逐步的电路内仿真，从块到全系统。
本白皮书介绍了如何满足您公司最新旗舰高性能计算(HPC)人工智能(AI)支持的片上系统(SoC)设计的质量要求并加快上市时间。旅程的起点探索了设计用例，以说明支持HPC ai的系统和资源对我们的世界的影响。第二部分确定了支持HPC ai的SoC设计的基本架构，重要的是什么，以及如何选择和阐明验证目标以及最有效的验证方法。最后，对如何选择最适合该任务的FPGA原型解决方案进行了总结，以确保提高硬件和软件验证效率。
如需阅读更多，请点击在这里．
评论＊
的名字＊(注:此名称将公开显示)
电子邮件＊(不会公开展示)
Δ
新的应用需要对不同类型DRAM的权衡有深刻的理解。
定制化、复杂性和地缘政治紧张局势是如何颠覆全球现状的。
确保你的产品包含最好的RISC-V处理器内核并不是一个容易的决定，目前的工具还不能胜任这项任务。
Imec的计算路线图;美国对华为为目标;美印。特遣部队;China-Bolivia交易;布鲁克揭开了白光干涉测量系统;三星量化可持续性;麦肯锡指出了美国晶圆厂建设的问题;发光二极管。
异构集成依赖于可靠的tsv、微凸点、通孔、线路和混合键，以及消化所有选项的时间。
精度越低，功率就越低，但要做到这一点，标准是必须的。
113家创业公司融资35亿美元;电池、人工智能和新架构位居榜首。
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。
在不同的设计、不同的用例中，热不匹配会影响从加速老化到翘曲和系统故障的一切。
新的内存标准增加了显著的好处，但它仍然昂贵且使用复杂。这种情况可能会改变。
沿z轴，电迁移和其他老化因素变得更加复杂。
为什么需要，什么时候需要，需要什么工具和技术。
留下回复