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Gartner：2024年全球半導(dǎo)體收入增長(zhǎng)21%

Gartner：2024年全球半導(dǎo)體收入增長(zhǎng)21%

根據(jù)Gartner的最終統(tǒng)計(jì)結(jié)果，2024年全球半導(dǎo)體總收入為6559億美元，較2023年的5421億美元增長(zhǎng)了21%。同時(shí)，英偉達(dá)超越了三星電子和英特爾，首次躍居首位。 Gartner研究副總裁Gaurav Gupta表示：“前十大半導(dǎo)體廠商收入排名變動(dòng)的主要原因在于強(qiáng)勁的AI基礎(chǔ)設(shè)施需求以及73.4%的內(nèi)存收入增長(zhǎng)。英偉達(dá)之所以能夠躍至首位，主要在于其獨(dú)立圖形處理單元（GPU）需求顯著增長(zhǎng)，GPU已成為數(shù)據(jù)中心AI工作負(fù)載的首選。” Gupta表示：“供需失衡引起價(jià)格大幅反彈，三星電子的DRAM和閃存收入增長(zhǎng)，得以繼續(xù)保持在第二位。英特爾2024年的半導(dǎo)體收入僅增長(zhǎng)了0.8%，原因在于其主要產(chǎn)品線面臨的競(jìng)爭(zhēng)威脅正在加劇，而且英特爾未能把握AI處理需求強(qiáng)勁增長(zhǎng)這一機(jī)遇。”2023-2024年全球排名前十半導(dǎo)體廠商收入（單位：百萬(wàn)美元）

Melexis革新發(fā)布無(wú)代碼單線圈驅(qū)動(dòng)芯片

　　2024年05月24日，比利時(shí)泰森德洛——全球微電子工程公司Melexis今日宣布，推出全集成的單線圈無(wú)刷直流（BLDC）風(fēng)扇驅(qū)動(dòng)芯片MLX90418。這是一款率先采用無(wú)需代碼的單線圈風(fēng)扇驅(qū)動(dòng)芯片，能夠支持服務(wù)器特定功能，如斷電制動(dòng)和交流失電管理等。針對(duì)不斷擴(kuò)大的服務(wù)器市場(chǎng)，MLX90418提供了一種高效的單線圈解決方案，與現(xiàn)有的三相BLDC風(fēng)扇相比，它顯著降低物料清單（BOM）成本，最高可達(dá)25%。

發(fā)表于：5/28/2024

全球首款生物處理器開(kāi)放遠(yuǎn)程訪問(wèn)服務(wù)

5月27日消息，據(jù)媒體報(bào)道，瑞士初創(chuàng)公司FinalSpark發(fā)布了全球首款生物處理器，并開(kāi)放了遠(yuǎn)程訪問(wèn)服務(wù)。這一突破性技術(shù)利用人腦類器官中的生物神經(jīng)元進(jìn)行驅(qū)動(dòng)，其功耗比傳統(tǒng)數(shù)字處理器低一百萬(wàn)倍，為計(jì)算領(lǐng)域帶來(lái)了革命性的變革。

發(fā)表于：5/28/2024

聯(lián)發(fā)科：AI 與車用芯片等將是未來(lái)10年布局重心

聯(lián)發(fā)科董事長(zhǎng)蔡明介：AI 與車用芯片等將是未來(lái) 10 年布局重心

發(fā)表于：5/28/2024

代碼暗示特斯拉可通過(guò)軟件限制Model 3/Y性能

5 月 27 日消息，特斯拉代碼達(dá)人“green the only”周日稱在最新固件中發(fā)現(xiàn)了針對(duì) Model 3 和 Y 的“軟性能限制”選項(xiàng)，數(shù)值分別為 110kW 和 160kW。

發(fā)表于：5/28/2024

比利時(shí)imec推出基于現(xiàn)有制造工具的超導(dǎo)處理器

5 月 27 日消息，據(jù)外媒 IEEE Spectrum 近日?qǐng)?bào)道，比利時(shí) imec 微電子研究所成功開(kāi)發(fā)出了基于現(xiàn)有 CMOS 制造工具的超導(dǎo)處理器。該超導(dǎo)處理器的基本邏輯單元和 SRAM 緩存單元均基于一種名為 " 約瑟夫森結(jié)（Josephson junction）" 的特殊結(jié)構(gòu)。

發(fā)表于：5/28/2024

谷歌自研芯片Tensor G5蓄勢(shì)待發(fā)

對(duì)標(biāo)蘋(píng)果！谷歌自研芯片Tensor G5蓄勢(shì)待發(fā)：臺(tái)積電代工

發(fā)表于：5/28/2024

消息稱AMD Strix Point移動(dòng)處理器今年8月發(fā)布

消息稱 AMD Strix Point 移動(dòng)處理器有望今年 8 月發(fā)布，10 月上市

發(fā)表于：5/28/2024

新能源汽車和智能網(wǎng)聯(lián)汽車"車芯協(xié)同"創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)發(fā)展論壇成功舉辦

新能源汽車和智能網(wǎng)聯(lián)汽車“車芯協(xié)同”創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)發(fā)展論壇成功舉辦

發(fā)表于：5/28/2024

基于深度學(xué)習(xí)的可視化圖表分類方法研究

可視化圖表的分類研究對(duì)于圖表理解和文檔解析具有很大的意義。分別通過(guò)爬蟲(chóng)和軟件生成的方式，構(gòu)建了兩個(gè)包含16類常見(jiàn)圖表的數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集在數(shù)量、類型和樣式豐富性上具有一定的優(yōu)勢(shì)。在3個(gè)數(shù)據(jù)集上實(shí)驗(yàn)對(duì)比了Transformer架構(gòu)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的模型，結(jié)果表明Transformer架構(gòu)在圖表分類任務(wù)上具有一定優(yōu)勢(shì)。基于Swin Transformer模型，設(shè)計(jì)了多種數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略，在增加模型泛化性的同時(shí)也引入了分布差異；通過(guò)對(duì)不同策略訓(xùn)練出的模型預(yù)測(cè)進(jìn)行均值融合，同單模型相比分類性能有較大提升。在6個(gè)測(cè)試集上對(duì)集成模型進(jìn)行了測(cè)試，分類準(zhǔn)確率均大于0.9；對(duì)于圖像質(zhì)量高、視覺(jué)形式簡(jiǎn)單的生成圖表，模型分類準(zhǔn)確率接近1。

發(fā)表于：5/27/2024

基于Innovus改善芯片繞線資源的電源網(wǎng)絡(luò)布線方法

隨著集成電路的集成度越來(lái)越高，芯片的面積越來(lái)越小，芯片內(nèi)單元密度會(huì)隨之增加，這將為芯片的后端物理設(shè)計(jì)帶來(lái)諸多的挑戰(zhàn)。其中芯片面積的減小直接影響布線資源，導(dǎo)致布線擁塞，以此造成芯片線路無(wú)法繞通以及時(shí)序和串?dāng)_的問(wèn)題。提出了一種改進(jìn)的電源網(wǎng)絡(luò)的布線方法，極大提升了信號(hào)線的走線空間利用率，有效解決了高集成度芯片的短路問(wèn)題。

發(fā)表于：5/27/2024

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