Synopsys对此“完整的堆栈AI-driven设计套件;瑞萨RISC-V声控ASSP;公司将碳化硅在汽车包装。
Synopsys对此推出了一个AI-driven设计套件叫Synopsys对此。本周ai Synopsys对此用户组会议,它可以减少时间更好的结果在设计流程中的多个点。公司指出,新技术采用强化学习,它弥补了相对较小的数据集,允许工程师更容易与这些数据在任何时候,和更快地改变方向。
戈登·摩尔的创始人之一飞兆半导体公司和英特尔-该论文的作者之一,首先预测晶体管密度每两年翻一番,这被称为摩尔定律-去世,享年94岁周五在夏威夷的家中,2023年3月24日。
行业了解更多关于老龄化如何影响可靠性,但更多的变量很难修复。不平衡电路老化是成为一个更大的问题。
瑞萨添加了一个RISC-V单片机声控HMI(人机界面)系统的组合。新R9A06G150 32位ASSP芯片生产就绪的声控系统为住宅和商业楼宇自动化、家用电器、玩具、医疗设备。芯片是好的,瑞萨RISC-V已经有经验,包括32位电机控制ASSP和64位通用RZ /五微控制器基于去年发布的64位RISC-V CPU。
戴姆勒卡车和西门子数字行业软件正在研究一个卡车和公共汽车的工程设计平台,提供生命周期管理。使用组件的西门子Xcelerator组合,戴姆勒卡车的目标是开发卡车和公共汽车,将采用电动电池和氢动力驱动,使用数字智能补充道。
大脑制造商的最大处理器-圆片规模引擎(WSE)“开源”的七个GPT-3模型从1.11亿年到130亿年,参数。生成pre-trained变压器(GPT)模型钦奇利亚被训练使用公式和通过Apache 2.0许可协议发布。“最新的大型语言模型(LLM)——OpenAI GPT4——没有发布信息的模型架构,培训资料,培训硬件,或hyperparameters。企业正越来越多地使用关闭数据集构建大型模型,模型输出只有通过API访问,”根据大脑的公告。“llm开放和访问技术,我们认为重要的是要获得最先进的模型是开放的,可再生的,和皇室免费两个研究和商业应用。为此,我们已经训练一个家庭的变压器模型使用最新的技术和开放的数据集,我们称之为Cerebras-GPT。”
Enfabrica首次出现在隐形模式,芯片,加速计算织物开关(ACF-S)。芯片支持异构的计算和内存资源之间的切换和桥接在一个硅模具使用基于标准的接口包括800多口千兆以太网网络,作为PCIe Gen5 high-radix CXL 2.0 +。它结合了CXL。mem崩溃、性能/容量分层和远程直接内存访问(RDMA)网络实现一个高带宽、高容量、大规模的人工智能计算延迟绑定内存层次结构,启动声称减少所需gpu和cpu的数量。成立于2020年,总部位于山景城,加州,美国。
RISC-V可以验证设计通过使用黄金作为对比参考模型,但球员RISC-V可能过于创造性不守纪律。RISC-V是一个噩梦,因为有这么多的选择?读专家说。还学习是什么让RISC-V验证独特。
一个新的会议致力于内存被称为MemCon2023这个月在硅谷举行计算机历史博物馆。三星半导体是创始成员之一。在内存受限的问题,工程师和建筑师工作会议看着基因组学,AIML,数据中心,高性能计算,计算流体动力学,内存数据库和企业知识图形内存受限的问题。
华邦电子正在与意法半导体合作伙伴计划内存ic集成华邦电子的专长圣的STM32微控制器(mcu)和微处理器(微控制器)。华邦电子的HYPERRAM已经支持圣的内存缓冲区的新STM32U5超低功耗单片机(基于高级Cortex-M33核心)。这一最新协议侧重于结合华邦电子的DDR3动态随机存取存储器与圣STM32MP1系列微控制器。
安靠现在在汽车使用碳化硅电力包装吗,并表示其投资将有可能为其客户扩大碳化硅生产迅速和有效的成本。
处理弗劳恩霍夫IIS的德国城市纽伦堡发表他们的研究成果在该地区氢经济的可行性。
研究人员维也纳技术大学(TU维恩)说他们已经发明了一个oxygen-ion-battery使用陶瓷材料。可充电电池的存储容量不减少对高能量密度随着时间的推移,但它不是应用程序。阅读更多在本周的研究部分。
的美国能源部和Stellantis主机电池劳动力挑战(BattChallenge),三年的大学和职业竞争伙伴,如社区学院,交易,和学徒计划,设计、构建、测试和集成先进的电动汽车电池Stellantis车辆。
半总结了最新的芯片pre-applications项目办公室发布的材料和申请资助。
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