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提炼四个DAC主题演讲的精髓


芯片设计和验证正面临越来越多的挑战。如何解决这些问题——特别是机器学习的加入——是EDA行业的一个主要问题,这也是本月设计自动化会议上四位主旨发言人的共同主题。DAC已经作为一个现场活动回归,今年的主题演讲涉及一个系统公司的领导…»阅读更多

2021年RISC-V峰会上的增长和热情


我们不知道第一次参加#RISCVSummit会有什么期待。尽管我们是RISC-V的创始成员之一——正如我们最近一直在说的那样——但我们一直在隐藏自己的光芒。当然,我们一直很忙——用我们的RISC-V处理器IP和Studio工具实现了超过20亿个RISC-V内核,同时帮助客户使用架构虱子……»阅读更多

用自适应计算解决现实世界的人工智能产品化挑战


人工智能(AI)领域发展迅速,创新的步伐只会加快。虽然软件行业已经成功地在生产中部署了人工智能,但硬件行业——包括汽车、工业和智能零售——在人工智能产品化方面仍处于起步阶段。主要差距仍然存在,阻碍AI算法概念证明(PoC)从b…»阅读更多

通用平台的系统级好处


摩尔定律推动了过去50年的科技繁荣,但现在人们普遍认为,戈登·摩尔(Gordon Moore) 1965年对创新速度的预测在今天已不再适用。延续过去的硅架构无法满足未来工作负载不断扩大的需求。经常被当今计算机体系结构领域的领导者强调,以满足…»阅读更多

三代人的十个教训塑造了谷歌的TPUv4i


资料来源:Norman P. Jouppi, Doe Hyun Yoon, Matthew Ashcraft, Mark Gottscho, Thomas B. Jablin, George Kurian, James Laudon,李胜,Peter Ma, Xiaoyu Ma, Nishant Patil, Sushma Prasad, Clifford Young,周宗伟(谷歌);David Patterson(谷歌/ Berkeley)2021 ACM/IEEE第48届计算机体系结构国际研讨会(ISCA)»阅读更多

领域特定加速器之路


大约五十年来,IC设计人员一直依靠不同类型的半导体缩放来实现性能的提高。最著名的是摩尔定律,该定律预测在给定的硅区域和时钟频率中晶体管的数量每两年就会翻一番。这与Dennard缩放相结合,它预测了硅几何形状和电源电压的收缩…»阅读更多

领域特定世界中的互连


移动数据可能是系统设计中最无趣的方面,但它是定义系统关键性能指标(KPI)的三个方面之一。计算、内存和互连都需要平衡。否则会造成资源浪费和性能损失。问题是互连很少被视为系统功能的贡献者。有人看到……»阅读更多

权衡提高性能,降低功耗


在竞争激烈的市场中,通用芯片不再被接受,随着设计变得越来越异构,并针对特定的工作负载和应用程序,这种趋势正在增长。从边缘到云端,包括从车辆、智能手机到商业和工业机械,越来越多的趋势是用最少的能源最大化性能。这个…»阅读更多

芯片行业蓬勃发展的20年代


2020年对半导体行业和EDA行业来说是一个好年头,但2021年有机会变得更好。新的终端应用程序市场不断开放,曾经被视为技术障碍的问题正导致大量创新解决方案的出现,所有这些解决方案都需要合适的工具。没有一家公司有能力在所有地方投资,因此对于EDA公司来说,他们的责任是…»阅读更多

Versal:首款自适应计算加速平台(ACAP)


最近的技术挑战迫使业界探索传统的“一刀切”CPU标量处理解决方案之外的选项。超大矢量处理(DSP, GPU)解决了一些问题,但由于不灵活,内存带宽使用效率低,它遇到了传统的扩展挑战。传统的FPGA解决方案提供可编程内存层次结构,但传统的…»阅读更多

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