公司战略与产品更新 - 公司以开放软件、模块化硬件和生态系统为核心推进智能测试策略，持续投资LabVIEW+套件与SystemLink软件平台，优化PXI和DAQ硬件性能并降低成本 [2] - 2025年计划发布超过25款数据采集新产品，覆盖多个系列，包括专为恶劣环境设计的FieldDAQ（IP67防护等级）和基于以太网的cDAQ-9187/9183机箱 [4][6] - 软件方面聚焦三大维度：强化软件功能并公开路线图、增强产品间连接性、建设全球用户社区（覆盖80多个社团） [15] 硬件技术创新 - 第三代PXIe-5842矢量信号收发仪（VST3）将瞬时带宽从2GHz提升至4GHz，结合频谱拼接技术可实现7GHz实时流带宽，支持UWB和5G/6G测试 [3][4] - PXI平台通过优化同步性、吞吐量及FPGA协处理器性能，成为解决复杂测量难题的多面手 [2] - 射频领域持续投入，改进5660矢量网络分析仪功能并更新RFmx软件以支持蓝牙/Wi-Fi 7等新技术 [3] 软件生态升级 - LabVIEW 2025新增调试窗口和导线探针功能，支持.NET 8.0/Python 3.11-3.12，改进VI比较并启用Docker容器，即将推出MacOS社区版 [8] - SystemLink推出简化版支持5系统以下实验室，提供远程更新、实时数据监控和资产追踪功能，降低部署门槛 [10] - 正式引入AI顾问Nigel™至LabVIEW和TestStand，推进云服务商合作落地 [12] 行业趋势与定位 - 测试系统正从传统驱动模式向AI驱动转型，融合云计算、GPU加速和高速网络技术，公司通过技术抽象化帮助工程师聚焦专业领域 [15] - 未来智能硬件将发展为计算加速型仪器，软件采用AI加速测试流程，数据成为平台原生组成部分以实现集成化分析 [16] - 公司定位为智能测试平台构建者，通过管理复杂性和技术抽象应对设备复杂度提升与网络安全等挑战 [15]

光子芯片技术发展 - 电子微芯片面临性能提升瓶颈 制造成本和复杂性增加 物理定律限制性能 同时AI发展对计算能力需求激增 [1] - 光子芯片利用光传输处理信息 相比电子芯片具有速度更快 带宽更大 效率更高的优势 无电阻损耗和热量产生问题 [1] - 光子计算特别适合执行矩阵乘法运算 这是人工智能的基础数学运算 [1] 光子芯片当前挑战 - 光子芯片需与电子系统集成 但光速更快 光子电信号转换会减慢处理时间 [2] - 光子计算基于模拟运算 精度较低 限制可执行计算任务类型 [2] - 大规模光子电路制造精度不足 从小型原型规模化困难 需开发专用软件算法 集成兼容性挑战大 [2] 最新研究突破 - Lightelligence公司研发Pace光子处理器 具有超低延迟 集成16000+光子元件 证明可解决复杂计算任务 实现光电子硬件集成和规模化 [2] - Lightmatter公司光子处理器达到电子处理器精度 成功运行AI系统 生成莎士比亚文本 分类电影评论 运行经典游戏 [3] - 两项研究均展示光子系统的可扩展潜力 为下一代AI硬件奠定基础 但需进一步改进材料和设计以提升性能 [3]

英伟达的市场主导地位 - 英伟达在数据中心芯片领域以及ChatGPT和Claude等产品的芯片领域市场份额超过80% [1] - 公司早在ChatGPT推出16年前就开始构建其著名的软件堆栈CUDA [1] - 图形处理器(GPU)赋能人工智能的潜力被公司领导层预见并坚持投入 [1] 主要竞争对手分析 AMD - AMD是英伟达在数据中心AI计算市场上最大的竞争对手 [3] - 公司于2024年推出数据中心GPU MI300，比英伟达第二代数据中心GPU出货晚一年多 [3] - 分析师预测AMD市场份额不到15%，软件能力仍落后于英伟达 [3] 定制芯片(ASIC)厂商 - 专用集成电路(ASIC)以低成本专门设计用于特定AI计算工作负载 [4] - 摩根士丹利预计到2025年ASIC市场规模将翻一番 [4] - 主要ASIC厂商包括Broadcom、Marvell、Alchip Technologies和MediaTek [4] 云服务提供商 - 亚马逊和谷歌等云服务商设计自己的芯片如Trainium和TPU [6] - 这些芯片提供比英伟达更便宜的替代方案，主要用于内部AI工作负载 [6] - Anthropic和苹果已承诺使用这些云服务商的芯片 [7] 英特尔 - 英特尔在AI时代落后于竞争对手，但拥有Gaudi AI芯片系列 [7] - 2025年第一季度任命新CEO，重组AI芯片运营架构 [7] 华为 - 华为被黄仁勋称为中国"最强大的"科技公司 [9] - 美国出口限制激励华为加速发展服务于中国AI市场 [9] 初创企业挑战者 - 众多初创公司通过创新设计和商业模式挑战英伟达 [11] - 包括Cerebras、Etched、Groq等国际公司 [11] - 中国寒武纪、海光、龙芯等本土企业也在该领域竞争 [11]

台积电美国厂扩产与客户需求 - 美国政策推动在地制造，台积电美国厂产能需求激增，苹果、英伟达、超微、高通、博通等美系客户因地缘政治因素积极预订后续三厂产能 [1] - 台积电美国新厂良率表现优异，促使客户下单意愿攀升，第三厂提前动工，后续三厂产能已被包下 [1] - 公司计划在美国亚利桑那州投资1,650亿美元，建设六座晶圆厂、两座先进封装设施及研发中心，三成2纳米以下产能将在此生产 [1][2] 海外产能布局与制程规划 - 台积电日本、美国及德国厂投产后，预计2028年海外产能占比达总产能20%，2030年台湾与美国2纳米产能比例预计为7:3 [1] - 美国厂产能将优先满足苹果、英伟达等客户需求，区域定价策略下美国厂产值可能高于台湾 [4] 苹果订单与营收贡献 - 苹果包下台湾2纳米首批产能及美国厂芯片代工，2024年贡献台积电营收达6,243亿元，2025年有望突破1兆元，年增率60% [4] - 苹果M5芯片将采用台积电N3P制程，并预订2纳米及A16制程首批产能，全产品线渗透率持续提升 [5] - 苹果2025财年计划在美国采购超190亿颗芯片，亚利桑那厂将生产数千万颗先进芯片 [4] 先进制程技术优势 - 台积电7纳米以下制程营收占比达73%，其中5纳米占36%、3纳米占22%，成为核心盈利引擎 [5] - 公司N4P制程帮助苹果5G数据机芯片每台装置节省10美元，技术优势强化客户黏性 [6] 客户协同与行业竞争力 - 台积电与苹果形成技术-成本双赢循环，客户采用先进制程后进一步扩大订单，双方竞争力同步提升 [6]

光刻技术与电路设计演进 - 先进逻辑芯片制造始于电路设计，涉及晶体管到系统设计多层流程，图案通过电子束写入光掩模（VSB或MBMW设备）[1] - 光刻曝光中掩模图案投射到晶圆时因衍射导致图像扭曲，需光学邻近效应校正（OPC）技术预处理设计数据以最小化误差[1] - 光刻技术通过缩短波长或增加数值孔径（NA）提升分辨率，如193nm浸没式光刻、EUV及0.55NA High NA EUV的演进[2] 曼哈顿布局与曲线设计对比 - 先进节点从2-D Manhattan布局转向1-D布局以匹配光刻微缩需求，但1-D设计需额外过孔层，增加成本与电流路径长度[2] - 曼哈顿设计在掩模和晶圆上呈现弯曲状态，因电子束/光刻系统低通滤波效应引入误差，传统OPC难以完全校正[4] - 多电子束掩模写入工具推动曲线形状写入掩模，新型曲线OPC算法可减少曼哈顿到曲线转换误差，成为行业研发热点[6] 曲线设计的创新优势与用例 - imec提出在设计阶段引入曲线几何，可降本增效，优于后期曲线OPC修正，预计彻底改变半导体行业[7] - **用例1**：14A节点曲线设计合并MOL/BEOL层，减少7%晶圆成本、5%周转时间、7%工艺步骤，性能提升5%[10] - **用例2**：曲线连接晶体管源漏/栅极可省去额外金属层，14A节点单元面积缩小20%（等效5T→4T设计）[12] - **用例3**：布局布线层应用曲线设计有望实现PPAC目标（面积-20%、性能+15%、功耗-15%），且成本降低[13] 曲线设计的挑战与扩展潜力 - 曲线形状数据表示需平衡精度与数据量，分段直线近似法增加数据量，超出当前EDA工具处理能力[14] - 需建立专用设计规则及验证方法（DRC），并适配商用EDA工具链[17] - 曲线设计可协同High NA EUV技术，亦扩展至193nm浸没式光刻，适用于图像传感器、超透镜、汽车芯片等领域[17]

在智能化、电动化浪潮重塑汽车产业的大背景下，芯片不仅是技术的核心，更是系统演进的加速引擎。 5月15日，纳芯微将于广州举办【汽车电子技术研讨会】，围绕智能电动生态中的车身控制、车灯照 明、智能座舱、安全驾驶等系统应用，带来全方位的技术分享与应用展示。 活动时间 ：5月15日 13:30-18:00 活动地点 ：广州正佳广场万豪酒店 分会场一：车身控制与照明系统应用 半导体精品公众号推荐 ▲点击上方名片即可关注 专注半导体领域更多原创内容 ▲点击上方名片即可关注 关注全球半导体产业动向与趋势 *免责声明：本文由作者原创。文章内容系作者个人观点，半导体行业观察转载仅为了传达一种不同的观点，不代表半导体行 业观察对该观点赞同或支持，如果有任何异议，欢迎联系半导体行业观察。 | "半导体行业观察"交流群 | | | | | | --- | --- | --- | --- | --- | | LE PARTIS LE | | 扫码添加小助手微信，注明：加群+姓名+公司名称 | | | | · · RISC-V群 | · Al群 · | ● 先进封装群 | ● 汽车电子群 | | | ● Chiplet群 | ● 硅光群 ...

菲律宾半导体行业现状与挑战 - 菲律宾在全球半导体产业中具备潜力但发展滞后，面临被越南、泰国等邻国超越的风险[1][4][5] - 2025年Q1全球半导体销售额达1677亿美元（同比+18.8%），预计2025年总收入超6000亿美元（同比+10-15%），受AI/5G/汽车/云计算需求驱动[1][4][5] - 菲律宾半导体进出口同步增长：2025年Q1出口+2.1%，进口+21.2%，贡献GDP增长5.4%[5] 竞争劣势与核心问题 - 劳动力成本优势丧失：生活成本上涨导致竞争力下降，制造业技术升级滞后[1][6] - 市场份额萎缩：在组装/测试/包装（ATP）领域份额持续收缩，研发投入不足[5][6] - 教育体系脱节：课程设置与行业需求不匹配，IC设计领域政府认知度低[2][4] 行业发展机遇 - 全球人才缺口超100万：台湾2023年工程师短缺2.5万名，菲律宾可填补人才缺口[4][5] - 本地专业能力提升：IC设计工程师已成为海外收入最高职业之一，具备技术跃迁基础[2][4] - 战略价值显著：半导体产业可支撑军事/基础设施领域，增强供应链自主性[2] 政策建议与行动呼吁 - 需强化政府支持：越南通过政策扶持实现反超，菲律宾需制定专项产业计划[1][5][6] - 产学研协同：需建立教育-就业衔接机制，培养高技能人才应对计算机/电子设计自动化需求[2][4] - 技术升级紧迫性：必须转向先进技术研发，避免被归类为老挝/柬埔寨等低端制造国家[6]

RISC-V CPU设计流程 - RISC-V是一款开源ISA，凭借持续创新和丰富资源获得全球关注[1] - 设计流程包括定义规格、设计架构、开发RTL、实现CPU及测试[1] - 采用RV32I作为基础ISA，包含37条32位基本整数指令[2] - 指令分为6类：R型、I型、S型、B型、U型、J型，简称"RISBUJ"[2][3][4] Pequeno CPU规格 - 命名为Pequeno RISC-V CPU，西班牙语意为"微小"[2] - 32位单核CPU，支持RV32I ISA，仅整数运算[9] - 采用经典五级RISC流水线：取指(IF)、解码(ID)、执行(EX)、内存访问(MEM)、写回(WB)[9][17] - 单发射设计，理论最大IPC为1[11] - 寄存器文件包含32个32位通用寄存器，x0为硬连线零寄存器[4][106] 流水线架构 - 五级流水线可实现每周期1条指令的吞吐量[18] - 流水线加速使时钟速度提升S倍（S为流水线级数）[19] - 需处理三种风险：结构性风险、控制风险、数据风险[31][32] - 结构性风险解决方案包括分离指令/数据存储路径、寄存器文件多端口设计[35] - 控制风险通过分支预测逻辑缓解，采用静态预测算法[40] - 数据风险通过操作数转发和流水线互锁技术解决[44][45][54] 微架构设计 取指单元(FU) - 包含PC生成逻辑和指令缓冲区[68][70] - 实现分支预测逻辑，预测规则：无条件跳转必执行，向后跳转执行，向前跳转不执行[72] - 接口包括指令存储器接口、DU接口和刷新接口[61][63][77] 解码单元(DU) - 负责指令解码和寄存器读取[87][88] - 解码信息包括操作码、寄存器地址、立即数和指令类型[93][94][96] - 与寄存器文件同步操作，共享停顿信号[99] 寄存器文件 - 32个32位寄存器，x0为硬连线零[106] - 双读单写端口设计，单周期访问[106][107] - 读取数据与解码单元输出同步送至执行单元[106] 设计工具 - 开发了PQR5ASM汇编器，支持RV32I指令集并扩展至50条指令[5][7] - 汇编器用Python实现，可用于验证指令编码[7]

大会概况 - 第十二届汽车电子创新大会暨汽车芯片产业生态发展论坛（AEIF 2025）将于2025年5月14-15日在上海中星铂尔曼大酒店召开，主题为"筑产业生态 与机遇同行"，聚焦汽车前沿技术突破[1] - 大会设置1场高峰论坛、1场供需对接会、3场专题论坛及1场产品展示，预计参会人数超千人，重点覆盖整车及零部件厂商与汽车芯片企业对接[2] 核心议程与技术展示 汽车芯片供需对接会（5月14日） - 瑞芯微展示高性能全场景AI座舱系统，普冉半导体介绍车载存储技术，国芯科技分享DSP芯片在座舱音频的应用[4] - 深圳开阳电子推出全国产化智能座舱芯片解决方案，芯旺微电子展示KungFu内核MCU国产化方案[6][7] - 瑞发科半导体发布12G HSMT SerDes智驾感知方案，矽成半导体展示车规级存储芯片，智芯半导体推出高效电机控制芯片[8] 主论坛（5月15日） - 发布《2025国产车规芯片可靠性分级目录》并解读国产芯片现状，同期举办"金芯奖"颁奖[8][9] - 北汽分享智能驾驶芯片应用实践，芯原微电子探讨基于Chiplet的智驾芯片设计平台，巨霖科技分析车规级算力芯片仿真挑战[10] - 派恩杰半导体展示SiC功率半导体技术，日月光介绍芯粒化技术创新，长城汽车探讨RISC-V架构在汽车芯片的突破[10] 专题论坛 汽车电子产业生态 - 上海汽车芯片工程中心探讨软件定义汽车挑战，泰瑞达分享芯片测试最佳实践，上海贝岭展示车规功率器件降本方案[12] - 巨霖科技分析新能源汽车电子系统仿真技术，颖脉信息提出GPU+AI融合计算架构，晶心科技发布功能安全处理器[12][13] - 景略半导体推出车载高速通信芯片方案，芯驰科技展示面向EE架构的智能车芯，清华大学研究芯片安全技术[13][14] 智能网联与电动汽车 - 芯动科技提供车规级IP及定制芯片方案，安谋科技发布智能网联车载解决方案，为旌科技探讨智驾芯片破局路径[15] - 华润微电子分析国产替代趋势，Soitec展示FD-SOI与Power-SOI技术在汽车边缘智能的应用[15][17] AI与自动驾驶 - 北汽新能源探讨AI智能座舱交互形态，神经元信息分析高阶自动驾驶网络挑战，上汽大众前高管解读电子电气架构发展[17] - 纳芯微电子研究MCU+产品机遇，上海交大教授分享线控底盘与智能座舱研究成果[17][18] 行业趋势聚焦 - 技术方向：AI座舱、Chiplet设计、SiC功率器件、RISC-V架构、车规级存储芯片、功能安全处理器成为核心议题[4][7][10][12][15] - 国产化进程：多家企业展示全国产芯片方案，覆盖MCU、DSP、通信芯片等领域，强调供应链自主可控[6][7][10][15]

英特尔DeepLink，是什么？ 如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 来源：本文 编译自tomshardware ，谢谢。 英特尔已停止对其 Deep Link 技术套件的支持，GitHub上的一位代表通过 X 用户Haze 证实了这 一点。继英特尔悄然停止在 Battlemage 等新产品中推广该功能后，该公司现已确认 Deep Link 的 积极开发已停止。虽然您仍然可以使用 Deep Link，但英特尔已澄清，未来将不会提供任何更新， 其客户服务渠道也不会提供官方支持。 Deep Link 于 2020 年底推出。它允许您充分利用 Intel CPU 和 Arc GPU 的强大功能，从而提升 流媒体播放、AI 加速和整体效率。要使用 Deep Link，您需要 Intel 第 11、12 或 13 代 CPU 和 专 用 的 Arc Alchemist GPU 。 该 套 件 提 供 四 个 关 键 实 用 程 序 ： 动 态 功 率 共 享 (Dynamic Power Share)、流辅助 (Stream Assist)、超级编码 (Hyper Encode) 和超级计算 (Hyper Com ...