一款颠覆性的RISC-V芯片

智能计算芯世界 2024-12-12 08:16

最近,科学家们首次制造出一种非硅制成的柔性可编程芯片。


据IEEE报道,英国Pragmatic Semiconductor 公司及其同事研发的新型超低功耗 32 位微处理器可以在弯曲时运行,并可运行机器学习工作负载。该微芯片的开源 RISC-V 架构表明其成本可能不到一美元,使其能够为可穿戴医疗电子产品、智能包装标签和其他廉价物品供电,其发明者补充道。

例如,“我们可以开发一种心电图贴片,该贴片在胸部安装有柔性电极,并在柔性电极上连接有柔性微处理器,通过处理患者的心电图数据来对心律失常进行分类,”英国剑桥柔性芯片制造商 Pragmatic 的处理器开发高级总监 Emre Ozer 说道。他表示,检测正常心律与心律失常“是一项机器学习任务,可以在柔性微处理器的软件中运行”。

柔性电子产品具有与软材料相互作用的任何应用的潜力,例如佩戴在身上或植入体内的设备。这些应用可能包括皮肤上的计算机、软机器人和脑机接口。但是,传统电子产品是由硅等刚性材料制成的。

下载地址:
重磅发布:全球人工智能发展研究报告(2024)
重磅发布:英伟达人工智能行业发展战略研究报告

中国移动自智网络白皮书(2024)

《AI数据中心(AIDC)建设白皮书合集》
1、超云AIDC基础设施建设白皮书(2024)
2、华为AIDC白皮书(2024)
《2024中国算力大会技术合集》
中国算力大会:中国算力发展报告(2024年) 中国算力大会:中国存力发展报告(2024年)
特斯拉、OpenAI、英伟达和华为人形机器人生态简析
2024年半导体+算力+通信+数据中心产业链全景
自动驾驶软硬一体演进趋势研究报告
AIGC行业全景篇:算力、模型与应用的创新融合
2024年中国智能算力行业白皮书
《AIGC行业研究报告合集(最新版)》
1、AIGC发展研究3.0发布版(2024.11) 2、2024年全球AIGC产业全景报告(2024.11)
2025中国AIoT产业全景图谱报告(2024)
DeepSeek发布中国版o1推理模型,海外量子密集突破
《大模型微调技术实践合集》
AIGC算力全景及趋势报告(精华)
SSD闪存技术基础知识全解(知识星球版)
服务器基础知识全解(知识星球版)
存储系统基础知识全解(知识星球版)

800+份重磅ChatGPT专业报告




开源、灵活、速度足够快




Pragmatic 公司致力于开发一种柔性微芯片,其制造成本远低于硅处理器。这款新设备名为 Flex-RV,是一款基于金属氧化物半导体氧化铟镓锌 (IGZO ) 的 32 位微处理器。

尝试用硅制造柔性设备需要对易碎的微芯片进行特殊封装,以保护它们免受弯曲和拉伸的机械应力。相比之下,用 IGZO 制成的柔性薄膜晶体管可以直接在低温下在柔性塑料上制造,从而降低成本。

新的微芯片基于RISC-V指令集。(RISC 代表精简指令集计算机。)RISC-V 于 2010 年首次推出,旨在通过精简处理器可执行的核心指令集来实现更小、更低功耗、性能更好的处理器。

“我们的最终目标是通过开发免许可的微处理器来实现计算的普及,”Ozer说。

RISC-V 既免费又开源,让芯片设计人员可以避免与 x86 和 Arm 等专有架构相关的昂贵许可费用。此外,专有架构提供的定制机会有限,因为添加新指令通常受到限制。相比之下,RISC-V 鼓励这种改变。

“我们在设计 Flex-RV 时选择了Olof Kindgren 设计的Serv ... 作为开源 32 位 RISC-V CPU,”Ozer 说道。“Serv 是开源社区中最小的 RISC-V 处理器。”

其他处理器也采用柔性半导体制造,例如 Pragmatic 的 32 位PlasticARM以及由伊利诺伊州工程师设计的超廉价微控制器。与这些早期设备不同,Flex-RV 是可编程的,可以运行用 C 等高级语言编写的编译程序。此外,RISC-V 的开源性质还让研究人员为 Flex-RV 配备了可编程的机器学习硬件加速器,从而实现人工智能应用。

每个 Flex-RV 微处理器都有一个 17.5 平方毫米的核心和大约 12,600 个逻辑门。研究小组发现 Flex-RV 的运行速度可以达到 60 千赫兹,而功耗却不到 6 毫瓦。

所有之前的柔性非硅微处理器都是在制造它们的晶圆上进行测试的。相比之下,Flex-RV 是在柔性印刷电路板上进行测试的,这让研究人员能够看到它在弯曲时的表现如何。Pragmatic 团队发现,当弯曲到半径为 3 毫米的曲线时,Flex-RV 仍然可以正确执行程序。根据弯曲方式的不同,性能在 4.3% 的减速到 2.3% 的加速之间变化。“需要进一步研究,以了解方向、方位和角度等弯曲条件如何影响宏观和微观尺度上的性能,”Ozer 说。

硅微芯片可以以千兆赫的速度运行,比 Flex-RV 快得多,但 Ozer 表示这应该不是问题。“柔性电子领域的许多传感器(例如温度、压力、气味、湿度、pH 值等)通常以赫兹或千赫兹的频率运行,运行速度非常慢,”他说。“这些传感器用于智能包装、标签和可穿戴医疗电子产品,这些是柔性微处理器将大有裨益的新兴应用。以 60 kHz 的频率运行微处理器足以满足这些应用的要求。”

Ozer 和他的团队认为,每台 Flex-RV 的成本可能不到一美元。尽管 Ozer 不愿透露成本可能低于一美元多少,但他表示,他们相信如此低的成本是可能的,“这要归功于 Pragmatic 的低成本柔性芯片制造技术和免许可的 RISC-V 技术。”

以下为关于这项技术的论文全文翻译:
半导体已经对社会产生了非常深远的影响,加速了科学研究并推动了更大的连通性。未来的半导体硬件将在量子计算、人工智能和边缘计算方面开辟新的可能性,用于网络安全和个性化医疗等应用。就其精神而言,开放硬件为教育、学术研究和行业之间的更大合作和创新提供了机会。

这里我们介绍了 Flex-RV,这是一款基于开放 RISC-V指令集的 32 位微处理器,采用铟镓氧化锌薄膜晶体管在柔性聚酰亚胺基板上制造,可实现超低成本可弯曲微处理器。Flex-RV 还在微处理器内部集成了可编程机器学习 (ML) 硬件加速器,并演示了扩展 RISC-V 指令集以运行 ML 工作负载的新指令。它经过实现、制造和演示,运行频率为 60 kHz,功耗不到 6 mW。其组装到柔性印刷电路板上时的功能在平坦和紧密弯曲条件下执行程序时得到验证,平均性能变化不低于 4.3%。

Flex-RV 开创了低于 1 美元的开放标准非硅 32 位微处理器时代,并将使计算访问变得普及化,并解锁可穿戴设备、医疗保健设备和智能包装中的新兴应用。



文章重点




我们推出了 Flex-RV,这是一款基于开源 32 位 RISC-V 中央处理单元 (CPU) 的 32 位 RISC-V 微处理器,并扩展了机器学习 (ML) 功能,采用铟镓氧化锌 (IGZO) 薄膜晶体管 (TFT) 制造,可为新兴应用提供超低成本且适应性强的微处理器。

新兴应用尚未嵌入微处理器,例如快速消费品(例如智能标签和包装)、医疗保健可穿戴设备(例如智能贴片和敷料)、一次性医疗保健植入物(例如神经接口)和一次性医疗保健测试条(例如横向流动测试、微流体)主要是因为成本和外形尺寸。成本是实现这些应用的决定性因素,特别是在智能标签和商品包装中。

此外,就物理灵活性和可弯曲性而言,外形尺寸对于医疗保健可穿戴设备和植入物非常重要。这些新兴应用对速度和通信带宽的计算要求并不高。这些应用中的传感器所需的数据采样率不高于 200 Hz;在某些情况下,采样率可以高达 1 kHz,因此以低时钟频率(例如 <100 kHz)工作的微处理器可以满足应用的计算要求。

50 多年来,硅 (Si) 一直是开发微处理器的基础半导体技术,在其发展道路上不断改进性能、面积、功耗和成本,这主要受到摩尔定律的推动。在此期间,微处理器的速度从 kHz 提高到 GHz,因为晶体管的几何尺寸从几微米缩小到今天的 2-3 纳米,低端微控制器的单位成本高达几美元。然而,对于许多新兴应用来说,微处理器几美元的单位成本是行不通的。单位成本无法降至不到 1 美元的水平有三个主要原因:(1) Si 晶圆厂的资本成本;(2) CPU 指令集、知识产权 (IP) 许可和非经常性工程 (NRE) 成本;以及 (3) 微处理器芯片封装成本。

1.硅晶圆厂资本:

最先进的硅制造厂需要数百万的资本投资,主要专注于先进节点的高端微处理器(例如 2-3 纳米)。低端微处理器(如嵌入式系统的微控制器)可以在较旧的传统晶圆厂(>65 纳米)中生产,以最大限度地降低投资成本。然而,工厂在传统晶圆厂的投资相对较少,这会导致运营和合规成本随着时间的推移而增加,同时还会带来环境问题。

2.IP 许可和 NRE 成本:

每个微处理器都有一个 CPU,它根据其特定的指令集架构 (ISA) 执行程序,该架构可以是专有的(例如,Intel 和 AMD 的 x86、Arm 的 ARMvX)或开源的(即 RISC-V)。专有 ISA 提供了成熟的生态系统,但许可成本高昂,并且由于添加新指令通常受到限制,因此提供的定制有限。替代方案包括许可现有 CPU(会产生前期 IP 成本),或开发新的专有 ISA,这需要 CPU 设计 NRE 成本和软件工具集开发费用,这两者都会增加单位成本。

3.芯片封装:

硅芯片对环境条件(包括机械应力)敏感。它们易碎,需要组装到单独的封装(例如塑料、陶瓷)上以保护它们免受环境影响。芯片连接、组装、封装材料和封装芯片测试的成本增加了微处理器的名义单位成本。此外,将刚性硅微处理器嵌入这些可穿戴或可植入设备之一具有挑战性,因为微处理器的芯片封装将限制设备在刚性和厚度方面的能力。必须消除刚性芯片封装材料,以降低微处理器的成本并使其在新兴应用中具有适应性。
我们需要一种超低成本、可适应并提供可接受性能的微处理器,以满足新兴应用的要求。为了实现价格低于 1 美元且物理上灵活的微处理器,两种支持技术可以帮助我们克服以前的限制:

1.RISC-V ISA:

必须将低于 1 美元的微处理器中 CPU 的 NRE 成本降至最低(例如,ISA/IP 许可)。RISC-V是一种开放且免费的 ISA 标准,允许任何人开发实现 ISA 的 CPU,从而消除了 ISA 许可费,从而消除了微处理器开发的 NRE 成本。此外,RISC-V 生态系统鼓励创新,不限制修改或扩展(例如,新指令),使设计人员能够定制微处理器以满足定制或应用需求,而无需承担额外成本或限制性许可的负担。

2.IGZO TFT:

低于 1 美元的微处理器必须采用替代 Si 的半导体技术在比 Si 晶圆厂(包括传统晶圆厂)便宜几个数量级且碳足迹更少的晶圆厂中制造,其中的碳足迹是指芯片设计和制造过程中的二氧化碳排放量。

IGZO 是一种金属氧化物半导体材料,可用于使用低温光刻工艺在柔性聚酰亚胺基板上开发 TFT 。TFT 是通过在绝缘体基板上沉积半导体、电介质和电极来制造的,而不是在刚性硅晶片上使用掺杂 Si 来开发 MOSFET(金属氧化物半导体场效应晶体管)。

Pragmatic的FlexLogic晶圆厂可以制造由 IGZO TFT 制成的柔性芯片或 FlexIC ,与同等 Si 晶圆厂相比,每个 FlexIC 的碳足迹要低几个数量级。此外,FlexIC 不需要像 Si 芯片那样使用额外的芯片封装(例如塑料、陶瓷)来保护它们免受机械应力,因为它们不易碎,可以抵抗弯曲等机械应力。这可以将微处理器的单位成本进一步降低到低于 1 美元的水平,同时还具有弯曲功能。

之前曾有过基于柔性基板的非硅微处理器原型。早期的研究基于使用低温多晶硅 TFT 和有机、混合氧化物和金属氧化物 TFT 的 8 位 CPU 。在下文中,作者 介绍了 PlasticARM -第一款基于专有ARM ISA 的 32 位微处理器,该 ISA 使用基于 IGZO 的TFT。

PlasticARM不是可编程微处理器,其片上只读存储器中只运行三个硬连线程序。虽然不是基于柔性基板,但展示了一种源自 RISC-V ISA 的 16 位 CPU,该 CPU 使用互补碳纳米管晶体管在传统硅晶片上构建。除了非硅微处理器外,先前的研究已经展示了使用在柔性基板上制造的 IGZO TFT 设计和实现的几种ML ASIC(专用集成电路)。

Flex-RV 在三个方面不同于之前的非硅微处理器:(1)32 位微处理器是可编程的,可以运行用高级语言(例如 C)编写的任意编译程序。(2)RISC-V 的开源性质允许使用新指令扩展 ISA,因此 Flex-RV 还具有可编程 ML 加速器,该加速器与 CPU 紧密耦合,并添加了自定义 RISC-V 指令。(3)我们通过使用为此工作开发的创新技术(称为边缘印刷或 OEP)将微处理器裸片组装到柔性印刷电路板 (FlexPCB) 上,展示了微处理器在晶圆级测试之外的功能,而所有其他以前的工作都是在晶圆级上演示的,无需从玻璃载体上释放并切割。

这样,我们就可以在运行程序的同时对 Flex-RV 进行物理弯曲测试,以验证其在机械应力下的功能。我们演示了组装到 FlexPCB 上的 Flex-RV 的功能,并在多个测试程序中量化了其性能。我们的结果表明,组装在 FlexPCB 上的 Flex-RV 可以以高达 60 kHz 的速度运行,同时功耗不到 6 mW,并且可以弯曲到曲率半径小于 5 mm 时仍能正确执行程序。

这项工作开启了下一代智能、普适计算的大门,其中灵活、可编程的处理器与 ML 功能的集成将智能感知嵌入到日常物品中。



Flex-RV 系统架构




我们使用开源 Serv RISC-V CPU 来实现微处理器,这是迄今为止开发的最小的开源 RISC-V CPU 之一。Serv 是一种位串行 CPU,其中 32 位计算是逐位执行的,而不是像更典型的 CPU 那样并行执行。这以牺牲性能为代价降低了 32 位 RISC-V 处理器的设计复杂性,其低设计复杂性是选择 Serv 作为 Flex-RV 的 CPU 的主要原因。我们围绕 Serv CPU 设计了一个简单的片上系统 (SOC),以开发可以与外界通信的微处理器。

Flex-RV 被设计为一个简单的 SOC,由一个 Serv RISC-V CPU 和附加外设组成。作为 Serv 参考平台开发的 Servant SOC 被用作 Flex-RV 的起点。如图1a所示,Servant 包含 Serv CPU、寄存器文件 (RF)、调试开关、多路复用器开关、仲裁器、随机存取存储器 (RAM) 接口、片上 RAM 块和通用输入/输出 (GPIO) 接口。Serv 支持 RISC-V RV32I ISA,它具有 32 个通用寄存器和 4 个额外的控制和状态寄存器。代码和数据通过调试开关从外部存储器加载到片上 RAM 中。GPIO 接口可用于与外部世界通信(例如显示器)。

我们修改了 Servant 中的某些功能来开发 Flex-RV,如图1b所示。例如,Serv 经过修改以支持 RV32E ISA,它支持与 RV32I 相同的指令集,但仅使用前 16 个寄存器。我们删除了调试开关和片上 RAM。由于当前的 FlexIC 技术出于面积/功率原因不允许我们放置相当大的片上存储器(例如,>1kB SRAM),我们选择使用片外存储器来访问代码和数据,因此添加了自定义串行外设接口 (SPI) 或 C-SPI 块来与外部存储器通信。C-SPI 块从外部存储器获取 32 位 RISC-V 指令,并对存储器执行 32 位数据加载/存储操作。使用 C-SPI 与外部存储器通信而不是使用并行数据、地址和控制总线访问它的主要原因是为了减少片外焊盘的数量,从而简化将 Flex-RV 组装到 FlexPCB 上的过程。C-SPI 块的详细信息(包括内存事务)可在方法中找到。

我们还设计了一个可编程的 ML 加速器,它是一个 SIMD(单指令多数据)引擎,用于加速当代 ML 算法中常用的矩阵乘法和后处理操作。ML 加速器作为自定义功能单元 (CFU) 与 Serv 紧密耦合,并在 RV32E ISA 中添加了四条新指令,以便可以对加速器进行编程。方法中描述了 ML 模型、加速器架构、四条新指令和编程接口的详细信息。

Flex-RV 已使用 RISC-V 架构合规套件针对 RV32E ISA 进行了验证。还开发了几个测试基准来验证其功能,这些基准是用 C 语言编写的(带有一些内联汇编代码),并使用 RISC-V GNU 编译器工具进行编译。测试基准和编译环境的详细信息可以在方法中找到。

我们使用 Pragmatic 的 0.6 µm FlexIC 技术实现 Flex-RV,该技术采用由 n 型 IGZO TFT 和电阻上拉组成的单极逻辑。芯片实现(即综合、布局布线、静态时序分析、布局布线后仿真和签核)是使用商用电子设计自动化 (EDA) 工具执行的。RF 是一个双端口阵列,具有一个读端口和一个写端口,阵列大小为 20 × 32 位(或 80 字节)。它使用布局邻接方法通过锁存器实现,以增加阵列的密度(详情请参阅方法 )。芯片的布局和芯片照片如图2所示。测试芯片的芯片尺寸为 9 mm × 6 mm,有 20 个引脚,芯片中装有两个 Flex-RV 微处理器。每个 Flex-RV 微处理器的核心面积为 17.5 mm² , NAND等效门数为 12,596,3 V 时的功耗为 5.8 mW。由于电阻上拉逻辑,5.8 mW 功耗主要是静态的 (99%)。


测试芯片是在 Pragmatic 的 FlexLogic 晶圆厂中制造的,采用薄膜沉积工艺,在厚度为 30 µm 的 200 毫米聚酰亚胺晶圆上制造的,该工艺可创建金属氧化物 TFT 和电阻器的图案层,具有四个可布线的金属层和一个额外的 RDL(重新分布层),用于将芯片的核心焊盘重新布线到将成为与外部世界接口的外围焊盘。



测试基础设施和结果




测试基础设施由两个完整阶段组成:(1)玻璃晶圆测试和(2)FlexPCB 测试。

MicroZed Zynq-7000 现场可编程门阵列 (FPGA) 板用于测试 Flex-RV。FPGA 芯片经过编程以模拟外部存储器,并通过同样在 FPGA 上实现的 SPI 块与晶圆上的 Flex-RV 通信。编译后的测试基准的二进制文件被加载到 FPGA 上的内存中,FPGA 板重置测试芯片中的每个 Flex-RV,然后它们开始执行每个内核。测试基准的结果通过每个 Flex-RV 的 GPIO 引脚传输,该引脚通过 FPGA 连接到个人计算机 (PC) 的通用异步接收器-发送器 (UART) 接口,以在屏幕上显示结果。FPGA 板还为每个测试芯片提供电源、时钟和复位信号。

在第一阶段,使用半自动晶圆探针台(图3a)对晶圆上的测试芯片进行功能测试,以识别功能正常的 Flex-RV。在第二阶段,使用 OEP(一种为这项工作开发的新组装方法)将第一阶段识别的功能正常的 Flex-RV 组装到 FlexPCB 上(图3b)。然后,组装好的 FlexPCB 通过 FPC 连接器连接到 FPGA 板(图3c)。基于 FPGA 的测试基础设施和 OEP 组装过程的详细信息可以在方法中找到。


图3d显示了测试芯片中的 Flex-RV 微处理器在 13 个组装的 FlexPCB 上运行所有测试基准时可达到的最高时钟频率(以千赫兹 (kHz) 为单位)的分布。13 个 FlexPCB 上的平均和最大时钟频率分别为 52 kHz 和 60 kHz。

最后,我们在机械应力下验证了 Flex-RV 组装的 FlexPCB 的功能,并测量了最高可实现时钟频率的变化。机械应力是通过将每个 FlexPCB 沿着与 FlexPCB 连接器平行的轴(也沿着 Flex-RV 的长度)滚动在非导电圆柱体上来实现的,直到测试芯片弯曲到圆柱体的曲率半径。已知 IGZO TFT 可以弯曲到 3 毫米的曲率半径而不会损坏,并且器件参数(例如迁移率和阈值电压)在不同的应变情况下会发生变化。但是,这些测试针对的是单个 IGZO TFT 器件,而我们主要研究 FlexIC 级别的可弯曲性公差。

目前尚未有研究证明像 Flex-RV 这样的复杂 FlexIC 单独或在 FlexPCB 上组装时通电运行时的可弯曲性。我们使用三个不同的圆柱体(半径分别为 3 毫米、4 毫米和 5 毫米)证明了组装在 FlexPCB 上的 Flex-RV 的可弯曲性,并在拉伸(即芯片的曲率向外)和压缩(即芯片的曲率向内)模式下对其进行测试,如图4a、b分别所示。总共对包含九个 Flex-RV 微处理器的七个组装 FlexPCB 进行了可弯曲性分析测试。这是一个动态可弯曲性测试,因为在芯片中的两个 Flex-RV 微处理器都在运行测试基准时,会滚动 FlexPCB 并弯曲 Flex-RV 芯片——图4c中显示了一个示例。

当 FlexPCB 平放时,测试基准开始在微处理器上运行。在程序运行时,FlexPCB/Flex-RV 会绕圆柱体弯曲至拉伸模式,然后恢复至平坦状态。接下来,它们会弯曲至压缩模式,然后再恢复至平坦状态。每个 FlexPCB 上的 Flex-RV 微处理器都会重复此操作两次。

图4d显示了在三个不同弯曲半径下弯曲实验的加速结果。在动态弯曲测试期间,当芯片处于拉伸或压缩模式时,在每个 Flex-RV 微处理器上运行测试基准直至完成。我们在拉伸或压缩模式下测量 Flex-RV 微处理器在所有测试基准中可实现的最高时钟频率,并将其与平坦时可实现的最高时钟频率进行比较,即时钟频率的加速。我们的结果表明,当每个微处理器回到其最高可实现时钟频率时,即在两个平坦位置、两个拉伸和压缩模式之间,Flex-RV 微处理器表现出灵活性。

我们还观察到两种趋势:(1) Flex-RV 在拉伸模式下运行速度更快,但在压缩模式下运行速度更慢,这归因于设备(即 TFT 和电阻器)和导线参数(例如电阻和电容)的变化。(2) 随着曲率半径的减小,其在拉伸模式下的性能会提高。这是因为随着芯片的拉伸力增加,器件和导线参数会按比例变化,从而提高 Flex-RV 的性能,而在压缩模式下则相反。弯曲实验表明,Flex-RV 在 3 毫米的弯曲半径下可以正常工作,并且平均而言,与平坦位置相比,Flex-RV 在拉伸模式下的运行速度可以提高 2.3%,在压缩模式下的运行速度可以降低 4.3%。



结论




我们开发了一款低于 1 美元、可弯曲且灵活的微处理器 Flex-RV,它采用基于 0.6 µm IGZO TFT 技术的非硅技术,并支持开放的 RISC-V 指令集。此外,我们在 Flex-RV 中加入了可编程硬件加速器,以支持 ML 应用。Flex-RV 在低成本、低环境足迹的 FlexLogic 晶圆厂中在厚度为 30 µm 的聚酰亚胺基板上制造,然后组装到厚度为 45 µm 的 FlexPCB 上,构建超薄计算系统。我们的实验结果表明,Flex-RV 的运行速度可以高达 60 kHz,总功耗不到 6 mW,并且可以在低至 3 mm 的弯曲曲率半径内正常运行,运行程序时的性能变化范围平均为加速 2.3% 到减速 4.3%。因此,它可以满足快速消费品、可穿戴设备和医疗保健设备中许多新兴应用的需求。

Flex-RV是构建不依赖任何传统电子元件的超低成本可弯曲计算机的重要里程碑。

参考链接
https://spectrum.ieee.org/flexible-risc-https://www.nature.com/articles/s41586-024-07976-y
本文来源:半导体行业观察

下载链接:
谷歌TPU:为更专业的AI计算而生
《2024智算中心算力技术白皮书合集》
1、2024智算中心基础设施演进白皮书 2、2024年中国智能算力行业白皮书
2024年全球人工智能现状全景报告
2024年智能传感器产业:前景机遇与技术趋势探析报告
《2024年AI算力“卖水人”系列报告合集》
1、AI算力“卖水人”系列(1):2024年互联网AI开支持续提升 2、AI算力“卖水人”系列(2):芯片散热从风冷到液冷,AI驱动产业革新
3、AI算力“卖水人”系列(3):NVIDIA GB200:重塑服务器、铜缆、液冷、HBM分析
《数据中心技术与趋势合集》
1、中伦互联网数据中心全解读 2、中国第三方数据中心服务商分析报告 3、面向AI 智算数据中心网络架构与连接技术的发展路线展望 4、新一代智算数据中心基础设施技术白皮书 5、中国数据中心产业发展白皮书
《2024全球人工智能开发与应用大会》
1、大语言模型在计算机视觉领域的应用 2、大模型的异构计算和加速 3、大模型辅助需求代码开发 4、大模型在华为推荐场景中的探索和应用 5、大模型在推荐系统中的落地实践 6、大语言模型的幻觉检测 7、大语言模型在法律领域的应用探索
《2024全球人工智能开发与应用大会(下)》
《2024全球人工智能开发与应用大会(上)》
《大模型实践案例合集集》
1、2024大模型典型示范应用案例集 2、2023大模型落地应用案例集
2024人形机器人研究报告
2024亚太不同国家和区域对生成式AI的反应白皮书
大规模智算集群的管理与性能调优实践
计算机自主可控系列:国产AI算力万卡集群,多芯混合时代来临
2024年AI原生路由器白皮书
端侧AI行业:引领边缘智能革命,激发数据潜能
2024全球AI芯片研究报告
大模型时代的AI能力工程化
大模型时代的工业质检方法论
大模型时代数据库技术创新
大模型在融合通信中的应用实践
2024车载SoC芯片产业分析报告
中国智能汽车车载计算芯片产业报告
中国车规级芯片产业白皮书
计算机行业深度:从技术路径,纵观国产大模型逆袭之路
《AI算力“卖水人”系列报告合集》
1、AI算力卖水人系列(1):2024年互联网AI开支持续提升 2、AI算力卖水人系列(2):芯片散热从风冷到液冷,AI驱动产业革新

本号资料全部上传至知识星球,更多内容请登录智能计算芯知识(知识星球)星球下载全部资料。




免责申明:本号聚焦相关技术分享,内容观点不代表本号立场,可追溯内容均注明来源,发布文章若存在版权等问题,请留言联系删除,谢谢。



温馨提示:

请搜索“AI_Architect”或“扫码”关注公众号实时掌握深度技术分享,点击“阅读原文”获取更多原创技术干货。


智能计算芯世界 聚焦人工智能、芯片设计、异构计算、高性能计算等领域专业知识分享.
评论
  • RK3506 是瑞芯微推出的MPU产品,芯片制程为22nm,定位于轻量级、低成本解决方案。该MPU具有低功耗、外设接口丰富、实时性高的特点,适合用多种工商业场景。本文将基于RK3506的设计特点,为大家分析其应用场景。RK3506核心板主要分为三个型号,各型号间的区别如下图:​图 1  RK3506核心板处理器型号场景1:显示HMIRK3506核心板显示接口支持RGB、MIPI、QSPI输出,且支持2D图形加速,轻松运行QT、LVGL等GUI,最快3S内开
    万象奥科 2024-12-11 15:42 78浏览
  • 铁氧体芯片是一种基于铁氧体磁性材料制成的芯片,在通信、传感器、储能等领域有着广泛的应用。铁氧体磁性材料能够通过外加磁场调控其导电性质和反射性质,因此在信号处理和传感器技术方面有着独特的优势。以下是对半导体划片机在铁氧体划切领域应用的详细阐述: 一、半导体划片机的工作原理与特点半导体划片机是一种使用刀片或通过激光等方式高精度切割被加工物的装置,是半导体后道封测中晶圆切割和WLP切割环节的关键设备。它结合了水气电、空气静压高速主轴、精密机械传动、传感器及自动化控制等先进技术,具有高精度、高
    博捷芯划片机 2024-12-12 09:16 43浏览
  • 首先在gitee上打个广告:ad5d2f3b647444a88b6f7f9555fd681f.mp4 · 丙丁先生/香河英茂工作室中国 - Gitee.com丙丁先生 (mr-bingding) - Gitee.com2024年对我来说是充满挑战和机遇的一年。在这一年里,我不仅进行了多个开发板的测评,还尝试了多种不同的项目和技术。今天,我想分享一下这一年的故事,希望能给大家带来一些启发和乐趣。 年初的时候,我开始对各种开发板进行测评。从STM32WBA55CG到瑞萨、平头哥和平海的开发板,我都
    丙丁先生 2024-12-11 20:14 37浏览
  • 天问Block和Mixly是两个不同的编程工具,分别在单片机开发和教育编程领域有各自的应用。以下是对它们的详细比较: 基本定义 天问Block:天问Block是一个基于区块链技术的数字身份验证和数据交换平台。它的目标是为用户提供一个安全、去中心化、可信任的数字身份验证和数据交换解决方案。 Mixly:Mixly是一款由北京师范大学教育学部创客教育实验室开发的图形化编程软件,旨在为初学者提供一个易于学习和使用的Arduino编程环境。 主要功能 天问Block:支持STC全系列8位单片机,32位
    丙丁先生 2024-12-11 13:15 51浏览
  • 习学习笔记&记录学习学习笔记&记录学习学习笔记&记录学习学习笔记&记录学习笔记&记录学习习笔记&记学习学习笔记&记录学习学习笔记&记录学习习笔记&记录学习学习笔记&记录学习学习笔记记录学习学习笔记&记录学习学习笔记&记录学习学习笔记&记录学习学习笔记&记录学习学习笔记&记录学习习笔记&记录学习学习笔记&记录学习学习笔记&记录学习学习笔记&记录学习学习笔记&记录学习学习笔记&记录学习学习笔记&记录学习学习笔记&学习学习笔记&记录学习学习笔记&记录学习学习笔记&记录学习学习笔记&记录学习学习笔记&记
    youyeye 2024-12-11 17:58 48浏览
  • 近日,搭载紫光展锐W517芯片平台的INMO GO2由影目科技正式推出。作为全球首款专为商务场景设计的智能翻译眼镜,INMO GO2 以“快、准、稳”三大核心优势,突破传统翻译产品局限,为全球商务人士带来高效、自然、稳定的跨语言交流体验。 INMO GO2内置的W517芯片,是紫光展锐4G旗舰级智能穿戴平台,采用四核处理器,具有高性能、低功耗的优势,内置超微高集成技术,采用先进工艺,计算能力相比同档位竞品提升4倍,强大的性能提供更加多样化的应用场景。【视频见P盘链接】 依托“
    紫光展锐 2024-12-11 11:50 53浏览
  • 在智能化技术快速发展当下,图像数据的采集与处理逐渐成为自动驾驶、工业等领域的一项关键技术。高质量的图像数据采集与算法集成测试都是确保系统性能和可靠性的关键。随着技术的不断进步,对于图像数据的采集、处理和分析的需求日益增长,这不仅要求我们拥有高性能的相机硬件,还要求我们能够高效地集成和测试各种算法。我们探索了一种多源相机数据采集与算法集成测试方案,能够满足不同应用场景下对图像采集和算法测试的多样化需求,确保数据的准确性和算法的有效性。一、相机组成相机一般由镜头(Lens),图像传感器(Image
    康谋 2024-12-12 09:45 36浏览
  • 时源芯微——RE超标整机定位与解决详细流程一、 初步测量与问题确认使用专业的电磁辐射测量设备,对整机的辐射发射进行精确测量。确认是否存在RE超标问题,并记录超标频段和幅度。二、电缆检查与处理若存在信号电缆:步骤一:拔掉所有信号电缆,仅保留电源线,再次测量整机的辐射发射。若测量合格:判定问题出在信号电缆上,可能是电缆的共模电流导致。逐一连接信号电缆,每次连接后测量,定位具体哪根电缆或接口导致超标。对问题电缆进行处理,如加共模扼流圈、滤波器,或优化电缆布局和屏蔽。重新连接所有电缆,再次测量
    时源芯微 2024-12-11 17:11 93浏览
  • 全球知名半导体制造商ROHM Co., Ltd.(以下简称“罗姆”)宣布与Taiwan Semiconductor Manufacturing Company Limited(以下简称“台积公司”)就车载氮化镓功率器件的开发和量产事宜建立战略合作伙伴关系。通过该合作关系,双方将致力于将罗姆的氮化镓器件开发技术与台积公司业界先进的GaN-on-Silicon工艺技术优势结合起来,满足市场对高耐压和高频特性优异的功率元器件日益增长的需求。氮化镓功率器件目前主要被用于AC适配器和服务器电源等消费电子和
    电子资讯报 2024-12-10 17:09 91浏览
  • 一、SAE J1939协议概述SAE J1939协议是由美国汽车工程师协会(SAE,Society of Automotive Engineers)定义的一种用于重型车辆和工业设备中的通信协议,主要应用于车辆和设备之间的实时数据交换。J1939基于CAN(Controller Area Network)总线技术,使用29bit的扩展标识符和扩展数据帧,CAN通信速率为250Kbps,用于车载电子控制单元(ECU)之间的通信和控制。小北同学在之前也对J1939协议做过扫盲科普【科普系列】SAE J
    北汇信息 2024-12-11 15:45 96浏览
我要评论
0
点击右上角,分享到朋友圈 我知道啦
请使用浏览器分享功能 我知道啦