隨著大型語言模型大約每四個月規模翻倍,接口數據速率每三年提升 2 倍,AI 芯片的驗證復雜度正在急劇上升。同時,邊緣 AI 架構正在推動著高吞吐量、低時延和高能效的激進目標,進一步增加了設計與驗證的工作負載。為了跟上步伐,行業需要 HAV 解決方案支持更廣泛的應用場景,并運行數千萬億驗證時鐘周期,從而確保一次流片成功并實現異構 AI 系統的無縫集成。
②相干光的高斯細電子束模型在 FRED 中對相干光進行建模是使用一種稱為高斯光束分解 (GBD) 的技術完成的。光場被分成單獨的高斯子束,這些子光束相對于彼此進行相干傳播。每個小光束都表示為一組光線(如圖1所示)。基礎光線沿子光束下的小光束的軸線追跡。其中包括八條次級光線:四條正交次級子光束部分光線代表束腰光線,四條正交次級子光束發散光線表示光束發散光線。
②相干光的高斯細電子束模型在 FRED 中對相干光進行建模是使用一種稱為高斯光束分解 (GBD) 的技術完成的。光場被分成單獨的高斯子束,這些子光束相對于彼此進行相干傳播。每個小光束都表示為一組光線(如圖1所示)。基礎光線沿子光束下的小光束的軸線追跡。其中包括八條次級光線:四條正交次級子光束部分光線代表束腰光線,四條正交次級子光束發散光線表示光束發散光線。