SIESTA ist eine offene Simulationsumgebung, was bedeutet dass grundsätzlich beliebige Simulatoren darin Verwendung finden können. Eine sorgfältig ausgelegte Schnittstelle zu den Simulatoren sorgt dafür, dass diese von SIESTA gesteuert werden können, und deren Resultate für SIESTA zugänglich sind.
Darüber hinaus bietet SIESTA seinen Benutzern Abstraktionsmechanismen, die es gestatten, abstrakte Modelle aufzubauen und verschiedene Modelle untereinander in Beziehung treten zu lassen. Diese Funktionalität macht es möglich, komplizierte Sachverhalte auf einer abstrakten Ebene zu formulieren. Im Konkreten lassen sich damit Probleme beschreiben, wie sie in der Simulation der Herstellungsprozesse integrierter Schaltungen auftreten. Es ist möglich Modelle zu entwickeln, die mehrere (durch den Herstellungsprozess verkoppelte) Bauelemente einer integrierten Schaltung umfassen und somit eine grosse Bandbreite von Aspekten beinhalten. Damit kann im Rahmen von Optimierungen eine ganze Palette von Bauelementen einbezogen werden, anstatt einzelner Bauelemente.
Basierend auf diesen Abstraktionen können in der Folge Optimierungen ausgeführt werden. Dabei wird das Modell im Hinblick auf gewisse Eigenschaften verbessert. Um den daraus resultierenden hohen Rechenaufwand in möglichst kurzer Zeit zu bewältigen, stellt SIESTA Mechanismen zur verteilten parallelen Abarbeitung der Simulationen bereit. Dabei werden die anstehenden Simulationen dergestalt auf Rechner in einem lokalen Netzwerk verteilt, dass die Gesamtrechenzeit sich auf auf ein Minimum reduziert.
Die Funktionalität der Simulationsumgebung wird anhand von zwei Beispielen demonstriert. Das erste Beispiel verdeutlicht, wie die Modellierungskonzepte angewandt werden können, um mittels verschiedener Prozess- und Bauelementesimulatoren die Substratströme von MOS Bauelementen zu optimieren. Ein zweites Beispiel demonstriert die Möglichkeiten der Kalibrierung anhand einer inversen Modellierung von Dotierprofilen. Dabei werden mehrere Messungen an ähnlichen Bauelementen einbezogen, wodurch die Zuverlässigkeit der Methode verbessert werden kann.