SEAL安全感知层映射降低3D存内计算故障脆弱性
亚利桑那州立大学和马里兰大学研究人员提出SEAL安全感知层映射框架，面向异构3D存内计算加速器，通过将关键神经网络层分配到更抗故障的器件和层组合，联合优化功耗、性能、面积与故障脆弱性。
专栏文章列表（133）
神经网络加速3nm纳米片SPICE仿真（慕尼黑工大）
慕尼黑工业大学研究人员提出神经网络晶体管模型，可预测3nm纳米片漏极电流与多种电荷，并用于标准单元库表征。实验显示，该模型延迟误差低于0.11%、总功耗误差0.76%，标准单元库表征耗时最多缩短至八分之一，并可用于复杂电路仿真。
铂钨合金有望实现更薄高NA EUV掩模吸收层
中国科学院、吉林大学、先进光学制造国家重点实验室和中国科学院大学的研究人员发表技术论文，评估铂钨合金作为下一代低折射率EUV掩模吸收层的薄膜特性与成像性能。
System Check：工业射频工程下一步走向何方？
System Check 栏目发起工业射频工程新调查，并回顾此前FPGA使用调查。结果显示，约22%受访者经常使用FPGA，32%在多个项目中使用过；成本与硬件可用性、开发工具和学习曲线是主要障碍。
大型科技公司靠AI获利 其他美企未见财务回报
有报告指出，大型科技公司正从人工智能中获利，而其他美国企业尚未看到财务回报；不断上涨的Token成本可能挤压企业利润率。
NVIDIA expands Kazakhstan AI infrastructure with Firebird
NVIDIA and US-based AI infrastructure company Firebird are expanding Kazakhstan AI infrastructure, with plans for tens o
Holtec、星座能源、新纪元能源拟重启美核电站 总容量2.25吉瓦
美国三座已关闭核电站拟重启，合计恢复2.25吉瓦装机容量，涉及霍尔台克国际、星座能源和新纪元能源。微软、谷歌分别签订长期购电协议，美国能源部提供最高44亿美元贷款支持。
llm-d 1.0 发布，目标降低 AI 推理成本
开源 llm-d 1.0 旨在降低大规模 AI 模型推理成本。该项目由红帽、IBM、谷歌云、CoreWeave 和英伟达发起，现由云原生计算基金会治理。
应用材料与英特尔合作加速AI驱动计算的芯片制造创新
应用材料公司与英特尔合作，在硅谷EPIC中心和俄勒冈研发园区推进下一代晶体管、互连与先进封装技术，缩短AI芯片和系统上市时间。合作覆盖前后道互连微缩以及Foveros 3D堆叠，以提高互连密度、供电和散热性能，加速从实验室到大规模制造。
Rambus与ChipAgents合作 以Agentic AI加速芯片设计
Rambus与ChipAgents宣布达成多方位战略合作。Rambus将在全公司范围采用ChipAgents平台，加快芯片与硅IP设计和验证流程；双方将结合Rambus半导体专长与ChipAgents工具无关的AI原生平台，帮助客户在首选设
OpenAI与波兰NASK合作推进AI安全与保障
OpenAI与波兰NASK国家研究所签署协议，将围绕AI安全、保障和技术研究展开合作，评估能力日益增强的AI系统、识别潜在漏洞并加强防护。
索喜与楷登电子合作推进AI驱动3nm SoC设计
索喜宣布扩大代理式AI在SoC开发中的应用，与楷登电子合作，将AI驱动工作流从前端设计验证扩展至先进制程大规模芯片的物理设计。
高通：Agentic AI加速边缘AI软件开发与部署
高通AI/机器学习产品管理团队负责人表示，Agentic AI可连接量化、编译、运行时选择、部署等分散流程，缩短边缘AI开发周期。但受内存、算力、功耗等硬件约束，代理仍需依赖硬件上下文与性能目标，工程师保留最终验证。