深度学习的努力用于半导体晶圆制造掩膜板,从荷兰阿斯麦公司西门子EDA等等。
调查:2021深度学习eBeam计划成员的应用程序列表的列表当前深度学习的努力被用于晶圆半导体制造的光掩模。例子来自ASML, d2,弗劳恩霍夫ipm,日立高科技公司,imec,西门子工业软件,公司,西门子EDA,意法半导体,TASMIT。
eBeam倡议发表的成员公司(2021年2月)
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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。
术语往往交替使用时,他们非常不同的技术和不同的挑战。
少低精度等于权力,但标准要求做这项工作。
商业chiplet市场仍在遥远的地平线,但公司更早起有限的伙伴关系。
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?
开源本身并不能保证安全。它仍然可以归结为设计的基本原理。
如何定制、复杂性和地缘政治紧张局势颠覆全球现状。
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。
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