  • 风险 prioritisation
交易 study
  • 稳健设计
  • PVT 与蒙特卡洛
  • DFT、DFM 与可靠性
  • 验证 strategy
设计 evidence
  • 要求s with 已关联 tests
  • DRC, LVS and PEX
  • 硅片相关性
  • 控制 plan
签核包

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

偏置电流器件宽度补偿电容 C色温交互 A×B
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 仪表盘s

证据-backed views for executives, engineering disciplines, repeatability, verification and silicon learning.

All 图表 Are 演示nstration 数据
架构 关卡 状态82%
设计 completion15
验证 closure+5.2%
流片就绪10
严重 risks86%
日程 variance19
工程 workload+9.2%
计算利用率14
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
晶圆 产量 MapDEMONSTRATION DATA
通过利润率al失败无数据

工程 角色s 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。
01

模拟前端

  1. 问题: 分布式需求和不一致的运行上下文。
  2. 当前 workflow: 手动 handoffs across 工具, reports and teams.
  3. AINNA workflow: 控制led manifest, trace links and evidence 关卡s.
  4. 证据: 运行上下文、验证结果、决策和审批。
  5. 预期结果: 减少人工协调。
02

电源 management IC

  1. 问题: 分布式需求和不一致的运行上下文。
  2. 当前 workflow: 手动 handoffs across 工具, reports and teams.
  3. AINNA workflow: 控制led manifest, trace links and evidence 关卡s.
  4. 证据: 运行上下文、验证结果、决策和审批。
  5. 预期结果: 已改进 可追溯性.
03

自动motive sensor interface

  1. 问题: 分布式需求和不一致的运行上下文。
  2. 当前 workflow: 手动 handoffs across 工具, reports and teams.
  3. AINNA workflow: 控制led manifest, trace links and evidence 关卡s.
  4. 证据: 运行上下文、验证结果、决策和审批。
  5. 预期结果: 更快的故障分类。
04

RISC-V sub系统

  1. 问题: 分布式需求和不一致的运行上下文。
  2. 当前 workflow: 手动 handoffs across 工具, reports and teams.
  3. AINNA workflow: 控制led manifest, trace links and evidence 关卡s.
  4. 证据: 运行上下文、验证结果、决策和审批。
  5. 预期结果: 高er run reproducibility.
05

AI 加速器

  1. 问题: 分布式需求和不一致的运行上下文。
  2. 当前 workflow: 手动 handoffs across 工具, reports and teams.
  3. AINNA workflow: 控制led manifest, trace links and evidence 关卡s.
  4. 证据: 运行上下文、验证结果、决策和审批。
  5. 预期结果: 更好的工程知识留存。
06

混合信号数据转换器

  1. 问题: 分布式需求和不一致的运行上下文。
  2. 当前 workflow: 手动 handoffs across 工具, reports and teams.
  3. AINNA workflow: 控制led manifest, trace links and evidence 关卡s.
  4. 证据: 运行上下文、验证结果、决策和审批。
  5. 预期结果: 改进验证可见性。
07

射频前端

  1. 问题: 分布式需求和不一致的运行上下文。
  2. 当前 workflow: 手动 handoffs across 工具, reports and teams.
  3. AINNA workflow: 控制led manifest, trace links and evidence 关卡s.
  4. 证据: 运行上下文、验证结果、决策和审批。
  5. 预期结果: 减少人工协调。
08

SerDes

  1. 问题: 分布式需求和不一致的运行上下文。
  2. 当前 workflow: 手动 handoffs across 工具, reports and teams.
  3. AINNA workflow: 控制led manifest, trace links and evidence 关卡s.
  4. 证据: 运行上下文、验证结果、决策和审批。
  5. 预期结果: 已改进 可追溯性.
09

安全 IP

  1. 问题: 分布式需求和不一致的运行上下文。
  2. 当前 workflow: 手动 handoffs across 工具, reports and teams.
  3. AINNA workflow: 控制led manifest, trace links and evidence 关卡s.
  4. 证据: 运行上下文、验证结果、决策和审批。
  5. 预期结果: 更快的故障分类。
10

芯粒

  1. 问题: 分布式需求和不一致的运行上下文。
  2. 当前 workflow: 手动 handoffs across 工具, reports and teams.
  3. AINNA workflow: 控制led manifest, trace links and evidence 关卡s.
  4. 证据: 运行上下文、验证结果、决策和审批。
  5. 预期结果: 高er run reproducibility.
11

UCIe 接口

  1. 问题: 分布式需求和不一致的运行上下文。
  2. 当前 workflow: 手动 handoffs across 工具, reports and teams.
  3. AINNA workflow: 控制led manifest, trace links and evidence 关卡s.
  4. 证据: 运行上下文、验证结果、决策和审批。
  5. 预期结果: 更好的工程知识留存。
12

先进封装

  1. 问题: 分布式需求和不一致的运行上下文。
  2. 当前 workflow: 手动 handoffs across 工具, reports and teams.
  3. AINNA workflow: 控制led manifest, trace links and evidence 关卡s.
  4. 证据: 运行上下文、验证结果、决策和审批。
  5. 预期结果: 改进验证可见性。
13

FPGA-to-ASIC migration

  1. 问题: 分布式需求和不一致的运行上下文。
  2. 当前 workflow: 手动 handoffs across 工具, reports and teams.
  3. AINNA workflow: 控制led manifest, trace links and evidence 关卡s.
  4. 证据: 运行上下文、验证结果、决策和审批。
  5. 预期结果: 减少人工协调。
14

MEMS inertial sensor

  1. 问题: 分布式需求和不一致的运行上下文。
  2. 当前 workflow: 手动 handoffs across 工具, reports and teams.
  3. AINNA workflow: 控制led manifest, trace links and evidence 关卡s.
  4. 证据: 运行上下文、验证结果、决策和审批。
  5. 预期结果: 已改进 可追溯性.
15

传感器 fusion

  1. 问题: 分布式需求和不一致的运行上下文。
  2. 当前 workflow: 手动 handoffs across 工具, reports and teams.
  3. AINNA workflow: 控制led manifest, trace links and evidence 关卡s.
  4. 证据: 运行上下文、验证结果、决策和审批。
  5. 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

演示nstration 环境

  • 脱敏数据
  • 演示nstration PDK context
  • 公开示例
  • 无专有知识产权
  • 无机密客户设计
PRIVATE

企业版 环境

  • 定制er-controlled infrastructure
  • 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
  • 控制led retention and deletion policies
定制er 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ed to connect through approved APIs, scripts, reports, schedulers, version-control 系统s and engineering data exports.

EDA & 工程

节奏SynopsysSiemens EDAAnsysCOMSOLKeysightMATLABSimulink

版本 控制

GitGitHubGitLabPerforce

要求s & Lifecycle

PolarionJamaJiraIBM 工程 要求s 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 eco系统 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。

RESOURCE 01

工程 Prompt 库

结构d prompts for architecture, power, verification and review.

RESOURCE 02

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。

RESOURCE 03

模拟 设计 输入 温度late

规格、PVT、噪声、器件模型、仿真和证据字段。

RESOURCE 04

数字化 设计 输入 温度late

RTL 层次结构、约束、提交、所有者、验证和签核上下文。

RESOURCE 05

验证 输入 温度late

规划, tests, seeds, environment, coverage, waivers and defect context.

RESOURCE 06

MEMS 输入 温度late

传感器 mechanism, multiphysics context, interface, characterisation and calibration.

RESOURCE 07

Tape-Out 审核 温度late

证据 baseline, run manifests, DRC/LVS/PEX, waivers and human approvals.

RESOURCE 08

故障 分析 温度late

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。

ENGINEERING TEMPLATE

控制led 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 控制led 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。

实时 工程 上下文

半导体 智能 Brief

Semicon-scoped taxonomy only: selected developments in semiconductor technology, IC 设计, EDA, verification, advanced packaging, 智能体 AI, CI and 边缘 AI, with concise explanations of their relevance to engineering teams.

负载ing approved semiconductor sources...
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