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高通推出AI PC芯片驍龍X Plus 8挑戰(zhàn)英特爾PC芯片霸主地位

9 月 4 日消息，高通今日推出了面向 Windows 筆記本電腦的 8 核驍龍 X Plus 處理器，旨在降低高性能 Windows on Arm PC 的價格。

發(fā)表于：9/5/2024

一種高效的神經(jīng)肌肉電刺激系統(tǒng)設(shè)計(jì)

設(shè)計(jì)了一種高效的神經(jīng)肌肉電刺激（Neuromuscular Electrical Stimulation，NMES）系統(tǒng)。NMES的工作原理是利用神經(jīng)細(xì)胞的電興奮性，通過脈沖電流刺激支配肌肉的神經(jīng)，從而使肌肉收縮。系統(tǒng)由干電池供電，降壓和升壓電路采用高效的方案從而來降低功耗，以STM32F4單片機(jī)為主控芯片，產(chǎn)生用于控制刺激強(qiáng)度的DAC信號，以及復(fù)用開關(guān)的控制信號，經(jīng)過由復(fù)用開關(guān)、恒流源、H橋組成的復(fù)用恒流源電路，產(chǎn)生分時的電流刺激，從而有效降低系統(tǒng)功耗和設(shè)備體積。

發(fā)表于：9/4/2024

基于動態(tài)補(bǔ)償下垂法的并聯(lián)逆變器控制研究

提出了一種基于動態(tài)補(bǔ)償下垂法的新型逆變器并聯(lián)策略，解決了傳統(tǒng)并聯(lián)逆變器下垂控制策略中頻率跌落，無功功率不均分，有功、無功計(jì)算結(jié)果不準(zhǔn)確等問題。該策略包括在功率環(huán)中采用CSOGI-QSG模塊濾除直流干擾；在傳統(tǒng)有功控制環(huán)中引入自適應(yīng)頻率反饋策略補(bǔ)償頻率跌落；在無功控制環(huán)中引入虛擬電感改善無功功率的分配，并采用自適應(yīng)電壓補(bǔ)償策略改善母線電壓跌落。通過搭建MATLAB仿真和實(shí)驗(yàn)平臺驗(yàn)證，證明了該控制策略可以顯著改善并聯(lián)逆變器中的功率均分效果。

發(fā)表于：9/4/2024

基于一種集控站監(jiān)控信息預(yù)測和優(yōu)化模型研究與分析

集控站作為電網(wǎng)運(yùn)行的重要部分，連接著調(diào)度系統(tǒng)和變電站，其監(jiān)控信息準(zhǔn)確性和效能性的發(fā)揮尤為關(guān)鍵。為了更進(jìn)一步提升集控站監(jiān)控信息的審核效率，采用“專家?guī)?改進(jìn)蟻群算法”的方式，實(shí)現(xiàn)集控站監(jiān)控信息表內(nèi)容的預(yù)測和優(yōu)化。通過構(gòu)建集控站監(jiān)控信息預(yù)測和優(yōu)化模型，一方面面向信息行業(yè)屬性，采用MapReduce分析機(jī)制，構(gòu)建專家?guī)欤瑢?shí)現(xiàn)監(jiān)控信息預(yù)測功能；另一方面依托蟻群算法建模，構(gòu)建改進(jìn)型信息全局優(yōu)化模型。通過實(shí)驗(yàn)分析，該模型不僅提升了冗繁的監(jiān)控信息分析預(yù)測能力，而且增強(qiáng)了電網(wǎng)集控場景下的監(jiān)控信息優(yōu)化效能。

發(fā)表于：9/4/2024

指控中心任務(wù)軟件集中管控系統(tǒng)研究與關(guān)鍵技術(shù)

隨著武器航天試驗(yàn)任務(wù)的增多，指控中心對任務(wù)軟件快速部署、多任務(wù)并行的需求愈發(fā)迫切。設(shè)計(jì)了基于B/S架構(gòu)的指控中心任務(wù)軟件集中管控系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了任務(wù)軟件配置與監(jiān)控的一體化管理；通過基于DBus與Kafka結(jié)合的數(shù)據(jù)傳輸機(jī)制，打通了任務(wù)軟件與系統(tǒng)前后端數(shù)據(jù)高效交互鏈路；最后，重點(diǎn)分析了任務(wù)軟件自動化部署技術(shù)、多任務(wù)并行技術(shù)、高速數(shù)據(jù)分級處理技術(shù)以及任務(wù)數(shù)據(jù)高效存儲技術(shù)。

發(fā)表于：9/4/2024

Optimality在多個場景的時域仿真中高效性的深度研究

隨著產(chǎn)品的速率及復(fù)雜性越來越高，針對仿真而言，除了要求仿真本身具有非常高的精度外，還對仿真的效率提出了很高的要求。具體到不同的信號模塊，如DDR系統(tǒng)或者高速串行信號上，基于速率越來越高，越來越希望仿真給能出“最優(yōu)解”的配置，例如DDR5顆粒的ODT的最優(yōu)配置，高速信號芯片的加重均衡的最優(yōu)配置等參數(shù)。那么如何在成百上千種組合的參數(shù)中選擇相對最優(yōu)的參數(shù)呢？傳統(tǒng)的軟件只能通過大量的掃描來進(jìn)行篩選，在仿真時間和工程師的精力兩方面都有比較大的耗費(fèi)。使用Optimality軟件，通過分享一些具體的仿真案例，展現(xiàn)軟件的智能性，幫助使用者更快速挑選出最優(yōu)的參數(shù)，使DDR及高速串行的仿真工作變得更加輕松，充分體現(xiàn)出Optimality軟件的高效性。

發(fā)表于：9/4/2024

Virtuoso iQuantus Insight及Quantus Insight流程在FINFET先進(jìn)工藝項(xiàng)目中加速后仿迭代的應(yīng)用

隨著工藝演進(jìn)，尺寸進(jìn)一步縮小帶來了更多寄生通路和更大的寄生電阻，后仿結(jié)果和前仿相去甚遠(yuǎn)。如何快速縮小前后仿之間的差距成為重要課題。傳統(tǒng)設(shè)計(jì)中只能通過Quantus Extracted View相對直觀地對寄生進(jìn)行分析，無法更詳細(xì)地進(jìn)行分析，這成為設(shè)計(jì)者們面臨的艱巨挑戰(zhàn)。同時，后仿發(fā)現(xiàn)問題，只能通過“修改電路-版圖迭代-再次后仿”反復(fù)優(yōu)化，迭代周期長，如何降低時間成本成為各公司關(guān)注的重點(diǎn)。Virtuoso iQuantus Insight （ViQI）/Quantus Insight （QI）可基于寄生網(wǎng)表文件進(jìn)行寄生分析及結(jié)果可視化。工程師可借此對寄生進(jìn)行準(zhǔn)確的分析及假設(shè)，無需版圖迭代，即可進(jìn)行設(shè)計(jì)優(yōu)化。討論了如何通過ViQI/QI工具在FINFET先進(jìn)工藝項(xiàng)目中實(shí)現(xiàn)快速的后仿迭代，大幅提高工作效率。

發(fā)表于：9/4/2024

基于Cerebrus的Genus+Innovus流程的功耗面積優(yōu)化

對于性能功耗面積（PPA）的追求已成為IC芯片設(shè)計(jì)的共識，尤其是發(fā)展到先進(jìn)工藝節(jié)點(diǎn)，PPA已成為IC設(shè)計(jì)綜合性能的重要指標(biāo)，尤其是對于大型SoC芯片中clone很多次的模塊，對于PPA的追求變得更加極致。介紹了基于Cadence公司的Genus工具和Cerebrus 工具，通過綜合階段與后端PR各個階段的優(yōu)化，共同提升PPA的優(yōu)化方案。最終結(jié)果顯示，在時序及DRC基本收斂的情況下，使用Cerebrus工具相比Innovus可以使功耗降低3.5%，面積降低3.1%，使用Genus+Innovus流程可以使功耗降低6.4%，面積降低8.5%，極大地降低了芯片的面積及功耗。

發(fā)表于：9/4/2024

Conformal ECO寄存器新增的掃描鏈自動化接入方案

隨著芯片規(guī)模的增加，ECO的需求和大小也隨之增加，其中當(dāng)新增寄存器數(shù)量達(dá)到百位量級時，人工接入掃描鏈難度也將急劇上升。基于Cadence的Conformal和Innovus等工具，在綜合考量邏輯正確性和中后端物理實(shí)現(xiàn)可行性的基礎(chǔ)上，采用歸一思路下的“S”型連線和room值下的再分組等方法，實(shí)現(xiàn)了上述問題的自動化和高效化解決，在邏輯上確保了時鐘域一致性等問題，物理上同時兼顧了布局布線優(yōu)化和最大掃描鏈長度。并且其自動化的高效性，在項(xiàng)目實(shí)踐中能夠快速完成上百數(shù)量寄存器的掃描鏈接入。

發(fā)表于：9/4/2024

日本攜手英特爾建先進(jìn)半導(dǎo)體研發(fā)中心

日本攜手英特爾建先進(jìn)半導(dǎo)體研發(fā)中心，將配備EUV光刻機(jī)

發(fā)表于：9/4/2024