半导体周期性;Python中的UVM实用程序;对标AI加速器;数据处理单元。
抑扬顿挫的保罗McLellan未来视野的马尔科姆·佩恩解释了半导体行业周期性背后的关键原因，以及当前芯片短缺问题的根源是如何追溯到大流行之前的。
西门子EDA的雷生活继续研究使用Python进行验证，看看一些UVM实用程序以及它们将如何在Python中使用。
Synopsys对此的戈登•库珀指出了一些关键的神经网络加速器性能基准测试的注意事项和技巧，以及在为AI SoC选择嵌入式处理器IP时应该注意什么。
手臂的艾迪·拉米雷斯检查数据处理单元(dpu)如何处理云计算的幕后工作，例如严格的和时间敏感的安全任务，如数据包检查和管理程序管理。
Ansys的内森有斑纹的展示了Oculii如何使用建模和仿真来优化汽车应用的相控阵雷达，包括分析天线硬件的各个方面，如增益和损失。
英特尔的Ruchira Sasanka和Chuck Yount考虑软件优化如何使用HBM实现最佳性能、可以将HBM暴露给软件的三种不同内存模式，以及一些关于最佳实践的技巧。
一个Rambus作者解释了信任的硬件根源以及可编程信任根源的主要特性。
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Flex Logix的弗拉德布罗斯特认为必须理解ML模型和目标硬件，才能最大限度地利用推理加速器。
Rambus的巴特·史蒂文斯指出需要对引导加载序列的所有阶段进行数字签名和验证。
Synopsys对此的Marc Serughetti解释车辆电子系统的虚拟原型如何帮助简化故障注入并更早地发现错误。
西门子EDA的基思·费尔顿和意法半导体的Cristina Somma展示了如何调查和预测早期电气性能，以推动汽车封装的开发和选择。
抑扬顿挫的Krunal帕特尔查看汽车行业的时间敏感型、任务关键型和确定性延迟需求所需的主要特性。
Xilinx的尼克倪解释了主要差距如何阻碍AI算法概念验证成为真正的硬件部署。
到的Benoit Ravot展示了FTIR建模如何根据材料的键合类型提供用于组成过程控制的指标。
西门子Jayant D’索萨为小批量测试车辆和产品斜坡提供了标准故障隔离技术的替代方案。
效果显著的菲利普·布洛克和小路易斯·本顿。Microchip的Jonvyn Wongso透露，无钥匙入口fob中的每个模块都存在特定的测试挑战和限制。
Synopsys对此的史蒂夫插座看看硅生命周期管理是如何扩展到投产和现场操作的。
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