rm公司2月28日宣佈，擴展Arm全方位IC設計生態系統，加速基礎設施創新，新增三星、瑞昱、聯詠等9傢公司作為合作夥伴。Arm表示，一年前生成式人工智能（GenerativeAI）橫空出世，帶動人們對更高計算能力和靈活性的需求。
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據悉，Arm Total Design是一個由行業領導者組成的團體，致力於加速和簡化基於Arm Neoverse CSS的系統開發。通過這一平臺，合作夥伴可以優先獲得Arm Neoverse CSS、預集成IP以及EDA工具、設計服務、代工支持、商業軟件和固件支持。通過這一生態系統，合作夥伴能夠利用行業專業知識和資源，將定制芯片快速推向市場。
Arm宣佈9傢新公司加入Arm Total Design，分別為：ASICLAND、HCL、Ceva、proteanTecs、Jaguar Micro、聯詠（Novatek）、瑞昱（RealTek）、三星、西門子EDA公司。
截至目前，Arm這一IC設計生態系統已包含超過20名成員。
2023年全球十大IC設計公司排名出爐，英偉達依然穩穩的坐在第一的位置。報告顯示，2023年全球前十大IC設計業者營收合計約1676億美元，同比增長12%。前十名中分別是英偉達、高通、博通、AMD、聯發科、Marvell、聯詠、Realtek（瑞昱
務。消息人士稱，雙方合作的條件之一是英特爾須加入IC設計公司瑞昱，引入英特爾PC處理器的Wi-Fi6芯片技術，並與瑞昱合作開發其他芯片源。消息人士稱，英特爾還削減其代工廠的報價，以確保拿下聯發科的訂單。聯發科將使
對 Arm 指令集架構 (ISA) 的軟件，而且不會破壞. 在允許可擴展性的 CPU 墓地裡有躺著很多先驅，這意味著它們允許客戶添加自定義指令。雖然這聽起來可能很創新而且很酷，但真正使 CPU 架構具有長期相關性的是讓開發人員知道
為大贏傢。在TrendForce集邦咨詢公佈的2021年全球前十大IC設計企業中，臺企聯詠、瑞昱、奇景光電三傢排名皆有所提高，其中聯詠和奇景光電2021年營收增幅分別高達79%、74%，位列第一和第二，奇景光電還取代戴樂格，成功擠進前
據韓國經濟日報道，韓國芯片設計公司ADTechnology計劃今年底前招募約100名芯片設計師。韓企普遍釋放招聘計劃，如果這些計劃全部落實，韓國IC設計大廠年底前擁有的芯片設計人才將從目前的1500人增加至2000人。為滿足客戶或晶
主板供電類似。上圖是典型的電腦主板，完整的 CPU 供電設計一般都需要包含上述部分。PWM 芯片起到總控制作用，每一相完整的供電都是由：1-2 個電感（一般是並聯或倍相的情形）1-4 個 MOS（一般是高級的 Dr.MOS/2~4 個就是常規的
的是，從Gartner公佈的排名來看，統計的對象主要是芯片設計廠商和IDM廠商，並未包括純晶圓代工廠。
I Express等開拓性標準的領先實施，使聯合客戶能夠實現可擴展的高性能設計，從而加快IFS最先進的矽技術和3D-IC封裝能力的上市時間。建立先進的代工業務是英特爾IDM 2.0戰略的關鍵，這項協議通過為代工客戶提供更多的基本設計
tex-M52 SoC，該 SoC 配備公司的"Helium"或 M-Profile 向量擴展，可顯著提升機器學習 (ML) 和數字信號處理 (DSP) 應用的性能。由於 PC 行業將受到人工智能功能的大規模影響，ARM 等公司需要在這一領域提供高性能。ARM芯片的湧入將
人員也面臨著處理大量數據、以驗證具有更多功能和緊密擴展的復雜產品的挑戰。為滿足這些需求，三星也在努力提供更穩定的設計環境，以幫助減少設計、驗證和簽核過程所需的時間，同時提升產品的可靠性。自 2021 年 3 季度
lis移動GPU可為聯發科和三星等公司的ARM定制SoC提供支撐。設計之初，Immortalis GPU 就已經考慮到瞭 10-16 個核心，並承諾帶來較上一代 Mali 高端移動 GPU 領先 15% 的圖形性能。此前，ARM 已經成功交付瞭 80 億顆 Mali GPU 。但隨著 Immortali
美元，同比增長 45%。NVIDIA 受益於 GPU 在數據中心的應用擴展，將該產品類別的收入份額從 50% 大關擴大到 53.5%，彌補其遊戲應用業務同比 13% 的下滑，使總收入達到 70.9 億美元，盡管每年增速放緩至 21%。在加入 Xilinx 和 Pensando 後
面2、支持遊戲內截圖及截圖預覽功能3、支持多顯示器下擴展及復制等顯示組合4、支持自定義監控浮窗功能5、支持顯卡狀態信息實時監控6、支持Bug反饋入口7、支持PES控制中心在線升級功能五、新增顯示接口及分辨率支持1、支
偉達今年5月發佈的產品，專為處理海量的生成式AI任務而設計。擁有256個GH200超級芯片的NVIDIA DGX GH200超級計算機，其AI性能提升到驚人的Exaflop（每秒一百萬萬億次次算）級別。如此強大的AI性能，關鍵在於系統架構的變革。基礎