Silimate Preqorsor và SMDB – dự đoán PPA và gỡ lỗi chip bằng AI

Silimate là startup tại Mountain View, California, do CEO Ann Wu và CTO Akash Levy đồng sáng lập, góp mặt trong khóa S23 của Y Combinator, với đội ngũ từng làm tại Apple, NVIDIA, Synopsys, AWS và Stanford. Công ty xây dựng công cụ EDA thuần AI và tác tử front-end giúp đội thiết kế chip đạt mục tiêu công suất, hiệu năng, diện tích và sửa lỗi chức năng trong vài ngày thay vì vài tháng.

Preqorsor dùng các bộ máy học máy tùy biến mô hình hóa đặc tính mạch để dự đoán và tối ưu PPA trực tiếp từ RTL mà không cần chờ chạy tổng hợp đầy đủ, áp dụng cho thiết kế hàng triệu cổng từ mức khối đến mức phân vùng. SMDB là công cụ gỡ lỗi AI phân tích nguyên nhân gốc của lỗi chức năng. Các mô hình chip tinh chỉnh làm việc với tài liệu thiết kế, và copilot tự lưu trữ giữ toàn bộ dữ liệu tại hạ tầng của khách hàng. Công ty cho biết có hơn 10 khách hàng, từ startup đến doanh nghiệp Fortune 500.

• Preqorsor: dự đoán và tối ưu nhanh công suất, hiệu năng, diện tích từ RTL bằng học máy.
• SMDB: công cụ gỡ lỗi AI phân tích nguyên nhân gốc của lỗi chức năng.
• Bộ máy nhanh: mô hình học máy tùy biến nắm bắt đặc tính mạch một cách tất định.
• Mô hình chip: mô hình ngôn ngữ tinh chỉnh làm việc với tài liệu thiết kế.
• Phân tích quy mô lớn: xử lý thiết kế hàng triệu cổng từ mức khối đến mức phân vùng.
• Copilot tự lưu trữ: triển khai tại chỗ, không để dữ liệu ra ngoài.

Đội thiết kế RTL tại Việt Nam có thể dùng Preqorsor để kiểm tra tác động về công suất và định thời của thay đổi mã trước khi chuyển sang tổng hợp. Nhóm kiểm chứng có thể dùng SMDB để tăng tốc phân tích nguyên nhân gốc của các bài test lỗi. Startup fabless có thể triển khai copilot tự lưu trữ để giữ IP của khách hàng trên máy chủ nội bộ.

Lời chứng thực của khách hàng trên trang cho biết tối ưu PPA nhanh hơn 70 lần và xử lý lỗi nhanh hơn 11 lần. Việc tích hợp mất chưa tới một ngày và thích ứng với các công nghệ từ tiến trình planar đến gate-all-around. Triển khai tự lưu trữ tại chỗ giúp dữ liệu thiết kế không rời khỏi môi trường khách hàng. Phản hồi PPA sớm cho phép kỹ sư thử thay đổi RTL trước các lượt tổng hợp tốn kém.

Việc đạt mục tiêu PPA ở tiến trình tiên tiến đòi hỏi nhiều vòng tổng hợp và hiện thực chậm, và mô hình AI dự đoán đang xuất hiện để rút ngắn vòng lặp này. Các công ty chip ưu tiên công cụ AI chạy tại chỗ để bảo vệ IP thiết kế. Các đội thiết kế front-end đang mở rộng tại Việt Nam, làm dự án cho khách hàng toàn cầu, cần công cụ tăng năng suất phù hợp với môi trường bảo mật sẵn có.

Do Ann Wu (CEO) và Akash Levy (CTO) đồng sáng lập; đặt tại phố Castro, Mountain View, California; góp mặt trong khóa Y Combinator S23. Năm 2025, công ty tăng ARR hơn 20 lần với hơn 10 khách hàng, đạt lợi nhuận, được cấp bằng sáng chế và phát hành Preqorsor v1.0 cùng SMDB. Preqorsor v2.0 có dự đoán công suất động ở mức RTL đang được lên kế hoạch.