9月26日消息，Facebook母公司Meta的首席AI科学家雅恩·勒昆(Yann LeCun)认为，目前大多数AI方法永远不会带来真正的智能，他对当今深度学习领域许多最成功的研究方法持怀疑态度。 这位图灵奖得主表示，同行们的追求是必要的，但还远远不够。其中包括大型语言模型的研究，如基于Transformer的GPT-3。正如勒昆所描述的那样，Transformer的支持者们相信：“我们将所有东西标记化，并训练巨型模型进行离散预测，AI由此脱颖而出。” 勒昆解释称：“他们没有错。从这个意义上说，这
关键字：
Meta AI 人工智能
面对现今消费电子产品极力朝向轻、薄趋势发展，上中游印刷电路板（PCB）、面板、芯片等核心组件也须随之整合，并采取一体化设计；在制程阶段，则将要求质量应通过全检、24/7不间断连续生产。如今不仅导入自动化光学检测（AOI）解决方案已是标配，还须加入人工智能（AI）以2D/3D图像分析为核心的机器学习技术，强化影像辨识功能。回顾过去AI因为受到高速运算技术限制，CPU无力执行机器学习（Machine learning）算法，直到约7~8年前NVIDIA正式跨足AI并加速深度学习（Deep learning）算
关键字：
3D光学检测 机器视觉 AI AIOT
意法半导体近期发布的 STM32Cube.AI v7.2 带来了对深度量化神经网络的支持功能，从而可以在现有微控制器上运行更准确的机器学习应用软件。STM32Cube.AI 于 2019 年推出，用于把神经网络转换为适合STM32 MCU 的代码。该解决方案依附于 STM32CubeMX，这是一个帮助开发人员初始化STM32芯片的图形界面软件。同时，STM32Cube.AI 还用到 X-CUBE-AI软件包，其中包含用于转换训练好的神经网络的程序库。开发人员可以参照我们的入门指南，从STM32CubeMX
关键字：
STM32Cube.AI 深度量化神经网络
随着异构计算、人工智能、大数据、云计算、区块链等新兴技术不断迸发创新活力，带动了以半导体产业为代表的数字技术强势崛起。作为产业的底层关键技术，EDA 自始至终连接和贯穿着芯片与科技应用的发展，也获得了更加广阔的发展机遇。1 EDA新形势和国产EDA新机遇在后摩尔定律时代，制程工艺逼近极限，为了达成系统、应用对芯片的要求，将促使大家从系统设计角度出发，通过系统、架构的创新，以应用导向驱动芯片设计，实现对系统能力的提升，降低对先进工艺的依赖。这其中，通过借助先进的数字前端EDA 工具，
关键字：
202209 EDA 芯华章
随着美国正式签署《芯片与科学法案》，国内半导体设计公司对于国际EDA 的使用限制将越来越严格。但是，考虑到当前绝大多数的设计公司还在使用国际EDA 厂商的设计流程，作为后来者的国产EDA 公司，目前绝大多数是点工具，且愿意使用的设计企业非常有限。面对困局，我们采访了国内EDA 的领先企业芯和半导体的联合创始人代文亮博士。代博士提出了一个很重要的观点：国产EDA 要抢占市场需要打破用户的使用门槛，增强用户体验。首先是与现有国际设计流程的融合，让用户先能用起来。在这个过程中，相比用户对布局布线工具的天然排他性
关键字：
202209 仿真 EDA
8 月15 日美国商务部工业和安全局（BIS）在《联邦公报》正式对外宣布生效了一项新增的出口限制临时规则，涉及芯片设计工具EDA，GAAFET 晶体管技术，氧化镓和金刚石（被视为第四代半导体材料）。这是美国首次对EDA 设计工具进行明确的出口限制，本次禁令面向拥有高端芯片设计和制造能力的企业。美国加大对海外半导体厂商高端芯片设计的管控，这对全球半导体行业必然产生影响，特别是对台积电和三星这两家仅有的已经量产GAAFET 的非美国企业及其代工的客户将会产生直接的影响。EEPW 论坛有热心网友回应，如果EDA
关键字：
202209 EDA
楷登电子（美国 Cadence 公司）近日宣布，推出 Cadence® Verisium™ Artificial Intelligence (AI)-Driven Verification Platform，整套应用通过大数据和 JedAI Platform 来优化验证负荷、提高覆盖率并加速 bug 溯源。Verisium 平台基于新的 Cadence Joint Enterprise Data AI (JedAI) Platform，并与 Cadence 验证引擎原生集成。随着 SoC 复杂性不断提高，
关键字：
Cadence Verisium AI-Driven Verification Platform 验证
9月15日消息，当地时间周三芯片公司9月15日消息，当地时间周三芯片公司英特尔、ARM和英伟达共同发布了一项所谓人工智能通用交换格式的规范草案，目的是使机器处理人工智能的过程速度更快、更高效。英特尔、ARM和英伟达在草案中推荐人工智能系统使用8位的FP8浮点处理格式。他们表示，FP8浮点处理格式有可能优化硬件内存使用率，从而加速人工智能的发展。这种格式同时适用于人工智能训练和推理，有助于开发速度更快、更高效的人工智能系统。在开发人工智能系统时，数据科学家面临的关键问题不仅是收集大量数据来训练系统。此外还需
关键字：
英特尔 ARM 英伟达 AI
X-CUBE-AI是意法半导体（简称ST）STM32生态系统中的AI扩充套件，可自动转换预先训练好的AI模型，并在用户的项目中产生STM32优化函式库。最新版本的X-CUBE-AI v7.1.0主要有三项更新：‧ 支持入门级STM32 MCU；‧ 支持最新AI架构；‧ 改善使用者体验和效能调校。ST持续提升STM32 AI生态系统的效能，且提供更多简单、易用的接口，并强化更多类神经网络中的运算，而且最重要的一点是：免费。在介绍X-CUBE-AI v7.1.0的三大更新之前，先了解一下X-CUBE-AI的主
关键字：
ST X-CUBE-AI AI模型
2022年9月6日，中国上海 - 领先的芯片设计平台即服务（Silicon Platform as a Service，SiPaaS®）企业芯原股份（芯原，股票代码：688521.SH）今日宣布推出创新的人工智能图像增强AI-ISP技术，可为智能手机、汽车电子、工业物联网等应用提供超越传统计算机视觉技术的先进的图像增强效果。 芯原的AI-ISP技术创新地将公司业已获得市场广泛应用的可扩展、可编程的神经网络处理（NPU）技术，以及已通过ISO 26262和IEC 61508功能安全标准双认证的图像
关键字：
计算机视觉 芯原 AI-ISP 图像增强
每年PC厂商都会推出一系列新的笔记本电脑，它们通常都配备了最新的技术和功能，旨在提供出色的用户体验。从以往的经验来看，这些创新主要集中在外观尺寸，屏幕增强和用户界面等方面。而AI（人工智能）和ML（机器学习）的日益普及开辟了一个充满可能性的新世界，PC厂商和生态系统巨头都在寻求将这些先进的新功能添加到其产品功能集中。在本篇博文中，莱迪思将讨论PC中AI/ML功能的增长趋势，为什么FPGA非常适合实现这些新的体验，并举例说明采用莱迪思技术的PC解决方案。使用AI/ML功能优化PC用户体验对于世界各地的许多人
关键字：
莱迪思 FPGA AI ML
电子设计自动化（EDA）行业的增长势头强劲，为半导体和电子系统设计行业实现更大的成功做出了重要贡献。越来越多的系统公司开始自己设计芯片和电子产品，他们的创新步伐会受到哪些主要 EDA 趋势的影响？Trend：电子产品的设计正在朝着特定领域发展。特定领域的设计对 EDA 工具开发人员和用户意味着什么？答：对于产品开发人员来说，只考虑芯片或电路板的传统技术指标已经不够。他们现在还必须要考虑产品集成和使用的环境。促使产品开发团队考虑环境设计的因素包括系统越来越高的复杂性、更高的性能需求与成本的取舍，以及不断压缩
关键字：
是德科技 EDA
中国 上海 2022年9月1日——人工智能视觉感知芯片研发及基础算力平台公司爱芯元智宣布，受邀出席为期3天的2022世界人工智能大会（WAIC）。大会以“智联世界 元生无界”为主题，集中展示全球人工智能发展成果，把握人工智能与元宇宙相融互促的发展趋势，描绘AI时代的美好图景。作为受邀参展公司之一，爱芯元智携全系列端侧边缘侧AI芯片产品及智能消费、智慧城市、智慧交通等多领域应用解决方案亮相，展现“芯向未来 视界无界”的AI“芯”生态，并正式公布了自研核心技术AI-ISP“爱芯智眸®”。
关键字：
爱芯元智 世界人工智能大会 AI-ISP 爱芯智眸
IT之家 8 月 31 日消息，DigiTimes 称，目前英伟达正加紧与台积电在高端芯片上的合作。消息人士称，英伟达正考虑 HPC 芯片采用台积电的 SoIC 技术。随着摩尔定律即将面临物理极限，囊括小芯片（Chiplet）、异质整合的先进封装技术，在高效运算（HPC）芯片领域的话题火热程度，从 2022 年 8 月下旬的 Hot Chips 大会一路延续至今...据公开资料，SOIC（Small Outline Integrated Circuit Package）即小外形集成电路封装，指外
关键字：
英特尔 台积电 EDA
IT之家 8 月 30 日消息，据中国台湾经济日报，台积电总裁魏哲家今日现身 2022 台积电技术论坛并提到，台积电 3 纳米思考良久维持 FF 架构并即将量产，至于 2 纳米也可和在座各位保证 2025 年量产会是最领先技术。据悉，台积电 2 纳米技术和 3 纳米技术相比，功效大幅往前推进。在相同功耗下，速度增快 10~15%，或在相同速度下，功耗降低 25~30%。值得一提的是，联发科全球副总裁兼无线通信事业部总经理徐敬全 JC Hsu 在演讲期间展示合作简报，魏哲家眼尖发现“效能仅提升 2
关键字：
EDA 3nm 台积电
ai for eda介绍
您好，目前还没有人创建词条ai for eda!
欢迎您创建该词条，阐述对ai for eda的理解，并与今后在此搜索ai for eda的朋友们分享。
创建词条
关于我们 -
广告服务 -
企业会员服务 -
网站地图 -
联系我们 -
征稿 -
友情链接 -
手机EEPW
Copyright ©2000-2015 ELECTRONIC ENGINEERING & PRODUCT WORLD. All rights reserved.
《电子产品世界》杂志社 版权所有 北京东晓国际技术信息咨询有限公司
京ICP备12027778号-2 北京市公安局备案：1101082052 京公网安备11010802012473
京ICP备12027778号-2 北京市公安局备案：1101082052 京公网安备11010802012473