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英特爾宣布提前將工程資源集中于Intel 18A

9 月 5 日消息,，英特爾在當(dāng)?shù)貢r(shí)間昨日的新聞稿中表示，其 Intel 18A 先進(jìn)節(jié)點(diǎn)目前進(jìn)展良好。為進(jìn)一步支持 Intel 18A 開(kāi)發(fā),，該公司宣布提前將工程資源集中于該節(jié)點(diǎn)。同時(shí) Arrow Lake 客戶端處理器系列將主要使用外部工藝,，并由 Intel Foundry 封裝,。根據(jù)此前爆料，采用 Intel 20A 工藝的產(chǎn)品包括英特爾 Arrow Lake 處理器桌面版的 6+8 核心設(shè)計(jì),。

發(fā)表于：9/5/2024

高通推出AI PC芯片驍龍X Plus 8挑戰(zhàn)英特爾PC芯片霸主地位

9 月 4 日消息,，高通今日推出了面向 Windows 筆記本電腦的 8 核驍龍 X Plus 處理器，旨在降低高性能 Windows on Arm PC 的價(jià)格,。

發(fā)表于：9/5/2024

一種高效的神經(jīng)肌肉電刺激系統(tǒng)設(shè)計(jì)

設(shè)計(jì)了一種高效的神經(jīng)肌肉電刺激（Neuromuscular Electrical Stimulation,，NMES）系統(tǒng)。NMES的工作原理是利用神經(jīng)細(xì)胞的電興奮性,，通過(guò)脈沖電流刺激支配肌肉的神經(jīng),，從而使肌肉收縮。系統(tǒng)由干電池供電,，降壓和升壓電路采用高效的方案從而來(lái)降低功耗,，以STM32F4單片機(jī)為主控芯片，產(chǎn)生用于控制刺激強(qiáng)度的DAC信號(hào),，以及復(fù)用開(kāi)關(guān)的控制信號(hào),，經(jīng)過(guò)由復(fù)用開(kāi)關(guān)、恒流源,、H橋組成的復(fù)用恒流源電路,，產(chǎn)生分時(shí)的電流刺激，從而有效降低系統(tǒng)功耗和設(shè)備體積,。

發(fā)表于：9/4/2024

基于動(dòng)態(tài)補(bǔ)償下垂法的并聯(lián)逆變器控制研究

提出了一種基于動(dòng)態(tài)補(bǔ)償下垂法的新型逆變器并聯(lián)策略,，解決了傳統(tǒng)并聯(lián)逆變器下垂控制策略中頻率跌落，無(wú)功功率不均分,，有功,、無(wú)功計(jì)算結(jié)果不準(zhǔn)確等問(wèn)題。該策略包括在功率環(huán)中采用CSOGI-QSG模塊濾除直流干擾,；在傳統(tǒng)有功控制環(huán)中引入自適應(yīng)頻率反饋策略補(bǔ)償頻率跌落,；在無(wú)功控制環(huán)中引入虛擬電感改善無(wú)功功率的分配,，并采用自適應(yīng)電壓補(bǔ)償策略改善母線電壓跌落。通過(guò)搭建MATLAB仿真和實(shí)驗(yàn)平臺(tái)驗(yàn)證,，證明了該控制策略可以顯著改善并聯(lián)逆變器中的功率均分效果,。

發(fā)表于：9/4/2024

基于一種集控站監(jiān)控信息預(yù)測(cè)和優(yōu)化模型研究與分析

集控站作為電網(wǎng)運(yùn)行的重要部分，連接著調(diào)度系統(tǒng)和變電站,，其監(jiān)控信息準(zhǔn)確性和效能性的發(fā)揮尤為關(guān)鍵,。為了更進(jìn)一步提升集控站監(jiān)控信息的審核效率，采用“專(zhuān)家?guī)?改進(jìn)蟻群算法”的方式,，實(shí)現(xiàn)集控站監(jiān)控信息表內(nèi)容的預(yù)測(cè)和優(yōu)化,。通過(guò)構(gòu)建集控站監(jiān)控信息預(yù)測(cè)和優(yōu)化模型，一方面面向信息行業(yè)屬性,，采用MapReduce分析機(jī)制,，構(gòu)建專(zhuān)家?guī)欤瑢?shí)現(xiàn)監(jiān)控信息預(yù)測(cè)功能,；另一方面依托蟻群算法建模,，構(gòu)建改進(jìn)型信息全局優(yōu)化模型。通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析,，該模型不僅提升了冗繁的監(jiān)控信息分析預(yù)測(cè)能力,，而且增強(qiáng)了電網(wǎng)集控場(chǎng)景下的監(jiān)控信息優(yōu)化效能。

發(fā)表于：9/4/2024

指控中心任務(wù)軟件集中管控系統(tǒng)研究與關(guān)鍵技術(shù)

隨著武器航天試驗(yàn)任務(wù)的增多,，指控中心對(duì)任務(wù)軟件快速部署,、多任務(wù)并行的需求愈發(fā)迫切。設(shè)計(jì)了基于B/S架構(gòu)的指控中心任務(wù)軟件集中管控系統(tǒng),，實(shí)現(xiàn)了任務(wù)軟件配置與監(jiān)控的一體化管理,；通過(guò)基于DBus與Kafka結(jié)合的數(shù)據(jù)傳輸機(jī)制，打通了任務(wù)軟件與系統(tǒng)前后端數(shù)據(jù)高效交互鏈路,；最后,，重點(diǎn)分析了任務(wù)軟件自動(dòng)化部署技術(shù)、多任務(wù)并行技術(shù),、高速數(shù)據(jù)分級(jí)處理技術(shù)以及任務(wù)數(shù)據(jù)高效存儲(chǔ)技術(shù),。

發(fā)表于：9/4/2024

Optimality在多個(gè)場(chǎng)景的時(shí)域仿真中高效性的深度研究

隨著產(chǎn)品的速率及復(fù)雜性越來(lái)越高，針對(duì)仿真而言,，除了要求仿真本身具有非常高的精度外,，還對(duì)仿真的效率提出了很高的要求。具體到不同的信號(hào)模塊,，如DDR系統(tǒng)或者高速串行信號(hào)上,，基于速率越來(lái)越高，越來(lái)越希望仿真給能出“最優(yōu)解”的配置,，例如DDR5顆粒的ODT的最優(yōu)配置,，高速信號(hào)芯片的加重均衡的最優(yōu)配置等參數(shù),。那么如何在成百上千種組合的參數(shù)中選擇相對(duì)最優(yōu)的參數(shù)呢？傳統(tǒng)的軟件只能通過(guò)大量的掃描來(lái)進(jìn)行篩選,，在仿真時(shí)間和工程師的精力兩方面都有比較大的耗費(fèi),。使用Optimality軟件，通過(guò)分享一些具體的仿真案例,，展現(xiàn)軟件的智能性,，幫助使用者更快速挑選出最優(yōu)的參數(shù)，使DDR及高速串行的仿真工作變得更加輕松,，充分體現(xiàn)出Optimality軟件的高效性,。

發(fā)表于：9/4/2024

Virtuoso iQuantus Insight及Quantus Insight流程在FINFET先進(jìn)工藝項(xiàng)目中加速后仿迭代的應(yīng)用

隨著工藝演進(jìn)，尺寸進(jìn)一步縮小帶來(lái)了更多寄生通路和更大的寄生電阻,，后仿結(jié)果和前仿相去甚遠(yuǎn),。如何快速縮小前后仿之間的差距成為重要課題。傳統(tǒng)設(shè)計(jì)中只能通過(guò)Quantus Extracted View相對(duì)直觀地對(duì)寄生進(jìn)行分析,，無(wú)法更詳細(xì)地進(jìn)行分析，這成為設(shè)計(jì)者們面臨的艱巨挑戰(zhàn),。同時(shí),，后仿發(fā)現(xiàn)問(wèn)題，只能通過(guò)“修改電路-版圖迭代-再次后仿”反復(fù)優(yōu)化,，迭代周期長(zhǎng),，如何降低時(shí)間成本成為各公司關(guān)注的重點(diǎn)。Virtuoso iQuantus Insight （ViQI）/Quantus Insight （QI）可基于寄生網(wǎng)表文件進(jìn)行寄生分析及結(jié)果可視化,。工程師可借此對(duì)寄生進(jìn)行準(zhǔn)確的分析及假設(shè),，無(wú)需版圖迭代，即可進(jìn)行設(shè)計(jì)優(yōu)化,。討論了如何通過(guò)ViQI/QI工具在FINFET先進(jìn)工藝項(xiàng)目中實(shí)現(xiàn)快速的后仿迭代,，大幅提高工作效率。

發(fā)表于：9/4/2024

基于Cerebrus的Genus+Innovus流程的功耗面積優(yōu)化

對(duì)于性能功耗面積（PPA）的追求已成為IC芯片設(shè)計(jì)的共識(shí),，尤其是發(fā)展到先進(jìn)工藝節(jié)點(diǎn),，PPA已成為IC設(shè)計(jì)綜合性能的重要指標(biāo)，尤其是對(duì)于大型SoC芯片中clone很多次的模塊,，對(duì)于PPA的追求變得更加極致,。介紹了基于Cadence公司的Genus工具和Cerebrus 工具，通過(guò)綜合階段與后端PR各個(gè)階段的優(yōu)化,，共同提升PPA的優(yōu)化方案,。最終結(jié)果顯示，在時(shí)序及DRC基本收斂的情況下,，使用Cerebrus工具相比Innovus可以使功耗降低3.5%,，面積降低3.1%,，使用Genus+Innovus流程可以使功耗降低6.4%，面積降低8.5%,，極大地降低了芯片的面積及功耗,。

發(fā)表于：9/4/2024

Conformal ECO寄存器新增的掃描鏈自動(dòng)化接入方案

隨著芯片規(guī)模的增加，ECO的需求和大小也隨之增加,，其中當(dāng)新增寄存器數(shù)量達(dá)到百位量級(jí)時(shí),，人工接入掃描鏈難度也將急劇上升?；贑adence的Conformal和Innovus等工具,，在綜合考量邏輯正確性和中后端物理實(shí)現(xiàn)可行性的基礎(chǔ)上，采用歸一思路下的“S”型連線和room值下的再分組等方法,，實(shí)現(xiàn)了上述問(wèn)題的自動(dòng)化和高效化解決,，在邏輯上確保了時(shí)鐘域一致性等問(wèn)題，物理上同時(shí)兼顧了布局布線優(yōu)化和最大掃描鏈長(zhǎng)度,。并且其自動(dòng)化的高效性,，在項(xiàng)目實(shí)踐中能夠快速完成上百數(shù)量寄存器的掃描鏈接入。

發(fā)表于：9/4/2024