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盘点巴黎奥运会上的半导体科技2024-07-292024年巴黎奥运会正在进行时，奥运健儿们在这个国际大舞台上，尽情展示他们的风采。然而，巴黎奥运会不仅是一场全球体育盛会，更是科技创新的展示平台。中国半导体科技在此次奥运会上大放异彩，展示了中国在高科技与体育结合领域的卓越成就。中国出海半导体网将综合分析中国半导体科技在巴黎奥运会上的应用，探讨其对体育产业的影响和未来发展趋势。一、智能体育器材的创新中国制造的智能体育器材在高科技的结合上展现出了独特的创新和实用性。以下是一些具体的应用实例：1. 智能乒乓球台：本届奥运会乒乓球赛事使用的球台台面采用最新高分子技术，摩擦、弹跳效果更佳。球台还配备可变灯光系统，通过手机或遥控装置即可调控灯光变化。2. 芯片足球：本届奥运会官方指定用球（足球）供应商来自中国，他们将芯片安装在足球内胆当中，1秒内能做500次识别，通过传感器的实时感应，可以辅助判断运动员是否有手球、越位。3. 智能运动垫：柔道、摔跤等比赛运动垫中，首次使用智能芯片技术，可以实时采集运动员在运动过程中的力量、速度以及区域信息，实现无感采集、5G互联。4. 智能举重杠铃：中国企业生产的举重杠铃采用独创45度花纹，提供更好的抓握稳定性和... 查看更多 -
芯粒技术的五大障碍2024-07-26作为一种创新的半导体设计方法，芯粒技术通过将大型芯片拆分为多个小型芯粒，再将这些芯粒通过先进的封装技术整合成一个完整的系统，为提升芯片性能、降低设计成本和缩短上市时间提供了全新的解决方案。然而，正如任何新兴技术一样，芯粒技术也面临着诸多挑战和障碍。晶圆管理与集成的复杂性芯粒技术的核心在于将多个独立的芯粒组合成一个功能强大的系统。然而，这一过程却带来了前所未有的晶圆管理和集成挑战。每个芯粒都需要在单独的晶圆上制造，并通过复杂的工艺步骤进行封装和测试。这不仅要求制造商具备高度的工艺控制能力和生产灵活性，还需要面对多个晶圆之间的同步管理和协调问题。这种复杂性增加了制造过程中的出错概率，对生产效率和产品质量提出了更高的要求。良率管理的难题虽然芯粒技术理论上可以通过提高单个芯粒的良率来降低整体系统的制造成本，但实际上却面临着良率管理的巨大挑战。由于每个芯粒都需要单独进行良率检查，而多个芯粒的集成又进一步增加了检查的难度和成本。此外，不同芯粒之间的性能差异也可能导致整体系统的良率下降。因此，如何在保证性能的同时提高良率，成为芯粒技术发展中亟待解决的问题。图：芯粒技术的五大挑战测试效率与成本的双重压... 查看更多 -
CPO技术的潜力和未来挑战2024-07-26作为一项前沿的光通信解决方案，CPO技术以其高效、低功耗的特点，在数据中心、云计算、人工智能等领域展现出巨大的潜力。然而，在通往成功的道路上，CPO技术也面临着诸多挑战。技术复杂性是CPO技术面临的首要挑战。CPO封装技术集成了光芯片、光引擎与交换机ASIC，这要求极高的工艺精度和制造能力。TSV（硅通孔）、TGV（三维玻璃通孔）等先进封装技术的应用，使得封装过程变得异常复杂。此外，随着数据传输速率的不断提升，信号完整性问题愈发凸显，如何在封装内确保高速信号的稳定传输，是CPO技术必须攻克的技术难题。热管理是另一个不容忽视的挑战。CPO技术将高功率ASIC和各种光引擎封装在同一空间内，导致系统中心的热密度显著增加。如何有效散热并防止热串扰，成为保障CPO模块长期稳定运行的关键。可靠性验证和成本问题也是CPO技术普及的障碍。由于CPO模块的复杂性和高集成度，其现场维修或更换难度较大，因此必须确保极高的可靠性。同时，初期投资成本较高，标准化进程滞后，这些因素都可能限制CPO技术在大规模商用初期的普及速度。图：CPO技术的潜力和未来挑战尽管面临诸多挑战，但CPO技术的未来潜力依然不可小觑。市... 查看更多 -
共封装光学技术趋势和市场发展轨迹2024-07-26在过去十年中，数据中心以太网交换机的容量从 0.64 Tbps 飙升至 25.6 Tbps，这得益于 64400 Gbps 或 32800 Gbps 可插拔光收发器模块的采用。然而，这些高速模块在目前的外形尺寸内带来了重大挑战。比如所需的电气和光学连接器密度，以及不断上升的功耗。在光通信技术的快速发展中，共封装光学（Co-packaged Optics，简称CPO）作为一项革命性的技术，正逐步成为推动行业进步的重要力量。CPO技术通过将网络交换芯片与光模块紧密集成在同一封装内，实现了前所未有的高效连接与性能提升，为数据中心、云计算、人工智能等领域的发展注入了新的活力。共封装光学是一种新型的光学封装技术，其核心在于将网络交换芯片和光模块共同装配在同一个插槽（Socketed）上，实现芯片和模组的共封装。这种技术旨在通过缩短芯片和模块之间的走线距离，来降低功耗、提升传输效率，并优化成本结构。CPO技术的核心在于其高效集成的特点。通过将光学器件与交换ASIC芯片紧密结合，CPO显著缩短了信号传输的距离，降低了功耗，并提升了整体系统的性能。这种技术创新不仅解决了传统光模块在信号衰减、功耗等方面... 查看更多 -
芯粒如何改变汽车行业2024-07-26随着智能汽车行业的迅猛发展，对高性能计算芯片的需求日益增长。在这一背景下，芯粒（Chiplet）技术以其创新性、灵活性和成本效益，成为推动汽车行业算力革命的新引擎。芯粒技术的核心在于其模块化设计理念。传统上，汽车芯片往往是一个集成度极高的片上系统（SoC），难以根据特定需求进行灵活调整。而芯粒技术则打破了这一限制，它将不同的功能模块（如处理器、存储器、传感器接口等）以小型芯片的形式独立设计，并通过先进的封装和互联技术整合成一个完整的系统。这种模块化设计不仅提升了汽车芯片的性能，还赋予了汽车制造商前所未有的灵活性。他们可以根据车型定位、功能需求以及成本考虑，灵活选择和组合不同的芯粒，从而打造出更加符合市场需求的汽车产品。芯粒技术还带来了显著的成本降低和生产效率提升。由于芯粒的尺寸较小，可以更容易地采用先进的制造工艺进行生产，这不仅提高了生产效率，还降低了制造成本。此外，模块化设计使得多个汽车制造商可以共享同一套芯粒设计和制造资源，进一步降低了单个制造商的研发和制造成本。这种成本效益的提升，有助于汽车制造商在激烈的市场竞争中保持竞争力，并推动整个汽车行业的可持续发展。图：芯粒如何改变汽车行... 查看更多 -
AI驱动EDA将重新定义芯片设计和制造2024-07-26EDA（电子设计自动化）始于1980年代初，数十年来，电子自动化软件一直在提高半导体设计生产力，今天的EDA工具已融入现代芯片设计的方方面面。EDA作为支撑集成电路产业的基础与工具，伴随摩尔定律的演进、芯片设计规模的增大、制造工艺复杂度的攀升以及产品成本与上市时间的压力，为现代EDA产业带来了巨大挑战。为应对挑战，现代EDA都将在AI/ML技术应用于集成电路研究，应用到芯片及系统设计和工艺中。因人工智能、机器学习的发展，使得集成电路设计方法学发生了颠覆性的变革，由基于传统的分析和优化技术的集成电路“辅助”设计方法学习转向以数据驱动机器学习为重要手段的集成电路“智能”设计方法学演变。传统EDA工具在芯片设计过程中发挥着重要作用，但随着芯片复杂度的急剧增加，传统方法逐渐显露出其局限性。AI技术的引入，为EDA领域注入了新的活力。通过深度学习、机器学习等先进技术，AI能够处理海量的设计数据，识别设计规律，优化设计方案，从而在保证设计质量的同时，显著提升设计效率。图：AI驱动EDA将重新定义芯片设计和制造AI驱动的EDA工具能够自动化处理布局、布线、时序分析等繁琐任务，减少人为干预，降低设计错... 查看更多
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