埋权力rails 3海里;人工智能的性能;零缺陷的汽车。
手臂的迪普拉萨德调查权力rails是否埋下BEOL金属堆栈和后端功率输出可以帮助缓解一些主要的物理设计面临的挑战3 nm节点和超越。
Rambus的史蒂文吸引需要看的车顶轮廓线模型分析说明人工智能机器学习应用程序上执行的应用程序谷歌的张量处理单元(TPU), NVIDIA的英特尔Haswell K80 GPU和CPU。
在一个视频中,导师的科林墙解释了关键因素时要考虑选择一个处理器的嵌入式应用程序。
一个Synopsys对此DDR5作家强调的一些变化,即更高的速度和更小的足迹和更好的功率效率将降低电压要求。
抑扬顿挫的保罗McLellan认为指数增长率和摩尔定律。
半的瑟瑞娜Brischetto聊天的安东尼Amade Entegris为什么零缺陷将成为新的汽车电子安全标准,缺陷控制策略的变化,以及该行业如何协作达到这一目标。
Ansys的艾伦·米克斯解释了化学动力学的基本知识,描述了化学物种的速度转变成新的物质打破和改革他们的分子键,以及为什么它对产品设计很重要。
Intrinsix的Kathiravan Krishnamurthi发现信号完整性管理越来越重要,需要特殊的技巧来保持芯片上微波和毫米波信号的完整性。
Nvidia的Isha撒利族的突出了启动使用自然语言处理缩小癌症病人的临床试验的数量可能有资格获得,而不是呈现压倒性的数百名的列表。
好的博客,看看那些出现在最新的低Power-High性能通讯:
主编埃德·斯珀林指出缺乏有关人工智能功率效率的数据。
弗劳恩霍夫安迪Heinig显示为什么系统架构师需要能够比较不同设计变量在早期高抽象层次。
Rambus的弗兰克铁认为HBM实现巨大的内存带宽的能力在一个小足迹大于增加的成本和复杂性培训硬件。
抑扬顿挫的泰勒洛克曼检查包布局镜像是如何工作的一些组件的不同,以及为什么它很重要。
Synopsys对此的曼努埃尔·莫塔深入探究了为什么multi-chip模块包装HPC,以太网,和艾城的soc要求低延迟、高通量。
Moortec的Stephen Crosher解释了为什么在先进制造业变异性增加节点,监测芯片里发生的一切,可以提供更好的控制。
导师的艾哈迈德斋月和格雷格·柯蒂斯三星的哈里森·李和Jongwook Kye,高通的索林Dobre研究如何开放模式接口使simulator-agnostic方式执行建模老化的越来越重要的任务。
Adesto的汤米Mullane使,有些设计需要的灵活性,许多获得更多受益于定制的解决方案。
手臂的史蒂夫Winburn预测,云渲染游戏的能力并提供视觉输出任何屏幕将提供极大地推动手机游戏。
ANSYS的Wim Slagter解决误解的复杂性、成本和安全使用云计算和高性能计算模拟。
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