如何结合两种截然不同的学科来创建推论芯片。
产品副总裁史蒂夫•罗迪手臂的机器学习小组,检查数据的高级数学科学的交叉使用在机器学习领域,速度,和权力的限制,以及如何把这两个世界最少的中断。
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技术和业务问题意味着它不会取代EUV,但光子学、生物技术和其他市场提供足够的增长空间。
Gate-all-around将取代finFET,但它会产生一系列的挑战和未知。
IBM GlobalFoundries起诉;欧盟的47美元b芯片计划;中国芯片产出下降;空间打造开放我们设施;首先LPDDR闪存;可变形的纳米电子设备;桌面三维x光显微镜。
检查、平衡和未知数AI /毫升的半导体的设计。
高速度和低热量使这个技术至关重要,但它是极其复杂和人才是很难找到和火车。
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。
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?
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。
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