用工程的方法模拟解决方案优化电池性能和功能通过比较不同的数值方法。
纯电池驱动的电动汽车和混合动力电动汽车(hev)已经获得市场份额作为公共环境问题驱动的需求更好的燃油效率。
除了需要改善里程可以开车在充电之前,电池可靠性是另一大问题。有效冷却的充电/放电条件是至关重要的操作这些电池在车辆的风险最小化。
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术语往往交替使用时,他们非常不同的技术和不同的挑战。
现有的工具可以用于RISC-V,但他们可能不是最有效或高效。还有什么需要?
但是差距工具很难解决翘曲,结构性问题,新材料在multi-die / multi-chiplet设计。
专家在餐桌上:好的和坏的更多的数据,以及人工智能如何利用这些数据来优化设计和提高可靠性。
从不同的代工厂组装chiplets的挑战才刚刚开始出现。
少低精度等于权力,但标准要求做这项工作。
新的应用程序需要深刻理解不同类型的DRAM的权衡。
行业取得了理解老龄化如何影响可靠性,但更多的变量很难修复。
技术和业务挑战依然存在,但势头正在建设。
一个处理器的验证是更复杂的比同等规模的ASIC,和RISC-V处理器把这一层复杂性。
新的内存标准增加了巨大的好处,但它仍然是昂贵和复杂。这可能会改变。
该行业似乎认为这是一个真正的目标开放的指令集架构。
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