文章摘要:汽车测试生成,混合信号验证,AI加速器,AV验证&与机器学习库特征

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12月6日发布2018
  1. 导师延伸Tessent调试和汽车模式生成
  2. 纳米级SoC混合信号验证?你要打电话给谁?吗?
  3. 是什么让一个好AI加速器
  4. 88亿英里来验证
  5. 改善图书馆的特征和机器学习!!


导师延伸Tessent调试和汽车模式生成
技术设计论坛

汽车电路在ISO 26262功能安全标准的严格要求下,要求零缺陷ppm。生产新生成的技术导师目标缺陷在晶体管和互连级别来帮助汽车芯片制造商实现这一目标。此外,导师的新ATE-Connect创建一个标准接口测试和DFT平台之间改善硅启动过程。


纳米级SoC混合信号验证?你要打电话给谁?吗?
EE Web

混合信号芯片正变得越来越受欢迎,因为他们在物联网中,扮演着重要角色通信、汽车、数据中心,和更多。验证混合信号芯片一直是困难的,但是它变得越来越要求节点迁移到尖端的设计过程。导师的新交响混合信号平台提供了快速、准确的验证纳米混合信号集成电路来解决这些设计的挑战。


是什么让一个好AI加速器
SemiEngineering


人工智能和机器学习的崛起促使许多公司开发硬件加速器,可以优化为特定类型的数据。缺乏标准化的加速器,他们设计的依赖正在加速,和软件的发展速度比硬件所有创建挑战公金宝愽备用网址司试图加入加速度竞赛。本文讨论这些挑战和预测如何加速器市场在不久的将来可能会改变。


88亿英里来验证
技术设计论坛

自主车辆需要详尽的验证和测试,以确保他们的安全,的性能,和功能之前被送到市场。制造商将需要创建数字双胞胎的自驾车辆虚拟测试达到所需测试的数十亿英里,在数以百万计的潜在的场景。导师的EDA产品除了西门子整体体系基础设施启用自动车辆所需的全面的虚拟测试。


改善图书馆的特征和机器学习!!
SemiWiki

SoC库特征可以成为一个重大的障碍在设计过程中,创建一个可用的库可以多达1亿个模拟运行。机器学习可以提高图书馆特征的数量减少角落生成通过蛮力模拟30至百分之七十,除了其他好处。结果是减少所需的时间标准库代细胞或记忆,在不牺牲准确性。

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