隨著系統級芯片（SoC）設計復雜度呈爆炸式增長，傳統調試方法已難以承受現代需求的重壓。并行模塊開發、快速增量簽核以及海量數據量，已將傳統工具推向能力極限之外。Calibre Vision AI 不僅能跟上節奏，更重新定義了可能性 —— 為未來最具挑戰性的芯片項目核心，帶來閃電般快速、可擴展的設計規則檢查（DRC）調試能力。

物理實現現采用并行方式推進

模塊與分區設計和頂層設計同步開展，且在每個階段都會進行簽核。這種模式雖加快了開發進度，卻也成為復雜度激增的 “推手”：先進工藝節點引發的設計規則檢查（DRC）違規數量，已不再是數千或數百萬級，而是達到了十億級。當每位工程師都被層層疊加的 ASCII 日志文件和無休止的手動篩選所淹沒時，找出問題的真正根源可能需要數天的排查工作 —— 而時間卻在分秒不停地流逝。

兩大關鍵瓶頸已顯現：

ASCII 文件過載：默認輸出會對錯誤數量設置上限（通常為每條規則 1000 個錯誤），僅是為了防止文件體積暴漲。若突破該上限，你將面臨的是數 GB 大小的 ASCII 數據庫 —— 僅打開此類文件就需半小時，這在調試工作開始前就拖慢了進度。與之相反，OASIS 格式可在體積精簡、能即時訪問的文件中存儲數十億條錯誤信息。

根源迷霧難尋：使用 ASCII 格式時，芯片級上下文信息會丟失。重大故障與跨模塊問題由此變成 “大海撈針” 般的難題。即便借助腳本與人工排查，能實現的效果也十分有限。

結果：調試工作陷入停滯。團隊即便全力以赴勉強跟上進度，也深知這些工具非但無法提供助力，反而在成為阻礙。

Calibre Vision AI 應運而生，專為應對這些現代挑戰而設計

它創新性地融合了兩項核心能力：一是以 OASIS 格式呈現的全芯片完整違規數據集，二是 AI 驅動的信號分組技術。工程師無需在冗長的錯誤列表中艱難篩選，而是能直擊問題核心 —— 因為 Vision AI 會依據有實際意義的上下文，對設計規則檢查（DRC）錯誤進行分類、整理并優先呈現。

在一項基于真實設計的實驗中

一個 71GB 的 ASCII 錯誤文件，僅加載到可視化與調試工具中就需要 15 分鐘以上。而使用 OASIS 結果數據庫時，即便處理 35 億條錯誤，文件大小也僅為 1.4GB，加載時間還不到 1 分鐘。借助這一能力，工程師無需受限于篩選零散的錯誤列表；他們能立即獲得全面的可見性，可在整個芯片范圍內排查每一處違規 —— 從完整的層級結構到每個單獨的實例 —— 無需做出任何妥協，也無需進行耗時的文件拆分。

這種級別的訪問能力，讓設計人員能夠精準定位每個錯誤的發生位置，更重要的是，理解錯誤發生的原因。以往被忽略的規律 —— 如跨模塊邊界的系統性問題，或隱藏在復雜設計中的隱患 —— 如今都能清晰呈現，助力團隊快速擺脫數據過載的困境，轉而獲得可落地的洞見。這種基于 AI 與 OASIS 的流程，其核心優勢包括：

速度與規模：加載和處理速度極快。

全面可見性：團隊無需孤立地查看錯誤列表，而是可在整個芯片范圍內排查每一處違規。

協作性：可將模塊相關結果分配給模塊負責人，并與他們共享。