Огляд блогу: 12 січня

Вихідний вузол: 1882893

Майбутнє фотоніки; TSMC N3 і DTCO; ML для розв’язувачів фізики; тести на падіння.

популярність

Синопсис Тван Кортхорст знайомить з історією фотоніки, чому вона важлива для напівпровідникової промисловості, ключовими застосуваннями на ринку та майбутнім фотонних інтегральних схем.

Каденс Пол МакЛелан розглядає нещодавні оголошення TSMC щодо нотаток N3 і N3 HPC і прагнення до підвищення продуктивності за рахунок спільної оптимізації технологій дизайну

Siemens' Себастьян Флок перевіряє, як віртуальні тести на падіння використовуються для покращення стійкості споживчої електроніки та кроки, пов’язані зі створенням і виконанням моделей тестів на падіння.

Ансіс Пріт Банерджі висвітлює проект зі Стенфордським університетом, щоб дослідити, як машинне навчання може бути застосоване для представлення геометрії у спосіб, який підходить для вивчення диференціальних рівнянь з частинними похідними, які використовуються в різних розв’язувачах Ansys.

Озброєння Андреа Келлс перевіряє дослідження, що проводяться в Барселонському суперкомп’ютерному центрі щодо апаратної підтримки розширених розріджених структур даних і атомарних операцій пам’яті, критичних інструкцій, які використовуються для точної синхронізації в багатопоточних програмах.

SEMI Хірокі Йомогіта ділиться основними моментами нещодавньої виставки SEMICON Japan, включаючи нові виклики упаковки, потребу в нових матеріалах, розумних фабриках і загальний оптимізм щодо стану галузі.

Nvidia Річмонд Алек дає прискорений курс, як ідентифікувати, читати та отримати від них максимум користі, з акцентом на машинне навчання та науку про дані.

Окрім того, ознайомтеся з останніми блогами Автомобільна промисловість, безпека та всеосяжне обчислення та Тестування, вимірювання та аналітика інформаційні бюлетені:

Головний редактор Ед Сперлінг стверджує, що генерується багато даних про проектування чіпів через виробництво, але недостатньо людей мають до них доступ.

Синопсис Рахул Сінгхал аналізує, чому нові технології для проектування штучного інтелекту становлять серйозну проблему для процесу проектування для тестування.

EDA компанії Siemens Лі Гаррісон досліджує ризики для безпеки загальних стратегій тестування IC та способи їх пом’якшення.

Онто Майк Макінтайр розглядає, як дедалі складніші ланцюжки поставок призводять до проблем із відстеженням даних.

Рамбус Барт Стівенс розглядає різні типи атак, з якими може зіткнутися пристрій.

Xilinx Ед Ребелло показує, як повністю використовувати системні ресурси за допомогою методології проектування DFX.

Arteris IP Павло Грайковський описує, як автоматично підтримувати відстежуваність, від вимог до реалізації та перевірки.

Flex Logix Сем Фуллер пояснює, чому так важливо підібрати завдання штучного інтелекту до правильного типу чіпа.

Siemens' Брендан Морріс аналізує роль автомобільних мереж у забезпеченні правильної роботи автомобіля та захисті всієї системи від неправильної поведінки підсистеми.

Синопсис Дана Нойштадтер досліджує способи захисту транспортних засобів на апаратному рівні від зростаючої кількості загроз.

Каденс Пол МакЛелан зосереджується на зусиллях ООН висвітлити ключовий компонент оптоволокна та сенсорних екранів.

Джессі Аллен

Джессі Аллен

  (усі повідомлення)
Джессі Аллен - адміністратор Центру знань та старший редактор Semiconductor Engineering.

Джерело: https://semiengineering.com/blog-review-jan-12/

Часова мітка:

Більше від Напівпровідникова техніка