- 近日，美国普林斯顿大学研究人员推出了一款新型计算机芯片，其运行速度是传统芯片的百倍。有媒体称其采用了“内存计算”技术，使计算效率得到大幅提升。 这一神奇的技术到底是什么?它为何能显著提高芯片性能?科技日报记者就此采访了相关专家。 高度集成，把计算与存储功能合二为一 对于我们常用的计算机来说，存储器可分为内部存储器和外部存储器。内部存储器，即“内存”，是电脑的主存储器。它的存取速度快，但只能储存临时或少量的数据和程序。 外部存储器，通常被称为“外存”，它包括硬盘、软盘、光盘、U盘等，通常可永久存
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芯片 CPU
- 近日，在中国家电及消费电子博览会(AWE2019)期间，智东西联合AWE和极果举办了GTIC2019全球AI芯片创新峰会。清华大学微纳电子学系主任、微电子所所长魏少军发布了《AI芯片2.0的愿景和实现路径》的主题演讲。 魏少军表示，AI芯片是当前科技、产业和社会关注的热点，也是AI技术发展过程中不可逾越的关键阶段，不管有什么好的AI算法，要想最终得以应用，就必然要通过芯片来实现。 他还认为AI芯片发展的环境有待优化，“由于还不存在适应所有应用的通用算法，确定应用领域就成为发展AI芯片的重要前提，遗
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AI 芯片
- 对于大部分AI芯片公司而言，如何度过2019年的资本寒冬是他们更关注的问题。在资本寒冬，投资机构为了安全考虑，还是投资头部企业。 随着AI应用的普及，市场上基于云端和终端的应用需求诞生了一系列AI芯片公司，掀起了一波热潮。AI芯片热度自2018年第三季度达到顶峰后逐渐降低，于2019年2月骤降至冰点，AI芯片行业遇冷。 有可预见的市场空间，但如今AI芯片却明显遇冷，可以说现在AI芯片行业遇冷。相较于2017、2018年的AI芯片狂潮，2019年的情况会有所改变。 AI芯片需要过硬的迭代 尽
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AI 芯片
- 为了早日填补国内在无线连接技术领域的空白，展锐也为新成立的无线连接芯片项目设定了一个目标：在34个月内，用两亿五千万的预算，开发28nm工艺、四合一的、高性能、超低功耗、多标准的整合型系统单芯片。
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紫光展锐 芯片
- 随着AI应用的普及，市场上基于云端和终端的应用需求诞生了一系列AI芯片公司，掀起了一波热潮。AI芯片热度自2018年第三季度达到顶峰后逐渐降低，于2019年2月骤降至冰点，AI芯片行业遇冷。有可预见的市场空间，但如今AI芯片却明显遇冷，可以说现在AI芯片行业遇冷。相较于2017、2018年的AI芯片狂潮，2019年的情况会有所改变。
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AI 芯片
- 随着最新的移动技术已能应用于从智能手机到自动驾驶等各领域，华为、联发科等亚洲芯片制造商正摩拳擦掌挑战高通公司(Qualcomm)在第五代移动通信(5G)数据机芯片的优势地位。 全球最大移动芯片设计商高通，是小米、乐金电子(LG
Electronics)和中兴通讯推出首款5G智能手机的5G数据机芯片独家供应商。高通也供应三星电子和其他公司芯片，但不是独家供应。 但产业消息人士和分析师表示，随着新的5G设备推出，未来几个月华为和联发科等厂商将有机会抢夺市占。 联发科表示，正把略低于五分之一的人力
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- 这两年数字化进程加快，人工智能、自动驾驶、5G等新技术不断涌现，但也受到了国际宏观政治经济因素的影响。作为一家模拟芯片公司，如何迎接这波数字化革命?
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- ISO 26262标准是问题和整个供应链必须达到的长度的快照。协作是关键。现在，通信是汽车安全关键供应链上下安全标准的一部分。它内置于标准中。 分享供应商皇冠上的知识 - 知识产权 - 必须在供应商和汽车OEM之间进行。
“半导体和软件供应链的参与者通常会对他们的知识产权的开发方式以及它的工作原理保密，”舒勒说。供应商应记住“您的客户仍有义务确认您是否符合ISO
26262”。 图8、组合环境压力测试的设备和概念 这也为利用IP的公司带来了一些有趣的挑战，因为IP表征可能差异很大。
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- 5G的赛道上道阻且长。毋庸置疑，今年是5G终端特别是智能手机的元年。而在智能手机基带芯片领域，高通、三星、英特尔、联发科、华为、紫光展锐等厂商从根本上决定......
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- 半导体材料作为新材料的重要组成部分，是世界各国为发展电子信息产业而关注的重中之重，它支撑着电子信息产业本土化的发展，对于产业结构升级、国民经济及国防建设具有重要意义。2018年，国内半导体材料在各方共同努力下，部分领域取得了可喜成绩，但中高端领域用关键材料本土化上进展缓慢，取得的突破较少，总体情况不容乐观。
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- 最新研究显示，植入人类大脑的高科技芯片很快就能增强人类智力。美国西北大学神经系统科学家莫兰·瑟夫(MoranCerf)博士表示，未来5年之内最新科学技术可实现这一目标。 人类的“超智能时代”就要来临了! “超智能”，人类的自我进化梦想 正在热映的《阿丽塔：战斗天使》电影非常受欢迎，截止3月5日，其全球票房已破3.5亿美元，中国市场贡献超过3成。电影中，被改造过的半机械少女阿丽塔十分强大。她的强大来自于她拥有的强大“狂战士机甲”、反物质能量反应堆、高速数据连接器、中枢能量连接器、纳米伺服电机、触觉
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- 图4、未来汽车中电子系统的分层和模块化结构 可靠性问题之一是它与成本成正比。在汽车安全关键部件和系统的设计中，在供应链的上下，每个供应商都有更多的测试步骤要做，这会增加更多的测试时间并需要更多的测试，这反过来又会增加成本。虽然正在制定战略以同时进行更多测试，但成本仍在不断上升。 “制造和测试的早期部分肯定会有更多的关注，”Astronics高级经理Anil Bhalla说。
“汽车测试是最复杂和最昂贵的，现在每个人都在试图削尖他们的铅笔，并找出如何削减成本的方法。汽车是由大量数据驱动的。这
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汽车电子
- 供应链的变化，对共享数据的抵制和技术的未知性加剧了持续的不确定性。 确保汽车电子产品的可靠性已经引发了整个半导体供应链的争夺，并且发现了一系列数据不足，缺乏明确定义的标准以及不一致的专业知识水平的问题。 可靠的功能安全性，可在恶劣环境中使用18至20年，或在自动出租车或卡车上持续使用，这是一项艰巨的任务，需要在人工智能，激光雷达，雷达，车辆和车辆通讯等领域取得工程技术进步。它还需要管理一个全球供应链，这个供应链由初创公司，没有汽车经验的芯片制造商以及在先进电子方面经验不足的汽车供应商组成。
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- 北京时间3月6日晚间消息，美国科技媒体AppleInsider报道称，苹果公司芯片供应商DialogSemiconductor今日宣布，随着与苹果收购交易的完成，该公司今年的营收将有所下滑，但公司剩余业务预计将出现增长。 苹果去年10月曾宣布，将以6亿美元收购DialogSemiconductor的部分业务，扩大其在欧洲的芯片业务。自十年前推出第一代iPhone以来，苹果就一直使用DialogSemiconductor的电源管理芯片。 根据协议，这笔交易价值的一半(约3亿美元)用于收购Dialog
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- 当前主流的AI芯片主要分为三类，GPU、FPGA、ASIC。其中GPU、FPGA均是前期较为成熟的芯片架构，属于通用型芯片。ASIC属于为AI特定场景定制的芯片。 GPU(图像处理单元)：GPU最初承担图像计算任务，能够进行并行计算，因此GPU架构本身比较适合深度学习算法，通过对GPU的优化，进一步满足深度学习大量计算需求。其主要缺点在于功耗较高。 FPGA(FieldProgrammableGateArray，现场可编程门阵列)：FPGA，具有足够的计算能力、较低的试错成本和足够的灵活性。FPG
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