Verification
InfiniSigma: 6-sigma rare failure detection via intelligent active sampling
지능형 능동 샘플링으로 6-시그마 수준의 희소 불량을 최소한의 시뮬레이션으로 검출합니다.
하이시그마(High-sigma) IC 설계는 수억~수십억 개의 칩 가운데 단 몇 개의 불량만을 허용합니다. 6-시그마 검증에는 10억 회에 달하는 몬테카를로 시뮬레이션이 필요하지만, 이는 현실적으로 불가능합니다. InfiniSigma는 뉴럴 네트워크로 제조 공정에서 발생하는 미세 변동을 선제적으로 예측하고, 그것이 제품 성능에 미치는 영향을 6-시그마 수준의 정확도로 분석합니다. 정해진 변동 범위에서 샘플링해 고정된 모델에 의존하는 기존 HSMC(High-Sigma Monte Carlo) 방식과 달리, AI 기반 지능형 능동 샘플링으로 소수의 시뮬레이션 결과로부터 실시간 학습해 불량 가능성이 가장 높은 '위험 영역'을 집중 탐색하고, 불필요한 시뮬레이션 횟수를 획기적으로 줄입니다.
Key Benefits
6-시그마 희소 불량 검출
수억 개 중 몇 개 수준의 극희소 불량을 높은 정확도로 찾아냅니다. 10억 회 몬테카를로가 필요한 6-시그마 검증을 현실적인 시간 안에 수행합니다.
지능형 능동 샘플링
고정된 모델에 의존하는 기존 HSMC와 달리, 소수의 시뮬레이션 결과로부터 실시간 학습해 불량 가능성이 높은 ‘위험 영역’을 집중 탐색합니다.
시뮬레이션 효율 극대화
위험 영역 중심의 스마트 탐색으로 불필요한 시뮬레이션을 대폭 줄여, 검증에 드는 시간과 컴퓨팅 비용을 획기적으로 절감합니다.
Features
High-Sigma Analysis
메모리 비트셀·스탠다드 셀부터 아날로그·RF·I/O 블록까지, 3-시그마에서 6-시그마 이상(3σ–6σ+)의 수율 검증이 필요한 회로 전반에 적용됩니다. 뉴럴 네트워크가 공정 미세 변동의 영향을 예측해, 10억 회 수준의 몬테카를로 없이도 6-시그마 정확도의 분석을 수행합니다.
Intelligent Active Sampling
정해진 범위에서 무작위로 뽑는 정적 샘플링과 달리, 소수의 시뮬레이션 결과로부터 실시간 학습하며 불량 가능성이 높은 '위험 영역'을 지능적으로 찾아 집중 탐색합니다. 무차별 대입(brute-force) 몬테카를로 대비 훨씬 적은 시뮬레이션으로 같은 정확도에 도달합니다.
Yield & Worst-Case Analysis
불량 검출에서 끝나지 않습니다. 최악 조건 샘플(worst-case)과 수율 추정치, 회로 파라미터별 불량 기여도를 함께 제공해 어떤 소자가 수율을 제한하는지 보여주고, 설계 개선의 방향까지 제시합니다.