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深度报告:芯片设计EDA2.0时代,三大路径搞定六大挑战

EDA是Electronic Design Automation的缩写,几十年来成为芯片设计模块、工具、流程的代称。从仿真、综合到版图,从前端到后端,从模拟到数字再到混合设计,以及工艺制造等,EDA工具涵盖了芯片设计、布线、验证和仿真等所有方面。 芯片的制造十分受制于EDA工具和设计流程,EDA的发展速度近十多年来越来越跟不上芯片设计规模和需求的快速增长。如何基于新的技术和平台,参考其它软件行业的发展过程,推动EDA工具和设计流程进入新的时代是当今芯片制造中一个容易被忽视的关键环节。 在2021世界半导体大会暨南京国际半导体博览会的第二天,国产EDA智能软件和系统创企芯华章针对芯片设计难、人才少、设计周期长、设计成本高企的问题,发布了《EDA 2.0白皮书》。芯华章科技董事长兼CEO王礼宾相信,智能化的EDA 2.0时代,会使设计芯片像开发程序那样简单,制造芯片像搭积木那样灵活。 本期的智能内参,我们推荐芯华章的报告《EDA2.0白皮书》, 从EDA1.0的发展历程、现阶段问题与挑战分析,给出芯片EDA2.0未来发展的三大路径。

  • 2021-07-28
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基于SDAE深度学习与多重集成的风电集群短期功率预测_李聪

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  • 2021-07-26
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电力市场环境下基于深度强化学习的微网能量管理系统实时自动控制算法_郭国栋

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  • 2021-07-26
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基于深度学习的两阶段多假设视频压缩感知重构算法_杨春玲

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  • 2021-07-26
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当可解释人工智能遇上知识图谱

什么是可解释性。由于可解释性人工智能、机器学习、神经网络等方兴未艾,可解释性的定义依旧没有准确的确定。目前较为受到认可的解释应该论文[1]提供解释Interpretability as the ability to explainorto present in understandable terms to a human,翻译过来的意识就是:可解释性是一种以人类认识的语言(术语)给人类提供解释的能力。

  • 2021-07-23
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量子计算机:技术路线、风险及战略投资

由于现有半导体微电子技术物理极限的原因,传统计算机的发展渐渐接近其极限,而具有强大并行处理能力的量子计算技术的发展随之成为现实需求。然而,通常外部环境会对量子计算的基本单位量子比特产生干扰,产生量子衰减而导致计算错误。面临上述技术难题,全球出现了基于超低温超导材料、离子阱技术、微电子制造技术和通过量子纠缠来获取信息的四种技术实现路径之争。 如何建造一台大型容错的通用量子计算机并将其应用于完成实际任务,同时带来收益,具有很大的技术挑战性与风险。西安交通大学城市学院李联宁教授认为,从历史上看,一项技术的进步取决于对该技术投入的人力和资金的多少。当前,各经济发达国家对量子研究的投入持续增长,已开始进行国家层面的指数级投资。

  • 2021-07-22
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企业安全数据标准及实践案列

依据数据安全技术保护矩阵,实践基于数据标签的统一数据安全管控策略。在各场景中,基于标签和内容双引擎识别机制,实现动态安全技术保护

  • 2021-07-22
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数据中台与数据治理方案

当前大多传统企业的数据中台建设还处于初级阶段,但随着移动互联网的发展、线上线下融合,数据服务的形式、场景开发增多,业务维度更加复杂,数据中台建设面临更多挑战

  • 2021-07-22
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