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安世半导体新动作2024-05-23近日，Nexperia公司官网宣布，推出业界领先的1200V碳化硅（SiC）MOSFET，采用D2PAK-7表面贴装器件(SMD)封装，有30、40、60和80 mΩ RDSon值可供选择。这是继Nexperia于2023年底发布两款采用3引脚和4引脚TO-247封装的SiC MOSFET分立器件之后的又一新产品，进一步扩展了其Sic MOSFET产品组合。它将使其SiC MOSFET产品组合迅速扩展到包括RDSon值为17、30、40、60和80 mΩ 且封装灵活的器件。这款1200V SiC MOSFET具有多项显著优势。首先，它具有业界少有的低RDson漂移优势，这对于保持设备的长期稳定性至关重要。其次，该MOSFET具有超低阈值电压容差，其阈值电压为2.9V，正好处于安全工作范围内。此外，与类似的竞品器件相比，Nexperia的SiC阈值电压变化最低，即使在最坏的情况下也仅为1.2V，这确保了器件出色的平衡并联。此外，这款MOSFET还具有低QG（栅极电荷）以及出色的QGD（栅极-漏极电荷）与QGS（栅极-源极电荷）电荷比。这些特性使得MOSFET能够提供低功耗、出色的稳健性和... 查看更多 -
ASML投资1.95亿美元，构建半导体研究未来2024-05-23荷兰光刻机巨头阿斯麦（ASML）近日宣布，与埃因霍温理工大学（Eindhoven's Technical University，）达成了一项重要合作。双方计划在未来十年内共同投资1.8亿欧元（约合1.95亿美元），以推动半导体技术的研究与发展。这一合作的背景是全球半导体行业的快速发展和对高端人才的迫切需求。ASML作为全球最大的计算机芯片制造设备供应商，一直在探索如何扩大其业务规模，同时解决劳动力短缺的问题。通过与TU/e的合作，ASML希望能够培养更多的博士生，为半导体行业提供急需的人才支持。合作的核心内容包括建造和运营一个先进的洁净室设施，该设施将专注于等离子体物理、机电一体化、光学和人工智能等关键技术领域的研究。埃因霍温理工大学预计将投资1亿欧元，而ASML则承诺投资8000万欧元。图：ASML与大学达成合作埃因霍温大学校长Robert-Jan Smits表示，这次合作是该校历史上规模最大的一次，它将有助于巩固埃因霍温作为全球“半导体热点”的地位。此外，荷兰政府也对这一合作给予了大力支持，今年3月宣布将投资27亿美元实施“贝多芬行动”，旨在改善埃因霍温地区的基础设施，以吸... 查看更多 -
特斯拉上海储能超级工厂开工2024-05-23特斯拉上海储能超级工厂的开工仪式标志着该公司在储能领域的进一步扩张。预计到2025年第一季度，该工厂将开始投产，年产1万台超大型电化学商用储能系统Megapack，储能规模接近40吉瓦时。这一规模的储能系统将极大地推动可再生能源的存储和利用，为实现可持续能源转型提供重要支撑。Megapack作为特斯拉的创新产品，以其高效、可靠和经济性而闻名。该系统的设计高度集成化，包括电缆、电气系统、热管理系统等，使得安装和维护更为简便。Megapack的推出，不仅体现了特斯拉在储能技术上的领先地位，也可能对全球储能产业产生深远影响。图：特斯拉上海储能超级工厂模拟效果图（来自特斯拉）随着特斯拉上海工厂的建成，中国在全球储能产业中的地位将得到进一步巩固。中国已经在全球已投运电力储能项目累计装机规模中占有重要份额，并保持着较高的年增长率。特斯拉的加入，预计将带动国内相关产业链的发展，促进储能技术的创新和应用。特斯拉Megapack的投产将极大地推动可再生能源的存储和利用。在全球对减少碳排放和可持续发展的需求日益增长的背景下，储能系统在平衡电网、提高可再生能源利用率方面发挥着至关重要的作用。Megapack... 查看更多 -
人工智能需求强劲 台积电也无法再短期内满足2024-05-23根据Counterpoint Research 表示，尽管台积电在芯片制造领域具有领先地位，但面对人工智能（AI）技术迅速发展和广泛应用所带来的芯片需求激增，即使是台积电也可能难以以足够快的速度制造芯片来满足这种需求。在半导体代工行业复苏相对缓慢的背景下，对人工智能相关技术的需求依然强劲，并预计这种情况将持续下去。AI技术的快速发展对芯片的性能、功耗和计算能力提出了更高的要求。为了满足这些要求，芯片制造商需要投入更多的研发资源来开发更先进的制造工艺和技术。然而，这些研发过程需要时间和资金，且面临诸多技术挑战。随着AI技术的广泛应用，各行各业对芯片的需求都在快速增长。这导致芯片市场的竞争日益激烈，芯片制造商需要不断扩大生产规模和提高生产效率才能满足市场需求。然而，扩大生产规模和提高生产效率同样需要时间和资金，且受到多种因素的限制，如设备采购、原材料供应、人员培训等。图：全球代工厂营收份额（来源：Register）全球范围内的芯片短缺问题也对台积电等芯片制造商的生产能力构成了威胁，尽管台积电在芯片制造领域具有领先地位，但面对AI技术迅速发展和广泛应用所带来的芯片需求激增，其生产能力和速度也... 查看更多 -
SK海力士HBM3E内存良率接近80%，生产效率翻倍2024-05-23在人工智能和高性能计算领域，内存技术的进步一直是推动行业发展的关键因素。最近，全球领先的半导体制造商SK海力士宣布了其最新HBM3E内存技术的新进展。SK海力士产量主管Kwon Jae-soon向英国《金融时报》透露，公司生产的HBM3E内存良率已接近80%。这一数字对于HBM内存来说意义重大，因为与传统的DRAM内存相比，HBM内存的制造过程更为复杂。它需要在DRAM层之间建立TSV（Through Silicon Via）硅通孔和进行多次芯片键合，这无疑增加了制造过程中的难度和成本。此前，HBM内存的整体良率仅有65%左右，因此SK海力士近期在HBM3E内存工艺良率方面的明显改进，是一个显著的技术进步。图：SK海力士HBM3E内存良率已接近80%除了良率的提高，Kwon Jae-soon还提到了一个关键的生产效率指标——生产周期减少了50%。这意味着SK海力士在缩短生产时间的同时，提高了生产效率，这对于满足下游客户，如英伟达等的需求至关重要。在人工智能时代，数据量和计算需求的爆炸性增长，对高性能内存的需求也在不断上升。因此，提高产量和生产效率，对于保持市场领先地位具有决定性的作用。... 查看更多 -
Meta推出“变色龙”AI模型2024-05-23Meta公司，作为全球领先的科技公司，近日发布了一款名为“变色龙”（Chameleon）的新型多模态AI模型。这一创新举措不仅展示了Meta在人工智能领域的技术实力，也标志着多模态学习领域迈出了重要的一步。“变色龙”模型的核心特点在于其早期融合（early-fusion）的方法，它能够无缝处理文本和图像，将这两种模态的信息混合在一起，并通过统一的基于Transformer的架构进行端到端的训练。这种设计使得模型能够更有效地融合跨模态信息，生成包含任意形式信息的多模态文档。在技术细节上，“变色龙”模型采用了创新的分词技术，将图像转换为Token序列，例如将512x512像素的图像分割成1024个离散的Token序列。此外，模型还采用了基于SentencePiece开源库的BPE算法，扩充了文本和图像的词汇表至65536个。然而，这种创新的设计也带来了挑战。为了解决优化稳定性和模型扩展性的问题，Meta的研究团队引入了一系列架构创新和训练技术。这些技术包括QK归一化、注意力层和前馈层之后的dropout，以及在损失函数中使用Zloss正则化等。图：Meta公司推出AI多拟态模型“变色龙”模... 查看更多
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