國產的PCB設計工具,與你使用的有哪些差別?
立創EDA算是網際網路上一個特別存在的PCB設計軟體,不僅終生免費,無版權困惱,而且功能十分強大,每個階段都提供了虛擬環境,其中包括,PCB封裝庫設計,原理圖編輯器,PCB編輯器,生產效果預覽,多種檔案的匯入匯出...
立創EDA算是網際網路上一個特別存在的PCB設計軟體,不僅終生免費,無版權困惱,而且功能十分強大,每個階段都提供了虛擬環境,其中包括,PCB封裝庫設計,原理圖編輯器,PCB編輯器,生產效果預覽,多種檔案的匯入匯出...
芯行紀寓意“芯之所向 行之所往”,攜手行業同仁“共同開創數字智慧新紀元”,專注於數字實現EDA的研發創新並提供高階的數字晶片設計服務,融合快速發展的機器學習、分散式計算等技術,重新構建新一代的數字實現EDA架構,助力大幅度提升晶片設計效率,...
值得期待的是,我一直在群裡,我能看到他們每天都在瘋狂更新和收集需求中,在我看來,立創EDA很有可能成為“最符合中國習慣”的電路製作平臺,集設計軟體,元器件購買pcb打樣,電子科技教育於一體,一旦建設起了屬於他們的生態圈,後市可期...
九同方公司創立於2012年,創始人萬波、劉民慶均為留美博士,曾在全球龍頭機構從事過核心研發工作,萬、劉二人回國創業,來到了萬波的母校——華中理工大學(今華中科技大學)所在地——光谷,成為了最早落戶未來科技城的一批企業之一...
而國內的工業製造和晶片產業起步都比美國晚得多,所以在技術經驗和工藝水平上不可能與國外競賽,進而導致了國內EDA廠家也沒有足夠的設計水平來進行競爭,這個現狀並不是因為一個工業軟體的弱勢,而是因為我們整個工業的水平都還沒走到第一梯隊,更重要的是...
DFM軟體其實不少見,捷配DFM也是其中一員,為了讓PCB原廠在降本增效的道路上有更多方位的選擇,從尺寸、開短路等20多項檢測維度可檢測到電子電路的潛在問題...
哈勃投資了超過50項半導體領域專案,它們廣泛分佈於半導體產業鏈上游裝置生產製造和材料以及中游晶片設計、EDA和測試等領域,投資領域涵蓋模擬晶片、碳化矽材料、功率晶片、人工智慧晶片、車載通訊晶片、聯結器等...
我國在晶片設計方面有著極強的實力,如今,芯和半導體研發出“3DIC先進封裝設計分析全流程”EDA平臺,補強了“中國芯”的短板,國內企業再也無懼EDA工業軟體的斷供,意義非常重大...
1993年,華為有了第一顆自己使用EDA設計的晶片1993年,徐文偉領銜開發的JK1000,以很小的代價,在最後關頭獲得了電信局的入網證,華為戰略轉型,進入了利潤豐厚的電信市場...
”西門子EDA助力車企形成研發閉環作為國際EDA三大巨頭之一,西門子的EDA工具覆蓋了汽車晶片設計、功能驗證、製造測試等階段,還具備成熟的數字化管理平臺,多管齊下,幫助企業提高生產效率,助力車企形成研發閉環...
真正卡住我國晶片行業發展的不只是高階光刻機這樣的硬體,晶片設計中必須使用的EDA軟體才更是中國晶片之痛,是我們更需要攻克的環節...
資料來源:同花順iFind,製圖:星空資料按理說,作為為數不多的國產EDA廠商,受到晶片行業的趨勢方面的壓力,公司近兩年的營收應該爆發式增長才對...
而這些卡脖子問題一旦被解決後,作為中國乃至世界最優秀的晶片設計團隊“麒麟”一定能夠實現王者歸來,繼續設計出市場上最好的麒麟晶片...
2018年Cadence在EDA全球佔有率大概為22%Mentor Graphics(明導國際,西門子旗下)Mentor是全球著名的EDA工具廠商,提供晶片與系統開發所需的各種設計、模擬與製造工具,與Synopsys和Cadence並稱全球...
不過儘管如此,和國際三大巨頭相比,公司在品牌影響力、技術研發水平上還有很大的差距,華大九天想要開闢國產EDA的道路,做好單點突破、做出一些特色化的產品或許是唯一的路...
三、【B2B:智慧製造】施耐德電氣啟動綠色智慧製造創新示範計劃“綠色智慧製造常州創新示範計劃” 旨在以工業企業數字化診斷、碳排放核算、低碳解決方案標準建立等方面為切入口,包括長效資訊溝通、教育培訓、專案交流及低碳示範專案等層面合作,將為常州...
華大九天利潤的90%靠政府補貼我國在該領域的代表企業就是華大九天,在2020年,我國EDA軟體方面的總銷售額為66.2億元,相較於2019年增長了19.9%,而國產的EDA銷售額只有7.6億元,相當於國內市場的11.4%,華大九天在其中貢獻...
眾所周知,晶片是一款高新科技的產品,起設計製造極其複雜精細,需要在直徑約為兩三釐米的晶圓上排列幾十個億的電晶體,根本無法透過人工完成,而一種名為EDA的裝置就能夠妥善解決這一問題,因而EDA又被稱為晶片設計的命門,如今該項技術被眾多外資企業...
第二種:高階軸承軸承是工業領域的重中之重,就拿中國高鐵來說,雖然實現了大部分的核心技術國產化,可是在高階軸承製造產業,依舊被美國、日本、瑞典等國家佔據主導地位...
而晶片類的資料集事實上很難採集,因此如何採集更大的資料集以訓練更強,更普適的模型將成為強化學習方法進步過程中最關鍵的瓶頸,這個瓶頸如果不解決那麼基於強化學習的EDA流程將會停留在學術階段或者僅僅是谷歌用來秀人工智慧肌肉的一個案例...