新思科技的 Charlie Matar 发现，互连正在成为芯片和系统架构中更具影响力的组件；只有当数据在可接受的功耗成本下，在正确的时间到达正确的处理器时，AI 基础设施的算力扩展才能实现。
西门子的 Bhanu Pandey 警告，模拟断电电路中的浮空网络是一种隐藏的可靠性风险，甚至可以避开最严格的传统验证流程。
楷登电子的 Pratik Kumar Gupta 展示了自适应流量配置文件如何帮助确定互连是否能够维持真实流量需求所需的带宽。
Arm 的 Emanuele Rocca 重点介绍了旨在缓解控制流攻击的安全特性。在这类攻击中，成功利用漏洞会用攻击者控制的内存区域地址，覆盖当前正在执行的函数的返回地址，或即将执行的跳转目标指针。
是德科技的 Ricardo Verdeguer Moreno 深入探讨了推动定位、导航与授时技术市场的三大宏观趋势：对韧性和反欺骗的日益关注、低地球轨道服务，以及月球导航。
Bodewell Group 的 Dean Freeman 分享了近期 SEMI 市场研讨会的洞察，包括 AI 对半导体行业的影响，以及未来十年它将如何推动行业与经济规模超过 1.5 万亿美元大关，达到 3 万亿美元营收。
此外，请查看最新《汽车、安全与AI》和《测试、测量与分析》简报中精选的博客：
技术战略顾问 Geoff Tate 发现，指数级增长的 AI 计算性能需要指数级的互连速度。
Onto Innovation 的 John Chang 概述了良率预测技术如何减少先进封装光刻中的试错。
Rambus 的 Maxim Demchenko 解释了为什么网络安全功能的位置现在是一项关键的架构决策。
Imagination 的 Mario Florea 概述了一种面向构建 GPU 计算内核工程师的可复用优化方法。
西门子 EDA 的 Muhammad Hassan、Mahmoud Mahany 和 Mohamed Saleh 详细介绍了为什么精确的信号完整性分析必须考虑不同互连、封装过渡以及相邻高速通道之间的相互作用。
楷登电子的 Michael Tran 探讨了证明自动驾驶系统能够安全运行需要具备哪些条件。
英特尔代工的 Prashanth Aprameyan 指出，供电、连接、先进封装和供应链韧性正在成为 AI 扩展的主要约束。
PDF Solutions 的 John Kibarian 解释了为什么 AI 是半导体行业面临的最重大转变。
泰瑞达的 Matthew Knowles 说明了为什么设计与测试生态系统的协同如此重要。
英飞凌的 Maya Chou 深入探讨了专用于栅极驱动器的独立偏置调节器带来的好处。
来源: 海外媒体
登录后即可参与技术讨论与同行交流
免费注册