新思, 引领万物智能

从芯片到软件打造IoT安全性

在物联网(IoT)设备酷炫、语音互动界面背后,有着数百万行代码以及超速的运算程式。最薄弱的环节却可能是基础的 – 某一个协议的错误实现,或某一块芯片上缺少一个信赖安全区。 在任何一种情况下,黑客攻击都是非常容易的。 因此,今天的许多攻击都不是高级的黑客完成的,基本的编程技术足矣。

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领先于测试挑战曲线的奥义

自从半导体设备仅包含少数几个栅极的早期开始,制造测试领域就一直专注于如何在最短的时间内检测到最大数量的潜在缺陷。这个基本目标多年来一直没有改变,并且继续适用于 5nm 及更高规格。超越了测试向量压缩之后,需要新技术来控制测试时间。

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综合工艺还没有独立出来?

再见了,综合时彼此独立的工艺,很高兴曾经认识你们……

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“作为政府项目已经够好了…” 还差得远呢?

若要作出更为精确的静态时序分析(STA),减少不确定性,就要重新考虑时序模型的想法。

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5 nm 及更高级节点的设计流程

设计裕量当然不是什么新鲜事物,但随着流程的缩减,它们的数量和范围都在增加。按照 Donald Rumsfeld 说法,裕量最原始的意义就是“已知的未知”和“未知的未知”。这些是我们要么还不能,要么还没有以某种有效的方式建模出来的东西。尽管如此,我们需要裕量来确保设计是可靠的、可制造的且可实现的。

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In-Design 网格分析之美

虽然ASIC是一个错综复杂的过程,但 ASIC 流程的每个部分都将其复杂性提取出来,最终创造出能够出现在智能手表、电动汽车或最新手机中的芯片,真是令人惊奇的事情。ASIC 设计流程还在不断增加复杂程度,而且进度压力正不断增加。

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通过机器学习重获优势

在我们自己的 EDA 和 IC 设计领域,我们对机器学习的潜力同样感到兴奋。期望很高,但关键问题是:机器学习带来什么机遇并如何提高设计人员工作效率的实用方法?

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5nm 及以下工艺节点的 3D 提取的必备要素

5nm 及以下规格寄生参数的提取将为我们带来的价值。尽管在 STA 流程环境中,寄生参数提取主要局限在互连寄生参数的提取,但是在深入到晶体管的下层结构及其与金属层的连接之后,提取就会变得有趣许多。工艺技术转向 5nm 及以下规格之后尤其如此。

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