01
架構探索
在第一行 RTL 落地之前，量化運算、記憶體、互連與資料流的取捨。
- 工作負載驅動的拓樸評估
- 運算 / 記憶體 / 頻寬預算建模
- PPA Pareto 掃描
我們在哪裡工作
AI 原生地，從架構到驗證
我們的 AI 嵌入晶片設計的前段流程，與您的團隊一起迭代探索。
01 / 為什麼
一個 AI 平台，加速現代 ASIC 開發的每一個前段環節 — 從架構取捨到驗證規劃。
02
規格探索
以 AI 推理迴圈，將模糊的產品需求轉化為精確、可審查的規格文件。
- 需求至規格的可追溯性
- 暫存器與協定規格合成
- 規格一致性與缺口分析
03
IP 探索
針對目標工作負載與 PPA 範圍，評估自研 / 採購、內部 IP 庫與第三方供應的最佳組合。
- IP 庫語意檢索
- 相容性與整合度評分
- 自研與外購成本建模
04
驗證探索
在 bring-up 與 sign-off 壓力出現之前，以 AI 規劃覆蓋率、激勵與回歸策略。
- 由規格生成覆蓋率模型
- Testbench 架構建議
- 回歸分類與失敗聚類
05
效能探索
透過虛擬平台與 trace 驅動分析，在代表性工作負載上預測 PPA、延遲與吞吐。
- 虛擬平台 / SystemC 建模
- Trace 驅動的瓶頸分析
- 早期軟韌體協同設計
06
流程探索
將 EDA 工具、內部腳本與工程知識串成可重現、AI 強化的設計流程。
- 工具鏈編排
- 設計資產的知識檢索
- Human-in-the-Loop 決策節點
02 / 產業挑戰
晶片複雜度持續累積，但驗證人力、開發時程與設計流程，並不是為了今日的規模而打造。
01
驗證人力缺口
驗證人力的成長速度遠落後於晶片複雜度。UVM 專家稀缺、訓練週期長，資深工程師的時間更多被耗在 triage 而非架構決策上。
產業數據
0%驗證工作約佔 ASIC 專案總工時
02
時程與 Tape-out 壓力
產品上市窗口從年級壓縮到月級。前段探索時間被壓縮、後段重工層層放大，一個架構轉向就可能讓 tape-out 推遲一季。
產業數據
單次 re-spin 成本約佔 NRE 預算 5–15%
03
碎片化的設計流程
規格、RTL、驗證與實體設計散落在彼此斷裂的工具與內部腳本中。跨階段可追溯性脆弱、稽核仰賴人工，AI 也難以接觸真正所需的資料。
產業數據
0%約 · 工程時間耗在工具串接與膠水腳本
04
知識孤島
規格、設計理由與過往失敗資料散落在個人信箱、Confluence 與資深工程師的腦中。新進工程師反覆推導團隊早已知曉的內容，專家成為單點瓶頸。
產業數據
SoC 工程師平均上手時間 6–9 個月
03 / 我們的方法
與您的團隊並肩工作；尊重您既有的 EDA 工具鏈；模型、資料與 IP 永遠留在您的安全邊界內。
01
共同工程
與您的設計與驗證團隊並肩工作。Pilot 以週為單位交付，而非以季計算。
02
流程原生
我們與您既有的 EDA 工具鏈共生，不強迫替換、不綁定專屬封閉平台。
03
預設私有部署
模型、資料與 IP 留在您的安全邊界內。支援地端、VPC 與離線部署。
05 / 開始洽談
告訴我們您的設計流程，我們會在一個工作日內回覆。