• 芯片制造中的缺陷检测技术,电子束检测(EBI)与AI驱动的良率预测模型

    在芯片制造的纳米级战场上,缺陷检测是决定良率与性能的核心防线。从传统电子束检测(EBI)到AI驱动的良率预测模型,技术迭代不仅重塑了检测精度与效率,更重构了芯片制造的质量控制范式。这场变革背后,是硬件、算法与数据科学的深度融合,推动着半导体产业向“零缺陷”目标迈进。

  • 相变存储器(PCM)在AI计算中的低延迟优化策略

    在人工智能计算领域,冯·诺依曼架构固有的数据搬运瓶颈已成为制约系统性能的核心矛盾。传统计算架构下,CPU与DRAM之间的频繁数据传输导致能耗占比超过60%,而相变存储器(PCM)凭借其非易失性、纳米级操作速度及类脑计算特性,正成为突破这一瓶颈的关键技术。通过材料创新、架构优化与算法协同,PCM在AI计算中的延迟优化已取得突破性进展,为构建存算一体系统提供了物理基础。

  • 数据中心存储器架构:全闪存阵列与持久化内存(PMEM)

    数字化转型与人工智能技术驱动,数据中心存储架构正经历从传统磁盘阵列向全闪存与新型内存技术的深度变革。全闪存阵列(AFA)凭借亚毫秒级延迟与高IOPS性能重塑存储性能基准,而持久化内存(PMEM)则通过填补DRAM与SSD之间的性能鸿沟,重新定义了近内存计算范式。这两大技术的演进路径,不仅反映了存储介质的技术突破,更揭示了数据中心在容量、性能与成本平衡中的创新逻辑。

  • 脑机接口芯片的生物兼容性,神经信号采集与低功耗ADC的噪声抑制

    脑机接口(BCI)芯片作为连接人类神经系统与电子设备的核心组件,其生物兼容性直接决定了技术的安全性与可靠性。从神经信号的微弱采集到低功耗模数转换器(ADC)的噪声抑制,BCI芯片需在生物相容性、信号保真度与能效之间实现平衡。这一领域的技术突破,不仅依赖于材料科学与电路设计的创新,更需解决长期植入后的组织反应与信号干扰问题。

  • 基于忆阻器的神经形态计算:存储器即计算单元的未来

    人工智能与物联网深度融合,传统冯·诺依曼架构的“内存墙”问题日益凸显:数据在处理器与存储器间的频繁搬运导致能耗激增,而摩尔定律的放缓更使算力提升陷入瓶颈。忆阻器作为第四种基本电路元件,凭借其“存储即计算”的独特属性,正在为神经形态计算开辟新范式。这种将存储单元与计算单元深度融合的技术,不仅突破了传统架构的物理限制,更在能效比、实时性与可扩展性上展现出颠覆性潜力。

  • 低功耗存储器设计,动态电压频率调节到近阈值计算

    物联网设备与边缘AI芯片对毫瓦级功耗的极致追求,低功耗存储器设计已成为突破能量效率瓶颈的核心战场。从动态电压频率调节(DVFS)到近阈值计算(NTC),存储器技术正通过多维度创新,将每比特能耗压缩至皮焦耳级。以三星eMRAM为例,其通过NTC技术将待机功耗降低至传统SRAM的1/1000,同时保持10年数据保持能力,印证了低功耗存储器在延长设备续航中的革命性价值。

  • AI 芯片封装:如何选择合适的锡膏

    在当今科技飞速发展的时代,AI 芯片作为人工智能技术的核心硬件,其性能的优劣直接影响着整个 AI 系统的运行效率。而芯片封装作为保护芯片并实现电气连接的关键环节,锡膏的选择显得尤为重要。合适的锡膏不仅能确保芯片与电路板之间稳定可靠的电气连接,还能有效提升芯片的散热性能,从而保障 AI 芯片在高负荷运行下的稳定性。本文将深入探讨 AI 芯片封装中锡膏选择的要点,为相关从业者提供有益的参考。

  • 芯片架构设计的关键要素包括哪些

    可以把芯片架构理解为建筑设计图,它描述了整个芯片的组织结构和功能模块,类似于房屋设计图描绘了房间布局和各个功能区域。

  • 电路原理图设计的技巧与注意事项

    电气设计领域常用的图纸包括电气原理图、电器元件布置图、电气安装接线图以及二次电路图。

  • AR家居设计工具:虚拟预览与智能设备联动控制的用户交互革新

    在智能家居与空间美学深度融合,传统家居设计工具因缺乏实时交互性与设备联动能力,难以满足用户对“所见即所得”体验的需求。增强现实(AR)技术的引入,通过虚拟预览与智能设备联动控制的结合,重构了家居设计的用户交互模式。用户无需依赖二维图纸或静态效果图,即可通过AR工具在真实空间中动态调整布局、材质与光照,并实时控制智能设备状态,实现从设计到落地的无缝衔接。

  • 电力监控系统零信任架构:基于身份的动态访问控制实践

    随着电力行业数字化转型加速,传统以“边界防护”为核心的网络安全模型已难以应对混合云架构、物联网设备接入及远程运维带来的复杂威胁。电力监控系统作为关键基础设施,其安全防护需从“默认信任”转向“持续验证”。零信任架构通过“永不信任,始终验证”原则,结合基于身份的动态访问控制,为电力监控系统构建起细粒度、自适应的安全防护体系。

  • 脑机接口(BCI)在智能家居中的应用:基于神经信号的无意识控制

    随着神经科学与人工智能技术的深度融合,脑机接口(BCI)正从实验室走向现实生活,其核心价值不仅在于实现“意念操控”的科幻场景,更在于通过解析大脑神经信号的细微变化,构建一种无需主动意识参与的智能家居控制系统。这种基于神经信号的无意识控制,将重新定义人机交互的边界,使家居环境能够主动感知用户需求并做出响应。

  • 无感交互技术实践:从被动控制到主动预测的智能家居服务升级

    智能家居行业正经历从“设备联网”到“场景无感”的范式转变。传统智能家居依赖用户手动触发指令(如语音唤醒、APP点击),而新一代无感交互技术通过融合传感器、边缘计算与AI算法,实现设备对用户需求的主动感知与响应。这一升级不仅重塑了人机交互方式,更推动智能家居从“工具化”向“服务化”演进。

  • 欧盟碳边境税(CBAM)对智能电网技术出口的影响与应对策略

    欧盟碳边境税(CBAM)的推出,标志着全球贸易规则正加速向低碳化转型。作为全球首个针对进口商品隐含碳排放的调节机制,CBAM通过将碳成本纳入商品价格,倒逼非欧盟国家加速绿色转型。对于中国智能电网技术出口企业而言,这一政策既是挑战,也是推动技术升级与市场重构的机遇。如何平衡碳成本压力与出口竞争力,成为行业亟待破解的核心命题。

  • 量子加密技术护航智能电网:抗量子攻击的通信协议设计

    随着智能电网的普及,电力系统的通信网络正面临前所未有的安全挑战。传统加密技术依赖数学难题的复杂性保障安全,但量子计算机的崛起可能使RSA、ECC等公钥加密算法在短时间内失效。在此背景下,量子加密技术凭借其基于物理定律的“无条件安全性”,成为保障智能电网通信安全的关键手段。通过将量子密钥分发(QKD)与抗量子算法结合,智能电网可构建具备“检测-防御-恢复”能力的多层次通信协议体系,实现从设备认证到数据传输的全链路安全防护。

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