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校园公司
– 产品原型设计 37 – GS&S 化学中心 2 知识产权与标准 5 IT 45 Philips HealthWorks 33 个人健康 37 房地产 5 研究 4, 11, 34, 36 供应管理 42 Salvia BioElectronics 41 ScaleUp Capital 9 SEEYEW | Lume Fabrics 12 Shimano 92 Siemens 68 Signify 6、7、26、44、48 Signify Experience Center 6 Simac ICT Nederland 41 Sirius Medical Systems 41 SMART Photonics 29 Solliance 21 Sparckel 10 ST Microelectronics 68 Synopsys 41 TechnoSpark Group 84 Techwave Consulting 9 Tecnotion 9 Teledyne DALSA 27、29 TEN Flecs 84 Texas Instruments 9 The Solar Energy Application Centre SEAC 21 The Talent Recruiters 68 Timpel 9 TJIP 69 TLG Consulting 27 TMC 96 TNO 21、25、29 TomTom 25 Topinc 9 Touch Biometrix 27 TULiPPS Solar System Solutions 9 Twice Eindhoven 10 Usono 12 Uvisio 12 VO Patents &商标 84 vanderPolloffice 12 Veeren Electronic Design Solutions VEDS 25 Vention 12 VersionBay 27 愿景与行动 9 Wipro 32 Yacht 32 YamZa 29 Yask Facility Management 32 ZENS 10 Zipp Labs 9 Zzapps 9
半导体行业 2023 年第 22 页
人工智能将影响我们生活的各个方面。它在半导体制造中也发挥着越来越重要的作用。今年 5 月，在比利时安特卫普举行的由 imec 主办的 ITF World 大会上，NVIDIA 总裁、首席执行官兼董事会成员黄仁勋介绍了 NVIDIA 如何与台积电、ASML、应用材料 (AMAT)、D2S、IMS Nano Fabri- cation 和新思科技等公司合作，将人工智能引入芯片制造。黄仁勋表示：“第一波人工智能专注于计算机视觉和语音识别，已经实现了超越人类的能力，并在机器人、自动驾驶汽车和制造业开辟了数万亿美元的商机。先进的芯片制造需要一千多个步骤，要生产出生物分子大小的特征。要制造具有数千万亿个特征的芯片，每个步骤都必须近乎完美才能产生任何输出。每个阶段都会执行复杂的计算科学，以计算要图案化的特征并进行缺陷检测以进行在线工艺控制。芯片制造是 NVIDIA 加速计算和 AI 的理想应用。”黄仁勋表示，D2S 和 IMS Nano Fabrication 使用电子束构建掩模写入器，以在掩模上创建光刻胶图案。“Nvidia GPU 进行图案渲染和掩模工艺校正，”他说。台积电和 KLA 使用 EUV 和 DUV 照明进行掩模检查。“NVIDIA GPU 处理经典物理建模，
David Moreno Open Sky Communications 电话：+1-415-519 ...
关于 eBeam 计划 eBeam 计划为基于电子束 (eBeam) 技术的新型半导体制造方法的教育和推广活动提供了一个论坛。该计划的目标是降低采用门槛，使更多的集成电路 (IC) 设计能够启动并加快产品上市时间，同时增加整个半导体生态系统对 eBeam 技术的投资。 成员遍布整个半导体生态系统，包括：aBeam Technologies；Advantest；Alchip Technologies；AMD；AMTC；Applied Materials；Artwork Conversion；ASML；Cadence Design Systems；Canon；CEA-Leti；D 2 S；大日本印刷；EQUIcon Software GmbH Jena；ESOL；EUV Tech；Fractilia；Fraunhofer IPMS；FUJIFILM Corporation；富士通半导体有限公司；GenISys GmbH；GlobalFoundries (GF)；Grenon Consulting；日立高科技公司；HJL Lithography；HOLON CO., LTD；HOYA Corporation；IBM；imec；IMS CHIPS； IMS Nanofabrication AG；JEOL；KIOXIA；KLA；美光科技；Multibeam Corporation；NCS；NuFlare Technology；Petersen Advanced Lithography；Photronics；QY Mask；三星电子；中芯国际制造（上海）有限公司 (SMIC)；西门子 EDA；意法半导体；新思科技；TASMIT；东京电子有限公司 (TEL)；TOOL Corporation；凸版光掩模株式会社；UBC Microelectronics；Vistec Electron Beam GmbH 和蔡司。电子行业的所有公司和机构均可成为会员。如需了解更多信息，请访问 www.ebeam.org。
利用量子计算机求解栅绝缘子泊松方程的研究
[1] Arute, F.、Arya, K.、Babbush, R. 等人。使用可编程超导处理器实现量子霸权。《自然》574，505–510（2019 年）。https://doi.org/10.1038/s41586-019-1666-5A。[2] Harrow, A. Hassidim 和 S. Lloyd，“线性方程组的量子算法”，《物理评论快报》103，150502（2009 年）。[3] Yudong Cao 等人，“用于求解线性方程组的量子电路设计”，《分子物理学》110.15-16（2012 年），第 1675–1680 页。arXiv：arXiv:1110.2232v2。[4] Solenov, Dmitry 等人。 “量子计算和机器学习在推进临床研究和改变医学实践方面的潜力。”密苏里医学第 115,5 卷 (2018)：463-467。[5] C. Outeiral、M. Strahm、J. Shi、GM Morris、SC Benjamin 和 CM Deane，“量子计算在计算分子生物学中的前景，”WIREs Comput. Mol. Sci.，2020 年 5 月。[6] 王胜斌、王志敏、李文东、范立新、魏志强和顾永健，“量子快速泊松求解器：算法和完整模块化电路设计，”量子信息处理第 19 卷，文章编号：170 (2020)。 [7] H. Abraham 等人，“Qiskit：量子计算的开源框架”，2019 年。 [8] https://quantum-computing.ibm.com/ [9] Sentaurus TM 设备用户指南，Synopsys Inc.，美国加利福尼亚州山景城，2020 年。 [10] https://qiskit.org/textbook/ch-applications/hhl_tutorial.html [11] https://qiskit.org/documentation/stubs/qiskit.quantum_info.state_fidelity
利用量子计算机求解泊松方程的研究...
[1] Arute, F.、Arya, K.、Babbush, R. 等人。使用可编程超导处理器实现量子霸权。《自然》574，505–510（2019 年）。https://doi.org/10.1038/s41586-019-1666-5A。[2] Harrow, A. Hassidim 和 S. Lloyd，“线性方程组的量子算法”，《物理评论快报》103，150502（2009 年）。[3] Yudong Cao 等人，“用于求解线性方程组的量子电路设计”，《分子物理学》110.15-16（2012 年），第 1675–1680 页。arXiv：arXiv:1110.2232v2。[4] Solenov, Dmitry 等人。 “量子计算和机器学习在推进临床研究和改变医学实践方面的潜力。”密苏里医学第 115,5 卷 (2018)：463-467。[5] C. Outeiral、M. Strahm、J. Shi、GM Morris、SC Benjamin 和 CM Deane，“量子计算在计算分子生物学中的前景，”WIREs Comput. Mol. Sci.，2020 年 5 月。[6] 王胜斌、王志敏、李文东、范立新、魏志强和顾永健，“量子快速泊松求解器：算法和完整模块化电路设计，”量子信息处理第 19 卷，文章编号：170 (2020)。 [7] H. Abraham 等人，“Qiskit：量子计算的开源框架”，2019 年。 [8] https://quantum-computing.ibm.com/ [9] Sentaurus TM 设备用户指南，Synopsys Inc.，美国加利福尼亚州山景城，2020 年。 [10] https://qiskit.org/textbook/ch-applications/hhl_tutorial.html [11] https://qiskit.org/documentation/stubs/qiskit.quantum_info.state_fidelity
2024年5月10日会议地点：电信投票...
Altair (JuneSang Lee) AMD (Xilinx) (Bassam Mansour) Analog Devices Jermaine Lim-Abroguena Ansys Curtis Clark* Ansys Japan Satoshi Endo Applied Simulation Technology (Fred Balistreri) Aurora System (Dian Yang), Raj Raghuram Broadcom (Yunong Gan) Cadence Design Systems Kyle Lake, Ambrish Varma,贾里德·詹姆斯（Jared James），约翰·菲利普斯（John Phillips），克里斯托弗·斯凯特·塞抗阿（Sophia Feng）思科系统（Stephen Scearce），Hong-Man Wu Dassault Systemes（Stefan Paret）GE Healthcare Technologies（Balaji Sankarshanan） Telecomunicações (Abdelgader Abdalla) Intel Corporation Michael Mirmak*, Hsinho Wu*, Kinger Cai, Chi-te Chen Keysight Technologies Pegah Alavi, Ming Yan, David Banas, Fangyi Rao, HeeSoo Lee, Heidi Barnes Marvell Steven Parker* MathWorks Graham Kus*, Walter Katz* Micron Technology Justin Butterfield MST EMC Lab Chulsoon Hwang*, Zhiping Yang* Siemens EDA Weston Beal*, Arpad Muranyi*, Randy Wolff*, Matt Leslie, Scott Wedge, Todd Westerhoff, Zhichao Deng STMicroelectronics Anil-Kumar Dwivedi, Bhupendra Singh, Harsh Saini, Hemant Kumar Gangwar, Manda Padma Sindhuja，Manish Bansal，Nitin Kumar，Olivier Bayet，Pawan Verma，Pranav Singh，Pranav Singh，Rahul Kumar，Raushan Kumar，Shivam Soni，Shivam Soni，Gaurav Goel Synopsys Ted Mido*，（Andy Tai）中兴公司（中敏WEI），（Shunlin Zhu）Zuken（RalfBrüning）Zuken USA Lance Wang*
CHIP MLSOC™MODALIX产品系列的机器学习系统
•机器学习加速器（MLA） - 提供25-200台TERA操作，每秒（25-200个顶部），用于神经网络计算，并增强硬件，以提高精度，用于更快的Genai计算，硬件中的BF16，改进了DMA带宽和双电压支持。•应用程序处理单元（APU） - 八个ARM Cortex A65双线程处理器的群集以1.5 GHz运行，最多可提供32K DHRYSTONE MIPS。•视频编码器/解码器 - 支持MJPEG，H.264和H.265压缩标准，AOMEDIA视频1（AV1），支持主/高/专业配置文件，4：2：2：2：0像素和8位精度。编码器以高达4KP30的速率支持H.264，而解码器则以高达4KP60的速度支持H.264/265。•计算机视觉单元（CVU） - 由1GHz四核概念组成，弧EV74视频处理器，最多支持720位16位GOPS。•图像信号处理器（ISP）-ARM C -71以1.2GHz运行。RAW 8、10、12、14、16、20、22和24位输入来自CFA图像传感器。支持RGGB，RCCG，RCCB，RCCC和RGBIR颜色格式。支持24位宽动态范围（WDR）。•高速I/O子系统 - 提供四个10吉比特以太网端口以及PCIE GEN5 8车道接口可用作为根复合物或端点，并且具有分叉功能。•DRAM接口系统（DIS） - 支持八个32位LPDDR5，LPDDR4和LPDDR4X，并支持X32和X64 LPDDR芯片。目标速度6400 Mbps（LPDDR5）在所有DDR通道中提供102 GB/s的有效理论带宽。•引导和安全单元（BSU） - 在效率内存和密钥管理中提供安全的密钥存储。支持启动图像的解密和身份验证，并为用户代码提供安全性API。
将视觉与硬件保证相结合的一步
来自成像方式的误差以及由于与 IC 样品的物理相互作用而直接导致的误差。由于设计实践和制造 IC 所用材料而在 RE 工作流程中引入的噪声被列为“ 代工厂/节点技术特定 ” 误差源。最后，由于人为相互作用而发生的误差列在“ 人为因素 ” 下。讨论这些噪声源的来源文献还介绍了抑制它的方法。例如，可以通过在 IC 芯片表面沉积薄层导电材料（如碳或铂）来防止与成像相关的误差源中的传导 [18, 11]。为避免冗余，这里不再详细讨论除版图特定误差源之外的各个噪声源。版图特定误差源（例如特征尺寸和接近度）是版图综合和所谓设计规则的直接结果。复杂的几何结构只有在成像方式的分辨率能力范围内才能成像。类似地，彼此靠近放置的结构也可能无法有效解析。简而言之，除非使用较小的视野或高放大倍数，否则这些特征可能会被 SEM 截断。表 1 显示了讨论每个错误源及其解决方法的著作。引用的著作中还提供了全面的模型验证。无法抑制或预防的错误源作为合成图像生成工作流程的一部分，以填充数据集。另一个值得关注的是，用于生成数据集的设计布局选择有限。任何数字设计的基本构建块都是标准单元。它们代表基本逻辑门、更复杂的门（例如全加器）和寄存器，并在整个设计中重复出现。流行的商业 IC 设计工具和开源标准单元库（均由 Synopsys 授权用于生成数据集）用于合成和布局布线高级加密标准 (AES) 设计。这些工具分别遵循 90nm 和 32/28nm 工艺设计套件 (PDK) 中指定的设计规则。
标准普尔 500® 2x 策略基金
科技 — 22.1% 苹果公司 10,439 美元 2,009,821 微软公司 5,307 1,995,644 NVIDIA 公司 1,763 873,073 博通公司 313 349,386 Adobe 公司* 326 194,492 Salesforce 公司* 695 182,882 超威半导体公司* 1,153 169,964 埃森哲公司 — A 类 448 157,208 英特尔公司 3,011 151,303 Intuit 公司 200 125,006 甲骨文公司 1,135 119,663 高通公司 795 114,981 德州仪器公司 649 110,628 国际商业机器公司 652 106,634 ServiceNow, Inc.* 147 103,854 应用材料公司 598 96,918 Lam Research Corp. 95 74,410 ADI 公司 356 70,687 美光科技公司 784 66,907 Fiserv, Inc.* 429 56,988 KLA Corp. 97 56,386 Synopsys, Inc.* 109 56,125 Cadence Design Systems, Inc.* 195 53,112 NXP Semiconductor NV 184 42,261 Roper Technologies, Inc. 76 41,433 Autodesk, Inc.* 153 37,253 微芯片科技公司 386 34,809 MSCI, Inc. — A 类 56 31,676 Paychex, Inc. 230 27,395 Cognizant Technology Solutions Corp. — A 类 358 27,040 Fortinet, Inc.* 455 26,631 ON Semiconductor Corp.* 307 25,644 Fidelity National Information Services, Inc. 423 25,410 Electronic Arts, Inc. 175 23,942 ANSYS, Inc.* 62 22,499 Monolithic Power Systems, Inc. 34 21,446 Fair Isaac Corp.* 18 20,952 HP, Inc. 621 18,686 Take-Two Interactive Software, Inc.* 113 18,187 Broadridge Financial Solutions, Inc. 84 17,283 Hewlett Packard Enterprise Co. 916 15,554 PTC, Inc.* 85 14,872 NetApp, Inc. 150 13,224 Skyworks Solutions, Inc. 114 12,816 Akamai Technologies, Inc.* 108 12,782 Tyler Technologies, Inc.* 30 12,544 EPAM Systems, Inc.* 41 12,191 Western Digital Corp.* 232 12,150 Seagate Technology Holdings plc 140 11,952 Teradyne, Inc. 109 11,829 Leidos Holdings, Inc. 98 10,607 Zebra Technologies Corp. — A 类* 37 10,113 Jack Henry & Associates, Inc. 52 8,497
硬件供应链的零信任
本白皮书有助于更广泛地了解零信任以及应用于硬件和供应链保证的挑战。其目的是促进对零信任原则的高层理解，促进必要的对话，以了解将这些原则应用于微电子领域需要什么，包括在实施采购政策的具体指导之前演示和证明技术的必要性。零信任安全模型最初是作为信息技术系统（即网络）的保证框架设计的。它已成为电子硬件领域的一种策略，用于管理供应链中任何地方的假冒、恶意修改和利用风险。零信任的核心设计原则是，系统中的任何组件或参与者都不应被默认或孤立地假定为受信任，这导致重点放在验证、检测和响应上。在本文中，我们讨论了“零信任”在硬件和供应链保证以及系统工程背景下的含义。微电子硬件及其相关供应链的保证在零信任原则的应用中带来了重大挑战和困难。零信任并不意味着系统中没有信任。相反，零信任是一套原则，关于如何做出基于风险的决策，以在基于持续监控和分层安全的系统中授予有限的访问和集成。这需要一种方法和经济动机，通过基于风险的评估和控制来量化保证，从而推动设计、制造、测试、维护和维持以及必要的供应链决策。零信任硬件保证的实施需要清楚地了解所涉及的挑战，以及大量投资和激励结构，以激励可量化保证的稳健应用和采用。本文展示了行业和政府在整个供应链中的需求，从设计到制造、测试、系统集成、运营和维护到处置。虽然一些人认为零信任是基于快速增加的威胁形势和制造能力的演变而必不可少的，但零信任并不是一个二元解决方案，而是一系列安全解决方案中的一个潜在工具。论文处置本文将作为参考资源在国防工业协会网站上提供：https://www.ndia.org/divisions/electronics/resources。允许广泛分发和引用本文，并注明出处。主要作者 以下是本文主要作者的列表： Daniel DiMase，Aerocyonics, Inc. 总裁兼首席执行官 Zachary A. Collier，Radford 大学管理系助理教授 Jeremy Muldavin，GlobalFoundries DMTS 项目管理 John A. Chandy，教授，康涅狄格大学电气与计算机工程系 Donald Davidson，Synopsys 网络 SCRM 项目总监 Derek Doran，Tenet3, LLC 研发总监 Ujjwal Guin，奥本大学电气与计算机工程系助理教授 John Hallman，OneSpin Solutions 产品经理 Joel Heebink，Aerocyonics, Inc. 项目工程师 Ezra Hall，GlobalFoundries 航空航天与国防业务线高级总监 Alan R. Shaffer 先生，波托马克政策研究所董事会成员