其实这个真不太懂,没有太多接触也没有比较好的资料,只能简单的了解一下了. 什么是卷带式覆晶薄膜封装 COF(Chip on film) COF是一种 IC 封装技术,是运用软性基板电路(flexible printed circuit film) 作为封装芯片的载体,透过热压合将芯片上的金凸块(Gold Bump) 与软性基板电路上的内引脚(Inner Lead) 进行接合(Bonding) 的技术.COF 生产完成后,待液晶显示器(LCD Panel) 模块工厂取得 IC 后,会先以冲裁(Pu

https://mp.weixin.qq.com/s/LjFTtEKFX2o8kLjn3y6GbQ 深度学习的异构加速技术1:效率因通用而怠,构架为AI而生 一方面,当半导体的工艺制程走到7nm后,已逼近物理极限,摩尔定律逐渐失效,导致CPU不再能像以前一样享受工艺提升带来的红利:通过更高的工艺,在相同面积下,增加更多的计算资源来提升性能,并保持功耗不变.为了追求更高的性能,更低的功耗,来适应计算密集型的发展趋势,更多的设计通过降低通用性,来提升针对某一(或某一类)任务的性能,如GPU和定制AS

从7nm到5nm,半导体制程 芯片的制造工艺常常用XXnm来表示,比如Intel最新的六代酷睿系列CPU就采用Intel自家的14nm++制造工艺.所谓的XXnm指的是集成电路的MOSFET晶体管栅极的宽度,也被称为栅长.栅长越短,则可以在相同尺寸的硅片上集成更多的晶体管. 目前,业内最重要的代工企业台积电.三星和GF(格罗方德),在半导体工艺的发展上越来越迅猛,10nm制程才刚刚应用一年半,7nm制程便已经好似近在眼前,上个月雷锋网刚刚还报道过下一代iPhone A12处理器将使用台积电7nm

本章目的:明确公差分布(Tolerance Distribution)也有自己的形状,了解CPK概念. 1.正态分布(常态分布)normal distribution的概念 统计分析常基于这样的假设:零件在大批量生产时,其尺寸在其公差范围内呈正态分布(常态分布)normal distribution. 事实也是如此,针对一个零件尺寸,在一定制造条件下制造并测量无数个零件,并记录相同尺寸出现的频率,可以绘制出一张尺寸大小的频率图,这张图纸就是正态分布图.如下面两张图所示(一简一繁). 多数的零件尺

集微网消息,台积电董事长张忠谋表示,摩尔定律可能还可再延续10年,3nm制程应该会出来,2nm则有不确定性,2nm之后就很难了. 张忠谋表示,1998年英特尔总裁贝瑞特来台时,两人曾针对摩尔定律还可延续多久进行讨论,他当时回答还有15年,贝瑞特较谨慎回答,大概还有10年. 现在已经2017年,张忠谋表示,两人当时的答案都错了:他指出,目前大胆预测摩尔定律可能再有10年. 张忠谋表示,台积电明年将生产7nm制程,5nm已研发差不多,一定会出来,3nm也已经做2至3年,看来也是会出来. 张忠谋指出,

华为海思Hi1620芯片发布在即 7nm制程ARM架构最高可达3.0GHz https://www.cnbeta.com/articles/tech/850561.htm 中电科旗下的普华软件 支持国产CPU Hi1620 参数看起来 还是很不错的. 一夜间,华为海思“备胎转正”,不仅周边的“备胎股”受到广泛关注.5月23日,普华基础软件在公众号透露“海思hi1620系列即将发布”的消息.并配有一张“普华基础软件”与“华为海思”的关系拼图. 访问: 华为商城 普华是一家什么公司?普华基础软件股份

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:kevinxiaoyu,高级研究员,隶属腾讯TEG-架构平台部,主要研究方向为深度学习异构计算与硬件加速.FPGA云.高速视觉感知等方向的构架设计和优化."深度学习的异构加速技术"系列共有三篇文章,主要在技术层面,对学术界和工业界异构加速的构架演进进行分析. 一.概述:通用=低效 作为通用处理器,CPU (Central Processing Unit) 是计算机中不可或缺的计算核心,结合指令集,完成日常工作中多种多样的计

DRAM芯片战争,跨越40年的生死搏杀 超级工程一览 ·2017-08-20 12:50·半导体行业观察 阅读:1.4万 来源:内容来自超级工程一览 , 谢谢. DRAM是动态随机存储器的意思,也就是电脑内存.对于今天的消费者来说,电脑内存只是些绿色的小条条,售价不过几百元.然而这些小玩意,却走过了长达120年的复杂演进历史.从百年前的穿孔纸卡.磁鼓.磁芯到半导体晶体管DRAM内存.人们已经很难想象,一个电冰箱大小的计算机存储器,只能存储几K数据,售价却高达几万美元.在中国市场,1994年的时候

Intel为何吊打AMD,先进半导体工艺带来什么? 2016-3-10 15:38  |  作者:Strike   |  关键字:超能课堂,半导体工艺,CPU制程 分享到       按照摩尔定律的发展趋势,晶体管的栅极间距每两年会缩小0.7倍,半导体工艺制程正在变得越来越小,而这样做有什么好处呢?今天就要来探讨一下这个问题. 本文约2152字,需4分钟阅读 1971年,Intel发布了第一个处理器4004,它采用10微米工艺生产,仅包含2300多个晶体管,而45年后的今天,Intel现在规模最

Memories Scaling      其他的的半导体存储器的制程一般2年为一个升级周期,但是nand flash 存储器的制程升级周期和他们比起来只有1年.这种更快的制程升级导致SLC NAND的每一个bit的大小在2005年就超过了MLC NOR,可以参考图1.6. MLC NAND是到目前为止成本最低的半导体存储器即使相对于其他存储器接近于成本的价格,这主要是由于NAND的存储单元非常小并且使用了一个存储单元存多位数据的技术.   Multi-level 存储单元的概念     图1.

More Moore and More than Moore ——基于硅光电子学探讨摩尔定律的延续和发展 1965年4月,<电子学>杂志第114页上刊载了Intel创始人之一戈登·摩尔(Gordon Moore)的文章<让集成电路填满更多的组件>.他在搜集1959年至1965年集成电路上晶体管数量的数据基础上,预言当价格不变时,半导体芯片上集成的元器件数目如晶体管和电阻数量,约每隔18~24个月便会增加一倍,性能也将提升一倍.[1] 摩尔定律产生的经济学原因是半导体行业需要以合适的

来源:EEFOCUS 进入2017年,摩尔定律的脚步愈加沉重,"摩尔定律已死"的言论笼罩着整个半导体行业,超越摩尔定律发展的想法在半导体从业人员的脑海里更清晰了.在这样的大环境下, SiP封装技术重新走到了聚光灯下.从一味追求功耗下降及性能提升(摩尔定律),转向更加务实的满足市场的需求(超越摩尔定律), SiP是实现的重要路径. 根据国际半导体路线组织(ITRS)的定义:SiP 为将多个具有不同功能的有源电子元件与可选无源器件,以及诸如MEMS或者光学器件等其他元器件优先组装到一起,实

http://blog.csdn.net/yazhouren/article/details/50810114 芯片制造的过程就如同用乐高盖房子一样,先有晶圆作为地基,再层层往上叠的芯片制造流程后,就可产出必要的 IC 芯片(这些会在后面介绍).然而,没有设计图,拥有再强制造能力都没有用,因此,建筑师的角色相当重要.但是 IC 设计中的建筑师究竟是谁呢?本文接下来要针对 IC 设计做介绍. 在 IC 生产流程中,IC 多由专业 IC 设计公司进行规划.设计,像是联发科.高通.Intel 等知名大

在引出协成概念之前先说说python的进程和线程. 进程: 进程是正在执行程序实例.执行程序的过程中,内核会讲程序代码载入虚拟内存,为程序变量分配空间,建立 bookkeeping 数据结构,来记录与进程有关的信息, 比如进程 ID,用户 ID 等.在创建进程的时候,内核会为进程分配一定的资源,并在进程存活的时候不断进行调整,比如内存,进程创建的时候会占有一部分内存. 进程结束的时候资源会释放出来,来让其他资源使用.我们可以把进程理解为一种容器,容器内的资源可多可少,但是在容器内的程序只能使用容

python中协程 在引出协成概念之前先说说python的进程和线程. 进程: 进程是正在执行程序实例.执行程序的过程中,内核会讲程序代码载入虚拟内存,为程序变量分配空间,建立 bookkeeping 数据结构,来记录与进程有关的信息, 比如进程 ID,用户 ID 等.在创建进程的时候,内核会为进程分配一定的资源,并在进程存活的时候不断进行调整,比如内存,进程创建的时候会占有一部分内存. 进程结束的时候资源会释放出来,来让其他资源使用.我们可以把进程理解为一种容器,容器内的资源可多可少,但是在容

Python 协程总结 理解 协程,又称为微线程,看上去像是子程序,但是它和子程序又不太一样,它在执行的过程中,可以在中断当前的子程序后去执行别的子程序,再返回来执行之前的子程序,但是它的相关信息还是之前的. 优点: 极高的执行效率,因为子程序切换而不是线程切换,没有了线程切换的开销: 不需要多线程的锁机制,因为只有一个线程在执行: 如果要充分利用CPU多核,可以通过使用多进程+协程的方式 使用 打开asyncio的源代码,可以发现asyncio中的需要用到的文件如下: 下面的则是接下来要总结的

同步异步I/O客户端 from tornado.httpclient import HTTPClient,AsyncHTTPClient def ssync_visit(): http_client = HTTPClient() response = http_client.fetch('www.baidu.com') # 阻塞,直到网站请求完成 print(response.body) def hendle_response(response): print(response.body) de

摘要:本文翻译自Coroutines and Tasks,主要介绍asyncio中用于处理协程和任务的方法和接口.在翻译过程中,译者在官方文档的基础上增加了部分样例代码和示意图表,以帮助读者对文档的理解.本文内容主要针对python3.7,在低版本的python中可能不适用,敬请留意.原创内容,如需转载请注明出处. 译者:马鸣谦(邮箱:1612557569@qq.com) 协程 协程(coroutines)是通过async/await定义函数或方法,是使用asyncio进行异步编程的首选途径.如

nodejs和golang都是支持协程的,从表现上来看,nodejs对于协程的支持在于async/await,golang对协程的支持在于goroutine.关于协程的话题,简单来说,可以看作是非抢占式的轻量级线程. 协程本身 一句话概括,上面提到了 "可以看作是非抢占式的轻量级线程". 在多线程中,把一段代码放在一个线程中执行,cpu会自动将代码分成碎片,并在一定时间切换cpu控制权,线程通过锁机制确保自己使用的资源在cpu执行别的线程的代码时被修改(占用的内存堆栈.硬盘数据资源等)

协程简介 协程(coroutine),又称为微线程,纤程,是一种用户级的轻量级线程.协程拥有自己的寄存器上下文和栈. 协程调度切换时,将寄存器上下文和栈保存到其他地方,在切回来时,恢复之前保存的上下文 和栈.因此协程能保存上一次调用的状态,每次协程重入时,相当于进入上一次调用的状态. 在并发编程中,协程与线程类似,每个协程表示一个执行单元,有自己的本地数据, 与其他协程共享全局数据和其他资源. 协程需要用户自己来编写调度逻辑,对于CPU的切换来说,协程是单进程,所以CPU不用 去考虑怎么调度.切