由于半導體設計的復雜性、規模和任務關鍵型操作的增加，集成電路驗證要求也隨之大幅擴展。

對于SPICE 級別的驗證，ML 方法提供了一種強大的手段來克服傳統暴力窮舉蒙特卡羅方法的局限性。

除了以大幅縮短的運行時間實現 SPICE 驗證之外，還有幾個主要因素決定了 ML 解決方案是否可以投入生產：可驗證性、準確性、通用性、穩健性和可用性。

ML 解決方案可以分為 0 級（無 ML）到 4 級（完全產品級就緒）。

為實現更高級別的 ML 能力，所需要的研發工作量和生產測試相比前一個級別呈指數式增加。

圖 1. 采用 Solido 機器學習的 3 級 ML 能力。

支持 ML 的解決方案 Solido High-Sigma Verifier 是Solido Variation Designer 的一部分，能夠以少幾個數量級的仿真運行時間提供與完全暴力窮舉法一樣準確的 4、5、6+ sigma 驗證結果。

High-Sigma Verifier 使設計和驗證團隊能夠提高驗證精度和覆蓋率，同時顯著縮短設計計劃時間。

High-Sigma Verifier 是 3 級 ML 算法設計的一個例子，通過大規模生產使用和迭代改進，它正在迅速接近 4 級。

審核編輯：劉清