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搜尋「EDA工具」,共 296

Chiplet 與異質整合正在改變半導體設計。透過高效能中介層與先進封裝,設計團隊可將不同製程、不同供應商的運算、記憶體、I/O 與加速器 IP,整合為複雜的系統級封裝。相較於大型單晶粒設計,這種方法有助於提升效能與能源效率,也能改善擴充彈

AI浪潮正從驅動晶片需求進一步延伸至參與晶片設計。隨著AI資料中心、加速運算及實體AI快速發展,半導體晶片的架構與系統複雜度持續攀升,從先進製程、HBM、先進封裝到高速互連與多物理場設計,都讓傳統依賴工程師大量人工操作的開發模式面臨挑戰。在

當生成式AI進入PC,市場很容易沿用過去的升級想像:處理器更快、記憶體更大,下一代電腦自然就會取代上一代。

生成式 AI 正快速改變半導體設計流程,而 AI 的角色也從輔助工具逐漸升級為參與決策的「工程夥伴」。從西門子 EDA 在年度技術論壇所揭示的發展方向可看出,EDA(電子設計自動化)產業競爭已不再只是提升單一工具效能,而是朝向 AI 原生(

智慧眼鏡的散熱挑戰在於所能使用的手段相對有限,若無法有效排除熱能,將直接導致效能降頻,更甚者會影響配戴者的皮膚感官或手感,造成使用體驗的斷崖式下跌。

擷發科技(MICROIP)日前舉行媒體記者會,宣布將參加德國Embedded World 2026大展,並展示了旗下核心AI軟體平台「AIVO」、邊緣運算平台「XEdgAI」,以及最新的EDA設計工具「ETAL」與「iPROfiler」,強

AI與HPC晶片需求進入爆發期,受惠於 AI 晶片結構轉趨複雜,愛德萬預期整體半導體測試設備市場(TAM)將挑戰 80 億美元的歷史新高,其中 SoC測試需求成長率更上看 40%。 愛德萬指出,傳統半導體產業約有 3 到 4 年的週期循環,

新思科技(Synopsys)擴大與台積電(TSMC)在先進製程、封裝與設計賦能(design enablement)上的合作,藉由完整的 EDA 工具、AI 驅動設計平台以及廣泛的基礎與介面 IP,協助全球半導體客戶加速 AI 與多晶粒晶片

過去,PCB的角色主要在於承載與連接電子元件,但在AI時代,PCB不僅要能傳輸超高速訊號,還必須處理高功率密度、散熱挑戰與多層堆疊設計的壓力。這使得PCB產業迎來一場全面性的技術革命與材料演進。

隨著AI、5G/6G、高效能運算與自駕車等應用持續推進,先進封裝將成為半導體技術突破與產業生態演化的核心引擎。整個產業不再只是追逐「更小的製程節點」,而是進入「系統級最佳化」的新時代。

新思科技(Synopsys)正式完成對模擬與分析技術領導廠商安矽思(Ansys)的併購,這項交易不僅是產業重組的重要里程碑,更預示了電子設計自動化(EDA)產業朝向「從矽晶片到系統」(Silicon to Systems)整合的趨勢。 此次

西門子EDA今日於新竹舉行「2025西門子EDA技術論壇」上,並由執行長Mike Ellow領銜首場的主題演講,同時於會後接受媒體的採訪。他強調,面對AI、3D IC與系統級晶片的爆炸性複雜度,傳統的單點設計工具已難以應對,對此西門子EDA

在Synopsys企圖以350億美元(約新台幣1.02兆)收購Ansys,並獲得美國、歐盟和英國當局合併許可後,代表市場已將中國大陸標記為該交易案的「最後一哩路」障礙。但因為近期在美國取消對中EDA禁令後,今(14)日卻突傳出該交易案已獲得

為強化晶片與AI雙軌佈局,由國家實驗研究院國家高速網路與計算中心主辦,於今(24)日假台南沙崙國科會資安暨智慧科技研發大樓,舉行「新一代國家AI超級電腦-晶創主機Nano 5驅動半導體產業創新與升級成果發表會」,展現其在推動半導體技術創新與

在AI技術日益主導新世代運算需求的背景下,RISC-V能否如同當年的Linux,憑藉開源特性崛起為主流?本文將從三大關鍵面向—指令集擴展、地緣政治與供應鏈、自主開發與碎片化風險—剖析RISC-V在AI時代的機會與挑戰。