英特尔 Arrow Lake 架构的模具照片已经发布，展示了英特尔注入小芯片（tile）的设计的所有荣耀。X 上的 Andreas Schiling 分享了几张 Arrow Lake 的近距离图片，揭示了 Arrow Lake 各个图块的布局和计算图块内内核的布局。第一张照片展示了英特尔台式机酷睿 Ultra 200S 系列 CPU 的完整芯片，计算图块位于左上角，IO 图块位于底部，SoC 图块和 GPU 图块位于右侧。左下角和右上角是两个填充模具，旨在提供结构刚度。计算芯片在 TS
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Arrow Lake Die Shot Intel chiplet
Sandisk Corp. 正在寻求 3D-NAND 闪存的创新，该公司声称该创新可以取代基于 DRAM 的 HBM（高带宽内存）用于 AI 推理应用。当 Sandisk 于 2025 年 2 月从数据存储公司 Western Digital 分拆出来时，该公司表示，它打算在提供闪存产品的同时追求新兴颠覆性内存技术的开发。在 2 月 11 日举行的 Sandisk 投资者日上，即分拆前不久，即将上任的内存技术高级副总裁 Alper Ilkbahar 介绍了高带宽闪存以及他称之为 3D 矩阵内存的东西。在同
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Sandisk 3D-NAND
英特尔最新展示的第二代软件定义汽车片上系统 （SoC） 器件预示着英特尔在使用小芯片方面迈出了关键一步。据分析，这其中部分技术参考借鉴了英特尔收购 Silicon Mobility后在汽车小芯片方面的技术。一年前英特尔承诺为 SDV 提供业界首个基于 UCIe 的开放式小芯片平台。英特尔将与 imec 合作，确保汽车封装技术，并致力于成为第一家支持将第三方小芯片集成到其汽车产品中的汽车供应商。该 SoC 在上海 2025 车展上推出，结合了基于不同工艺技术构建的小芯片，为用户界面提供大型语言模型 AI 支
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英特尔 小芯片 Chiplet
即插即用的Chiplet是人们追求的目标，但UCIe 2.0是否让我们离这一目标的实现更近了呢？问题在于，当前推动该标准的因素并非是即插即用所要求的那种互操作性。UCIe 2.0于2024年8月发布，它宣称具有更高的带宽密度和提升的电源效率，同时还具备支持3D封装、易于管理的系统架构等新特性。推动这一标准的是行业内的关键领导者，包括日月光、阿里巴巴、AMD、Arm、谷歌云、英特尔、Meta、微软、英伟达、高通、三星电子和台积电等公司。然而，前沿领域所需的标准可能与市场其他部分的需求不同。YorChip公司
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Chiplet UCIe2.0 封装 芯片设计
尽管数字技术不断进步到商业、工业和休闲活动的各个领域，但模拟集成电路 （IC） 在全球半导体市场上仍占有一席之地。今年，收入预计将达到 850 亿美元，相当于 10% 的年复合增长率。推动这一需求的是人工智能、物联网技术和自动驾驶汽车的进步，所有这些都依赖于模拟 IC 来实现传感和电源管理等功能。与仅处理二进制信号的数字 IC 不同，模拟 IC 可以处理温度和声音等连续信号，因此它们对于与物理环境连接至关重要。着眼于这一不断扩大的市场，两家总部位于东京的公司 Oki Elec
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薄膜 3D模拟IC 堆叠式IC Chiplet
3D DRAM 将成为未来内存市场的重要竞争者。
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3D DRAM
他表示，开源在新一代信息技术重点应用中持续深化，已从软件领域拓展至RISC-V为代表的硬件领域。开源RISC-V架构为全球芯片产业发展提供了新的机遇。中国是开源大国，目前已经成为开源RISC-V的重要力量，带动全球开源事业的发展。倪光南表示，发展RISC-V生态是顺时代之势、应国家之需、答产业之盼，对新时代中国开源体系建设，对推动全球集成电路全产业创新发展都能作出重要贡献。我国把集成电路产业链分为四个环节，即“芯片设计”“芯片制造”“封装测试”和“下游应用”。为此，发展集成电路产业也应该从全产业链的角度考
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risc-v 倪光南 Chiplet
据中国科学院微电子研究所官微消息，针对高密度集成带来的功耗显著增加、散热困难等技术挑战，微电子所EDA中心多物理场仿真课题组构建了芯粒集成三维网格型瞬态热流仿真模型，能够实现Chiplet集成芯片瞬态热流的高效精确仿真，为芯粒异构集成温度热点检测和温感布局优化奠定了核心技术基础。同时，课题组在集成芯片电热力多物理场仿真方面进行布局，开展了直流压降、热应力和晶圆翘曲仿真等研究工作。图1 各向异性热仿真图2 电热耦合仿真近期，课题组在Chiplet热仿真工具方面取得新进展。通过对重布线
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中科院 chiplet EDA 物理仿真
日前，紫光国微在投资者互动平台透露，公司在无锡建设的高可靠性芯片封装测试项目已于2024年6月产线通线，现正在推动量产产品的上量和更多新产品的导入工作，2.5D/3D等先进封装将会根据产线运行情况择机启动。据了解，无锡紫光集电高可靠性芯片封装测试项目是紫光集团在芯片制造领域的重点布局项目，也是紫光国微在高可靠芯片领域的重要产业链延伸。拟建设小批量、多品种智能信息高质量可靠性标准塑料封装和陶瓷封装生产线，对保障高可靠芯片的产业链稳定和安全具有重要作用。
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紫光国微 2D/3D 芯片封装
据媒体报道，近日，研究人员发现了一种使用先进的等离子工艺在3D NAND闪存中蚀刻深孔的更快、更高效的方法。通过调整化学成分，将蚀刻速度提高了一倍，提高了精度，为更密集、更大容量的内存存储奠定了基础。这项研究是由来自Lam Research、科罗拉多大学博尔德分校和美国能源部普林斯顿等离子体物理实验室（PPPL）的科学家通过模拟和实验进行的。根据报道，前PPPL研究员、现就职于Lam Research的Yuri Barsukov表示，使用等离子体中发现的带电粒子是创建微电子学所需的非常小但很深的圆孔的最简
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3D NAND 深孔蚀刻
进入新的一年，技术研发领域将伴随着AI/ML、HI/3DIC 生态系统、光子学乃至量子计算等重要发展势头持续向前演进。这些重要趋势有望激发真正的创新并塑造未来。在此篇文章中，是德科技EDA高级设计与验证业务负责人Nilesh Kamdar 重点探讨了上述关键的技术研发趋势，以及这些趋势在驱动行业取得突破与在全球范围内推动创新等方面的潜力。广泛采用AI/ML提高生产力企业和个人对人工智能（AI）和机器学习（ML）解决方案的认知将从感到好奇和有趣转变为相信AI是必然趋势。人工智能的广泛应用
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斯坦福大学教授李飞飞已经在 AI 历史上赢得了自己的地位。她在深度学习革命中发挥了重要作用，多年来努力创建 ImageNet 数据集和竞赛，挑战 AI 系统识别 1000 个类别的物体和动物。2012 年，一个名为 AlexNet 的神经网络在 AI 研究界引起了震动，它的性能远远超过了所有其他类型的模型，并赢得了 ImageNet 比赛。从那时起，神经网络开始腾飞，由互联网上现在提供的大量免费训练数据和提供前所未有的计算能力的 GPU 提供支持。在 ImageNe
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李飞飞对计算机视觉的愿景：World Labs 正在为机器提供 3D 空间智能
12月5日消息，美国当地时间周三，谷歌旗下人工智能研究机构DeepMind推出了一款新模型，能够创造出“无穷无尽”且各具特色的3D世界。这款模型名为Genie 2，是DeepMind在今年早些时候推出的Genie模型的升级版。仅凭一张图片和一段文字描述，例如“一个可爱的机器人置身于茂密的森林中”，Genie 2就能构建出一个交互式的实时场景。在这方面，它与李飞飞创立的World Labs以及以色列新兴企业Decart所开发的模型有着异曲同工之妙。DeepMind宣称，Genie 2能够生成“丰富多样的3D
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谷歌 DeepMind Genie 2 模型 3D 互动世界
Teledyne DALSA推出在线3D机器视觉应用开发的软件工具Z-Trak™ 3D Apps Studio。该工具旨在与Teledyne DALSA的Z-Trak系列激光扫描仪配合使用，可简化生产线上的3D测量和检测任务。Z-Trak 3D Apps Studio能够处理具有不同表面类型、尺寸和几何特征的物体的3D扫描，是电动汽车（电动汽车电池、电机定子等）、汽车、电子、半导体、包装、物流、金属制造、木材等众多行业工厂自动化应用的理想之选。Z-Trak 3D Apps Studio具有简化的工具，用于
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