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搜尋「EDA」,共 1323

數十年來,電子設計自動化(EDA)的生產力提升,主要來自效能更高的模擬器、可擴充的形式驗證工具,以及運算能力更強的求解器。然而,隨著 SoC 設計規模持續擴大,單純提升工具效能已不足以因應驗證團隊面臨的挑戰。 今日 RTL 驗證的主要瓶頸,

全球關鍵基礎設施全面走向數位化,運算、通訊及工業系統的架構正迎來兩大結構性變革:一是後量子密碼(PQC)時代的資安防護規格升級,二是面對系統日益複雜化所催生的 AI 輔助開發轉型。 在資安層面,隨著量子運算技術快速突破,傳統公鑰加密架構正面

現今AI資料中心算力持續擴張,系統瓶頸正從GPU運算能力向晶片間高速互連轉移。9月9日在日本幕張登場的NEPCON JAPAN秋季展特別設置「光電融合World」區域,集中矽光子、先進封裝、光導波路及CPO等技術,並邀集NVIDIA、Cor

AI正從半導體產品需求來源,進一步成為晶片製造工具。三星電子宣布與法國Mistral AI建立策略合作,將大型語言模型及AI平台導入半導體DS部門,結合三星自身製程與工程資料,打造半導體專用On-Premises AI,應用範圍涵蓋資料分析

汽車產業正從「硬體定義」走向「軟體定義」。這不只是技術升級,更代表沿用數十年的研發流程、組織分工與供應鏈協作模式,都必須重新調整。 軟體定義汽車(Software-Defined Vehicle,SDV)要求車廠縮短開發週期、更快推出新功能

Chiplet 與異質整合正在改變半導體設計。透過高效能中介層與先進封裝,設計團隊可將不同製程、不同供應商的運算、記憶體、I/O 與加速器 IP,整合為複雜的系統級封裝。相較於大型單晶粒設計,這種方法有助於提升效能與能源效率,也能改善擴充彈

AI浪潮正從驅動晶片需求進一步延伸至參與晶片設計。隨著AI資料中心、加速運算及實體AI快速發展,半導體晶片的架構與系統複雜度持續攀升,從先進製程、HBM、先進封裝到高速互連與多物理場設計,都讓傳統依賴工程師大量人工操作的開發模式面臨挑戰。在

當生成式AI進入PC,市場很容易沿用過去的升級想像:處理器更快、記憶體更大,下一代電腦自然就會取代上一代。

是德科技(Keysight)推出Keysight Multiphysics設計與驗證解決方案,旨在解決導致現代電子設計失效的物理場交互作用。該解決方案中的結構分析應用涵蓋跌落、衝擊與振動測試,使工程團隊能在原型機製造前,更早地識別並解決問題

生成式 AI 正快速改變半導體設計流程,而 AI 的角色也從輔助工具逐漸升級為參與決策的「工程夥伴」。從西門子 EDA 在年度技術論壇所揭示的發展方向可看出,EDA(電子設計自動化)產業競爭已不再只是提升單一工具效能,而是朝向 AI 原生(

良率決定晶圓製造成本與競爭力,而提升良率已從製程控制延伸至實體設計最佳化。透過智慧化Dummy Fill與EDA演算法協同優化,不僅能兼顧CMP製程需求,更可降低寄生效應、提升晶片效能,為先進製程建立更高的製造優勢。

由EuroHPC聯合開發計畫資助的歐洲處理器倡議(EPI)於2026年7月1日至2日在盧森堡舉行SGA2最終審查會,宣告歷經四年的第二階段圓滿落幕。此計畫成功達成強化歐洲技術主權的核心目標,並向審查委員展示其獨特技術與自研晶片,標誌著歐洲在

隨著半導體製程邁向先進節點與多晶粒(Multi-die)架構,晶片複雜度急劇增加。訊號、電源、熱完整性以及電磁效應等物理挑戰,已成為制約次世代晶片效能的關鍵因子。為解決傳統EDA流程因分階段模擬而導致的過度設計與時程延宕,新思科技(Syno

智慧眼鏡的散熱挑戰在於所能使用的手段相對有限,若無法有效排除熱能,將直接導致效能降頻,更甚者會影響配戴者的皮膚感官或手感,造成使用體驗的斷崖式下跌。