2026 年 10 月 26 日 · 星期一
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慕尼黑工业大学用神经网络模型加速3nm纳米片SPICE仿真
慕尼黑工业大学发表论文，为3nm纳米片器件构建神经网络晶体管模型，用于标准单元库表征并与工业标准BSIM-CMG紧凑模型对比。在大量电路上，该模型延迟误差低于0.11%、总功耗误差0.76%，标准单元库表征耗时最多减少8倍。研究还给出神经网络规模与电路仿真精度关系的指导信息。论文以预印本形式发布于arXiv，时间为2026年10月。
Cadence 发布 Maestro 专用 AI 模型组合，称结果质量提升最高 30%
Cadence 发布面向芯片设计智能体的领域专用 AI 模型组合 Maestro，称与通用 AI 模型相比结果质量最高提升 30%，同一任务 token 效率最高达 5 倍。