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英伟达近几周可能与软银洽谈收购Arm (英伟达 2022)

据彭博社援引匿名人士的消息,英伟达,NVIDIA,近几周就有意就收购Arm的相关事宜与软银进行洽谈,其他潜在的竞购者也可能出现,Arm处理器被全球绝大部分的智能终端所采用,目前也在向PC以及服务器市场拓展,英伟达是全球领先的GPU提供商,在图形和高性能计算领域拥有优势,Arm是一家英国芯片设计公司,2016年被日本软银以320亿美元的...。
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国内首家!平头哥刚刚宣布开源RISC

雷锋网消息,平头哥刚刚在乌镇互联网大会上宣布开源MCU芯片设计平台,这是国内首家开源芯片设计平台的公司,也是平头哥继玄铁910、无剑SoC、含光800之后的又一款新品,开源MCU芯片设计平台的目标群体包括芯片开发者、IP供应商、高校及科研院所等,开发者可以基于该平台设计面向细分领域的定制化芯片,IP供应商能够研发原生于该平台的核心IP...。
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深度解析苹果A12处理器 性能和能耗比令安卓旗舰SoC汗颜 (苹果手机深度解析需要多久)

过去的几年里,苹果的芯片设计团队一直在架构设计和制造工艺两条路线上稳居业界最前沿,此番随新一代iPhoneXS一齐亮相的A12处理器同样保持了这份优良传统,它是业界第一个实现量产应用的7nm移动SoC芯片,此前在雷锋网,详细解读7nm制程,一文中我们曾介绍过,一般来说制程的数字越小,晶体管的MetalPitch和GatePitch等特...。
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腾讯云CODING助力国产芯片开发提质增效 首创远程开发模式 (腾讯云CODING Devops认证考试)

软件开发领域的DevOps理念正在加速国产化芯片的研发进程,芯片国产化浪潮下,芯片设计研发的效率提升逐渐成为行业关注的重要议题,随着敏捷开发概念的提出,国内芯片设计行业在EDA工具的智能化和国产化进程上开始提速,借助一站式DevOps方案,腾讯云在提升国产芯片研发效率上已经走在了行业前列,有效解决开发环境搭建难题芯片研发的第一步是开发...。
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任职首席科学家 前阿里智能网卡负责人蒋晓维加入大禹智芯 (任职首席科学家有哪些)

消息,近日,前阿里巴巴及谷歌智能网卡团队负责人蒋晓维博士加入大禹智芯,任职首席科学家,负责大禹智芯DPU芯片研发工作,公开资料显示,蒋晓维本科和研究生就读于南京大学电子工程系,2009年获得美国北卡州立大学计算机工程博士学位,研究领域覆盖CPU有架构、芯片设计、网络、虚拟化技术等,博士毕业后,蒋晓维先后在英特尔、阿里巴巴和谷歌工...。
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移动芯片新晋者瓴盛 搅动4G SoC市场 (移动芯片厂商)

现阶段的智能手机SoC市场似乎已经很久没有新鲜事了,高通和联发科在5G市场抢夺份额,4G市场基本只有联发科和展锐两个大玩家,就在本月16日,沉闷已久的智能手机SoC市场迎来新的搅局者,成立仅4年的芯片设计公司瓴盛科技宣布发布首款4G智能手机芯片平台JR510,并搭载在小米公司新机POCOC40正式面向海外市场发布,在5G普及进度低于预...。
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UWB芯片设计公司瀚巍微电子完成Pre (uwb芯片厂商)

1月12日消息,低功耗UWB,超宽带,芯片设计公司瀚巍微电子,MKSemi,宣布完成Pre,A,轮融资,本轮融总额8000多万人民币,将用于产品研发,市场扩展以及人才引进,本轮融资由光速中国和高榕资本联合领投、启明创投和常春藤资本跟投,瀚巍微电子成立于2019年,由多位资深数模混合信号设计领域的专家领衔,专注于UWB芯片及方案的...。
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芯片设计上云投入产出比可提升百倍!或是新入局者实现超越的机会 (芯片设计云豹智能)

近几年,传统行业正在加速上云推进数字化转型,芯片设计虽属于传统行业,但芯片设计上云已经有多年的历史,只是,随着云计算方式的普及和硬件性能的提升,用云的方式设计芯片能够获得几倍到上百倍的投入产出比的提升,因而被越来越多芯片设计公司采用,对于新兴的芯片设计公司而言,这或许是一个超越传统大公司的机会,当然,成熟的芯片设计公司也可以借助云计算...。
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传三星夺单特斯拉下一代自动驾驶7nm芯片 与台积电掰了 (三星夺魄)

据韩国一家报纸周四报道,三星正基于其7纳米芯片工艺制造能力,与特斯拉谈判关于下一代智能驾驶汽车芯片的合作,据韩国经济日报援引知情人士的话,今年年初以来,特斯拉和三星就芯片设计进行了多次讨论,并为特斯拉即将推出的Hardware4自动驾驶处理器交换了芯片原型,三星拒绝置评,特斯拉没有立即做出回应,报道称,如果三星赢得订单,预计将采用其7...。
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如何满足谷歌苹果的芯片设计需求 (如何满足谷歌的需求)

前有苹果、谷歌,后有阿里、腾讯,科技巨头们自主设计芯片已经成了不可阻挡的趋势,不止于此,为了缩短芯片设计的周期,谷歌开始利用AI加速,其团队6月在Nature上发表的题为,一种用于加速芯片设计的布局规划方法,的论文指出,利用深度学习,人类工程师需要数月完成的工作,谷歌用AI仅需要6小时就能达到相同效果,这表明,随着科技巨头们在芯片领域...。
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九月初该芯片将亮相国际舞台 芯 毕业 4 个月带 硬核!五位本科生仅用 (中国9月芯片产量)

别人的毕设写论文写到头秃,他们的毕设带着自己设计的芯片毕业,国科大这五位毕业生实为我辈楷模,7月25日,中国科学院大学召开新闻发布会,公布了首期,一生一芯,计划成果——在国内首次以流片为目标,由5位2016级本科生主导完成一款64位RISC,V处理器SoC芯片设计并实现流片,芯片能成功运行Linux操作系统以及学生自己编写的国科大教学...。
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曾学忠 紫光展锐年出货6亿套片计划于2019年推出5G芯片 (曾学忠 紫光)

雷锋网消息,2018天翼智能生态博览会期间,紫光展锐宣布加入全网通产业联盟,并计划于2019年推出5G芯片,紫光集团当下遵循芯云战略,芯板块分为三艘航母和四大基地,三艘航母指的是紫光展锐,通信,、紫光存储,存储,和紫光国微,安全,,四大基地指的是成都、重庆、武汉和南京四大基地,显示出紫光在芯片设计、制造、封测和营销等层面的全面布局,云...。
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谷歌的野心是人工智能时代的智能终端 挖走苹果王牌芯片设计师 (谷歌的核心理念)

据外媒报道,谷歌近日从苹果和高通等企业挖走数名芯片设计工程师,其中约翰·布鲁诺,JohnBruno,受到媒体大量关注,布鲁诺有着超过20年的芯片设计经验,2012年加入苹果,创立并管理着苹果的半导体竞争分析小组,该小组力图使公司在芯片性能方面领先于竞争对手,在这之前,他曾经在AMD公司担任首席工程师,并且在ATITechnologie...。
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AI应用如何影响芯片设计 Imagination第二代神经网络加速器和第九代GPU推出 (ai应用如何配电脑主机)

去年,Imagination失去最大客户苹果引发业界巨大的关注,最终Imagination被CanyonBridge收购成为了一家中资公司,雷锋网消息,Imagination被收购之后财务非常稳健,并且越来越重视中国市场,12月4日,Imagination在深圳发布了最新的的神经网络加速器,NNA,架构PowerVRSeries3NX...。
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大陆首个!芯原股份加入UCIe产业联盟 (中国首个芯片)

消息,本周六,中国芯片设计平台即服务企业芯原股份正式宣布加入UCIe产业联盟,成为中国大陆首个加入该产业联盟的企业,芯原表示,将与UCIe产业联盟其他成员共同致力于UCIe1.0版本规范和新一代UCIe技术标准研究与应用,推动芯原Chiplet产品发展,UCIe产业联盟于本月初建立,是由全球知名芯片制造商英特尔、台积电、三星联手...。
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中科院计算所陈云霁 更需要耐得住寂寞 基础研究需要兴趣 (中科院计算所是什么级别单位)

自14岁进入中科大少年班开始,陈云霁便展现了非凡的科研实力,25岁时,2008年,获导师胡伟武钦点担任8核龙芯3号的主架构师,也是在25岁这年他与主攻算法的弟弟开始智能算法和芯片设计的交叉研究,让中国在智能时代来临之际有可能实现智能芯片领域的,弯道超车,目前国际智能芯片领域他引最多的两篇论文,和,均来自陈云霁团队,而寒武纪深度学习处...。
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AI芯片创业公司们走到分岔口 (ai芯片行业)

距离2016年左右的AI芯片创业热潮已经过去五年多,从团队组建,到芯片设计、再到产品落地,AI芯片公司们到了交出一份答卷的时间,Graphcore大中华区总裁兼全球首席营收官卢涛Graphcore大中华区总裁兼全球首席营收官卢涛对表示,,2022年AI芯片公司的竞争会更加激烈,因为不同的公司选择了不同的策略和路径,今年开始能看得...。
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采用Intel16 18个月后出货 英特尔为联发科代工芯片 (采用intel芯片的mac)

7月25日,英特尔和联发科宣布建立了战略合作伙伴关系,联发科宣布将使用英特尔代工服务,IFS,生产一系列智能边缘设备芯片,联发科是2021年全球第四大芯片设计厂商,每年生产超过20亿芯片,台积电承担了其大部分芯片代工订单,英特尔代工业务由英特尔现任CEO帕特.基辛格于2021年3月推出,帕特表示,该业务旨在重振英特尔市场地位,并提升英...。
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Live预告 (live预告照)

AI芯片在整个智能网联的落地中起着重要的作用,清微智能通过可重构架构来提升AI芯片的能效比,在保证AI计算效率和精度前提下降低功耗,那什么是可重构架构,选择用可重构计算架构的原因是什么呢,基于可重构计算架构的软件定义芯片允许硬件架构功能随软件变化而变化,可实现更灵活的芯片设计,同时也具备处理器的通用性和ASIC的高性能和低能耗,被一些...。
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芯片自主可控深度解析 (芯片自主可控股票)

转载自丨SiP系统级封装技术首先,什么叫自主可控,最直观的理解就是当别人,卡脖子,的时候不会被卡住,集成电路产业通常被分为芯片设计、芯片制造、封装测试三大领域,参看下图,我们逐一进行分析,芯片设计主要从EDA、IP、设计三个方面来分析;芯片制造主要从设备、工艺和材料三个方面来分析;封装测试则从封装设计、产品封装和芯片测试几方面来分析,...。
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评价一款AI芯片最关键的指标是什么 (评价一款app)

AI快速发展的当下,一款更符合应用需求的AI芯片将是加速AI与新经济社会各领域渗透融合、推动AI可持续发展的重要因素,目前,各种促进深度学习算法有效处理的新架构和新技术不断推向市场,那评价一款AI芯片最关键的指标到底是什么,最近几年AI的关注度都非常高,但今年热度似乎在下降,有人认为,这其中很重要的原因是AI的落地不如预期,清华大学长...。
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华为哈勃又投资一家芯片产业链公司 芯版图 扩张加速 (华为哈勃投资的半导体公司)

雷锋网2月7日消息,企查查显示,华为旗下投资机构哈勃科技又投资了一家芯片产业链公司,这次是一家EDA企业——无锡飞谱电子信息有限公司,根据官网介绍,无锡飞谱电子主要从事自主研发的电子设计自动化,EDA,软件开发,开发基于三维电磁场仿真技术的专业软件工具,能够为芯片设计与制造、高速电子封装和系统集成商解决信号及电源完整性、电磁兼容及干扰...。
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狮子大开口还是胸有成竹 软银力推Arm估值600亿启动IPO (狮子大开口还可以怎么说)

据路透社3月24日消息,软银集团计划推动旗下芯片设计公司Arm以600亿美元的估值进行首次公开募股,此前,软银曾一度计划将Arm以400亿美元的价格卖给英伟达,但迫于美国和欧洲的反垄断调查,最终该交易流产,随后软银即开启了Arm的IPO计划,高盛或将领投,Arm能否满足软银,大胃口,根据知情人士透露,软银计划选择高盛集团作为Arm首次...。
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从港中文走出来的ICCAD竞赛冠军 国产EDA觉醒时代 (港中文现状)

2014年博士毕业那年,摆在魏星面前的无非三条路,一,去美国Cadence、Synopsys或Mentor工作,像他在港中文的大多数同学一样;二,找一家互联网企业上班,像他以前在清华EDA实验室的许多师兄师姐一样;三,自己创业,留在国内继续研究EDA,最终,这位天之骄子选择了当时对他来说性价比最低、也是最艰难的第三条路——创业,与师兄...。
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强劲增长创造纪录 Arm报告2021年收入 (强劲增长创造性的成语)

据路透社5月12日报道,软银集团旗下的芯片技术公司Arm在本周四公布了创造纪录的2021年收入,Arm首席执行官雷内哈斯告诉路透社,其新芯片设计业务增长前景强劲,软银现在整计划让这家英国科技公司上市,因为此前来自监管的压力阻止了软银将其出售给美国芯片制造企业英伟达,Arm公司采用Fabless模式,专门设计芯片的基本蓝图,在去年Arm...。
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思必驰旗下AI芯片公司​深聪智能完成上亿元A轮融资 (思必驰怎么样)

消息,上海深聪半导体有限责任公司,简称,深聪智能,近日完成上亿元人民币的A轮融资,本轮融资由雅迪科技集团、珠海大横琴集团、元禾控股、苏州工业园区科创基金及思必驰科技股份有限公司联合参投,深聪智能是思必驰旗下的芯片设计企业,依托于思必驰的技术及资源赋能,专注于打造,算法,芯片,一体化的整体解决方案,据悉,此轮融资完成后,深聪智能...。
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粉碎 芯片设计的超高门槛 正在被AI (粉碎芯片设计方案)

过去几年,芯片行业的市场竞争发生了一些有趣的变化,PC处理器市场,长久以来的霸主英特尔面对着AMD的猛烈攻势,手机处理器市场,高通已经连续五个季度让出了出货量第一的宝座,联发科意气风发,传统芯片巨头们竞争加剧之时,擅长软件和算法的科技巨头们相继开始自研芯片,让芯片行业的竞争变得更加有趣,这些变化的背后,一方面是因为2005年之后摩尔定...。
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国产EDA终于支持国产计算架构!飞腾服务器已经验证 (国产EDA终极目标)

雷锋网消息,成立不到一年的国内EDA,电子设计自动化,智能软件和系统公司芯华章今天正式推出支持国产计算架构的全新仿真技术,以及成本最多能节省4倍的高性能多功能可编程适配解决方案,全新仿真产品已经在国产飞腾服务器上通过验证,能兼容当前产业生态,全新仿真技术支持主流处理器架构EDA是帮助芯片设计人员利用计算机辅助设计,CAD,软件来完成超...。
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轮融资 第二代DPU芯片预计明年一季度流片 中科驭数完成数亿元A (融资第二轮叫什么)

消息,DPU芯片设计企业中科驭数今日宣布完成数亿元规模A,轮融资,本轮融资由麦星投资和昆仑资本联合领投,老股东灵均投资、光环资本追加投资,这是继7月底中科驭数宣布完成数亿元A轮融资之后,中科驭数今年获得的第二笔更大规模的数亿元融资,据悉,中科驭数所筹资金将用于DPU芯片的研发和量产、以及市场开拓,中科驭数正在研发的第二代DPU芯...。
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AI比人类更懂芯片设计 (ai与人类相比的劣势)

优化功耗、性能和面积,PPA,一直是芯片设计中的三个重要目标,但即使是最好的设备和经验最丰富的工程团队也无法保证优化结果的稳定性,优化PPA的过程正受到越来越多因素的制约,应用、IP和其他组件的可用性不同,工程师对不同工具和方法的熟悉程度也不尽相同,例如,同样的设计目标既可以用更大的处理器实现更高性能,也可以用更小、更专业的处理元件更...。
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