개요
Overview
고신뢰성 아날로그 반도체 설계는 극도로 낮은 불량률을 요구합니다. 전통적인 설계 방식은 수많은 변수를 고려한 시뮬레이션에 막대한 시간과 비용을 소모하며, 예측하지 못한 변동성으로 인해 양산 단계에서 심각한 수율 저하 문제를 겪습니다.
InfiniSigma는 AI 기반 지능형 능동 샘플링 방법론을 통해 제조과정에서 발생할 수 있는 미세한 변동(Variation)을 사전에 예측하고, 이것이 제품 성능에 미치는 영향을 High-Sigma(6-σ) 수준의 높은 정확도로 분석합니다.
기존 HSMC 방법론 대비 시뮬레이션 횟수를 1/30로 획기적으로 감소시키며, 불량이 발생할 가능성이 가장 높은 '위험 영역'을 지능적으로 찾아내고 그 주변을 집중적으로 탐색합니다.
핵심 기능
Key Features
지능형 능동 샘플링
Intelligent Active Sampling
휴리스틱 기법이 아닌 AI 기반 지능형 능동 샘플링 방법론을 통해 기존 HSMC 방법론 대비 시뮬레이션 횟수를 1/30로 획기적으로 감소시킵니다.
희소 사건 탐지
Rare Event Detection
6-σ 수준의 희소 사건(Rare Event)을 정확하게 탐지하여 극도로 낮은 불량률이 요구되는 고신뢰성 반도체 설계를 지원합니다.
성능 지표
Performance Metrics
시뮬레이션 횟수 감소
비용 절감
희소 사건 탐지 수준
분석 속도
주요 개발 성과
Key Development Achievements
AI 기반 희소 사건 탐지 및 수율 추정
AI-based Rare Event Discovery and Yield Estimation
Advanced Mathematical and Machine Learning 기반 샘플링을 통해 기존의 툴회사를 압도하는 High-Sigma Rare Event 대응 방법론을 구축했습니다.
CPU & GPU 동시 지원
CPU & GPU Dual Support
CPU 및 GPU 환경 모두에서 안정적인 분석을 수행할 수 있습니다.
다양한 회로 검증 완료
Various Circuit Verification Completed
Synthetic 및 실제 회로 등 다양한 Task에서 검증을 완료했습니다.
6-sigma 수준 희소 이벤트 탐색
6-sigma Level Rare Event Detection
1억번 중 10개 이하의 이벤트를 1~10만번 이내의 탐색으로 모두 발견합니다. 기존 방법론으로는 불가능했던 수준입니다.
성능 향상 증명
Performance Improvement Proof
지능형 능동 샘플링
Intelligent Active Sampling
모든 Rare Event Discovery and Estimation에서 성공
InfiniSigma는 기존 방법론(HSMC) 대비 찾을 수 없었던 Rare Event에 대해 모든 Task에서 일관적인 Rare Event Discovery 및 Yield Estimation을 성공적으로 수행합니다.
추정 확률 분석
Estimated Probability Analysis
실제 발견 결과
Real Found Results
적용 분야
Use Cases
고신뢰성 반도체
High-Reliability Semiconductors
자율주행, 데이터센터 등에 사용되는 고신뢰성 아날로그 반도체 설계
양산 수율 최적화
Mass Production Yield Optimization
대량 생산 단계에서의 수율 저하 문제를 설계 단계에서 사전 예방
설계 검증
Design Verification
공정 변동성을 고려한 회로 설계 검증 및 최적화