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Fondata nel 2002, MFGChips è leader locale nella distribuzione di componenti elettronici ed è oggi riconosciuta come una delle aziende più rispettate e innovative nel mercato locale. Con sede ad Hong Kong, MFGChips si è guadagnata un'impressionante reputazione per la fornitura di un servizio eccezionale e lo sviluppo di soluzioni efficienti e complete per la catena di approvvigionamento globale.
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Mentor si unisce a Nano 2022 mentre la Francia si concentra sulla microelettronica
Machine Learning con tecnologia e concetto di ingegneria. Testa umana (profilo) con un circuito cerebrale all'interno e logo Machine Learning. Messa a fuoco selettiva
Mentor collaborerà con STMicroelectronics, un altro membro di Nano 2022, per fornire progettazione e verifica di chip a bassa potenza, semiconduttori di potenza e altre architetture di circuiti che necessitano di simulatori di circuiti veloci, precisi e ad alta capacità per circuiti di pre-layout e post-layout. Le due società hanno una storia di partnership, con Bulk CMOS, FDSOI, analogico e RF della ST, non volatile incorporato, imaging e CMOS-DMOS o BCD bipolare e altre tecnologie. La verifica del circuito nanometrico di Mentor La piattaforma FastSPICE analogica e il software Eldo incentrato sull'analogico coprono tutti i tipi di circuiti e le tecnologie del programma Nano 2022.
La collaborazione Mentor-ST includerà anche la caratterizzazione di celle standard, I / O e memorie. Questa attività può creare un collo di bottiglia nella produzione, afferma Mentor, poiché la caratterizzazione di piattaforme di silicio con centinaia di celle e diverse centinaia di variabili di processo, tensione e temperatura (PVT) può consumare migliaia di CPU per settimane, eseguendo milioni di simulazioni SPICE. La Solido Characterization Software Suite di Mentor è uno strumento basato sull'apprendimento automatico che aumenta il throughput producendo file Liberty e dati statistici accurati, afferma l'azienda. Fornisce inoltre strumenti e un'interfaccia utente incentrata sul designer per verificare i file Liberty. Durante il programma possono essere sviluppate nuove tecniche di apprendimento per rinforzo per far avanzare la caratterizzazione.