千芯科技 半导体与人工智能资讯周刊 （20220711-0717）

　　英伟达推出混合量子-经典计算平台，谷歌开源TensorFlow GNN框架

　　从行业动态、技术发展趋势、国内雷火竞技外投融资事件，快速呈现行业发展热点。（以北美日韩为主）

　　Cadence Design Systems推出全新的 Cadence® Voltus-XFi™ 定制电源完整性解决方案，这是一种定制的电迁移和红外压降 （EM-IR） 解决方案，能够以最少的调谐提供更高的易用性，并能够开发高效、低功耗的 IC。该解决方案无缝集成到Cadence Quantus™，Virtuoso®和Spectre®平台中，客户可体验到比现有解决方案高出3倍的生产力。Voltus-XFi 解决方案使客户能够高效地提取、仿真、分析和调试 IC 设计。

　　GlobalFoundries和意法半导体计划在法国建立一家半导体工厂，投资近 40 亿欧元，作为欧洲提高其在微芯片领域独立性努力的一部分。这将有助于支持欧盟委员会推动到 2030 年在欧洲生产全球 20% 的微芯片。今年4月，格芯、意法半导体与法国半导体材料供应商梭意科技（Soitec）、CEA研究中心共同宣布，将开始携手开发下一代FD-SOI技术。

　　Agile Analog推出 IR Drop Sensor IP，这是一项重要的安全特性，因为它可以监控电流流过电阻器时的压降，这称为IR压降，会影响芯片的时序导致功能故障。Agile IR 压降由电压基准和比较器组成，这些基准电压源和比较器设置为不同的阈值电平，用于多电平检测。可以自定义触发输出的数量，并且可以在操作期间调整每个阈值以支持DVFS操作。它专为低功耗而设计，导通电流约为120 uA，关断电流小于1 uA。

　　Rohm开发了第四代650V快速恢复二极管（FRD），有助于大功率工业和消费类设备平衡正向电压和反向恢复时间。RFL系列是标称低速，与现有的RFN系列相比，Vf降低约3.2%，trr降低约8.3%。RFS系列是标称高速，与现有的RFUH系列相比，Vf降低了约17.9%。所有产品均可在高达 170°C 的结层下工作，并采用 TO-247 （TO247GE-2L） 封装。

　　总部位于苏格兰的技术开发和集成公司Integrated Graphene宣布计划投资高达800万英镑，扩大其3D石墨烯泡沫Gii的制造工艺，以满足医疗诊断和能源市场不断增长的需求。作为其增长计划的一部分，该公司打算将其在斯特灵的现有产线数量增加一倍，并在未来三年内将其员工人数增加两倍，达到100人。该公司还将增加其下一代预试产线的资本支出，以实现Gii-Sens和Gii-Cap的快速市场扩张。

　　三星已开始对业界首款具有 24Gbps 处理速度的 16Gb 图形双倍数据速率 6 （GDDR6） DRAM 进行采样。新内存基于三星EUV技术的第三代10纳米级工艺，旨在显着提高下一代图形卡（视频图形阵列）、笔记本电脑和游戏机以及基于人工智能的应用程序和高性能计算（HPC）系统的图形性能。三星的24Gbps GDDR6的速度将比以前的18Gbps产品快30%。当集成到高级显卡中时，GDDR6 DRAM 可以在一秒钟内传输高达 1.1TB 的数据，或大约 275 部全高清电影。

　　韩国晶圆代工厂DB HiTek表示，将剥离其半导体设计业务。该公司计划将其发展为与其旗舰半导体代工生产相当的业务。DB HiTek 计划分拆一直负责半导体设计的“品牌部门”，并在今年内将其作为独立公司推出。品牌事业部通过将有机发光二极管（OLED）和液晶显示器（LCD）中使用的DDI等系统半导体外包出去并开展业务。

　　NVIDIA 推出了一个统一的计算平台，可加速人工智能、HPC、健康、金融和其他学科的量子研发突破。NVIDIA 的量子优化设备架构 （QODA） 旨在通过创建相干的混合量子-经典编程模型，使量子计算更易于访问。QODA是开放了当今一些功能最强大的计算机和量子处理器，提供了统一的环境，可提高科学生产力并实现更大规模的量子研究。

　　韩国科学技术院的研究人员推出了“DailyTalk”，这是一种专为文本到语音转换而设计的高质量会话语音数据集。DailyTalk旨在确保一般和会话语音合成质量：工作室质量的音频，同时录制两个人，并在数据集中添加填充空白的单词。通过分析和记录DailyDialog数据集中的选定对话，为语音合成创建了一个新的语音数据集。拥有会话TTS的基线模型使研究人员能够在合成语音时检查上下文信息的影响。

　　BlazePose GHUM Holistic是一个用于3D人体地标和姿势估计的轻量级神经网络管道，由Google研究人员推出。它在设计时考虑了实时设备上的推理。BlazePose GHUM Holistic可以从单个RGB图像进行动作捕捉，它还支持健身监控，头像控制和AR / VR效果。主要贡献是用于收集3D地面实况数据的新技术，使用额外的手部地标更新的3D身体跟踪以及从单目图像中估计全身姿势。

　　谷歌的研究人员提出了“MO：机器学习引导编译器优化框架”，这是有史以来第一个广泛的工业级框架，用于系统地将ML方法与LLVM集成。通过做出允许删除不必要代码的决策，MO 使用内联来减小代码大小。MO使用策略梯度和演化策略的方法，使用RL训练决策网络。使用 MO 作为通用框架增强了寄存器分配步骤，大大增强了 LLVM 中的代码性能。

　　DeepMind研究团队对神经网络架构进行了广泛的泛化研究，探索了计算理论和乔姆斯基层次结构的见解是否可以预测神经网雷火竞技络泛化的实际局限性。其对最先进的神经网络架构和记忆增强神经网络进行了广泛的泛化研究，展示了如何增加训练数据量并不能使某些架构在层次结构中更高层次的任务上实现泛化；并演示了使用可微分结构化内存（例如，使用堆栈或磁带）增强的架构如何解决层次结构上更高的任务。

　　Adobe AI 的研究人员开源图像字幕 AI CLIP-S：一种图像字幕 AI 模型，可生成图像的细粒度描述。CLIP-S是多模态图像字幕模型，该模型可生成图像的精确描述。为了为输入图像创建字幕，CLIP-S 使用基于转换器的范例，并通过优化文本编码器组件解决了生成语法不正确的字幕的缺陷，并引入了一个双层感知器分类器头，以确定句子在语法上是否正确。团队还创建了一个新的基准数据集FineCapEval，以解决以前图像标题评估方法的不足之处。

　　BigScience开源了BLOOM，这是第一个由最大的人工智能学者群体在完全透明的情况下训练的多语言大语言模型（LLM）。与工业人工智能研究实验室的传统保密不同，该项目展示了以负责任和公开的方式培训大型研究界发布的有前途的人工智能模型的可能性。BLOOM模型包括1760亿个参数，并在法国的Jean Zay超级计算机上进行了11周的训练。因此，BLOOM可以生成46种自然语言和方言以及13种编程语言的文本。

　　台湾中央研究院信息科学研究所的研究人员开发了YOLO-v7，这个最新的YOLO版本引入了新颖的“扩展”和“复合缩放”方法，可有效利用参数和计算;并在速度和准确性方面超越了所有已知的实时物体探测器。其设计了几种可训练的免费赠品袋方法，因此实时对象检测可以在不增加推理成本的情况下大大提高准确性。该方法可以有效减少最先进的实时目标探测器约40%的参数和50%的计算，并且具有更快的推理速度和更高的检测精度。

　　Meta的一个研究团队开发了Sphere，这是有史以来第一个一次自动扫描数百万次引用的模型，以确定它们是否真正支持相关断言。该团队为这项任务制作了一个令人印象深刻的数据集，其中包括1.34亿个公共网页;它比以前用于此类研究的任何东西都要大一个数量级，并且要复杂得多。编辑可以手动评估最有可能有问题的案例，而不必浏览数千个正确引用的断言，因为它会引起人们对可能可疑的引用的关注。

　　亚马逊的研究人员推出了一个名为ReFinED的全新EL系统，ReFinED能够进行零实体链接并推广到像维基数据这样的大型知识库。该系统对于从 Web 规模的数据集中提取实体非常高效且有效，该模型已在 Amazon 中成功部署。它结合了速度、准确性和规模。ReFinED使用细粒度的实体类型和实体描述来执行EL，比同类模型快 60 倍，在五个EL数据集的性能方面优于最先进的设计。

　　谷歌的研究团队开源了TensorFlow GNN（TF-GNN）可扩展库，该库利用异构关系数据创建GNN模型，并在任意图形结构数据上实现GNN训练和推理。TF-GNN 的四个 API 级别允许所有技能水平的开发人员访问强大的 GNN 模型：用于表示异构图并将其加载到TensorFlow中的数据级别、用于在其节点，边缘和图形上下文之间发送信息的数据交换级别、一个模型级别，提供跨图交换的数据的可训练转换以及初学者的最小代码经验水平。

　　美国晶圆厂SkyWater Technology表示美国国防部 (DOD) 正在资助一项价值 2700 万美元的其他交易 (OT) 协议选项，以进一步开发其 90 nm 战略抗辐射 (RH90) FDSOI 技术平台的知识产权 (IP)。这是 SkyWater 与国防部之间的最新协议，旨在确保美国制造的芯片来源可靠且可信赖，用于战略防御和太空应用。

　　千芯科技致力于提供最先进的存算一体芯片与计算产品，在2019年率先提出可重构存算一体技术。千芯科技大算力的计算板卡和计算IP核，可为客户提供灵活易用的计算加速及一站式解决方案。

　　通过千芯科技自有存算一体技术，基于SRAM/ RRAM/ MARM存储单元，可提供能效比达到10-100TOPS/W，优于GPU 10-40倍的算力支持。公司核心技术团队来自AMD、瑞萨半导体、联发科、长江存储等国际先进企业，在存储计算及AI计算加速领域具备深厚技术积累。