在嵌入式系统设计中，为降低整体功耗并实现灵活的电源管理，利用单片机的通用输入输出(GPIO)引脚为低功耗芯片供电，成为一种备受关注的技术方案。这种供电方式不仅能有效节省系统能耗，还可以通过软件精确控制供电的开启与关闭，极大地增强了系统的可控性和节能效果。接下来，我们将深入探讨利用单片机 GPIO 给其他低功耗芯片供电的原理、设计方法、实际应用以及注意事项。
在云计算和大数据时代，数据安全与隐私保护面临着前所未有的挑战。传统的安全机制往往侧重于网络边界防护，但对于云环境中的虚拟机（VM）内部数据保护相对薄弱。机密计算作为一种新兴的安全技术，旨在确保数据在处理过程中始终处于加密状态，即使云服务提供商或恶意攻击者获取了物理访问权限，也无法获取敏感数据。AMD的SEV-SNP（Secure Encrypted Virtualization - Secure Nested Paging）技术是机密计算领域的一项重要成果，它提供了强大的内存加密和远程认证功能，为云环境中的数据安全保驾护航。
随着人工智能(AI)技术的飞速发展，电子设计自动化(EDA)领域正经历一场深刻的变革。AI EDA 工具的出现，不仅为芯片设计带来了更高的效率和优化性能，还推动了整个半导体行业的技术进步。本文将对 AI EDA 进行全面综述，探讨其技术原理、应用场景、优势挑战以及未来发展趋势。
在当今科技飞速发展的时代，汽车智能化的发展可谓如火如荼。从最初单纯的机械交通工具，汽车正逐步演变为高度智能的移动终端，自动驾驶、智能座舱、车联网等先进技术的不断涌现，彻底改变了人们对汽车的传统认知。在这一智能化变革的进程中，车内联网技术作为关键支撑，其重要性不言而喻，然而也面临着诸多严峻的挑战。
在人工智能训练、实时图形渲染与科学计算领域，存储器带宽已成为制约系统性能的核心瓶颈。HBM3与GDDR7作为当前显存技术的两大巅峰之作，分别通过三维堆叠与信号调制技术的突破，为不同应用场景提供了差异化解决方案。本文从架构设计、性能参数、应用场景及生态布局四个维度，深度解析两种技术的竞争格局与演进方向。
移动计算与边缘AI设备对能效与算力双重需求的驱动下，多核SoC的异构计算架构正经历从传统同构到异构融合的范式转变。从ARM DynamIQ的动态调度到RISC-V大小核的能效比优化，技术演进的核心在于通过核心类型、电压频率与任务分配的协同创新，实现每瓦特算力的指数级提升。以高通骁龙8 Gen 3为例，其Hexagon AI引擎通过异构调度将语音识别延迟降低36%，而中科蓝讯的RISC-V音频芯片则以5mW功耗实现主动降噪功能，印证了异构计算在能效比突破中的关键价值。
三维堆叠存储器(3D NAND)凭借其超越传统平面NAND的存储密度和成本优势，成为存储技术的核心发展方向。从2013年三星率先量产24层3D NAND到如今突破300层的技术节点，这一领域经历了架构创新与工艺突破的双重变革。然而，堆叠层数的指数级增长也带来了前所未有的制造挑战，推动行业在材料、设备和工艺流程上持续革新。
嵌入式系统对非易失性存储需求日益增长下，铁电存储器(FeRAM)凭借其纳秒级读写速度、超10¹⁵次写入耐久性及低功耗特性，成为替代传统EEPROM和NOR Flash的关键技术。其集成方案需从架构设计、接口适配到功耗管理进行系统性优化，以释放FeRAM在工业控制、汽车电子与物联网领域的性能潜力。
先进封装技术向纳米尺度演进的进程，原子层沉积(ALD)凭借其原子级厚度控制与卓越的共形覆盖能力，成为突破物理极限的核心技术。从超薄介质层的精密构筑到3D互连结构的台阶覆盖优化，ALD技术正在重塑半导体封装的工艺范式，为芯片性能与可靠性的双重提升提供解决方案。
传统存储器技术逼近物理极限，铁电场效应晶体管(FeFET)凭借其独特的极化翻转机制与非易失性逻辑特性，成为突破冯·诺依曼架构瓶颈的关键技术。FeFET通过将铁电材料集成至晶体管栅极，实现了存储与逻辑功能的深度融合，其物理机制涵盖从原子级极化调控到器件级非易失性操作的完整链条。
量子计算从实验室走向产业化，量子存储器作为量子信息处理的“记忆中枢”，其性能瓶颈已成为制约量子系统规模化的核心障碍。与经典存储器通过电荷或磁矩存储信息不同，量子存储器需在微观尺度上维持量子比特的相干性与可操控性，同时应对环境噪声引发的量子态退相干问题。从量子比特物理载体的选择到量子纠错编码的突破，这一领域正经历从基础物理原理到工程化实现的范式转变。
