——Analog FastSPICE 和 Symphony 工具能够为边缘计算模拟 IPU提供硅片级精度结果，并提升 5 倍验证生产率

Mentor近日宣布，人工智能 (AI) 处理器公司 Mythic 采用 Mentor 的 Analog FastSPICE™ 平台实现了标准化的定制电路验证和器件噪声分析。此外，Mythic 还采用Mentor 的 Symphony 混合信号平台以验证其集成了模拟和数字逻辑的智能处理器（IPU）的功能。

 “Mythic IPU 利用模拟计算来执行闪存阵列内部的深度神经网络 (DNN) 推理所需的运算这需要我们以极其严苛的精度来仿真数千个模数转换器 (ADC)，”Mythic 工程部副总裁 Ty Garibay 表示，“我们选择 Mentor 的 Analog FastSPICE 平台是因为与其他解决方案相比，该平台可以提供纳米级的 SPICE 精度结果，并将生产率升 5 倍。此外，其全频谱器件噪声分析证明了与硅片测量结果之间极好的相关性。Symphony 混合信号平台能够帮助我们扩展验证覆盖范围，将IPU中的模数接口也涵盖在内。”

Mentor 的 Analog FastSPICE 平台可对纳米级模拟、射频 (RF)、混合信号、存储器及定制数字电路进行电路验证。该平台已通过晶圆代工厂的5nm的制程认证，与并行SPICE 仿真器相比能以两倍的速度提供纳米级 SPICE 精度。为了确保硅片级精度的特征提取(characterization)，该平台还包括综合性的全频谱器件噪声分析。Mentor 的 Symphony 混合信号平台由 Analog FastSPICE 解决方案提供支持，可通过行业标准 HDL 仿真器提供快速、准确的混合信号验证，从而为复杂的纳米级混合信号集成电路 (IC) 的验证提供直观的使用模式、强大的调试功能和配置支持。

Mentor的 IC 验证解决方案部副总裁兼总经理 Ravi Subramanian 表示：“我们十分高兴Mythic 能够选择 Mentor 的 Analog FastSPICE 和 Symphony 平台进行 AI 处理器验证和特征提取(characterization)流程。新的 AI 硬件架构正在扩展验证的边界，Mythic以模拟内存内计算(analog compute-in-memory)技术中所使用的架构即是一个非常典型的例子。看到我们的仿真技术能够应对这些新的验证挑战，并帮助客户实现上市时间的缩短，对我们来说是莫大的鼓励。”

Mythic 成立于 2012 年，公司位于美国德克萨斯州奥斯汀市和加利福尼亚州雷德伍德城。Mythic致力于打破AI的创新限制，在从数据中心到边缘设备的现实世界中以更简便、更经济的方式部署精确、一致的AI处理器。该公司统一的硬件和软件平台通过模拟内存内计算来提供革命性的功耗、成本和性能。

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