当 IBIS-AMI 模型参数组合越来越多，难道只能靠大量仿真才能找到最佳设置？
随着 PCIe 等高速串行介面的数据速率持续提升，串行链路设计与验证也变得更加复杂。通过 IBIS-AMI 模型，工程师能进行串行链路仿真，并藉由参数调整，寻找适合特定通道的设定。
然而，当模型参数组合数量增加，传统穷举搜索所需的仿真次数可能从数十、数百次增加至数千次，大幅提高运算时间与资源需求。
本白皮书将探讨如何导入 机器学习 (Machine Learning, ML) 进行 IBIS-AMI 参数优化，以更少的仿真次数找出最佳参数组合，降低反复仿真所带来的计算负担，进一步提升高速串行链路的分析验证效率。
本书重点
 | 高速串行链路参考设计与测试模型 |
|---|---|
| 机器学习于 IBIS-AMI 参数优化应用 |
| 高度参数化 IBIS-AMI 模型建立 |
| 串行链路仿真设置与 SNR 评估方法 |
| 不同通道的机器学习优化与收敛结果 |
| IBIS-AMI 最佳参数搜索与替代方法探讨 |
將机器学习导入参数优化流程，为传统穷举搜索之外提供另一种更有效率的分析思路。
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