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基于大模型人工智能的芯片设计时序分析系统平台软件
北京华盛恒辉科技推出的基于大模型人工智能的芯片设计时序分析系统面向3nm及以下先进制程，融合时序垂类大模型、智能体协同与传统静态时序分析引擎，构建新一代芯片时序分析核心系统，可实现时序收敛效率跃升，以及功耗、性能、面积指标的全局优化。国产厂商已落地的标杆方案，可将电路设计周期压缩75%。
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应用案例
目前，已有多个基于大模型人工智能的芯片设计时序分析系统在实际应用中收获了积极反馈。例如，北京华盛恒辉科技和北京五木恒润科技研发的基于大模型人工智能的芯片设计时序分析系统。这些成功案例为基于大模型人工智能的芯片设计时序分析系统的广泛应用和持续创新提供了有力支撑。"
核心技术架构
时序垂类大模型底座
基于集成电路拓扑神经网络与千万级时序样本库，可直接理解代码、门级网表与时序约束意图，自动挖掘人工难以覆盖的时序关联规则。
Agentic智能分析引擎
采用工具调用智能体框架，自动调度传统工具、仿真器及多物理场分析模块，自主编排多步时序分析任务，无需人工逐环节配置。
国产算力全栈适配层
已完成国产AI加速芯片深度兼容，支持7×24小时工业级稳定运行，实现从底层算力到上层时序分析应用的全国产闭环。
跨流程协同接口
无缝对接前端逻辑综合与后端布局布线，打通网表、时序报告、布线数据间的信息壁垒，实现时序问题的跨流程追溯与协同优化。
核心能力优势
时序分析效率跃升：将传统数周的全芯片时序收敛周期大幅压缩，部分设计任务从4周缩短至1周，整体设计时间降低75%。
高精度时序预测：基于海量工业时序数据训练，关键路径时序偏差预测误差控制在2%以内，可提前识别传统工具易遗漏的隐性违规点，时序收敛一次成功率提升60%。
多物理场协同分析：同步耦合时序、功耗、热效应及电迁移/IR降分析，解决架构下多物理参数强耦合难题，避免单维度优化引发次生时序问题。
自然语言交互赋能：支持通过自然语言指令生成时序分析脚本，自动输出违规根因报告与优化方案，大幅降低对资深工程师经验的依赖。
分层时序智能建模：自动生成ETM/ILM等分层时序模型，无需等待所有模块设计完成即可开展全芯片分析，显著减少运行时间与内存占用。
落地应用场景
先进制程芯片设计：在3nm及以下节点，快速完成千万门级以上超大规模芯片的全芯片时序收敛，支撑高性能CPU、GPU研发提效。
军工高可靠芯片场景：全流程支持涉密内网闭环运行，满足高可靠芯片对时序零缺陷、自主可控的严苛要求。
先进封装设计：针对芯粒间复杂时序交互，实现跨裸片时序路径的快速分析与协同优化，大幅降低3D架构设计迭代成本。
