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文章/答案/技术大牛

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数字芯片实验室

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SK海力士、三星将从HBM的爆炸性销售增长中受益

人工智能产品解决方案内存芯片

高带宽内存（HBM）是人工智能设备必不可少的热门DRAM产品，其销售将在未来几年大幅增长，使SK海力士公司和三星电子公司等市场领导者受益。据台湾市场研究员TrendForce称，在巨大的定价溢价和人工智能芯片容量需求增加的推动下，HBM市场有望实现强劲增长。 HBM的单位销售价格比传统DRAM高出几倍，大约是DDR5芯片的五倍。它表示，到2025年，这种定价加上新的人工智能产品的推出，预计将大幅提高HBM在DRAM市场容量和市场价值中的份额。 TrendForce高级研究副总裁Avril Wu在一份研究报告中表示：“HBM在DRAM总位容量中的份额估计将从2023年的2%上升到2024年的5%，到2025年将超过10%。”

2024-05-10

820

什么是Dennard scaling?

计算机芯片性能 scaling 行业

Dennard Scaling（登纳德缩放定律）是1974年由Robert Dennard提出的，它与摩尔定律共同指导了集成电路行业多年。Dennard Scaling的核心观点是，随着晶体管尺寸的缩小，其功率密度保持不变，从而使芯片的功率与芯片面积成正比。这意味着，在每一代技术中，晶体管的尺寸可以缩小大约30%（0.7倍），因此它们的面积减少了50%。相应地，电路的延迟减少30%，工作频率增加约40%，同时为了保持电场恒定，电压降低30%，能量降低65%，功率降低50%。因此，在每一代技术中，晶体管密度增加一倍，电路速度提高40%，而功耗保持不变。 Dennard Scaling预测，随着晶体管密度的增加，每个晶体管的能耗将降低，因此硅芯片上每平方毫米的能耗几乎保持恒定。由于每平方毫米硅芯片的计算能力随着技术的迭代而不断增强，计算机将变得更加节能。然而，自2005-2007年前后，Dennard Scaling定律似乎已经失效。集成电路中的晶体管数量仍在增加，但性能提升开始放缓。主要原因在于，当芯片尺寸不变而晶体管数量增多时，电流泄漏问题变得更加严重，导致芯片升温，进一步增加能源成本。因此，Dennard Scaling定律在深亚微米时代不再准确，需要新的技术如多核处理器、3D芯片技术、先进封装技术等来继续推动性能的提升。

2024-05-10

830

适用于所有数字芯片工程师的SystemVerilog增强功能

函数数据类型芯片变量工程师

诚然，SystemVerilog的主要目标是实现大型复杂设计的建模和验证。然而，SystemVerilog为Verilog提供了每个工程师都可以也应该利用的增强功能。

2024-05-09

1030

混合信号的验证左移-实数建模

工程师模型设计芯片测试

特别是在汽车行业，高可靠性的芯片是一个漫长的迭代过程，可能需要多次重新ECO流片。

2024-05-09

490

为数字验证工程师揭开混合信号仿真的神秘面纱

模型设计芯片工程师解决方案

模拟和数字电路在单个芯片上的交互，通常称为混合信号。近年来，混合信号设计已成为主导技术。混合信号设计具有许多优势，包括提高性能、降低功耗和提高可靠性。随着科技行业不断突破极限，混合信号仿真变得至关重要。

2024-04-30

1860

HBM：小贵但AI需要

芯片性能内存数据数据中心

高带宽内存（HBM）正在成为算力提供商的首选内存，由于 AI/ML 的需求，使用量也在继续增长，HBM 提供紧凑的 2.5D 外形尺寸，可大幅减少延迟。

2024-04-23

1090

处理 SoC 中的性能瓶颈

内存设计数据芯片性能

SoC 中不断添加处理核心，但它们不会都得到充分利用，因为真正的瓶颈没有得到解决。

2024-04-23

870

芯片的未来发展趋势

芯片人工智能软件设计系统

今年年初，大多数人从未听说过生成式人工智能。现在整个世界都在竞相利用它，而这仅仅是个开始。量子计算、6G、智能基础设施等新市场领域专用处理正在加速对更快、更高效、更多数据的需求。

2024-04-16

1150

glitch功耗的问题在先进节点上更加突出

效率芯片硬件神经网络设计

glitch功耗并不是一个新现象。在先进节点上，glitch功耗问题正变得越来越突出，没有一种解决方案适用于所有芯片或设计类型。

2024-04-15

840

形式验证（Formal Verification）会越来越有用

设计芯片安全 verification 工具

随着芯片被用于很多关键的应用，芯片内部的交互数量也在增加，形式验证在芯片研发流程中的角色也越来越多。

2024-04-15

1120

为你的系统选择什么样的Memory(SRAM/DRAM/HDM)

性能 memory 内存数据系统

尽管多年来一直预测DRAM将被其他类型的内存所取代，但它至今仍然是几乎所有计算芯片中必不可少的组件。DRAM的足迹没有消失，而是一直在增加，DRAM类型的选择也在增加。

2024-04-15

1250

为了功耗，重新设计芯片

数据系统芯片内存设计

在基于RTL的芯片研发流程中，我们对于RTL开发时的功耗优化投入了大量精力，但这只是可以节省的功耗的一小部分。该行业转向更大算力系统的愿望受到热量的限制，因此越来越关注减少每个操作所消耗的能源。

2024-04-15

1180

边缘设备上的chatGPT

chatgpt 设计数据芯片性能

人工智能正在影响几乎所有可以想象的应用领域，但它越来越多地从数据中心data center转移到边缘edge，在那里需要比过去更快地处理大量数据。

2024-04-15

990

在系统级优化功耗

软件算法系统硬件优化

功耗是一个无处不在的问题，如果不考虑整个系统，就不可能优化系统的能耗。在硬件实现的优化方面已经取得了巨大的进步，但这完全不够。

2024-04-15

1540

先进工艺下的SRAM

芯片性能缓存内核系统

尽管SRAM的设计年代久远，但它已成为AI的主力存储器。但SRAM无法进一步缩放对功耗和性能目标提出了挑战，迫使系统从硬件创新到重新思考系统整体的布局。

2024-04-15

1140

让数据和计算更紧密地结合在一起

数据系统芯片存储内存

移动数据既费时（latency）又费力（power），开发人员正在寻找减少数据移动距离的方法，这意味着使数据和内存更接近彼此。

2024-04-03

1080

为什么AI不能够用来编写RTL？

测试行业软件设计人工智能

就在几个月前，生成式人工智能还只是对未来可能性的承诺。今天，几乎每个有一丝好奇心的人都尝试过 ChatGPT。大多数人都对它的功能印象深刻，但同时也看到了它的局限性。

2024-04-02

940

为什么现在的半导体IP授权服务越来越难做

芯片 ip 服务设计系统

半导体IP行业正在经历转型，新的半导体IP公司更难建立自己的地位，老牌的半导体IP公司维护自己的信誉也非常困难。

2024-04-01

730

通过优化RTL减少功耗

数据效率优化 fifo 设计

随着各种消费类设备智能化的巨大增长，这些应用正变得更加以数据为中心data-centric和计算密集型computation intensive。从IC设计的角度来看，这增强了早已经存在的power vs area trade-off的挑战。

2024-04-01

1740

适合初学者的 4 大 HDL 仿真器

设计开源编程操作系统工具

对于那些刚开始使用 HDL（如 VHDL 和 Verilog）进行编程的人来说，运行仿真以更好地了解该语言的工作原理非常重要。我们来看看四个仿真器——Icarus Verilog、GHDL、Vivado 和 Modelsim——并讨论它们的优缺点。

2024-04-01

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