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三星采用新思科技的IC Compiler II 机器学习技术设计新一代5纳米移动SoC芯片

• 重点：IC Compiler II和Fusion Compiler的机器学习技术助力三星将频率提高高达5%，功耗降低5%机器学习预测性技术可加快周转时间(TAT)，使三星能够跟上具挑战性的设计时间表三星在即将推出的新一代移动芯片流片中部署了机器学习技术新思科技（Synopsys, Inc.，纳斯达克股票代码：SNPS）今天宣布，三星(Samsung)为其新一代5纳米移动芯片生产设计，采用了IC Compiler™ II布局布线解决方案（新思科技Fusion Design Platform™的一
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高通最新SoC将AI与ML导入多重层级的智能相机

• 美国高通公司旗下子公司高通技术公司今日宣布，将高通QCS610和QCS410系统单芯片（SoC）导入高通视觉智能平台（Qualcomm Vision Intelligence Platform）。透过QCS610和QCS410的设计，过去仅见于高阶装置的强大AI和机器学习功能等顶级相机技术，得以进入中阶相机区隔；因为在现今智慧城市、商业活动和企业、家庭和车辆场域中，无线边缘运算的智能功能和强大的连网能力已逐渐成为智能型相机应用上必须克服的障碍。高通技术公司业务发展副总裁Jeffery Torrance表示
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瓴盛科技选用新思科技DesignWare IP核加速新一代SoC开发

• 摘要瓴盛科技采用新思科技广泛的DesignWare IP核组合来降低风险并加快新一代移动芯片组上市用于USB、MIPI和DDR的高品质DesignWare IP已帮助亿万片上系统实现量产双方的长期合作助力瓴盛科技的SoC设计一次性流片成功和量产新思科技（Synopsys, Inc.，纳斯达克股票代码：SNPS）今天宣布瓴盛科技(JLQ Technology Co., Ltd.)已经选用新思科技DesignWare® Interface IP核来加速其面向一系列应用的新一代高性能、低功耗SoC芯片的开发。瓴
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打破国外垄断，全国产3D芯片为机器人“点睛”

从原子的物理世界到0和1的数字世界，3D视觉“感知智能”技术是第一座桥梁。我国放量增长的工业级、消" />

• 传统机器人只有“手”，只能在固定好的点位上完成既定操作，而新一轮人工智能技术大大推动了机器和人的协作，这也对机器人的灵活性有了更高要求。要想像人一样测量、抓取、移动和避让物体，机器人首先需要对周边世界的距离、形状、厚薄有高精度的感知，而3D视觉芯片可以引导机器人完成上述复杂的自主动作，它相当于机器人的”眼睛”和”大脑”。近日，中科融合感知智能研究院（苏州工业园区）有限公司（以下简称中科融合）的全球首颗高精度3D-AI双引擎SOC芯片，已经在国内一家芯片代工厂进入最终流片阶段。这颗芯片将和中科融合已经进入批
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苹果Mac SoC预计2021上半年量产 成本将低于100美元

• 根据TrendForce旗下半导体研究处调查，苹果上月正式发表自研ARM架构Mac处理器(以下称Mac SoC)，宣布Mac预计今年开始逐步导入Apple Silicon(泛指Apple自研的芯片统称)，首款Mac SoC将采用台积电(TSMC)5nm制程进行生产，预估此款SoC成本将低于100美金，更具成本竞争优势。TrendForce指出，台积电目前5奈米制程仅有计划用于2020年新款iPhone12的A14 Bionic SoC进行批量生产中，以及计划搭载于2021年新款iPad的A14X Bion
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瑞萨电子领先的车载SoC被大陆集团（Continental） 用于其车身高性能计算机

• 全球领先的半导体解决方案供应商瑞萨电子集团近日宣布,大陆集团(Continental)在其第一代车身高性能计算机(HPC)中采用了瑞萨高性能系统级芯片(SoC)R-Car M3。HPC作为车载计算平台,提供对车辆系统的集中控制,并配备安全网关功能以实现云连接。R-Car M3支持在线(OTA)软件更新,支持最高级别信息安全和功能安全,从而实现汽车软件更新的集中控制。R-Car M3将推动全新电气/电子(E/E)架构概念,这有助于提高车辆性能、安全性和可靠性,同时减轻车辆重量。大陆集团车联网事业部负责人Jo
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台积电5nm今年被苹果华为抢光 外媒曝苹果下单8000万块A14芯片

• 此前有传言称，苹果有可能会在今年11月发布iPhone 12系列，其中包含了四款机型，一款5.4英寸的iPhone、一款6.7英寸的iPhone，以及两款6.1英寸的iPhone，并且都将支持5G，采用A14芯片。7月4日，据外媒报道，有爆料称苹果公司在2020年向台积电下单了8000万块A14芯片。报道称，苹果将会在下半年发布iPhone 12系列，将采用由台积电生产的基于5nm工艺的A14芯片。据twitter用户@L0vetodream 爆料，台积电将会在2020年向苹果交付8000万块A14芯片。
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西门子收购UltraSoC，推动面向芯片全生命周期管理的设计

• ·         此次收购将扩展Xcelerator解决方案组合，为系统级芯片（SoC）创建以数据驱动的产品生命周期管理解决方案·         将信息安全、功能安全性、以及复杂性管理集成在一起，从而在从汽车和工厂自动化到高性能计算等各个领域中提高产品质量、安全性，并缩短从开发到实现营收时间西门子日前签署了一项协议，收购总部位于英国剑桥的Ult
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外媒：台积电已开始为高通生产骁龙875 采用5nm工艺

• 据国外媒体报道，高通去年12月份推出的骁龙865，已被今年的多款高端智能手机采用，而下一代高端处理器骁龙875，将会是明年众多高端智能手机所采用的处理器。高通骁龙处理器外媒最新的报道显示，台积电已开始为高通生产骁龙875，采用的5nm工艺，在晶圆十八厂生产。外媒在报道中还表示，骁龙875是与骁龙X60 5G调制解调器一同在台积电投产的，骁龙X60有望被今秋苹果所发布的iPhone 12采用。虽然高通还未正式宣布骁龙875，但从外媒的报道来看，台积电目前并不是小规模试产。外媒在报道中就表示，高通现在每月会投
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Qualcomm骁龙4100可穿戴设备平台支持全新增强的用户体验 助力可穿戴设备加速增长

• Qualcomm Incorporated子公司Qualcomm Technologies, Inc.  近日宣布推出全新的Qualcomm®骁龙™4100+可穿戴设备平台和骁龙4100可穿戴设备平台，全新平台面向下一代联网智能手表，并基于超低功耗混合架构设计。 骁龙4100+可穿戴设备平台 采用Qualcomm Technologies成熟的混合架构，包括一颗高性能系统级芯片（SoC）和一颗更加智能的始终在线（AON）协处理器。得益于12纳米工艺制程，该平台的能效也较前代产
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西门子收购 UltraSoC，推动面向硅的生命周期管理设计

• 西门子近日签署协议，收购总部位于英国剑桥的 UltraSoC Technologies Ltd.（“UltraSoC”）。UltraSoC 是一家监测与分析解决方案提供商，为片上系统（SoC）的核心硬件提供智能监测、网络安全和功能安全等能力。西门子计划将 UltraSoC 的技术整合到 Xcelerator 解决方案组合 当中，构成 Mentor Tessent™ 软件产品套件的一部分。UltraSoC 的加入能够帮助西门子实现统一的、以数据驱动的基础设施，从而进一步提高产品
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传华为最早9月发布旗舰手机Mate40，搭载5nm麒麟1020

• 华为有望最快在9月份发布旗舰机Mate40系列，搭载麒麟1020芯片。运行鸿蒙OS 2.0的Mate Watch智能手表或同时发布。华为Mate40系列最大的亮点是其很可能成为首个搭载海思最先进的麒麟1020芯片的手机，麒麟1020采用5纳米制程工艺制造，届时很可能与苹果一起成为全球首发5纳米芯片的厂商。虽然遭遇了一系列麻烦，但海思目前的芯片库存足够支持下半年Mate40系列的上市。对于华为供应链可能断供的担忧，有市场分析表示，华为到年底之前所需要的麒麟处理器芯片数量，不论5nm，7nm手机芯片或是16n
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台媒：台积电南科十八厂5nm产能拉升至单月6万片

• 据台湾媒体报道，随着大厂相继投片，台积电已将南科十八厂5nm产能，快速拉升至单月逼近6万片。5nm产能较上月大增近6000片、增幅逾一成，也让台积电5nm主要基地南科十八厂的P1及P2厂产能爆满。消息人士透露，高通旗下最先进的骁龙875手机芯片，上周正式在台积电南科十八厂投片，采用5nm生产。此外，还包括X60 5G基带。业界估计，高通目前在台积电5nm单月投片量约6000片到1万片，以投片时程估算，这两款最新的芯片，有望在9月交货。另外，AMD将高阶GPU推进至5nm，消息人士透露，AMD向台积电提出的
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Nordic nRF52805为业界认可的nRF52系列添加了针对紧凑型双层PCB无线产品而优化的WLCSP封装蓝牙5.2 SoC器件

• Nordic Semiconductor 近日宣布推出蓝牙5.2芯片级系统 (SoC) nRF52805，这是其广受欢迎且经过验证的nRF52系列的第七款产品。nRF52805是一款超低功耗的低功耗蓝牙 (Bluetooth® Low Energy /Bluetooth LE)SoC器件，采用尺寸仅为2.48 x 2.46mm的晶圆级芯片规模封装(WLCSP)供货。WLCSP SoC针对双层PCB设计进行了优化，消除了对更昂贵的四层PCB的需求，从而为预算有限的紧凑型设计显着
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性能更佳的测量系统如何在嘈杂的环境中改善EV/HEV电池的健康状况

• 信心对于普及电动汽车和混合动力/电动汽车（EV/HEV）至关重要，但要为了提升信心，我们必须提高这些车辆中电池测量的精度。为获得更高的测量精度，必须处理干扰数据采集以及将其传输到主处理器的高噪声级别。高精度地测量电池电压、温度和电流远远不够，还需要同步。电动汽车/混合动力汽车中的噪声源具有不同频率和不同振幅，这使得如何更好地对其进行过滤成为了一个难题，从而不影响对电池电压、温度和电池组电流的测量。测量误差可能导致各种后果，包括错误报告电池充电状态、可能的过度充电和过度电池放电，这都可能会影响驾驶员、乘客和
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