请问为什么AD10芯片引出线的最小数目的线可以交叉在一起？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-10-07 03:10 标签： 芯片引出线的最小数目

一系列优化芯片预计将在未来几个月内开始出货，但数据中心需要一段时间才能决定这些新的加速器是否值得采用，以及它们是否真的能在性能上获得大幅提升。

有大量的报道称，为机器学习设计的定制芯片将提供100倍于现有选择的性能，但它们在要求严格的商业用途的实际测试中的功能尚未得到证实，数据中心是新技术最保守的采用者之一。不过，Graphcore、Habana、ThinCI和Wave Compung等知名初创公司表示，它们已经将早期芯片提供给客户进行测试。但还没有一家公司开始发货，甚至没有展示这些芯片。

这些新设备有两个主要市场。机器学习中的将数据分为两个主要阶段:训练和推理，并且在每个阶段中使用不同的芯片。虽然神经网络本身通常驻留在训练阶段的数据中心中，但它可能具有用于推理阶段的边缘组件。现在的问题是什么类型的芯片以及哪种配置能够产生最快、最高效的。

McGregor)说，这些数据中心需要可编程芯片的灵活性和高I/O能力，这有助于FPGA在训练和推理的高数据量、低处理能力需求中发挥作用。

与几年前相比，FPGA的设置现在用于训练的频率更低了，但它们在其他任何事情上的使用频率都要高得多，而且它们很可能在明年继续增长。即使大约50家致力于神经网络优化处理器迭代开发的初创公司今天都交付了成品，在任何规模可观的数据中心的生产流程中，也需要9到18个月的时间。

McGregor说:“没有人会买现成的数据中心，然后把它放到生产机器上。”“您必须确保它满足可靠性和性能要求，然后才能将其全部部署。”

图1:不同类型深度学习芯片占比

对于新的架构和微体系架构，仍然有机会。ML工作负载正在迅速扩展。Open 5月份的一份报告显示，用于最大AI/ML训练的计算能力每3.5个月就增加一倍，自2012年以来，计算能力的总量增加了30万倍。相比之下，按照摩尔定律，可用资源每18个月增加一倍，最终总容量仅增加12倍。

Open.AI指出，用于最大规模训练的系统(其中一些需要几天或几周的时间才能完成)需要花费数百万美元购买，但它预计，用于机器学习硬件的大部分资金将用于推理。 

图2：计算需求正在增加

这是一个巨大的全新的机遇。Tractica在5月30日的一份报告中预测，到2025年，深度学习芯片组的市场规模将从2017年的16亿美元增至663亿美元，其中包括，，FPGA，，SoC加速器和其他芯片组。其中很大一部分将来自于非芯片公司，它们正在发布自己的深度学习加速器芯片组。谷歌的TPU就是这么做的，业内人士表示，和Facebook正在走同样的道路。

McGregor说，现在主要转向SoC而不是独立的组件，并且SoC、ASIC和FPGA供应商的策略和封装的多样性日益增加。

Xilinx、Inel和其他公司正试图通过向FPGA阵列添加处理器和其他组件来扩大FPGA的规模。其他的，如Flex Logix、Achronix和Menta，将FPGA资源嵌入到靠近SoC特定功能区域的小块中，并依赖高带宽互连来保持数据的移动和高性能。

McGregor说:“你可以在任何你想要可编程I/O的地方使用FPGA，人们会将它们用于推理，有时还会进行训练，但是你会发现它们会更多地用于处理大数据任务而不是训练，这需要大量的矩阵乘法，更适合于GPU。”

本月早些时候公布了NVIDIA TensorRT超大尺寸推理平台的声明，其中包括提供65TFLOPS用于训练的Tesla T4 GPU和每秒260万亿次4位整数运算（TOPS）的推理 - 足以同时处理60个视频流速度为每秒30帧。它包括320“Turing Tensorcores”，针对推理所需的整数计算进行了优化。 

Graphcore是最著名的初创公司之一，正在开发一款236亿的“智能处理单元”(IPU)，具有300MB的片上存储器，1216个核心，每个核心可以达到11GFlops，内部存储器带宽为30TB/s。其中两个采用单个PCIe卡，每个卡都设计用于在单个芯片上保存整个神经网络模型。

GraphCore即将推出的芯片基于图形架构，该架构依赖于其软件将数据转换为顶点，其中数字输入，应用于它们的函数（加，减，乘，除）和结果是单独定义的，可以是并行处理。其他几家ML初创公司也使用类似的方法。 

Wave Computing没有透露何时发货，但在上周的人工智能硬件会议上透露了更多关于其架构的信息。该公司计划销售系统而不是芯片或电路板，使用带有15 Gbyte /秒端口的16nm处理器和HMC存储器和互连，这种选择旨在快速推送图形通过处理器集群而无需通过处理器发送数据超过瓶颈一个PCIe总线。该公司正在探索转向HBM内存以获得更快的吞吐量。

图3:Wave计算的第一代数据流处理单元

机器学习的异构未来和支持的硅片的最佳指标之一来自微软 - 这是FPGA，GPU和其他深度学习的巨大买家。

“虽然面向吞吐量的架构，如GPGPUs和面向批处理的NPU，在离线训练和服务中很受欢迎，但对于DNN模型的在线、低延迟的服务，它们的效率并不高，”2018年5月发表的一篇论文描述了Brainwave 项目，这是微软在deep neural networking (DNN)中高效FPGA的最新版本。

微软率先将FPGA广泛用作大规模数据中心DNN推理的神经网络推理加速器。 bus的杰出发明人兼企业解决方案技术副总裁Steven Woo表示，该公司不是将它们用作简单的协处理器，而是“更灵活，一流的计算引擎”。

TFLOPS的有效性能，这些FPGA可以被共享网络上的任何CPU软件调用。框架无关系统导出深度神经网络模型，将它们转换为微服务，为Bing搜索和其他Azure服务提供“实时”推理。

图4:微软的Brainwave项目将DNN模型转换为可部署硬件微服务，将任何DNN框架导出为通用图形表示，并将子图分配给CPU或FPGA

Brainwave是德勤全球(DeloitteGlobal)所称的“戏剧性转变”的一部分，这一转变将强调FPGA和ASIC，到2018年，它们将占据机器学习加速器25%的市场份额。2016年，CPU和GPU占据了不到20万台的市场份额。德勤预测，到2018年，CPU和GPU将继续占据主导地位，销量将超过50万部，但随着ML项目数量在2017年至2018年翻一番、在2018年至2020年再翻一番，总市场将包括20万FPGA和10万ASIC。

德勤(Deloitte)表示，FPGA和ASIC的耗电量远低于GPU、CPU，甚至比谷歌每小时75瓦的TPU耗电量还要低。它们还可以提高客户选择的特定功能的性能，这可以随着编程的变化而改变。

Achronix的营销副总裁SteveMensor说:“如果人们有他们的选择，他们会在硬件层面上用ASIC构建东西，但是FPGA比GPU有更好的功耗/性能，而且他们在定点或可变精度架构方面非常擅长。”

ArterisIP的董事长兼首席执行官CharlieJanac说:“有很多很多的内存子系统，你必须考虑低功耗和物联网应用，网格和环路。”“所以你可以把所有这些都放到一个芯片中，这是你决策物联网芯片所需要的，或者你可以添加高吞吐量的HBM子系统。但是工作负载非常特殊，每个芯片有多个工作负载。因此，数据输入是巨大的，尤其是如果你要处理雷达和激光雷达之类的东西，而这些东西没有先进的互连是不可能存在的。

由于应用程序的特殊性，连接到该互连的处理器或加速器的类型可能会有很大的不同。

Mohandass)表示:“在核心领域，迫切需要大规模提高效率。”““我们可以放置ASIC和FPGA以及SoC，我们的预算越多，我们就可以放入机架。”但最终你必须高效;你必须能够进行可配置或可编程的多任务处理。如果你能将多播应用到向量处理工作负载上，而向量处理工作负载是大部分训练阶段的内容，那么您能够做的事情就会大大扩展。“

FPGA并不是特别容易编程，也不像乐高积木那样容易插入设计，尽管它们正在朝着这个方向快速发展，SoC比FPGA更容易使用计算核心、核心和其他IP模块。

但是，从类似SoC的嵌入式FPGA芯片转变为具有针对机器学习应用优化的数据背板的芯片上的完整系统并不像听起来那么容易。

Mohandass说:“性能环境是如此的极端，需求是如此的不同，以至于AI领域的SoC与传统的架构完全不同。”“现在有更多的点对点通信。你正在做这些向量处理工作，有成千上万的矩阵行，你有所有这些核心可用，但我们必须能够跨越几十万个核心，而不是几千个。

性能是至关重要的。设计、集成、可靠性和互操作性的便捷性也是如此——SoC供应商将重点放在底层框架和设计/开发环境上，而不仅仅是针对机器学习项目的特定需求的芯片组。

NetSpeed推出了专门为深度学习和其他人工智能应用程序设计的SoC集成平台的更新版本，该服务使集成NetSpeed IP变得更容易，该设计平台使用机器学习引擎推荐IP块来完成设计。该公司表示，其目标是在整个芯片上提供带宽，而不是传统设计的集中式处理和内存。

Mohandass说:“从ASIC到神经形态芯片，再到量子计算，一切都在进行中，但即使我们不需要改变我们当前架构的整体基础(以适应新的处理器)，这些芯片的大规模生产仍遥遥无期。”但我们都在解决同样的问题。当他们从上到下进行工作时，我们也从下到上进行工作。

Flex Logix的CEOGeoff Tate认为，CPU仍然是数据中心中最常用的数据处理元素，其次是FPGA和GPU。但他指出，需求不太可能在短时间内下降，因为数据中心试图跟上对自己的机器学习应用程序的需求。

泰特说:“现在人们花了很多钱来设计出一种比GPU和FPGA更好的产品。”“总的趋势似乎是神经网络的硬件更加专业化，所以这就是我们可能会走向的地方。”例如，微软表示，他们使用所有东西——CPU、GPU、TPU和FPGA——根据这些，他们可以在特定的工作负载下获得最佳的性价比。

目前，国内已经做到了“有芯”，但这只是芯片产业的第一步。

过去4个月以来，迎合AI产业发展的需要，阿里、云知声、出门问问、Rokid和百度等公司相继发布了自己的AI芯片。其中，阿里更是频频出手并购或投资芯片企业，而旷视等出身姚班的团队也是一直活跃在AI芯片领域。与此同时，“中兴被禁”事件也再次敲响了芯片产业的“警钟”。

市场方面，数据显示，2017年AI芯片市场规模已经有7亿美元，预计到2022年将达到490亿美元，年均增长率高达90%。

市场热捧、前景可期， AI芯片产业的热度一直高居不下。然而，在热火朝天的背后，也伴随着许多争议和问题。

到底什么是AI芯片?AI芯片存在的意义是什么?

自去年9月发布“”之后，AI芯片这一说法正式进入主流视线。随后，围绕AI芯片的各种大公司发布会、峰会论坛不断涌现。比如地平线12月发布“征程”“旭日”两款AI芯片；云知声今年5月发布“雨燕”AI芯片等。

然而，也有不同的声音出现。

就在此前举办的“IEEE人工智能与控制论国际研讨会”上，来自中科院自动化研究所，复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃明确表示，称“我不认为现在有所谓的人工智能芯片”。

所以究竟有没有AI芯片一说？与传统芯片相比，AI芯片是锦上添花，还是真正的变革？

AI芯片的未来在云端还是终端?

如今，AI芯片已经明显的分类为两大派别，一类是面向终端智能硬件，比如上文提到的“征程”和“旭日”；一类是面向大型服务器，比如百度刚发布的“昆仑”芯片，这也就是我们所说的终端、云端之分。

在终端，AI芯片让数据处理等操作实现“本地化”，脱离了“联网”的桎梏；在云端，AI芯片能够满足当前算法训练的要求，这也是当前AI芯片的主战场。

就成熟度而言，当前云端AI芯片的市场更为完善，也更为灵活。不过，为了推进AI技术的真正落地，“终端AI芯片”也越来越多的被认为是未来。

两相比较，云端AI芯片和终端AI芯片各有各的优劣。最终反映到市场，到底谁才是真正的未来？

于上游厂商而言，AI芯片什么时候才能真正有出货量?

量产与出货量，作为AI芯片的两大难题，一直横躺在AI芯片快速发展的道路之上。目前，诸如出门问问、、地平线等已经宣布自己的AI芯片已经量产或是即将量产。然而其小规模量产的AI芯片主要还是用在自家产品身上，并没有批量出货。

更有传闻称，AI芯片最大的客户——传统安防巨头，比如海康和大华，有可能自己研发芯片。这更是给AI芯片初创企业，蒙上了一层阴影。

投入巨大，历经万难，终于可以量产，然而却只能自己用，究竟是受行业限制，还是条件不成熟？AI芯片上游厂商什么时候才能真正有出货量？

AI芯片还只是一个新兴产业，而以上所提争议和问题也仅仅只是冰山一角，更多的问题还尚待发掘和解决。

原文标题：阿里出手，“姚班”入局，AI芯片为何频频挑动大众的神经？

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 有哪些公司在做芯片？

正在做AI芯片的公司可以分为几类：初创公司，传统芯片公司，应用设备公司以及软件算法公司。

AI芯片初创公司是第一批冒险家，发现了新大陆上的金矿。例如地平线、、启英泰伦等，就是直接以AI芯片为目标的。最初以为产品形态的深鉴，今年也开始向芯片进军了。这部分，也有正在国内开分部的国外初创公司，例如Kneron。

传统芯片公司是殖民者，听说AI芯片这片土地不但比较肥沃而且富含金矿，于是带着自家的人和枪就冲过来了。国内典型的有、杭州国芯、比特大陆等。这类公司也包括一些传统的IP提供方。

应用设备公司和软件算法公司本来是殖民者的合作方，在金矿的诱惑下，也开始招兵买马，开着水陆两栖登陆舰就来抢滩了。典型的如，海康、云知声、云飞励天、依图科技、科大讯飞等等，以及传说中的百度。这些公司中，有的虽然没公开宣布做芯片，但是已经悄悄在招聘了；有的虽然宣布要走芯片路线，但是还不见招聘信息。如果去这些公司有所不便，你可以根据你想去的城市，找找有没有号称要做AI的公司，或者公司分部，然后再去主页看看招聘页面，找找你适合的职位。 

 AI芯片是怎样的？有什么特别？

如果你有进入AI行业做芯片的想法，那至少要简单思考一下这个问题了。目前所谓AI芯片的产品状态，可能和你想象中高大上的东西有很大差别（可以参考我以前写的并在知乎上不断更新的一篇《地平线谭洪贺：零基础看懂全球AI芯片--详解“xPU”》，做一个大致了解）。

广义上讲，能运行AI算法的，似乎都可以叫AI芯片。这种AI芯片和其他soc芯片也没什么区别。其实，目前任何有编程能力的芯片都可以执行AI算法，只是效率不同的问题。即使一颗386，也可以跑个CNN算法，做个任务，只是可能几个月以后才有结果。这样的芯片我们一般不好意思称之为AI芯片。

但也有面子大的，有的公司号称推出的智能芯片，其实只是把收集的语音数据通过网络传到了云端，然后从云端拿回结果而已。与之形成对比的是，有些公司并没有将自己的芯片宣传为AI芯片，比如movidius和mobileye（可能是因为当时开发产品的时候AI概念还不火，没法拿来做PR）。这两家的芯片都是做计算机视觉处理的，都集成了多个向量处理器，由于可以运行基于CNN的视觉处理算法来实现一些智能的功能，所以我们也不自觉地将其称为AI芯片了。

狭义上讲，我们可以定义AI芯片为“专门针对AI算法做了特殊加速设计的芯片”。这种芯片的核心就是加速器，或者叫加速器。但是，作为IC工程师，大家都知道，仅有一个加速器是没法使用的，所以，除特殊情况外，AI芯片都是包含了特定NN或DL加速器的SOC。例如，华为大打AI概念的手机AP中，集成的是寒武纪的专为DL打造的处理器IP；苹果用于iphone-X的A11，集成了其自己研发的Apple Neural Engine。其他的，深鉴的DPU在处理NN计算时使用了独特的压缩技术，比特大陆的“智子”更像是一个。

可以看到的趋势是，集成NN加速器的狭义AI芯片会成为主流。Movidius最新的Myraid X芯片，Mobileye最新的EyeQ5芯片，都在原来的基础上增加了特定的NN加速器。地平线即将发布的第一款芯片，也是针对视觉处理任务的，完全使用自己的NN加速器，没有内置其他的向量处理器。

当你看到某个公司发布了AI芯片，或者公布了AI产品的时候，你需要擦亮眼睛，认清这个新的瓶子里到底装的是旧酒还是新酒。下图，分别是两家公布的NPU结构，大家可以自己分辨一下。当然，如果你不是IC工程师，你在这方面的定义可以更广义一些，比如关注到AI产品的层面。

引用专业人士的话，面试只有三个问题：

对于应聘者，面试的过程，就是要说明实力、表达意愿、展现个性的过程。而对于我们面试方，面试的过程，就是在通过各种问题来考察你的实力、确认你的意愿、了解你的个性的过程。展开来说的话，面试是个很大的话题，这里只能简单说说，并针对几个有代表性的问题做些回答。

 用项目经历说明你的实力

如果你能在简历中突出地展示出你的实力，尤其是对公司的产品有用的实力，这是一个好的开始。不过更重要的是，在面试过程中体现出来。

举例来说，如果你要去一家做AI芯片的公司应聘，必然要先了解一下公司产品的大概情况。然后，你可以在面试中突出你与之相关的实力和项目经验。例如，你做过图像信号处理（ISP），这对做视觉处理器的公司是有用的经验。

同时你会发现，VPU芯片都有MI接口，都有DDR接口。OK，这方面的经验也是加分项。再多看看，这些xPU绝大多数都不是单纯的算法硬化的加速器，而是复杂的SOC，因此，一定要告诉面试官你所做过的SOC项目情况。

奥巴马给出了上面这一长串回答，但是真正对雇主有用的呢？好像只能提炼出一条：

当然，如果你能像《当幸福来敲门》中的威尔·史密斯一样，当着BOSS的面快速搞定魔方，也是能力的有力展示。

 表达个人意愿同时了解公司的意愿

意愿包含很多方面，应该抓住有限的面试时间，告诉对方你看重的是什么。户口？薪酬？福利？还是职位空间或工作内容？至少，要说说你对自己职业的规划、对工作内容的期望。

你可能觉得这对获得offer没什么用，但是，注意我上面写的“要了解公司的意愿”。

公司在组建团队时，绝对不是组建一个标准化的游行方阵，而是在组建一个足球队，每个人都有自身的位置，并且，要是一个有层次有梯度的团队。所以，公司在每招一个队员的时候， 都预先有一个团队定位，这就是公司的意愿。如果你的意愿和公司的意愿不匹配，那很可能导致不愉快的相处过程。

举个例子来说，虽然大家都想做AI芯片中的神经网络加速器部分，但是现实是不可能安排每个人都去做这部分。如果你不介意做些其他的design或verificaon的工作，你也会有机会参与神经网络加速器的设计验证工作。

当然，你也可以表示对工作内容没有什么要求，服从组织安排。这部分不深入说了，可以找一些面试文章理解一下。

 我不懂AI算法，可以吗？

这是个障碍性问题，只要解决了就好办。先说答案：完全可以。

如前面所说，一颗AI芯片上可能只有加速器直接和算法有关，其他部分还是基本的芯片概念。你完全可以做DDR、等接口之类的工作，还可以做MIPI部分，以及SOC架构，或者纯粹的验证、flow、后端等等。

保持不断学习的状态。在CNN、RNN这些算法出来之前，没人懂。现在每一个做CNN加速器的，都要经历从不懂到懂的过程，只要你有不断学习的韧性。我也是从不懂开始的，其实现在也是半懂不懂的样子，但这并没有妨碍我在这条路上继续学习和进步。

 我想转来做AI芯片，需要掌握哪些技能？

“关于IC的设计、验证、集成、FLOW、封装、测试等等，这一切都需要”。

sorry，just kidding！这些技能是一个完整的团队所需要的，每一个队员只要match到自己的工作岗位上就可以了。对于个人，先把AI这个概念丢掉，掌握了一个IC工程师该掌握的东西，再加上接受挑战的决心，这足够用于当做敲门砖了。

如果能先了解一下AI的基本概念，当然很好。但是，做芯片不像搞算法和应用，你不可能在家里自己先做个芯片project练习一下，时间和精力可能都不允许。想来接受挑战，就行动吧。你在家里看书一个月所学的新技能，可能不如你入职后一个星期在这个环境中所学到的。

 我不是做IC的，也不是研究算法的，有可能吗？

如前所说，AI芯片终归是一颗SOC芯片，所以除了IC工程师，常规的FPGA人员、驱动开发人员也是不可缺少的。有些AI公司的最终产品形态不是芯片，而是turn key的解决方案，所以，除了算法，还需要应用开发人员、硬件方案人员等等。当然，IT人员、行政人员就不多说了。

 你为什么从上一家公司离职？

这是一个会被经常提及的问题，也是你不得不面对的问题。但是，可千万别学《friends》里的菲比，倒是可以参考一下《布达佩斯大饭店》里面zero的回答 ：）


原文标题：听说你要做AI芯片？

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据悉，美国谷歌（Google）公司利用AI技术检测并发布洪水预告。该项目首先在印度启动，谷歌通过使用....

其实，美国应用材料公司在上月提出第四季营运展望指出，第四季调整后的 EPS 在 92 美分至 1 美....

小优问问——有问题，问小优！有任何学习需求可在任意界面唤醒小优，识别效果又快又准，智能导学，即问即答....

这款手机的一些配置已经曝光，包括8GB+512GB的存储量，远超第一代64GB的内存。屏幕尺寸依然是....

今天我们的机器已经能够帮助人类做很多事情，比如在工厂与人类一起工作，进行3D打印，让医生和病人实现远....

你好，很多年前我从量子研究中得到了这个芯片的一些样品。他们提供了一个开发板，它有一个微芯片设备作为控制器。在Atmel获得Q...

当时智能音箱产品一时可谓风头无两，数千家企业参与到这个行业中。但随着潮水很快褪去，没有技术保障和品牌....

苹果公司名下的博客《机器学习期刊》的最近更新内容暗示了苹果QuickType预测键盘在未来可能会有进....

台媒称，日前一则阿里巴巴投资半导体公司的消息，震惊各界。有人说，原来马云退休有比去教书更重要的事。

AD603由+5v和-5v供电，信号输入为零但是芯片发烫输出超过3V为何？有人遇到过这种问题吗？原理图如下...

天然的生物组织比我们想象的复杂。比如血管是由成纤维细胞、平滑肌细胞、内皮细胞等组成的复杂结构。平滑肌....

相比较其它行业的工作岗位，金融行业因为数据量丰富，可以流程标准化的岗位较多，所以用 AI 算法代替人....

在国内，如果智能手机厂商不推出具备AI拍照功能的手机，都不好意思叫“智能手机”，对于手机厂商来说，在....

随着AlphaGo战胜柯洁而大火的，还有人工智能。7月5日，百度召开AI开发者大会，首次公布完整人工....

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特别是在5G、物联网、AI大潮来临之际，如何为政企客户提供差异化服务，赋能行业进行数字化转型，提高效....

“粉红丝带”是全球乳腺癌防治活动的标识，女性一生中患乳腺癌的概率为10％，发病率已居女性恶性肿瘤中的....

正式发力云服务市场不足两年的华为云为什么能够聚集如此广大的人气？朋友越来越多？归根结底还是华为云做到....

在物联网领域，有一个行业能在险象丛生的生存环境中稳步立足，一枝独秀，且有愈战愈勇之势，这个行业就是—....

在人工智能成为全球IT巨头最新角斗场的今天，中国毫无疑问已进入全球最大的人工智能国家之列。清华大学中....

随着云计算、物联网、5G等技术走向成熟，“万物智联，行业智能”正在渐行渐近。如今很多企业在改变企业内....

随着创新驱动，以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进人工智能制造为主攻方向的不断地渗透进....

针对这个网络安全的新命题，腾讯信息安全执行委员会主任、腾讯公司安全管理部副总经理杨鹏表示，人工智能技....

今天早上，腾讯官方宣布，将进行成立以来的第三次大规模组织架构调整。本轮调整后，腾讯不仅会将原来的7大....

倡议书》提出，基于5G技术协作的产业链各方，在5G大时代和背景下，密切互动、携手共进，牢牢把握5G通....

英特尔与AMD之间的相爱相杀，已经延续了30多年。两位欢喜冤家一直唇枪舌剑、你来我往，斗得不亦乐乎。这场旷日持久的死亡竞赛...

芯片制程演进以及 芯片设计公司为了扩大应用领域、降低成本不断进行Die Shrink，使得集成电路闸极漏电现象发生机率增加。闸极漏...

闭合开关的时候正常，如下图 还请各位大神帮忙，不胜感激。本电路也是从网上找的demo，是运用555芯片做的延时电路。 ...

嗨， 使用GAP_INIT启动芯片时，它会自动创建设备名称和外观特征。这些是使用写属性创建的，允许任何人重写设备的...

遇见个芯片坏了，想换上去，但是不晓得芯片的型号是什么？芯片应该是个3.3v转3V的电源芯片，芯片上面的字样...

HI， 我是srinath。 我正在使用Xilinx 9.1 i，我在使用芯片范围工具时需要帮助。 我有两个问题要问。 1）如何将输入/输出...

高通称：苹果窃取了高通的源代码和工具，以帮助英特尔克服其芯片上的工程缺陷，这些缺陷导致英特尔在iPhone上的性能不佳。 据...

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