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AI/ML工作负载需要额外的安全


对安全的需求遍及所有的电子系统。但考虑到数据中心机器学习计算(处理极有价值的数据)的增长,一些公司特别注意安全处理这些数据。所有常用的数据中心安全解决方案都必须付诸实施,但需要额外的努力来确保模型和数据集受到保护……»阅读更多

在数据中心中更改服务器架构


数据中心正在经历一场根本性的转变,以提高服务器利用率和效率,优化架构,以便在任何需要的地方利用可用的计算资源。传统上,数据中心是由机架服务器构建的,每个服务器提供计算、内存、互连和可能的加速资源。但是当一个服务器被选中时,一些…»阅读更多

更多的错误,更多的纠正记忆


当任何类型的存储器比特单元变得更小时,由于较低的边界和过程变化,比特误差率增加。这可以通过使用纠错来解决,但随着更复杂的纠错码(ECC)的使用,它需要更多的硅面积,这反过来又增加了成本。考虑到这种趋势,迫在眉睫的问题是……的成本是否……»阅读更多

更简单、更快地训练人工智能


训练一个人工智能模型需要花费大量的精力和数据。利用现有的培训可以节省时间和金钱,加速使用该模型的新产品的发布。但有几种方法可以做到这一点,最明显的是通过迁移和增量学习,每一种方法都有其应用和权衡。迁移学习和增量学习都需要一定的时间。»阅读更多

提高卫星导航系统的精度


对全球导航卫星系统(GNSS)星座的依赖日益增加,人们对信号不可用时(即使是短时间内)会发生什么感到担忧。从定位服务到手机定时,GNSS系统以我们通常看不到的方式影响着我们的日常生活。事实上,这些卫星已经成为关键基础设施的必要组成部分。»阅读更多

共封装光学器件将取代可插拔器件吗?


随着光纤连接深入数据中心,一场争论正在进行。是使用可插拔的光学模块更好,还是将激光深深嵌入先进的封装?讨论主要围绕便利性、威力和可靠性等问题展开,但最终的赢家还不清楚。该公司负责人詹姆斯•庞德(James Pond)表示:“该行业无疑正在拥抱共包装光学产品。”»阅读更多

PCB和IC技术在中间相遇


表面贴装技术(SMT)的发展远远超出了它的根本,它是一种将封装芯片组装到印刷电路板上而不需要通孔的方法。它现在正在移动内部的包,将自己安装在pcb上。但是用于高级封装的SMT与我们过去使用的SMT不同。“许多系统包括多个asic,大量内存,这些都是集成的……»阅读更多

竞争的汽车传感器融合方法


随着今天的内燃机被电动/电子汽车所取代,机械系统传感器将被大量的电子传感器所取代,这既是为了高效运行,也是为了实现不同程度的自动化。这些新传感器中的一些将单独工作,但许多突出的传感器将需要它们的输出与其他传感器的输出相结合——或“融合”……»阅读更多

单片3D DRAM会发生吗?


随着DRAM扩展速度放缓,业界将需要寻找其他方式来继续推动更多和更便宜的内存。逃避平面缩放限制的最常见的方法是给建筑增加三维空间。有两种方法可以做到这一点。一个是在包中,这已经在发生了。第二个是将模具销售到Z轴,这已经是一个…»阅读更多

新的记忆会增加新的错误


新的非易失性存储器(NVM)为改变片上系统(soc)中内存的使用方式带来了新的机会,但它们也为确保它们能按预期工作带来了新的挑战。这些新的内存类型——主要是MRAM和ReRAM——依赖于独特的物理现象来存储数据。这意味着在发布新的测试序列和故障模型之前,可能需要新的测试序列和故障模型。»阅读更多

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