随着系统级芯片（SoC）设计复杂度呈爆炸式增长，传统调试方法已难以承受现代需求的重压。并行模块开发、快速增量签核以及海量数据量，已将传统工具推向能力极限之外。Calibre Vision AI 不仅能跟上节奏，更重新定义了可能性 —— 为未来最具挑战性的芯片项目核心，带来闪电般快速、可扩展的设计规则检查（DRC）调试能力。

物理实现现采用并行方式推进

模块与分区设计和顶层设计同步开展，且在每个阶段都会进行签核。这种模式虽加快了开发进度，却也成为复杂度激增的 “推手”：先进工艺节点引发的设计规则检查（DRC）违规数量，已不再是数千或数百万级，而是达到了十亿级。当每位工程师都被层层叠加的 ASCII 日志文件和无休止的手动筛选所淹没时，找出问题的真正根源可能需要数天的排查工作 —— 而时间却在分秒不停地流逝。

两大关键瓶颈已显现：

ASCII 文件过载：默认输出会对错误数量设置上限（通常为每条规则 1000 个错误），仅是为了防止文件体积暴涨。若突破该上限，你将面临的是数 GB 大小的 ASCII 数据库 —— 仅打开此类文件就需半小时，这在调试工作开始前就拖慢了进度。与之相反，OASIS 格式可在体积精简、能即时访问的文件中存储数十亿条错误信息。

根源迷雾难寻：使用 ASCII 格式时，芯片级上下文信息会丢失。重大故障与跨模块问题由此变成 “大海捞针” 般的难题。即便借助脚本与人工排查，能实现的效果也十分有限。

结果：调试工作陷入停滞。团队即便全力以赴勉强跟上进度，也深知这些工具非但无法提供助力，反而在成为阻碍。

Calibre Vision AI 应运而生，专为应对这些现代挑战而设计

它创新性地融合了两项核心能力：一是以 OASIS 格式呈现的全芯片完整违规数据集，二是 AI 驱动的信号分组技术。工程师无需在冗长的错误列表中艰难筛选，而是能直击问题核心 —— 因为 Vision AI 会依据有实际意义的上下文，对设计规则检查（DRC）错误进行分类、整理并优先呈现。

在一项基于真实设计的实验中

一个 71GB 的 ASCII 错误文件，仅加载到可视化与调试工具中就需要 15 分钟以上。而使用 OASIS 结果数据库时，即便处理 35 亿条错误，文件大小也仅为 1.4GB，加载时间还不到 1 分钟。借助这一能力，工程师无需受限于筛选零散的错误列表；他们能立即获得全面的可见性，可在整个芯片范围内排查每一处违规 —— 从完整的层级结构到每个单独的实例 —— 无需做出任何妥协，也无需进行耗时的文件拆分。

这种级别的访问能力，让设计人员能够精准定位每个错误的发生位置，更重要的是，理解错误发生的原因。以往被忽略的规律 —— 如跨模块边界的系统性问题，或隐藏在复杂设计中的隐患 —— 如今都能清晰呈现，助力团队快速摆脱数据过载的困境，转而获得可落地的洞见。这种基于 AI 与 OASIS 的流程，其核心优势包括：

速度与规模：加载和处理速度极快。

全面可见性：团队无需孤立地查看错误列表，而是可在整个芯片范围内排查每一处违规。

协作性：可将模块相关结果分配给模块负责人，并与他们共享。