出了什么问题，该怎么做。
将人工智能和机器学习插入到芯片中增加了一个全新的复杂性维度，并产生了各种潜在的问题，包括死锁、性能损失以及在许多方面难以实现封闭。西门子EDA研究员Gajinder Panesar与《半导体工程》杂志讨论了发生了什么变化，以及如何通过内部监控来优化这些新设备和系统。
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为什么为即插即用芯片开发多厂商标准如此困难?
127家创业公司融资26亿美元;数据中心连接、量子计算和电池吸引了大量资金。
异质集成的好处是众所周知的，但是实现它并不容易。
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EDA社区如何准备应对即将到来的挑战尚不清楚。
先进的蚀刻技术是纳米片fet的关键未来节点的演化路径。
从特定的设计团队技能，到组织和经济影响，向定制硅的转变正在改变一切。
近50家公司超过5000亿美元新投资的细节;扩张热潮的背后是什么，为什么是现在，以及未来的挑战。
新的存储方法和CMOS扩展的挑战指向半导体设计的根本变化和潜在的巨大改进。
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内存层次结构中的变化是稳定的，但是访问内存的方式和位置会产生很大的影响。
完全自动驾驶汽车将需要能够边驾驶边学习的人工智能。
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