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AI/ML工作负载需要额外的安全


对安全的需求遍及所有电子系统。但考虑到数据中心机器学习计算的增长,处理极其有价值的数据,一些公司特别关注安全处理这些数据。所有通常的数据中心安全解决方案都必须付诸实施,但还需要额外的努力来确保模型和数据集受到保护……»阅读更多

改变数据中心中的服务器架构


数据中心正在经历一个根本性的转变,以提高服务器利用率和效率,优化架构,以便在任何需要的地方都可以利用可用的计算资源。传统上,数据中心是由机架服务器构建的,每个服务器提供计算、内存、互连和可能的加速资源。但是当服务器被选择时,一些…»阅读更多

记忆中的错误越多,更正的越多


随着任何类型的存储位单元变得更小,由于更低的边界和过程变化,误码率增加。这可以使用纠错来解释和纠正比特错误,但随着更复杂的纠错码(ECC)的使用,它需要更多的硅面积,这反过来又推高了成本。考虑到这种趋势,迫在眉睫的问题是……»阅读更多

训练人工智能更简单、更快的方法


训练一个人工智能模型需要花费大量的精力和数据。利用现有的培训可以节省时间和金钱,加速使用该模型的新产品的发布。但有几种方法可以做到这一点,最显著的是通过迁移和增量学习,每种方法都有其应用和权衡。迁移学习和增量学习都需要提前学习。»阅读更多

提高卫星导航系统的精度


对全球导航卫星系统(GNSS)星座依赖的增加引起了人们的担忧,当信号不可用时,即使是很短的一段时间,会发生什么。从定位服务到手机计时,GNSS系统以我们通常看不到的方式影响着我们的日常生活。事实上,这些卫星已经成为关键基础设施的必要组成部分,和更高的ac…»阅读更多

联合封装的光学器件会取代可插拔器件吗?


随着光学连接越来越深入数据中心,一场争论正在展开。是使用可插拔的光模块更好,还是将激光嵌入高级封装中更好?方便、动力和可靠性等问题推动着讨论,而最终的赢家还不清楚。公司负责人James Pond表示:“业界肯定正在拥抱联合封装光学。»阅读更多

PCB和集成电路技术在中间相遇


表面贴装技术(SMT)的发展已经远远超出了它的起源,它是一种将封装好的芯片组装到没有通孔的印刷电路板上的方法。现在它正在移动的包内,这些包本身将被安装在pcb上。但是用于高级包的SMT与我们所习惯的SMT不同。“许多系统包括多个asic,大量内存,这些都是集成在一起的……»阅读更多

竞争的汽车传感器融合方法


随着今天的内燃机被电动/电子汽车所取代,机械系统传感器将被众多的电子传感器所取代,这既是为了提高操作效率,也是为了实现不同程度的自动驾驶。一些新的传感器将单独工作,但许多突出的传感器将需要它们的输出与其他传感器的输出相结合或“融合”……»阅读更多

单片3D DRAM会出现吗?


随着DRAM的扩展速度减慢,业界将需要寻找其他方法来继续推动更多更便宜的内存。逃避平面尺度限制最常见的方法是在建筑中加入第三维度。有两种方法可以实现这一点。一个在一个包中,这已经发生了。第二种是把模具卖到Z轴上,这已经是一个to…»阅读更多

新的记忆添加新的错误


新的非易失性存储器(NVM)为改变我们在片上系统(soc)中使用内存的方式带来了新的机会,但它们也为确保它们的正常工作带来了新的挑战。这些新的内存类型——主要是MRAM和ReRAM——依赖于独特的物理现象来存储数据。这意味着新的测试序列和故障模型可能需要在它们被发布之前。»阅读更多

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