在電子設(shè)計自動化(EDA)領(lǐng)域,設(shè)計規(guī)則檢查(DRC)是確保芯片設(shè)計符合制造工藝要求的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。隨著芯片設(shè)計復(fù)雜度的不斷提高,DRC違規(guī)數(shù)量呈指數(shù)級增長,傳統(tǒng)的人工檢查方法已難以滿足高效、準(zhǔn)確的需求。機器學(xué)習(xí)(ML)技術(shù)的興起為DRC違規(guī)分類和定位帶來了新的機遇,通過訓(xùn)練模型自動識別和分類違規(guī)問題,能夠顯著提高檢查效率和準(zhǔn)確性。
在集成電路(IC)設(shè)計領(lǐng)域,隨著工藝節(jié)點的不斷縮小和設(shè)計復(fù)雜度的急劇增加,傳統(tǒng)的設(shè)計驗證流程面臨著巨大的挑戰(zhàn)。左移(Shift Left)策略作為一種新興的設(shè)計方法,旨在將驗證活動提前到設(shè)計流程的早期階段,以便盡早發(fā)現(xiàn)和解決問題,從而降低后期修復(fù)成本,提高設(shè)計質(zhì)量和效率。Calibre DesignEnhancer作為一款先進的電子設(shè)計自動化(EDA)工具,提供了強大的早期EMIR(電遷移/電壓降/可靠性)簽核驗證功能,為左移策略的實施提供了有力支持。
隨著半導(dǎo)體技術(shù)的飛速發(fā)展,3D集成電路(3D IC)憑借其高集成度、低功耗和卓越性能等優(yōu)勢,成為推動電子系統(tǒng)持續(xù)進步的關(guān)鍵力量。然而,3D IC的復(fù)雜結(jié)構(gòu)以及日益嚴(yán)苛的性能和可靠性要求,使得在其整個生命周期內(nèi)進行持續(xù)維護和優(yōu)化變得至關(guān)重要。硅生命周期管理(SLM)作為一種新興范式,通過監(jiān)控、分析和優(yōu)化半導(dǎo)體器件的設(shè)計、制造、測試和部署過程,為3D IC的發(fā)展提供了有力支持。
隨著芯片設(shè)計復(fù)雜度的提升,Chiplet(芯粒)技術(shù)憑借其高良率、低成本和異構(gòu)集成優(yōu)勢成為行業(yè)焦點。然而,Chiplet間通過高密度互連(如硅中介層或再分布層RDL)實現(xiàn)的高速鏈路,面臨信號完整性的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。特別是在數(shù)據(jù)速率達到56Gbps甚至更高的場景下,串?dāng)_、反射和損耗等問題尤為突出。本文將探討光電混合建模與S參數(shù)提取技術(shù)在Chiplet間高速鏈路信號完整性仿真中的應(yīng)用。
隨著半導(dǎo)體工藝節(jié)點進入7nm/5nm之后,2.5D/3D IC憑借先進封裝(Interposer、TSV)實現(xiàn)Die - to - Die互連,成為后摩爾時代提升系統(tǒng)效能、縮小芯片面積并整合不同功能的核心驅(qū)動力。然而,2.5D/3D IC的電源完整性面臨諸多挑戰(zhàn),如高功耗、散熱問題以及熱應(yīng)力形變等。在此背景下,mPower工具憑借其多物理場協(xié)同分析能力,為解決這些問題提供了有效方案。
隨著汽車智能化和電動化的快速發(fā)展,汽車芯片的功能安全變得至關(guān)重要。ISO 26262標(biāo)準(zhǔn)為汽車電子/電氣系統(tǒng)的功能安全提供了全面的指導(dǎo),確保芯片在各種故障情況下仍能保持安全運行。本文將探討功能安全在汽車芯片中的實現(xiàn),重點介紹安全機制插入與驗證覆蓋策略。
醫(yī)療電子設(shè)備在現(xiàn)代醫(yī)療中扮演著至關(guān)重要的角色,其電磁兼容性(EMC)設(shè)計直接關(guān)系到設(shè)備的性能、安全性以及患者的健康。醫(yī)療環(huán)境復(fù)雜,存在大量電磁干擾源,如MRI、超聲波設(shè)備等,因此醫(yī)療電子設(shè)備必須具備良好的EMC性能。本文將詳細闡述醫(yī)療電子設(shè)備從電路抗干擾設(shè)計到輻射合規(guī)性測試的全流程。
在數(shù)字集成電路設(shè)計中,時鐘門控技術(shù)是降低動態(tài)功耗的關(guān)鍵手段。隨著芯片規(guī)模和復(fù)雜度的不斷增加,對時鐘門控技術(shù)的優(yōu)化需求也日益迫切。ODCG(Optimized Dynamic Clock Gating)和SDCG(Smart Dynamic Clock Gating)作為先進的時鐘門控技術(shù),結(jié)合可達性分析,能夠進一步提升時鐘門控的效果,實現(xiàn)更高效的功耗優(yōu)化。
本文探討了電子設(shè)計自動化(EDA)領(lǐng)域中基于引腳間吸引力的時序建模方法。首先介紹了歐式距離損失函數(shù)在時序建模中的應(yīng)用,隨后詳細闡述了如何利用GPU加速技術(shù)優(yōu)化時序建模過程,提高計算效率,并通過實際代碼示例展示了相關(guān)實現(xiàn)。
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(SNN)憑借其事件驅(qū)動和高能效的特點,在能源受限的邊緣計算場景中展現(xiàn)出巨大潛力。然而,SNN在邊緣設(shè)備上的廣泛應(yīng)用也面臨著新的安全挑戰(zhàn),其中基于DRAM位翻轉(zhuǎn)的能耗攻擊成為亟待解決的問題。
在芯片設(shè)計領(lǐng)域,隨著晶體管數(shù)量呈指數(shù)級增長,為百億量級晶體管設(shè)計最優(yōu)布局成為亟待解決的難題。傳統(tǒng)布局方法在精度與效率、局部與整體之間存在沖突,難以滿足現(xiàn)代芯片設(shè)計需求。南京大學(xué)人工智能學(xué)院LAMDA組錢超教授團隊在電子設(shè)計自動化(EDA)領(lǐng)域的突破性成果,為解決這一問題提供了新思路。
隨著大語言模型(LLM)在自然語言處理領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,將其部署到端側(cè)設(shè)備(如智能手機、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備等)成為研究熱點。然而,端側(cè)設(shè)備資源受限,如計算能力、內(nèi)存等,使得大語言模型的直接部署面臨巨大挑戰(zhàn)。為了解決這一問題,本文提出一種基于時空相似性的加速框架,通過輕量級預(yù)測與流水化執(zhí)行,提高大語言模型在端側(cè)的運行效率。
視頻Transformer模型在視頻理解、動作識別等任務(wù)中展現(xiàn)出強大性能,然而其高計算復(fù)雜度和內(nèi)存消耗限制了實際應(yīng)用。為解決這一問題,本文從算法和硬件層面出發(fā),探討視頻Transformer模型的稀疏化加速方法,包括算法冗余剪枝和硬件并行架構(gòu)設(shè)計。
本文探討基于莫頓編碼的點云神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合精度量化技術(shù),重點闡述其硬件加速器設(shè)計思路及能效提升實踐,為點云處理應(yīng)用提供高效解決方案。
大家好,歡迎回來。在這個項目中,我們將學(xué)習(xí)如何用Arduino制作一個觸摸控制臺燈。為此,我主要使用了觸摸傳感器,繼電器模塊和Arduino UNO R4 MIMINA板。但是,你可以使用任何其他Arduino板。另外,我使用了5mm泡沫板來制作燈體。如果你想做這個項目低成本,請使用紙板。