eBeam Initiative的Jan Willis报道了一场专家小组讨论的见解,讨论主题包括大尺寸掩模、设备投资、高数值孔径EUV和曲线掩模。
西门子的Kevin Rinebold和Andras Vass-Varnai探讨了向基于芯粒的异构设计转变的趋势,以及为什么系统技术协同优化和多物理场分析正成为解决热、功耗和集成瓶颈的关键。
新思科技的Sumit Vishwakarma认为,物理AI系统将需要一种新的工程形式,以整体化、物理感知的方法协同设计和验证芯片、传感器、软件、机械结构与电源之间的交互。
楷登电子的Reela Samuel发现,随着AI越来越能够生成RTL、提出ECO、修改约束或创建验证属性,最终设计是否仍满足其需求这一问题变得比以往任何时候都更加重要。
安谋的Alan Chen探讨了如何实现无源代码微架构分析,其采用证据优先的分析框架工程方法,结合索引化负载数据、受限大模型分析和仿真证据,以改善优化结果。
是德科技的Eric Yu解释了为什么张量并行是任何纵向扩展互连架构,无论是NVLink还是以太网,都必须首先做好的第一个并行维度。
国际半导体产业协会的Paul Carey确定了塑造MEMS与传感器行业的七大主题,机器人和医疗等市场正在带来新的需求和差异化机会。
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新思科技的Germain Fenger阐述了为何更好的模型、更丰富的量测、可解释AI和跨行业协作必须结合起来,才能延续半导体微缩。
安靠的Gerard John概述了为什么如今的高性能处理器正日益成为独立的系统。
泛林集团的Qingpeng Wang展示了用于SRAM和逻辑的自对准CFET工艺流程如何通过更大的有效沟道宽度和改善的静电特性,在更小节点下实现更高性能。
英特尔代工的Kaladhar Radhakrishnan、Nicolas Butzen和Vishal Javvaji深入探讨了集成电压调节器如何降低电流密度、提供更高调节带宽,并减少对大型去耦电容网络的依赖。
爱德万测试的Clemens Leichtle阐述了新的光子测试要求,包括光纤对准、耦合效率、偏振管理和光学仪器。
来源: 海外媒体
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