通过端到端系统至芯片方法，全面支持数据中心的设计、优化和运营，从而保证系统持续稳定运行。通过整合芯片设计、多物理场仿真和数字孪生技术，工程师能够实现从芯片到电网（chip-to-grid）的虚拟原型设计，在组件、系统和基础设施层级预测性能、功耗和热行为，从而在提升效率、可靠性和设计信心的同时，加速 AI、云计算和高性能计算（HPC）的开发。
在从芯片到机架的不同层级中，提前预测信号与电力需求、热耦合影响以及结构完整性问题，确保处理器、加速器、内存、服务器、机架、供电、网络和热管理系统的可靠性能。
通过分析共封装光学器件的热、电及机械行为来提高性能和可靠性，以便在高密度AI工厂环境中优化信号完整性、供电和封装可靠性。
通过共轭传热分析，预测服务器、机架、抑制和风冷/液冷系统之间的气流、传热和散热效率，从而改进热设计并提高可靠性和数据中心能效。
利用数字孪生技术对系统进行仿真并预测故障，监测组件至设施层面的性能，并实时优化运行，从而提升负载处理能力、可靠性和能效。
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