2021年工程师在看什么。
当世界芯片短缺主导2021年的头条新闻,半导体行业开辟新的汽车电气化的增加,集中人工智能应用程序,提高电力/性能,更好地利用数据洪水,处理设计挑战先进节点和更专注于芯片安全。
半导体工程反映了这些领域的技术会谈。的视频在2021年出版,这是强调从我们的渠道方面:
低功耗,高性能
•提高电力性能超出比例讨论了服务器和数据中心的架构更改内部允许资源如内存池。,在功率效率和整体性能有很大的影响,但它也允许数据中心定制他们的架构和优先资源粒度比今天能做得多。
•低功耗电路不间断看着“总是”设备和所面临的挑战,以确保这些设备不要消耗大量的能量,而其余设备断电,仍然是安全的,它能迅速唤醒其他功能是必要的。
•电网中存在的问题检查需要做修复电网,特别是更多的汽车电气和电子设备移动。
•传感器和需求方的变化谈到为什么处理正在接近终点,如何节约能源通过减少面积和传感器融合,以及专业化的影响,3 d捕捉和不间断的电路。
•在数据中心数据过载讨论了适合不同的应用程序架构和接口。
系统与设计
•使用RISC-V看什么,少了什么,接下来是什么。
•更好的质量RTL谈到识别错误,提高整体质量的验证,当不同的块被用于设计,以及如何在核实过程中提高效率。
•下一代并行转换器路线图深入的性能路线图之间移动数据在服务器机架和机架不同,今天的瓶颈在哪里,在未来他们将如何解决。
•EDA在云中讨论了EDA工具移动到云计算的好处,为什么它缓慢,在未来,将推动这一趋势。
•下一代设计挑战深入规模复杂性和系统复杂性的交集,越来越多的角落,降低利润来缓冲的一系列物理效应。
•1.6 Tb / S以太网的挑战谈到下一代以太网交换机上的影响,需要考虑的类型的数据,数据增长的原因,和数据中心的规模和结构,都在云计算和优势。
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•在DRAM什么变化看着收缩特性和增加密度的影响,包括变异,热影响和老化,以及如micro-loading和DRAM叠加效果。
•开放腔的塑料包装谈到为什么它如此重要使用现有包的足迹,有哪些挑战取代电路在一个包中,并且市场强烈要求这种方法。
•改变芯片扩展的规则论述了不断推动芯片密度,如何提高密度通过其他手段不仅仅是缩放,以及为什么这是如此重要的芯片行业。
测试、测量及分析
•越来越多的挑战与晶片碰撞检查谈到了转向middle-of-line以及它如何影响检验和计量,为什么有这么多担忧co-planarity对齐,变异如何增加和创造可靠性和收益问题,多少检查被认为是足够的,和如何使用收集的数据检验。
•设计测试数据看着一个微妙但重大转变为可测试性设计到芯片,这样可以使用测试数据在多个阶段设备的一生。
•优化的人工智能系统谈什么改变,如何优化这些新设备和系统通过监视他们。
•优化测试模式的关键面积建议为什么它如此重要的预测缺陷最有可能发生在这些设计,以及如何优化测试模式能够快速目标和测试这些区域。
•监控性能从芯片内部谈到使用数据来识别潜在的问题才导致失败,为什么要监视这些设备在他们的预期寿命。
汽车、安全与普适计算
•为外太空辐射硬化芯片谈论不同的条纹在地球的大气层,这些不同层次如何影响辐射,影响对日益密集的芯片电路的功能在较长一段时间。
•端到端的跟踪能力看如何处理差距影响可靠性。
•传感器融合无处不在检查正在开发什么类型的传感器,当不同的传感器相结合,这些传感器用于今天,他们在未来将被用于。
•动态重新配置逻辑解释了为什么这种能力已经难以利用,改变了什么,如何使用软逻辑层控制阅读时,计算,引导,和写数据到内存,优化性能和行为对于一个特定的应用程序或用例,以及如何计划这些设备。
•网络接口卡进化看着最小化数据流转移瓶颈的影响。
•定制的微型基准测试中对HW / SW性能谈到为什么公司需要开发和利用自己的特定模型来准确测定硬件和软件性能,可以通过在I / O瓶颈放缓和卷积在不同的层。
安全
•确保ICs流分析的信息看着跟踪数据对安全至关重要的传输方式的设计。
•安全在fpga和出类拔萃。芯片安全正在成为一个更大的问题在不同的市场,不同的新兴标准和更复杂的攻击。这技术着眼于当前和未来的威胁,能做些什么。
•创建物联网设备,仍将是安全的检查安全物联网应用的影响,为什么弹性跨系统是安全设计的新目标,以及如何最小化更不安全设备的影响。
汽车
•汽车结构的变化看了不同级别的自动化工具,参与从域转移到带状的架构,为什么需要的处理器,这些系统将如何处理,存储,分区,优化数据。
•使激光雷达更有用讨论问题和可能的解决方案在辅助和自动驾驶技术。
•改变汽车架构谈到汽车应用程序如何变化,工程团队意味着什么,以及他们如何将人工智能是越来越多的部署。
AI /毫升
•在EDA使用毫升。为什么这是成为一个复杂芯片设计要求。
•安全的和健壮的机器学习检查安全隐患的推论和培训方面,潜在的中断的准确性,以及如何访问这些模型和算法将用于边缘时,在云端。
•配置人工智能芯片谈到需要灵活的架构来处理不断修改算法,更复杂的曲线玲珑,和不可预见的系统交互,以及应用这些能力在芯片寿命更长。
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