透過端到端、從系統到晶片的整體方法，最大化資料中心在設計、最佳化與營運過程中的正常運行時間透過聯合矽晶設計、多物理模擬和數位孿生，工程師能夠實現晶片到電網的虛擬原型設計，以預測元件、系統和基礎架構的效能、電力和熱行為，加速 AI、雲端和 HPC 開發，同時提高效率、可靠度和設計信心。
預測從晶片到機架跨尺度的訊號和電力需求、熱交互作用和結構完整性問題，確保處理器、加速器、記憶體、伺服器、機架、電力傳輸、網路和熱管理系統的可靠效能。
透過分析共同封裝光學元件的熱、電氣和機械行為，在高密度 AI 工廠環境中，最佳化訊號完整性、電源傳輸和封裝可靠度，以提升效能和可靠度。
透過共軛熱傳遞分析，預測伺服器、機架、封閉和氣冷/液冷系統之間的氣流、熱傳遞和冷卻效率，改善熱設計、可靠度和資料中心能源效率。
利用數位孿生技術來模擬和預測故障、監控元件到設施層級的效能，並即時最佳化運作，改善負載處理、可靠度和能源效率。
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