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定義
SmartScaling 這是一種運用先進機器學習演算法來縮短實際模擬執行時間的方法，藉此緩解在表徵多個 PVT 角點時所面臨的上述挑戰。
隨著技術的進步，以及製程節點從 7 奈米逐步縮小至 3 奈米的趨勢，設計預計將在不同模式下運作，可能伴隨不同的時脈頻率以及一系列全局變異。因此，設計必須在龐大的製程、電壓與溫度（PVT）角組合下，達成時序與功耗的簽核收斂。
在對這龐大的 PVT 參數組合進行特性分析時，業界各處的庫管理團隊面臨著諸多挑戰，例如模擬週轉時間過長、資料庫磁碟空間不足、授權伺服器超載，以及硬體成本等問題。
SmartScaling 是如何運作的？
SmartScaling 提供基於機器學習（ML）的自適應函式庫特性化 ，並能針對多種PVT條件對庫進行縮放。這是一種基於PrimeTime®縮放引擎開發的新方法，該引擎利用現有的已表徵庫作為錨點PVT角點，進而能立即生成多種額外的PVT條件。
SmartScaling 提供各種庫檢視（NLDM、NLPM、CCST、CCSN 及 LVF）的核准準確性。
以下列出SmartScaling 的兩種主要方法。
方法 1
- SmartScaling透過現有且已表徵的資料庫生成的基於該資料庫的 PVT 值，用作基準 PVT 值。
- 在此，SmartScaling 引擎將根據客戶提供的基準角點，在多個 PVT 角點處生成額外的庫。
方法 2
- SmartScaling針對整體多個 PVT 角點進行基於特徵的表徵，其中引擎將決定哪些 PVT 角點需進行完整表徵，並對其餘角點進行額外的有限稀疏角點表徵。此方法實質上是建立一個資料庫，藉此可立即生成額外的 PVT 角點。
- 20 個 PVT = 5 個錨點特徵 + 稀疏特徵 + 15 個SmartScaling PVT 角點
的優點SmartScaling
SmartScaling 有助於縮短為 函式庫特性化。使用者可以：
- 將函式庫特性化 的執行時間縮短 3 倍至 10 倍
- 將函式庫大小縮小 3 倍至 10 倍
- 確保資料庫的準確性
- 免費／即時生成額外的 PVT 拐角函式庫
SmartScaling 以及 新思科技
新思科技 作為其先進的「函式庫特性化 」解決方案的一部分，該公司提供「SmartScaling 」，以因應日益增加的複雜性，並滿足對更快、更高效 PVT 邊角點生成日益增長的需求。「SmartScaling 」已整合至 PrimeLib，這是一個整合了函式庫特性化 與驗證功能的統一平台。
透過SmartScaling ，PrimeLib 讓客戶能利用機器學習從錨點 PVT 進行擴展，從而降低函式庫特性化 的執行時間與儲存需求。此方法提供具備簽核精度的庫，可與PrimeTime 靜態時序分析 搭配使用，並支援 NLDM、NLPM、CCSN、CCST 及 LVF 等進階建模格式。
SmartScaling 透過在不增加任何額外模擬成本的情況下，即時產生額外的 PVT 角點，同時維持高精度並降低對運算密集型特性分析的依賴，進一步強化了PrimeLib的功能。
SmartScaling 支援：
- 支援雲端部署，可在雲端與本地環境中提供高度的可擴展性與靈活性。
- 透過將SmartScaling 與PrimeLib的優化流程相結合，加速先進製程節點（例如 7 奈米至 3 奈米）的產能。
- 與PrimeTime 的 POCV、AWP 及 EM 分析功能相容，確保準確且高效的最終驗收。
新思科技「SmartScaling 」技術能協助圖書館團隊在不犧牲品質的前提下，高效滿足產品上市時程的需求，是現代、具備機器學習增強功能的「函式庫特性化 」策略中不可或缺的工具。
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