半导体资讯千芯科技 半导体与人工智能资讯周刊 （20220627-0703）雷火竞技

　　雷火竞技雷火竞技雷火竞技雷火竞技Arm推出首款移动端光追GPU，斯坦福大学开发RoboCraft用于机器人操纵可形变物

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

　　Flex Logix® EFLX 嵌入式 FPGA 为 CEVA-X2 DSP 指令扩展带来可重构计算，以支持要求苛刻且不断变化的工作负载。Flex Logix 和 CEVA共同表示使用 Flex Logix 的 EFLX® 嵌入式 FPGA （eFPGA） 和 CEVA-X2 DSP 指令扩展，成功实现了全球首个嵌入式 FPGA 的 DSP芯片。该芯片可满足可变化的指令集，以满足不断变化的工作负载。同时，该芯片由巴伊兰大学SoC实验室以台积电16纳米技术设计和制造，作为HiPer联盟的一部分，由以色列创新局（IIA）提供支持。

　　东京工业大学的研究人员开发了一种原型 64-element毫米波段相控阵收发器，可以在接收电力的同时发送和接收数据。该项目首席研究员 Atsushi Shirane表示，这将使此类设备能够摆脱电池、插头和电缆。收发器的正面是一个 64-element相控阵天线，分布在四个象限中。背面有一块柔性印刷电路板，里面装有四个定制的射频集成电路芯片，每个芯片都单独连接到四个天线象限之一。这些芯片集成在一个 8×8 阵列上，作为一个完全无源的单元工作。每个芯片都包含一个移相器以实现光束转向和一个整流器。整流器的电源和通信输出连接到应用设备。

　　eMemory及其子公司PUFsecurity，以及联合微电子公司共同推出全球首款基于PUF（物理不可克隆功能）的安全嵌入式闪存IP，并且该IP已成功通过流片验证。嵌入式闪存容易受到敏感数据、关键参数、固件和程序代码的非侵入性攻击。PUFsecurity的PUFef是一个双赢的解决方案，使实时执行到位（XiP）和静态数据保护成为可能。凭借其内置的信任根（PUFrt），PUFef为UMC的eFlash技术平台能够提供全面的数据保护。

　　英国半导体IP公司Arm推出了Arm Immortalis GPU，是首款在移动端支持基于硬件光线追踪的GPU产品。本次推出的Immortalis-G715较前一代产品提升了15%的游戏性能，具备2倍的机器学习架构改进以及15%的功耗优化，是目前Arm最强的GPU IP。对Immortalis-G715提供的移动端光线追踪技术而言，面积仅占移动SoC着色器核心区域（shader core area）的4%，通过硬件加速实现了300%的性能提升。

　　Weebit Nano在SkyWater上推出了集成其ReRAM模块的演示芯片，该技术将可用于SkyWater的130nm CMOS工艺半导体资讯，Weebit 的 ReRAM 模块包括一个 256Kb ReRAM 阵列、控制逻辑、解码器、IO（输入/输出通信元件）和纠错码 （ECC）。SkyWater 客户现在可以使用演示芯片作为在批量生产之前进行测试和原型设计的最终平台。

　　英特尔研究院宣布其集成光电研究取得重大进展，展示了完全集成在硅晶圆上的八波长分布式反馈（DFB）激光器阵列，输出功率均匀性达到+/- 0.25分贝（dB），波长间隔均匀性到达±6.5%，均优于行业规范。这项新的研究表明，均匀密集的波长和良好适配的输出功率是可以同时实现的，这一激光器阵列基于英特尔300毫米硅光子制程制造。

　　imec在今年的IEEE国际互连技术大会上提出多项创新雷火竞技，其中以半大马士革方式对钌（Ru）进行高纵横比（AR = 6）处理可以在不牺牲面积的情况下降低约40%的电阻。其他实了与气隙作为电介质相结合在电路级的优势。一项补充实验研究表明，与具有低k电介质的双大马士革相比，带气隙的半大马士革的可靠性具有竞争力。

　　三星电子表示已开始量产基于GAA晶体管（Gate-All-Around FET，全环绕栅极）结构的3nm芯片。与5nm制程相比，3nm制程降低了45%的功耗，性能提升了23%，减小了16%的面积开销。同时据称，一家中国矿机芯片公司将成为三星电子3nm制程的首位客户，高通也预定了三星电子的3nm制程。

　　斯坦福大学的研究人员提出了一种生成式自回归架构，可以在超过500，000个样本的上下文中对音频波形进行建模。这种新方法在长期结构建模方面优于最先进的WaveNet基线。所提出的生成式自回归架构对给定波形的一部分概率分布进行建模，然后使用此概率分布来预测下一个波形。模型管道包括三个模块，用于1）潜在表示学习，2）学习对潜在表示的依赖性，以及3）下一个样本的预测。

　　OpenAI的研究人员发现，经过训练生成现代编程语言的大型语言模型（LLM）可以提出智能突变，这些突变可以用来实现显著改进的遗传编程突变算子。其提出的ELM方法的中心是通过利用LLM的功能来重新思考代码的突变算子，并包括三个核心组件：1）由LLM驱动的新型突变算子，2）调用此突变算子的进化外循环，以及3）基于先前性能更新和改进LLM的方法。

　　微软开源用于对话的大规模预训练语言模型GODEL半导体资讯，其引入了一类新的预训练语言模型，允许面向任务和社会对话，并通过其响应的效用进行评估。通过GODEL，他们的目标是帮助研究人员和开发人员设计对话代理，这些代理在他们可能反应的查询类型和可以从中获取信息来源方面是无限的。其主要特征是为用户提供了设计模型基础的适应性以及提供各种会话应用程序。

　　Allen AI的研究人员提出了UNIFIED-IO，这是一种神经模型，没有特定于任务或模态的分支，无需微调即可在各种计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）和多模态基准任务中实现竞争性能。拟议的UNIFIED-IO是一种纯Transformer编码器—解码器模型，其灵感来自并基于改进的T5文本到文本传输Transformer构建。在测试中，UNIFIED-IO在通用鲁棒性图像任务（GRIT）基准测试中的七个任务中取得了最先进的结果。

　　斯坦福大学的研究人员提出了“RoboCraft”：一种新颖的框架，允许机器人使用图神经网络（GNNs）从视觉输入中操纵可变形材料。RoboCraft采用图神经网络作为动力学模型，能够通过将照片转换为微小粒子的图形并将其与算法耦合来更准确地预测材料将如何改变形状。RoboCraft使用视觉数据而不是复杂的物理模拟器，研究人员传统上利用它来模拟和理解应用于物体的力和动力学。

　　谷歌的研究人员提出了DiffC，这是一种新颖而简单的高效数据传输方法，仅依赖于无条件训练的扩散生成模型，尽管缺乏编码器变换，但仍可实现最先进的图像压缩结果。DiffC 首先有效地将损坏的数据版本从发送方传送到接收方，然后使用扩散生成模型生成重建。通过引入不同程度的高斯噪声，该模型可以灵活地以任意比特率传输数据，因此可以从损坏或不完整的比特流中生成重建。

　　谷歌的研究人员提出了DiffC，这是一种新颖而简单的高效数据传输方法，仅依赖于无条件训练的扩散生成模型，尽管缺乏编码器变换，但仍可实现最先进的图像压缩结果。DiffC 首先有效地将损坏的数据版本从发送方传送到接收方，然后使用扩散生成模型生成重建。通过引入不同程度的高斯噪声，该模型可以灵活地以任意比特率传输数据，因此可以从损坏或不完整的比特流中生成重建。

　　NVIDIA研究团队提出了Global Context Vision Transformer（GC ViT），这是一种新颖而简单的分层ViT架构，包括全局自关注和令牌生成模块，可以在没有昂贵的计算操作的情况下对短期和长期依赖关系进行有效的建模，每个GC ViT处理阶段都采用交替的局部和全局自注意模块进行空间特征提取，全局自注意访问由新型全局令牌生成器（GTG）提取的全局特征。该模型在各种计算机视觉（CV）任务中实现SOTA结果。】

　　Synopsys已经完成了对WhiteHat Security的收购，WhiteHat Security是一家应用安全软件即服务（SaaS）提供商。Synopsys为该公司支付了3.3亿美元的现金。据该公司称，WhiteHat Security的加入提供了重要的SaaS功能和市场领域领先的动态应用安全测试（DAST）技术，以加强业界最广泛的应用安全测试产品组合之一。

　　西门子以15.75亿美元的价格抢购了美国的Brightly Software。西门子智能基础设施（SI）将收购Brightly，用于其基于云的智能建筑和预测性维护管理工具，同时用于教育，公共基础设施，医疗保健和制造业。

　　Swave Photonics是Imec的分拆公司，专门从事全息扩展现实（HXR），已经筹集了700万欧元的种子轮融资。这笔投资将被用于3D HXR千兆像素技术的商业化和广泛的新兴应用。此轮融资由Imec.xpand和比利时/佛兰德公共投资基金和法兰德斯未来技术基金（FFTF）领投，比利时大学风险投资基金QBIC跟投。

　　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。