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?人工智能大模型的基礎架構

人工智能大模型的架構可以從基礎結構、核心組件和演進趨勢三個層面進行解析：一、基礎架構框架1. Transformer核心：采用自注意力機制構建堆疊層，典型結構包含12-128層（如GPT-3有96層），每層含多頭注意力模塊和前饋網絡2. 參數分布：千億級參數分布在注意力頭（占比約30%）、前饋網絡（約60%）及嵌入層（約10%）3. 并行計算架構：使用張量/流水線/數據并行策略，如Megatron-LM采用3D并行訓練框架二、關鍵組件解析三、訓練流程架構1. 預訓練階段： - 數據
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FAB廠的新項目立項（以90納米技術節點為例）

立項本質與目標 90納米技術節點新項目立項是將市場需求轉化為技術實現路徑的戰略決策過程，如同建造跨海大橋前的地質勘探與結構設計。其核心目標是通過系統性規劃，確保項目在技術可行性、成本控制、量產穩定性三個維度達成平衡，最終實現工藝平臺商業化或特定芯片產品落地。立項關鍵步驟分解 1. 技術可行性論證（打地基階段）工藝對標分析：橫向對比現有90nm工藝平臺（如邏輯、eFlash、BCD等）的成熟度，識別技術瓶頸。例如：若需開發90nm BCD+
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如何理解芯片設計中的設計規則檢查（DRC）

設計規則檢查（Design Rule Check，簡稱DRC）是芯片設計中的一個關鍵步驟，旨在確保電路設計的物理布局符合制造工藝的要求。可以把它類比為建筑設計中的檢查流程，確保建筑圖紙中的所有尺寸和結構符合建筑標準，否則建造出來的建筑可能會有安全隱患或不符合使用要求。類似地，DRC 就是對芯片設計的物理版圖進行檢查，確保其符合生產廠商的工藝規則。 1. DRC的作用： DRC 的主要作用是驗證芯片版圖中的各種物理設計是否符合制造過程中的工藝限制。芯片制造涉及微小的尺寸和精密的制造工藝，如果設計
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數字芯片設計中為什么用于仿真和性能評估的算法不一樣？

在芯片開發過程中，算法的作用貫穿整個設計和驗證流程，但不同階段的算法側重點和實現方式各不相同。我們可以從目標、精度、實現方式、計算效率等幾個維度來理解。 1. 目標不同：仿真追求功能正確性，性能評估追求系統優化可以用“搭建模型 vs. 真實運營”來類比：仿真算法類似于搭建一座房子的3D模型，核心目的是檢查設計是否符合預期，比如墻有沒有漏、窗戶有沒有對齊，確保結構上沒問題。
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《2024胡潤中國500強》：中國臺灣省臺積電以6.98萬億元再次蟬聯*（薩科微2月27日每日芯聞）

薩科微和金航標2025年招聘國際： 1、安森美半導體公司計劃裁員2400人。 2、瑞昱半導體推出全球*整合TypeC/PD功能的USB4集線器控制晶片，并完整通過USB-IF協會認證。 3、SK海力士宣布在京道龍仁半導體產業集群內破土動工建設其首家半導體生產工廠。 4、美光推出了采用全新1y制造工藝制造的16Gb DDR5設備，該工藝采用了EUV光刻技術。 5、蘋果與印尼達成協議，iPhone16銷售禁令即將解除。 6、三星與長江儲存合作，三星從第10
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如何理解芯片架構？

芯片架構是芯片設計的核心，它決定了芯片的功能、性能以及與外部設備的協同工作方式。可以把芯片架構理解為建筑設計圖，它描述了整個芯片的組織結構和功能模塊，類似于房屋設計圖描繪了房間布局和各個功能區域。芯片架構的設計不僅影響芯片的性能和功耗，還決定了設計的復雜度、生產的難度和市場的競爭力。芯片架構設計的關鍵要素包括：處理器架構：處理器架構是芯片設計中最為核心的部分，決定了芯片如何處理和執行指令。常見的
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芯片封裝為什么需要熱仿真

如果將芯片封裝比作“房屋結構”，那么熱仿真就像在建造前做“房屋通風模擬”。在圖紙階段先預測各房間是否通風*、哪些地方會悶熱，從而優化設計布局。一旦完工后再發現通風問題，改動代價就會非常高。 1. 熱管理在芯片封裝中的重要性高性能芯片的發熱量與日俱增：隨著集成度和性能的提高，芯片功耗越來越高，熱量聚集會導致芯片內部溫度快速上升。
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AI 智能體應用，是企業專屬的“私房菜”，而非千篇一律的“預制菜”

AI 智能體應用為企業量身打造的，是專屬的“私房菜”，而非千篇一律的“預制菜”。企業家們，不要問我 AI 能做什么，而應告訴我你們想要做什么，你們的業務痛點究竟在哪里。我來幫你分析解決方案。一、為啥說AI智能體應用是“私房菜”1、AI 智能體應用是基于企業的私有數據開發的 1）每個企業的私有數據是企業業務積累的機密知識，是不對外開放的，所以外部企業無法接觸到。 2）AI智能體就是深入挖掘企業獨有的數據寶藏，從中提煉出*的洞察與價值。 2、AI 智能體應用是依托企業私有的“Kno
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AI+具身智能促成企業用工新變化（自然人，數字人，機器人并存，自然人越來越少）

一、背景 DeepSeek加速了企業AI的應用，開源+低成本+高性能促成了企業應用AI的神經，各個企業都動起來了，躍躍欲試。 RAG等高效工具鏈的完善，推動AI智能體的推廣，先知先覺的企業已經喝到了*杯羹，吃到了螃蟹。做私有化部署的集成商，行業智能體開發商都涌進來了。可以預見的是，企業更多的崗位將會被數字人員工加持，甚至是替代。二、給企業帶來巨大的變化將主要體現在以下幾個方面：1、企業構建自己的知識庫企業發展過程中積累了大量的知識，這些存量的知識可以基
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金航標電子出臺《交叉客戶成單激勵（2025年版）》（薩科微2月26日芯聞）

金航標電子出臺《交叉客戶成單激勵（2025年版）》國際： 1、英特爾表示，ASML的首批兩臺*光刻機已在其工廠“投入生產”。 2、SK海力士表示，在首座晶圓廠建設完成后，將依次推進剩余的三座晶圓廠建設，將龍仁集群發展成為“全球人工智能半導體生產據點”。 3、面板廠群創光電先后布局扇出型面板級封裝（FOPLP）、玻璃通孔（TGV）、硅光子等半導體前瞻技術，預計養成500名半導體大軍。 4、歐盟委員會已批準一項2.27億歐元的撥款，以支持ams
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