國產(chǎn)EDA行業(yè)正在迎來一個(gè)至關(guān)重要的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。在全球半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)競爭加劇的背景下，EDA作為芯片設(shè)計(jì)和驗(yàn)證的核心工具，其技術(shù)水平直接決定了半導(dǎo)體行業(yè)的創(chuàng)新能力。然而，長期以來，EDA市場被幾家國際巨頭壟斷，國內(nèi)EDA行業(yè)雖發(fā)展迅速，但整體生態(tài)仍不夠成熟，亟需從技術(shù)積累、產(chǎn)品競爭力和市場接受度等多方面實(shí)現(xiàn)突破。
當(dāng)前，我國集成電路產(chǎn)業(yè)面臨諸多嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，包括國際競爭加劇、技術(shù)封鎖和供應(yīng)鏈限制導(dǎo)致的外部壓力，以及內(nèi)部高端芯片設(shè)計(jì)與制造能力不足、關(guān)鍵設(shè)備和材料依賴進(jìn)口、產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同不足等問題。同時(shí)，國內(nèi)市場需求快速增長，供需矛盾突出，芯片自給率較低，加之高端人才短缺和研發(fā)投入不足，進(jìn)一步加劇了發(fā)展難度。
Chiplet技術(shù)不僅為國內(nèi)半導(dǎo)體企業(yè)提供了突破傳統(tǒng)單片設(shè)計(jì)的機(jī)會，也在芯片產(chǎn)業(yè)自主可控的過程中扮演了重要角色?；ミBIP，作為Chiplet架構(gòu)的核心組件之一，正是實(shí)現(xiàn)不同模塊之間高效通信的關(guān)鍵，為系統(tǒng)集成和功能擴(kuò)展提供了強(qiáng)大支持。在這一過程中，奎芯科技作為國內(nèi)半導(dǎo)體互連IP領(lǐng)域的先鋒企業(yè)，積極推動Chiplet技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。
在全球半導(dǎo)體行業(yè)態(tài)勢回暖的大背景下，中國的IC設(shè)計(jì)公司正面臨著更加激烈的競爭。據(jù)悉，中國IC設(shè)計(jì)公司今年的增長率為11.9%，低于全球19%的增長率。面對這一局勢，如何通過EDA工具和IP服務(wù)幫助企業(yè)提升競爭力成為行業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)。
英偉達(dá)Jetson Orin Nano Super開發(fā)套件不僅讓生成式 AI 和視覺模型能夠在邊緣端高效運(yùn)行，還通過更低的功耗與更高的性價(jià)比，為智能設(shè)備和機(jī)器人等物理 AI 應(yīng)用提供了堅(jiān)實(shí)的計(jì)算基礎(chǔ)。無論是語言理解、視覺感知，還是多模態(tài)融合，這一平臺都將加速邊緣 AI 的廣泛落地，讓智能設(shè)備在更多場景中實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)推理與自主決策，為物理世界的智能化帶來巨大變革。
[Works With 24] AI釋放IoT新潛力，Silicon Labs全新Series 3平臺無線SoC助力端側(cè)計(jì)算時(shí)代的全面連接。
作為“AI加速年”，2024年AI進(jìn)展迅猛。得益于GPU、TPU等硬件計(jì)算能力的持續(xù)提升、算法優(yōu)化的深化以及數(shù)據(jù)收集規(guī)模的擴(kuò)大，AI模型在自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、自動駕駛等多個(gè)領(lǐng)域取得了顯著突破。例如，OpenAI、Google和Meta等公司推出的超大規(guī)模模型推動了AI技術(shù)的前沿發(fā)展，且模型訓(xùn)練的規(guī)模不斷創(chuàng)下新紀(jì)錄。
專訪安森美模擬與混合信號事業(yè)群(AMG)汽車市場營銷經(jīng)理張青，解讀基于BCD65的全新Treo平臺
根據(jù)世界集成電路協(xié)會（WICA）2023年的報(bào)告，全球半導(dǎo)體市場總規(guī)模達(dá)到5301億美元，而其中中國市場的規(guī)模為1553億美元，占據(jù)了27.1%的份額。多年來，中國穩(wěn)居全球最大的半導(dǎo)體消費(fèi)市場地位，伴隨著人工智能技術(shù)在各行業(yè)的深入應(yīng)用，新的應(yīng)用領(lǐng)域正在為半導(dǎo)體行業(yè)創(chuàng)造全新的增長空間，全球半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)也即將迎來新一輪的蓬勃發(fā)展。
在現(xiàn)代計(jì)算領(lǐng)域，數(shù)據(jù)量的激增、帶寬需求的提升以及傳輸效率的優(yōu)化，正在推動存儲與主機(jī)連接技術(shù)的迅速發(fā)展，安全威脅也因此日益加劇。人工智能（AI）的快速普及進(jìn)一步加速了這一趨勢，對計(jì)算架構(gòu)提出了前所未有的嚴(yán)苛要求。
2025將至，回首即將過去的2024年，我們見證了技術(shù)領(lǐng)域的快速發(fā)展與變革。這一年，人工智能的應(yīng)用更加深入，量子計(jì)算的突破逐漸成為現(xiàn)實(shí)，5G網(wǎng)絡(luò)的普及為未來的智能連接奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。邊緣計(jì)算、虛擬現(xiàn)實(shí)和可持續(xù)能源技術(shù)等新興領(lǐng)域也取得了令人矚目的進(jìn)展。2024年是技術(shù)融合與創(chuàng)新加速的一年，而我們也更期待在2025年看到更多令人興奮的技術(shù)革新和新的可能性。
助力超低延遲的高頻交易，打造極具性價(jià)比的交易基礎(chǔ)設(shè)施，將AI算力發(fā)揮到極致
提到AI，就會想到英偉達(dá)。而同樣的，不可忽視的端側(cè)AI的計(jì)算提供者還有Arm。這兩家計(jì)算公司在計(jì)算能力上的互取彼長，才能夠成就今時(shí)今日和未來的全面AI場景。在當(dāng)下AI加速成熟和規(guī)?；瘧?yīng)用的階段——或是像Rene Haas形容的在“人類探索的終極邊疆”，兩位賣鏟人又是如何看待AI的發(fā)展？在由Arm主辦的《Tech Unheard》首期播客中，NVIDIA創(chuàng)始人、總裁兼首席執(zhí)行官黃仁勛（Jensen Huang）與Arm首席執(zhí)行官Rene Haas展開對話。
FeRAM（鐵電隨機(jī)存取存儲器）最為獨(dú)特的優(yōu)勢在于它結(jié)合了非易失性和高速寫入性能，這種特性是其他存儲器無法同時(shí)具備的。與傳統(tǒng)的DRAM雖然都能實(shí)現(xiàn)高速讀寫，但后者在斷電后會丟失數(shù)據(jù)；而與Flash相比，盡管都具有非易失性，F(xiàn)lash的寫入速度卻遠(yuǎn)不及FeRAM。因此，F(xiàn)eRAM在能夠保存數(shù)據(jù)的同時(shí)，還能實(shí)現(xiàn)幾乎瞬時(shí)的寫入操作，成為存儲技術(shù)中獨(dú)一無二的存在。
當(dāng)前端側(cè)AI正在快速落地推進(jìn)，而智能車載領(lǐng)域尤為活躍，特別是在國內(nèi)市場，智能車載的快速發(fā)展引人注目。據(jù)Yole預(yù)測，2023年至2029年，全球車載攝像頭市場規(guī)模將從57億美元增至84億美元。但目前車載視覺系統(tǒng)方案尚未統(tǒng)一，既有大域控制架構(gòu)的探索，也有分布式架構(gòu)的應(yīng)用。而在分布式架構(gòu)的應(yīng)用場景中，面臨的主要挑戰(zhàn)在于如何更好地融合圖像傳感器與SoC，以實(shí)現(xiàn)性能與成本的最佳平衡。此外，在技術(shù)層面，需要通過更先進(jìn)的平臺工具和AI加速技術(shù)，結(jié)合圖像性能優(yōu)化手段，推動技術(shù)的迭代與升級。
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