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    2019-01-12当“IC设计”遇上“大数据” 会碰-撞出怎样的火

      求各位前辈指明方向,射频工程师和传感器研发工程师哪个方向比较有前景

      本文档的主要内容详细介绍的是英飞凌TriCore TC1728用户手册详细资料免费下载。

      采用传统方法设计的汉字滚动显示器,通常需要使用单片机、存储器和制约逻辑电路来进行PCB(印制电路板)...

      前记:在eetop论坛,或是其它站点上看到了很多介绍IC或者设计工具系统的资料,但是感觉都不是很综合。所以这里尝试做一个2012版的EDA工具介绍。

      EDA代表了当今电子设计技术发展的方向,它的基本特征是:设计人员按照“自顶向下”的设计方法,对整个系统进行方案设计和功能划分,系统的关键电路用一片或几片专用集成电路(ASIC)实现,然后采用硬件描述语言(HDL)完成系统设计,最后通过综合器和适配器生成最终的目标器件。这样的设计方法被称为高层次的电子设计方法,下面介绍与EDA基本特征有关的几个概念。

      根据EDA产业联盟(EDA Consortium,EDAC)的最新市场统计数据,全球电子设计自动化(....

      FPGA内部主要三块:可编程的逻辑单元、可编程的连线和可编程的IO模块。可编程的逻辑单元是什么?其基...

      目前,炬星科技的机器人还没有实现量产。已经确定的国内合作包括京东的部分仓库以及一家叉车厂商。对于国外市场,炬星已经和日本的一家系统集成商达成合作意向,提供软件接口作为其电商解决方案的一部分。蒋超认为,目前阶段,AMR 机器人在日本和北美有更大的市场空间。

      车速模块的仿线个传感器脉冲就输出一个100米脉冲clkout。计程模块的仿线所示,满足设计要求。计费模块的仿线.9元。

      2009年4月3日,用户在北京电信朝阳门营业厅办理3G入网和相关业务手续。当日,中国电信北京公司开始3G放号。

      STM32CubeMX配置工具创建了STM32微控制器 让优化MCU配置参数更加轻松

      改变业务流程,提升效率:传统的电商物流的流程是先将多个订单合并起来拣选,最后再分单运出,AGV 只取代了员工在仓库中移动的环节;AMR 则可以逐单进行运输,即先在每一个拣货处捡取订单中商品,统一运输到打包处打包运出,再捡取下一个订单。这样做不仅省去了重复拣选分单的人力,还降低了出错率。炬星科技的 CEO 蒋超说,在传统的业务流程中,一个物流机器人至多取代 3 个人力;采用新的业务流程后,则可以取代 5-8 个人力。

      在此生态系统中,芯禾科技与全球EDA行业前四的厂商都缔结了合作伙伴关系,并通过界面、集成等形式实现了...

      因此,设计一个操作方便、运行稳定可靠、成本低的自动门的控制系统具有一定的市场。

      两个一样的层的板子才能把gerber拼在一起。一、第一种办法1、使用cam350导入第一个板子的ge....

      台湾积体电路制造公司(简称为台积电(TSMC))最近宣布了其第四个28nm工艺进入了量产 - 28H...

      20世纪后半期,随着集成电路和计算机技术的发展,数字系统也得到了飞速发展,其实现方法经历了由分立元件、SSI、MSI到LSI、VLSI以及UVLSI的过程。同时为了提高系统的可靠性与通用性,微处理器和专用集成电路(ASIC)逐渐取代了通用集成硬件LSI电路,而在这两者之间,ASIC以其体积小、重量轻、功耗低、速度快、成本低、保密性好而脱颖而出。总的来说,ASIC的制作可粗略地分为掩膜式方法和现场可编程方法两大类。目前,业界大量可编程器件(PLD),尤其是现场可编程逻辑器件(CPLD/FPGA)被大量地应用在ASIC的制作中。在可编程集成电器开发过程中,电子设计自动化(技术的出现,不仅为电子系统设计带来了一场革命性的变化,从某种角度说,也成为其发展的必然。下面论述

      似乎从智能机开始流行的时候,3G就是伴随出生的,与传统的2G网络比起来,3G网络是非常令人惊喜的,但是好景不长,在还有没使用多久,全新的4G网络就开始普及,可以说4G网络很大程度上改变了我们的生活,一旦网络不稳定退化到3G网络,甚至还会引起大家的抱怨。

      2.EMI 即电磁搅扰度,描绘某一产品对其他产品的电磁辐射搅扰程度,是否会影响其周围环境或同一电气环境内的其它电子电气产品的正常作业;EMI又包含传导搅扰CE(conducTIon emission)和辐射搅扰RE(radiTIon emission)以及谐波(harmonic)。

      汽车网络中预期的分布式计算架构将是异构的,需要从网络控制到利用深度学习节点的并行对象识别的混合计算资...

      在“大数据”时代,芯片设计人员本身是否使用大数据?他们面对着庞大的原始数据——来自不同EDA供货商提供的工具。但是,他们是否找到了一种利用大数据实现优化和加速芯片设计的好办法?

      谈到“大数据”(Big data),现在大家都少不了它。它广泛地出现在生物科技、金融、农业、教育和交通运输等领域,各个产业都希望藉由它来重新塑造其业务本质。

      为此,一家专为芯片公司提供设计数据与IP管理软件的解决方案供货商——IC Manage Inc.,日前发表了“大数据实验室”(Big Data Labs)。

      IC Manage执行长Dean Drako将这个Big Data Labs形容为一个“平台”,希望为IC设计客户“开发和客制基于big data的全新设计分析工具”。

      在“大数据”时代,半导体公司已经在设计用于数据中心的IC了。但问题是这些芯片设计人员本身是否使用大数据。他们已经有了庞大的原始数据——来自不同EDA供货商提供的工具。

      但是,电子设计人员是否找到了一种利用大数据实现优化和加速芯片设计的好办法?

      当然,半导体产业已经使用数据管理软件好多年了。Gary Smith EDA首席分析师Laurie Balch解释,IC Manage一向致力于提供“让大量数据得以保持安全且组织化,从而使数据能被其他人存取”的工具。但针对能让IC设计人员将数据应用于智能决策的分析工具,Balch说:“我们现正处于才刚开始可用的起步阶段。”

      IC Manage并不是一家传统的EDA供货商。Balch解释,它并非制造仿真、合成或布局等传统的EDA工具,相反地,该公司的专长在于“EDA企业工具”。Balch形容IC Manage是一家“在IC设计数据库市场占有一席之地的公司”。

      在此“电子设计以创造大量数据闻名”的时代,她发现芯片供货商正面对如何有效管理数据日益庞大的挑战。而IC Manage可能成为第一家提出解决方案的公司。

      Drako解释,根据定义,“大数据”是由大量非结构化数据组成的。

      他坦承,电子设计领域已经看到了非结构化数据带来的巨大挑战——分别来自不同EDA公司设计的各种工具。

      然而,大多数的IC设计人员都没有足够的工具配备去吸收这些东西,更不用说要如何理解了。毕竟,这样做既费时又耗资源。

      Drako也强调,要在工具和供货商之间串连各自独立的数据集并不容易。

      此外,他补充说:“只有很少的产业和公司拥有足够的专业知识和可用资源”,能够迅速发展出可行的见解,并创造管理选项与实施细节。

      Drako解释,IC Manage在组织化的设计数据上迭加了非结构化数据。“透过融合非结构化数据(如验证纪录档案)和结构化数据(电子设计数据),我们提供了一个混合数据库,”让芯片公司可以用它来执行高性能的先进EDA分析。

      IC Manage希望的结果是实现一款提供可视化分析的平台,协助用户创造交互式报告。

      这并不是IC Manage首次为IC厂商提供的大数据设计工具。

      随着Big Data Labs的推出,IC Manage正向前迈进了一步。组织大数据并让设计团队或整个公司中的每个人都能使用数据还不够。

      IC Manage希望藉由与客户(芯片公司)和合作伙伴(EDA工具供货商)的密切合作,进一步开发(并可能客制)的新工具,让设计人员能够追踪每位设计人员的贡献、修订历史、IP重用以及各种动作。所产生的工具能让设计人员看到其决定对于设计过程的影响。Drako指出,提供的分析还将有助于其做出明智的决定。

      IC Manage同时推出了首款基于Big Data Labs平台的验证分析工具——Envision Verification。IC Manage表示,利用平台连接多厂商环境的能力,该工具提供了“近乎实时的可视化分析”。

      Drako表示:“为了了解所发生的一切,Envision Verification从不同的EDA供货商环境(如Verilog、Mentor和Cadence)取得所有的验证数据,并追踪设计活动、回归测试和验证状态,以及出现的错误。然后找出变化。”

      如果没有这样的大数据验证,Drako说:“传统上,如果你是一支300名工程师团队中的一员,你可能得花费大量的时间四处询问:“你改变过什么吗?”、“哪些做过测试了?”、“是谁弄坏了?”或是“我们错过了什么吗?”等等。”

      透过交互式的验证结果报告,Drako说:“Envision有助于使功能验证分析加速10到100倍。不仅能够辨识瓶颈,还可以为验证过程中出现的问题找到根本原因。”

      分析师Balch解释,验证对于电子设计师来说是一项“非常重大的挑战”。她说,由于每个人的目标都是“一次到位”(first-time right)的设计和制造——受限于芯片重新设计的成本,“设计人员必须为其进行验证”。她指出,验证涉及很多测试方面,“其结果也会随着运作条件而有所变化,因此也必须了解极端案例。”

      IC Manage最新Big Data Labs推出的首款工具就是这种功能验证工具。此外,该公司的其他逻辑大数据分析产品还包括实体验证、时序分析和功耗。

      Drako指出功能验证包括很多部份,包括针对半导体、电路、数字和模拟设计进行仿真等。因此,Balch猜测IC Manage在接下来很长一段时间都将忙于进一步发展其功能验证工具,包括客制化。

      Balch说,不可否认的,数据管理工具的使用在芯片公司之间有些“起飞缓慢”。考虑到预算,芯片设计人员更想购买核心设计工具,而非大数据分析工具。“他们并不觉得这很重要,而且也认为这只适用于大型的设计团队。”

      随着半导体产业持续卷入巨额并购,大环境的变化可能比先前的预测更快。例如,如果博通(Broadcom)成功收购了高通(Qualcomm),那么想象在两大巨擘内部的设计团队将面临多大的数据管理梦魇。合并后的公司必须监控不同设计团队的进度,确保大家都能共享设计信息和IP。

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