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标签:AI /毫升

变化越来越有问题,更加多样化
通过凯伦·海曼2022年12月- 12 -评论:0

过程的可变性越来越有问题随着晶体管密度的增加,在平面芯片和异构先进的包。就绝对数量的基础上,有很多东西是错误的。“如果你有一个与500亿个晶体管芯片,还有50十亿分之一事件可能发生的地方,”罗伯•艾特肯表示Synopsys对此研究员。如果英特尔的……»阅读更多

人类的手:策划好的数据和创建一个有效的深度学习R2R大批量生产的策略
通过上的创新- 09年8月,2022 -评论:0

目前,半导体制造业使用人工智能和机器学习的数据,自动从数据中学习。有额外的数据,人工智能和毫升可以很快发现模式并确定相关性在各种应用程序中,最值得注意的是这些应用程序涉及计量和检验,无论是在制造业的前端…»阅读更多

Telecare挑战:安全、可靠、低权力
通过官约翰7月- 20,2022 -评论:0

采用telecare使用各种连接数字设备打开大门更快速反应医疗紧急情况,以及更加一致的监控,但这也添加新的挑战涉及连接、安全性和功耗。Telecare已经在地平线上将近20年的时间,但它确实开始加强与改善年代…»阅读更多

AI-Powered验证
通过布莱恩•贝利- 01年2022年6月,-评论:1

与功能验证消耗更多的时间和精力比设计,芯片行业观察每一个可能的方法是使验证过程更加有效和更有效率。人工智能(AI)和机器学习(ML)正在进行测试,看看它们能产生多大的影响。虽然有进步,但仍似乎只是接触问题的边缘…»阅读更多

改善PPA与人工智能
通过官约翰——5月12日,2022 -评论:0

AI / ML / DL开始出现在EDA工具对各种半导体设计流程中的步骤,其中许多旨在改善性能、还原能力,加快上市时间捕捉错误,人类可能会忽视。不太可能复杂的soc,或异构集成先进的软件包,曾经在第一个硅将是完美的。不过,一些常见的错误……»阅读更多

AI /毫升改善工厂操作如何
通过劳拉·彼得斯2022年5月- 10 -评论:0

芯片短缺迫使晶圆厂和OSATs最大化能力和评估人工智能和机器学习可以提供多少好处。这是特别重要的增长预测市场分析师。芯片制造行业预计将在未来5年内翻一番,和集体的改善工厂、人工智能数据库和工具都伯将是至关重要的,…»阅读更多

嵌入式智能l系列核心
通过Codasip- - - 3月23日,2022 -评论:0

在过去的几年里已经有一个重要的从云高转移到设备级的人工智能处理。运行AI /毫升任务的能力成为一个必备选择一个SoC单片机时物联网和IIoT应用程序。嵌入式设备通常是资源受限,很难人工智能算法在嵌入式平台上运行。本文着眼于可能更容易从一个软件…»阅读更多

利用多协议PHY作为PCIe应对SoC设计的复杂性
通过节奏- 1月26日,2022 -评论:0

现在在post-Moore定律时代,迅速发展的半导体市场不断朝着更高的性能和功能丰富的集成芯片(IC)的解决方案。更多的功能设计模块集成了越来越多互联不仅增加整体吞吐量还扩展I / O connectivity-resulted上在一个更强大的系统芯片(SoC)。这增加薪酬…»阅读更多

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