头条新闻
功率优化策略扩大
不同的市场正朝着不同的方向,质疑芯片行业能否有效应对这些需求。
系统级建模扎根
为什么建模能力更早突然变得如此如此多的应用程序的关键。
能力验证是一个矛盾吗?
验证意味着比较预期的结果,但该行业尚未定义这是如何工作的。如何发现权力bug ?
视频
技术讨论:HBM与GDDR6
一看两个不同的内存选项,和各自的优缺点。
技术讨论:收缩和包
之间的权衡将一切都集成在一个芯片中,不同的高级包装选项。
博客
主编埃德·斯珀林声称,新的计算模型需要在速度和效率显著提高,更高的性能,更低的力量无处不在。
弗劳恩霍夫的Christoph Sohrmann指出,对模拟电子产品的需求增长,使其越来越重要的预测未来的规模问题,对EDA工具多重物理量的挑战。
Rambus的弗兰克指出铁带宽,不计算能力,许多人工智能应用程序的瓶颈,深度学习神经网络驱动要求内存带宽。
ANSYS的Annapoorna Krishnaswamy解释了为什么它是如此重要的模型自动加热效应和结温变化,早期Chip-Package-System热分析。
导师的斯Velivala发现有效设计规则检查,设计师需要优化设置和文档除了调试优化你的刚果民主共和国调试可以获得巨大的生产力。
Synopsys对此的戈登·库珀认为,神经网络的进步,加上迅速提高相机和功能安全要求,需要改变汽车系统是如何设计的无人驾驶汽车开发ASIL-Ready soc。
节奏的戴夫•Pursley检查从大功率高性能低功耗、高性能、那里的道路:在硅实现机器学习。
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