當 IBIS-AMI 模型參數組合越來越多，難道只能靠大量模擬才能找到最佳設定？
隨著 PCIe 等高速串列介面的資料速率持續提升，串列鏈路設計與驗證也變得更加複雜。透過 IBIS-AMI 模型，工程師能進行串列鏈路模擬，並藉由參數調整，尋找適合特定通道的設定。
然而，當模型參數組合數量增加，傳統窮舉搜尋所需的模擬次數可能從數十、數百次增加至數千次，大幅提高運算時間與資源需求。
本白皮書將探討如何導入機器學習 (Machine Learning, ML) 進行 IBIS-AMI 參數優化，以更少的模擬次數找出最佳參數組合，降低反覆模擬所帶來的計算負擔，進一步提升高速串列鏈路的分析驗證效率。
本書重點
 | 高速串列鏈路參考設計與測試模型 |
|---|---|
| 機器學習於 IBIS-AMI 參數優化應用 |
| 高度參數化 IBIS-AMI 模型建立 |
| 串列鏈路模擬設置與 SNR 評估方法 |
| 不同通道的機器學習優化與收斂結果 |
| IBIS-AMI 最佳參數搜尋與替代方法探討 |
將機器學習導入參數優化流程，為傳統窮舉搜尋之外提供另一種更有效率的分析思路。
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