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直击2024慕尼黑上海电子展，看Qorvo如何以前沿技术构建多元化创新方案

  • 全球领先的连接和电源解决方案供应商 Qorvo® 携“消费电子、物联网和汽车”三大主题，于 7月 8 日参加 2024 慕尼黑上海电子展，通过一系列前沿技术和解决方案，在呈现多元化创“芯”成果的同时，展示了公司在连接和电源技术领域的强大实力。在展会期间，Qorvo 将全程安排资深工程师介绍移动设备射频前端、Wi-Fi 7、UWB、Matter、Sensor Fusion、电源管理以及碳化硅解决方案的优势与特点，讲解这些创新产品如何在实际应用中发挥关键作用。欢迎大家前往上海新国际博览中心 E4 馆 4500
  • 关键字： 慕尼黑上海电子展  Qorvo  

下一代半导体：二维材料未来7年路线图

  • 二维材料从研究到工业应用的转变带来了各种挑战。
  • 关键字： 晶体管  二位材料  

全球AI竞赛，美国的优势不止英伟达

  • 人工智能的全球市场竞争中，「主权人工智能」开始成为越来越重要的议题。关于这个话题的大多数讨论都集中在以下几个核心问题：世界各国都希望尽快成为万亿美元人工智能市场，并让人工智能成为本国经济增长的关键引擎各个国家、地区都想要建立反映当地语言、政治和文化的本土人工智能系统各个国家、地区都认为技术独立是一种应对当前紧张的世界政治格局的正确选择这种「技术主权」的焦虑，主要来自人们已经深刻认识到技术落要面对的代价。美国科技的领先带来的福利越来越清晰。20 世纪 80 年代和 90 年代，微软和英特尔等美国科技巨头主宰
  • 关键字： AI  

掏空韩国半导体人才

  • 近些年，全球多个产业发达地区都缺乏半导体人才，相对而言，美国、中国和韩国的人才形势最为紧迫，但这三大地区的人才短缺原因和状况却有很大差异。美国原本是半导体人才聚集地，但偏重于设计，由于近些年要大力发展芯片制造，因此，美国的半导体制造人才突然短缺起来。中国是另一种情况，半导体产业链上各方面的人才都缺，特别是制造类，短缺严重。韩国是半导体制造强国，本来不缺乏相应人才，但在近些年，情况急转直下，由于全球其它地区疯狂发展芯片制造业，短期培养不出需要的人才数量，只能挖人，此时，韩国就成为了重灾区。目前，韩国的半导体
  • 关键字： 半导体人才  

台积电大举拉货EUV光刻机

  • 台积电依然是 EUV 设备的最大买家。台积电 2nm 先进制程产能将于 2025 年量产，设备厂正如火如荼交机，尤以先进制程所用之 EUV（极紫外光刻机）至为关键，今明两年共将交付超过 60 台 EUV，总投资金额上看超过 4000 亿元新台币。在产能持续扩充之下，ASML 2025 年交付数量增长将超过 3 成，台厂供应链沾光，其中家登积极与 ASML 携手投入下一代 High-NA EUV 研发，另外帆宣、意德士、公准、京鼎及翔名等有望同步受惠。设备厂商透露，EUV 设备供应吃紧，交期长达 16~20
  • 关键字： EUV  

纳芯微参展慕尼黑上海电子展，多款产品国内首发亮相

  • 近日，慕尼黑上海电子展（electronica China）在上海新国际博览中心举办。作为领先的模拟及混合信号芯片公司，纳芯微此次携传感器、信号链和电源管理三大产品品类，在E4馆4517展位全面展示其在汽车电子、工业控制、可再生能源和电源等应用领域的芯片产品和解决方案。多款车规芯片首发亮相，赋能汽车智能化随着汽车智能化的不断深入，诸如贯穿式流水尾灯，智能抬头显示等众多令人耳目一新的功能正成为整车设计的亮点，也为集成度更高、控制更智能、通信速率更快的车规芯片带来了广阔的发展前景。此次参展，纳芯微携多款车规新
  • 关键字： 纳芯微  慕尼黑上海电子展  

英特尔代工合作伙伴为EMIB先进封装技术提供参考流程

  • 在摩尔定律的旅程中，先进封装技术正发挥着越来越重要的作用，通过堆叠技术的创新，可以在单个设备中集成更多的晶体管。目前的大多数芯片都采用了异构架构设计，先进封装技术也让设备中采用不同制程技术、来自不同厂商、执行不同功能的芯粒能够在一起妥善工作，从而提高性能并降低功耗。EMIB（嵌入式多芯片互连桥接）是英特尔的一种2.5D先进封装技术，支持把不同的芯片放在同一块平面上相互连接。传统的2.5D封装是在芯片和基板间的硅中介层上进行布线，EMIB则是通过一个嵌入基板内部的单独芯片完成互连。作为一种高成本效益的方法，
  • 关键字： 英特尔  代工  EMIB  封装  

新思科技面向英特尔代工推出可量产的多裸晶芯片设计参考流程，加速芯片创新

  • 摘要：●   新思科技人工智能（AI）驱动型多裸晶芯片（Multi-die）设计参考流程已扩展至英特尔代工（Intel Foundry）的EMIB先进封装技术，可提升异构集成的结果质量；●   新思科技3DIC Compiler是一个从探索到签核的统一平台，可支持采用英特尔代工EMIB封装技术的多裸晶芯片协同设计；●   新思科技用于多裸晶芯片设计的IP支持高效的芯片到芯片（die-to-die）连接和高内存带宽要求。新思科技（Synopsys,
  • 关键字： 新思科技  英特尔代工  多裸晶芯片设计  

曝台积电3nm疯狂涨价：6nm/7nm制程却降价了

  • 7月8日消息，业内人士手机晶片达人爆料，台积电6nm、7nm产能利用率只有60%，明年1月1日起台积电会降价10%。与之相反的是，因3nm、5nm先进制程工艺产能供不应求，台积电明年将涨价5%-10%。业内人士表示，台积电3nm涨价底气在于，苹果、高通、英伟达与AMD等四大厂包揽台积电3nm家族产能，甚至出现了排队潮，一路排到2026年。受此影响，采用台积电3nm制程的高通骁龙8 Gen4价格将会上涨，消息称骁龙8 Gen4的最终价格将超过200美元，也就是说单一颗芯片的价格在1500元左右，相关终端价格
  • 关键字： 台积电  3nm  涨价  6nm/7nm  制程  

2024Q4 对决，联发科天玑 9400、高通骁龙 8 Gen 4 被曝已流片

  • 7 月 9 日消息，根据 UDN 报道，高通骁龙 8 Gen 4 和联发科天玑 9400 两款旗舰芯片将于 2024 年第 4 季度同台竞技，均采用台积电的 3nm 工艺，目前已经进入流片阶段。天玑 9400 芯片此前消息称天玑 9400 将采用 Cortex-X5、Cortex-X4 和 Cortex-A7xx 全大核设计。相关爆料并未透露具体的 CPU 架构，但如果与天玑 9300 相似，则可能是一颗 Cortex-X5 超大核、三颗 Cortex-X4 大核和四颗 Cortex-A730 大核。联发
  • 关键字： 联发科  天玑 9400  高通  骁龙  8 Gen 4  流片  

美股再新高，苹果市值超微软，特斯拉九连涨，期银一度跌3%，法股高开低走

  • 市场乐观认为，今年晚些时候任何经济疲软迹象都将导致美联储降息，周四公布的6月CPI数据有望继续提振降息预期，周一美股纳指、标普500大盘齐创新高。且美国纽约联储最新调查结果显示，美国通胀预期连续两个月下降，美国6月一年期通胀预期降至3.02%，前值3.17%。外汇市场上，美元指数（DXY）保持平稳，围绕105上下波动。数据显示，日本五月现金收入平均增长1.9％，且加班费提高，日元升破161。评论称，随着强有力的工资协议发挥作用，实际工资预计将在第三或第四季度回升，提振了日本央行今年晚些时候加息预期。大宗商
  • 关键字： 苹果  微软  特斯拉  

NI测试软件负责人：践行NI增强LabVIEW的承诺

  • 本文作者：NI测试软件负责人Graham GreenNI对LabVIEW的战略愿景包括持续提升的Git 集成、高级安全协议、不断扩展的语言支持以及AI驱动的可以改变工程工作流程的测试创新。我在之前的文章中写过NI致力于实现LabVIEW的三个支柱：加强以LabVIEW为代表的核心软件产品将LabVIEW连接到一个由互补工具组成的生态系统，共同为测试专业人员的工作流程增加价值。我们称之为LabVIEW+套件。支持LabVIEW社区建设，让我们的用户持续创造成功；更积极地将他们纳入NI战略。在接下来的系列里，
  • 关键字： NI  LabVIEW  

加速基于 Arm Neoverse N2 的大语言模型推理

  • 人工智能 (AI) 正在众多行业掀起浪潮，尤其是在大语言模型 (LLM) 问世后，AI 发展呈现井喷之势。LLM 模型不仅极大改变了我们与技术的交互方式，并且在自然语言理解和生成方面展现出了惊人的能力。虽然 GPU 在训练生成式 AI 模型方面发挥了重要作用，但在推理领域，除了 GPU 和加速器之外，还有其他可行的选择。长期以来，CPU 一直被用于传统的 AI 和机器学习 (ML) 用例，由于 CPU 能够处理广泛多样的任务且部署起来更加灵活，因此当企业和开发者寻求将 LLM 集成到产品和服务中时，CPU
  • 关键字： Arm  Neoverse  大语言模型  

借助小语言模型，高效 Arm 计算赋能定制化 AI 未来

  • 随着我们逐步迈入人工智能 (AI) 的世界，小体量模型愈发具有大优势。在过去的一年多里，大语言模型 (LLM) 推动了生成式 AI 的早期创新浪潮，训练参数量朝万亿级规模迈进，但越来越多的证据表明，无限制地扩展 LLM 并不具备可持续性。至少来说，通过此方式来发展 AI 所需的基础设施成本过于高昂，仅有少数企业可以承受。此类 LLM 需要消耗大量算力和电力，运营成本不菲。这些项目将带来沉重的财务和资源负担，例如 GPT-4 的训练成本至少为一亿美元。除此之外，这些 LLM 的开发和部署过程也相对复杂。剑桥
  • 关键字： Arm  

Arm 驱动汽车行业芯粒开发与部署

  • 汽车的算力需求呈现持续增长的态势。为了追求更高的自动驾驶性能、先进的车内体验，以及向电气化的转变，软件和人工智能 (AI) 正在加速发展，驱动一个由 AI 赋能的软件定义汽车 (SDV) 时代。与此同时，先进驾驶辅助系统 (ADAS)、自动驾驶和车载信息娱乐 (IVI) 等关键的汽车用例，需要采用异构计算方法来满足复杂的计算要求。以 IVI 为例，它正逐步演变为全面的数字平台，配备更多高分辨率显示屏，并引入众多新的应用。同时，ADAS 也在不断扩增新的计算特性和安全功能，两者均对 AI 性能提出了更高的要
  • 关键字： Arm  
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