3D-IC 導入の課題。論理信号変換。自動予測。マイクロLED。
シーメンス ジョン・マクミラン は、3D-IC 機能は主流に向けた準備が整っているものの、大量導入の成功は、ソリューションをいかに簡単、効果的、効率的に提供できるかによって決まることを発見し、ワークフロー導入の XNUMX つの重点分野を指摘しています。
ケイデンス アンドレ・バゲニー は、Verilog-AMS と遷移フィルターを使用して論理信号を電気値に簡単に変換する方法を示しています。
シノプシス クリス・クラーク、ロン・ディジュゼッペ、スチュワート・ウィリアムズ 開発サイクルの短縮を促す市場の圧力、集中化されたゾーンアーキテクチャ、サイバーセキュリティ規制など、自動車市場に関する予測を共有します。
Ansys ラハ・ヴァファイ らは、microLED が、ディスプレイから高速光ベースの通信ネットワークに至るまで、特に高輝度、高解像度密度、応答時間、極限条件での堅牢性を必要とするさまざまな用途に有望であることを発見しました。
腕の アドナン・アルシナンとジャン・マルコ・イオディス 生成 AI がモバイル デバイスにどのように次のステップを踏み出しているのか、そしてなぜ整数量子化、スレッド アフィニティ、行列ごと、行列ごとのルーチンなどの大規模な言語モデルを実行するための主要なテクニックを使用するのかを確認してください。
キーサイトの エミリー・ヤン では、統合された IP ブロックが正しく相互作用し、すべての設計要件と標準に準拠していることを確認するための IP 追跡および検証メカニズムの標準化など、チップレット ベースの設計における IP 管理の重要な側面をいくつか取り上げています。
SEMI のブログで、Teradyne 氏は次のように述べています。 ジョージ・S・フルタルテ データ分析、機械学習、AI を半導体製造に戦略的に統合することは、ムーアの法則を拡張する可能性があるが、業界の協力とサイロを越えた移行が必要であることを示唆しています。
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Amkorの クォン・ジヘ に、特定のフィールド条件における最大許容電流密度または寿命を予測する方法を示します。
ラムリサーチの ブレット・ロウ メモリ セルを垂直に積層することで ReRAM の記憶密度を高める方法を示しています。
ASEの Calvin Shiao、AshtonWS Huang、Alfos Hsu 予知保全、品質保証、プロセスパラメータを最適化する方法を説明します。
ブリューワーサイエンス ジェシカ・オルブライト は、薄くしたウェーハを一時的なキャリア基板から分離するさまざまな方法を検討しています。
SEMIの アジット・マノーチャ、プシュカル・アプテ、メリッサ・グルペン=シェマンスキー イノベーションの好循環を生み出すためにチップ業界に AI を導入することに注目してください。
シノプシス シェラ・アブード GaN のような材料の挙動を支配する物理学は Si とは大きく異なるため、新しいモデルが必要であることを発見しました。
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- 情報源: https://semiengineering.com/blog-review-jan-24-2/
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- 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다.
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