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EDA/IP/IC设计
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EDA/IP/IC设计
阿里成立平头哥半导体,要做这两类芯片
阿里巴巴成立“平头哥”半导体有限公司,将在明年4月份发布第一个神经网络芯片。
网络整理
2018-09-19
人工智能
产业前沿
处理器/DSP
人工智能
美国要靠石墨烯3D芯片“再次伟大”,能成吗?
石墨烯具有硅所不具备的更优良的力学、化学和电学性能。不过这些优势真的是电子工业所需要的吗?
2018-09-18
模拟/混合信号/RF
模拟/混合信号/RF
四步走,突破集成电路领域卡脖子关键技术
我们必须清楚地认识到,与国际水平仍有一定的差距,因为我们追赶的是一个高速发展的目标,因此需要更深远的产业链协同,更完善的行业解决方案,更超前的全球化技术和产品的战略,以及永不停止的脚步。
夏菲
2018-09-18
EDA/IP/IC设计
产业前沿
处理器/DSP
EDA/IP/IC设计
国内本土Fabless公司突破当前困局的三个关键点
虽然中国本土模拟电路和功率器件的发展非常迅速,2016和2017年超过6亿的企业数量在增加,但和国际相比,企业多规模却都很小,几乎全都是Fabless公司。
夏菲
2018-09-17
模拟/混合信号/RF
EDA/IP/IC设计
产业前沿
模拟/混合信号/RF
高峰视角:人工智能+的产业机会
“芯片的集成度已高达40亿个晶体管,另一方面科学家发现人的智慧主要在大脑皮层,大脑皮层里面有160亿个神经元,也就是说摩尔定律使机器智能和人工智能向自然智能去接近,这是令人兴奋的。” 李文飚指出,现在很多应用是通用芯片,也不少公司做自己的专用芯片,那他们各有什么好处?
赵娟
2018-09-17
人工智能
产业前沿
EDA/IP/IC设计
人工智能
从A4到A11,苹果如何在IC设计上做硬件/软件整合?
从硬件电路设计到半导体技术,从操作系统从到软件商店,Apple为iPhone及其终端产品打造了一条上下游一路垂直整合的道路...
Paul Boldt
2018-09-06
EDA/IP/IC设计
产业前沿
EDA/IP/IC设计
在Hot Chips 2018的25场会议中,我们发现了13款热门芯片
随着机器学习的崛起,Hot Chips再度成为专注于芯片架构的工程师热烈参与的年度盛会。今年夏天,在第30届的Hot Chips 2018大会上有哪些值得关注的「热门芯片」?
Rick Merritt
2018-09-03
EDA/IP/IC设计
产业前沿
人工智能
EDA/IP/IC设计
华为耗资20亿开发麒麟980,算高吗?
近日来,因太烧钱,7nm被联电/格芯相继放弃。那么华为在这款全球首发7nm工艺的麒麟980上,投资了多少钱呢?
网络整理
2018-08-31
制造/工艺/封装
EDA/IP/IC设计
产业前沿
制造/工艺/封装
这个被称为“硬件黑客”华裔工程师,用纸做电子组件
无论你想尝试打造什么,必须紧随着只是想把东西做出来、或是搞清楚事情如何运作的热情...
EEWeb
2018-08-31
EDA/IP/IC设计
工程师职业发展
产业前沿
EDA/IP/IC设计
2030年,全球芯片业务将达1兆美元市场规模
越来越多的工程师和芯片公司开始着眼于「异质整合」的概念——将单独制造的硅和非硅组件整合于相同3D系统级装(SiP)的更高层级系统,作为提升电子产业生产力的未来驱动力…
Dylan McGrath
2018-08-31
制造/工艺/封装
产业前沿
EDA/IP/IC设计
制造/工艺/封装
Achronix携手Mentor,带来HLS与FPGA技术之间的连接
该公司FPGA技术系列产品已获得其合作伙伴、西门子旗下的Mentor公司的支持,为其提供优化的高等级逻辑综合(HLS)流程。
2018-08-30
产业前沿
EDA/IP/IC设计
产业前沿
给开源架构添点儿柴
近期,大家对RISC-V为何这么“火”存在着褒贬不一的看法。就读者的一些疑惑,来自RISC-V基金会的独立会员郭雄飞先生就此分享了一些自己的看法,希望可以为大家带来一些新思路。
郭雄飞
2018-08-27
处理器/DSP
EDA/IP/IC设计
嵌入式系统
处理器/DSP
董明珠行动了!10亿注册集成电路公司能否成事?
格力研发的控制芯片不仅仅是应用在空调上面,在很多领域均可发挥作用。如新能源数字电源控制、电动汽车马达控制、机器人伺服控制、变频器控制等。
网络整理
2018-08-22
FPGA
FPGA
AI人才基本靠挖?新处理器架构竞赛打得火热
在美国加州举行的Hot Chips 2018年度大会上,大约有一半的话题都聚焦于机器学习,此外,随着薪资飙涨,让新创公司、大型芯片供应商及其客户之间,开始陷于深度学习专业工程师的抢人大作战……
Rick Merritt
2018-08-21
人工智能
处理器/DSP
产业前沿
人工智能
协同芯片:AI的明智选择?
现在台式机CPU和移动SoC大多都采用多核芯片,因为它们灵活的可扩展架构使其能够按需提供不同的性能,AI“协同芯片”采用类似的方法,它们不仅仅只被设计成一个,而是多个计算GPU和神经网络加速器(NNA)来为特定的应用提供足够的性能,同时确保对硅片尺寸进行优化,将芯片的成本降至最低。这些处理器会紧挨着主应用处理器(SoC)作为“协同芯片”,承载主应用处理器上的NNA内核需要处理的AI推理任务。
Imagination互联与家居互联部市场总监Simon Forrest
2018-08-20
人工智能
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人工智能
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