頭條 Gartner：2024年全球半導體收入增長21% 根據Gartner的最終統計結果，2024年全球半導體總收入為6559億美元，較2023年的5421億美元增長了21%。同時，英偉達超越了三星電子和英特爾，首次躍居首位。 Gartner研究副總裁Gaurav Gupta表示：“前十大半導體廠商收入排名變動的主要原因在于強勁的AI基礎設施需求以及73.4%的內存收入增長。英偉達之所以能夠躍至首位，主要在于其獨立圖形處理單元（GPU）需求顯著增長，GPU已成為數據中心AI工作負載的首選。” Gupta表示：“供需失衡引起價格大幅反彈，三星電子的DRAM和閃存收入增長，得以繼續保持在第二位。英特爾2024年的半導體收入僅增長了0.8%，原因在于其主要產品線面臨的競爭威脅正在加劇，而且英特爾未能把握AI處理需求強勁增長這一機遇。”2023-2024年全球排名前十半導體廠商收入（單位：百萬美元） 最新資訊 2024年上半年三星SK海力士在華營收增長超過100% 2024年上半年三星、SK海力士在華營收增長超過100% 發表于：9/6/2024 英特爾宣布提前將工程資源集中于Intel 18A 9 月 5 日消息，英特爾在當地時間昨日的新聞稿中表示，其 Intel 18A 先進節點目前進展良好。為進一步支持 Intel 18A 開發，該公司宣布提前將工程資源集中于該節點。 同時 Arrow Lake 客戶端處理器系列將主要使用外部工藝，并由 Intel Foundry 封裝。根據此前爆料，采用 Intel 20A 工藝的產品包括英特爾 Arrow Lake 處理器桌面版的 6+8 核心設計。 發表于：9/5/2024 高通推出AI PC芯片驍龍X Plus 8挑戰英特爾PC芯片霸主地位 9 月 4 日消息，高通今日推出了面向 Windows 筆記本電腦的 8 核驍龍 X Plus 處理器，旨在降低高性能 Windows on Arm PC 的價格。 發表于：9/5/2024 一種高效的神經肌肉電刺激系統設計 設計了一種高效的神經肌肉電刺激（Neuromuscular Electrical Stimulation，NMES）系統。NMES的工作原理是利用神經細胞的電興奮性，通過脈沖電流刺激支配肌肉的神經，從而使肌肉收縮。系統由干電池供電，降壓和升壓電路采用高效的方案從而來降低功耗，以STM32F4單片機為主控芯片，產生用于控制刺激強度的DAC信號，以及復用開關的控制信號，經過由復用開關、恒流源、H橋組成的復用恒流源電路，產生分時的電流刺激，從而有效降低系統功耗和設備體積。 發表于：9/4/2024 基于動態補償下垂法的并聯逆變器控制研究 提出了一種基于動態補償下垂法的新型逆變器并聯策略，解決了傳統并聯逆變器下垂控制策略中頻率跌落，無功功率不均分，有功、無功計算結果不準確等問題。該策略包括在功率環中采用CSOGI-QSG模塊濾除直流干擾；在傳統有功控制環中引入自適應頻率反饋策略補償頻率跌落；在無功控制環中引入虛擬電感改善無功功率的分配，并采用自適應電壓補償策略改善母線電壓跌落。通過搭建MATLAB仿真和實驗平臺驗證，證明了該控制策略可以顯著改善并聯逆變器中的功率均分效果。 發表于：9/4/2024 基于一種集控站監控信息預測和優化模型研究與分析 集控站作為電網運行的重要部分，連接著調度系統和變電站，其監控信息準確性和效能性的發揮尤為關鍵。為了更進一步提升集控站監控信息的審核效率，采用“專家庫+改進蟻群算法”的方式，實現集控站監控信息表內容的預測和優化。通過構建集控站監控信息預測和優化模型，一方面面向信息行業屬性，采用MapReduce分析機制，構建專家庫，實現監控信息預測功能；另一方面依托蟻群算法建模，構建改進型信息全局優化模型。通過實驗分析，該模型不僅提升了冗繁的監控信息分析預測能力，而且增強了電網集控場景下的監控信息優化效能。 發表于：9/4/2024 指控中心任務軟件集中管控系統研究與關鍵技術 隨著武器航天試驗任務的增多，指控中心對任務軟件快速部署、多任務并行的需求愈發迫切。設計了基于B/S架構的指控中心任務軟件集中管控系統，實現了任務軟件配置與監控的一體化管理；通過基于DBus與Kafka結合的數據傳輸機制，打通了任務軟件與系統前后端數據高效交互鏈路；最后，重點分析了任務軟件自動化部署技術、多任務并行技術、高速數據分級處理技術以及任務數據高效存儲技術。 發表于：9/4/2024 Optimality在多個場景的時域仿真中高效性的深度研究 隨著產品的速率及復雜性越來越高，針對仿真而言，除了要求仿真本身具有非常高的精度外，還對仿真的效率提出了很高的要求。具體到不同的信號模塊，如DDR系統或者高速串行信號上，基于速率越來越高，越來越希望仿真給能出“最優解”的配置，例如DDR5顆粒的ODT的最優配置，高速信號芯片的加重均衡的最優配置等參數。那么如何在成百上千種組合的參數中選擇相對最優的參數呢？傳統的軟件只能通過大量的掃描來進行篩選，在仿真時間和工程師的精力兩方面都有比較大的耗費。使用Optimality軟件，通過分享一些具體的仿真案例，展現軟件的智能性，幫助使用者更快速挑選出最優的參數，使DDR及高速串行的仿真工作變得更加輕松，充分體現出Optimality軟件的高效性。 發表于：9/4/2024 Virtuoso iQuantus Insight及Quantus Insight流程在FINFET先進工藝項目中加速后仿迭代的應用 隨著工藝演進，尺寸進一步縮小帶來了更多寄生通路和更大的寄生電阻，后仿結果和前仿相去甚遠。如何快速縮小前后仿之間的差距成為重要課題。傳統設計中只能通過Quantus Extracted View相對直觀地對寄生進行分析，無法更詳細地進行分析，這成為設計者們面臨的艱巨挑戰。同時，后仿發現問題，只能通過“修改電路-版圖迭代-再次后仿”反復優化，迭代周期長，如何降低時間成本成為各公司關注的重點。Virtuoso iQuantus Insight （ViQI）/Quantus Insight （QI）可基于寄生網表文件進行寄生分析及結果可視化。工程師可借此對寄生進行準確的分析及假設，無需版圖迭代，即可進行設計優化。討論了如何通過ViQI/QI工具在FINFET先進工藝項目中實現快速的后仿迭代，大幅提高工作效率。 發表于：9/4/2024 基于Cerebrus的Genus+Innovus流程的功耗面積優化 對于性能功耗面積（PPA）的追求已成為IC芯片設計的共識，尤其是發展到先進工藝節點，PPA已成為IC設計綜合性能的重要指標，尤其是對于大型SoC芯片中clone很多次的模塊，對于PPA的追求變得更加極致。介紹了基于Cadence公司的Genus工具和Cerebrus 工具，通過綜合階段與后端PR各個階段的優化，共同提升PPA的優化方案。最終結果顯示，在時序及DRC基本收斂的情況下，使用Cerebrus工具相比Innovus可以使功耗降低3.5%，面積降低3.1%，使用Genus+Innovus流程可以使功耗降低6.4%，面積降低8.5%，極大地降低了芯片的面積及功耗。 發表于：9/4/2024 ?…82838485868788899091…?
