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設計應用

無線供電MEC中基于S-PSO的任務卸載策略研究

無線供電MEC中基于S-PSO的任務卸載策略研究[通信與網絡][物聯網]

隨著5G技術和物聯網的快速發展，大量的物聯網設備接入到無線通信網絡中，由于物聯網設備計算和能量資源有限，將移動邊緣計算（MEC）和無線供電技術（WPT）集成，可以給移動設備（MD）提供能量和計算任務處理服務。首先構建了多用戶設備多服務器的任務卸載模型，然后在粒子群優化算法的基礎上，加入Levy飛行策略和改進的權重更新方法，提出了S-PSO算法來優化系統的時延與能耗，最后仿真結果表明，S-PSO算法與其他基準方案相比較，有效降低了系統的時延與能耗，提高了計算網絡的性能。

發表于：9/4/2024 2:57:57 PM

面向臺區智能終端的高強度商用密碼安全管理方法研究

面向臺區智能終端的高強度商用密碼安全管理方法研究[測試測量][智能電網]

低壓配電臺區智能融合終端安全業務的處理集中在安全芯片中，包括密鑰的存儲與使用、與云側端側的身份認證、數據的加解密等。針對智能融合終端安全業務集中轉發方案硬件成本過高、密鑰管理復雜的問題，通過協議結構化設計和狀態機輪詢，提出了數據中斷方式緩存與業務排隊分發處理的方法，實現在一顆安全模塊上多種安全業務的融合，融合方案充分利用了安全模塊的空閑時間片，統一了不同業務的密鑰管理，并通過功能和壓力測試驗證該方法的可行性和可靠性。達到了降本增效的目的，證明了配電臺區智能融合終端安全業務融合技術上可行，經濟上節約，業務上必要。

發表于：9/4/2024 2:36:15 PM

雙模態穩態誘發腦電刺激系統設計

雙模態穩態誘發腦電刺激系統設計[測試測量][醫療電子]

穩態誘發腦電具有頻率標簽特性，在大腦的感知和認知研究中具有廣泛應用。利用雙模態刺激可以探索兩類感知功能之間的相互影響。為此，設計一個集成視覺和聽覺模態的周期性感覺刺激系統。系統以STM32F103RC為核心，控制AD9959輸出兩路正弦信號，輸出信號經過七階低通濾波電路和十倍放大電路處理，再控制LED燈和蜂鳴器產生視覺和聽覺刺激。系統輸出的正弦信號參數的平均誤差分別為0.03%（頻率）、1.10%（幅度）、0%（相位）。進一步，開展腦電采集實驗。實驗結果表明系統輸出的視覺和聽覺刺激能產生穩態誘發腦電。該系統在視聽感知功能研究方面具有應用價值。

發表于：9/4/2024 2:25:30 PM

Optimality在多個場景的時域仿真中高效性的深度研究

Optimality在多個場景的時域仿真中高效性的深度研究[模擬設計][工業自動化]

隨著產品的速率及復雜性越來越高，針對仿真而言，除了要求仿真本身具有非常高的精度外，還對仿真的效率提出了很高的要求。具體到不同的信號模塊，如DDR系統或者高速串行信號上，基于速率越來越高，越來越希望仿真給能出“最優解”的配置，例如DDR5顆粒的ODT的最優配置，高速信號芯片的加重均衡的最優配置等參數。那么如何在成百上千種組合的參數中選擇相對最優的參數呢？傳統的軟件只能通過大量的掃描來進行篩選，在仿真時間和工程師的精力兩方面都有比較大的耗費。使用Optimality軟件，通過分享一些具體的仿真案例，展現軟件的智能性，幫助使用者更快速挑選出最優的參數，使DDR及高速串行的仿真工作變得更加輕松，充分體現出Optimality軟件的高效性。

發表于：9/4/2024 2:14:34 PM

基于AI加速的可復用FPV平臺庫

基于AI加速的可復用FPV平臺庫[人工智能][汽車電子]

形式驗證FPV可將DUT抽象為狀態空間進行遍歷，針對動態仿真難以隨機到的邊界場景、異常場景和復雜組合場景可提高收斂速度，增強驗證質量。但高質量Property開發對驗證人員能力有較高的要求。面對該挑戰，基于Cadence公司Jaspergold ABVIP提出了一種可復用FPV平臺庫解決方案，可在不同模塊之間重用，降低FPV驗證平臺搭建時間，提升Property質量，同時借助其AI工具Proof Master生成加速Proven效率的database。FPV平臺庫+AI Database已在中興微電子某車規項目落地并復用，發現動態仿真遺漏的4個故障。Proof Master可應用于項目全周期內，回歸效率平均提升80.17%，FPV平臺庫+AI database可提升FPV 初次Proven效率44.96%。與此同時對生成式大模型提升Property編寫效率做了一定探討。

發表于：9/4/2024 2:03:07 PM

使用Cadence AI技術加速驗證效率提升

使用Cadence AI技術加速驗證效率提升[EDA與制造][消費電子]

隨著硬件設計規模和復雜程度的不斷增加，驗證收斂的挑戰難度不斷增大，單純依靠增加 CPU 核數量并行測試的方法治標不治本。如何在投片前做到驗證關鍵指標收斂，是驗證工程師面對的難題。為解決這一難題，提出了采用人工智能驅動的驗證EDA工具和生成式大模型兩種提效方案，其中EDA工具有Cadence利用人工智能驅動的Verisium apps和采用機器學習技術Xcelium ML，前者用來提升驗證故障定位效率，包括Verisium AutoTriage、Verisium SemanticDiff、Verisium WaveMiner等，后者可用來提升驗證覆蓋率收斂效率。生成式大模型可輔助智能debug和自動生成驗證用例，主要介紹各實現方案，并給出了項目實驗提升結果。

發表于：9/4/2024 1:52:25 PM

Virtuoso iQuantus Insight及Quantus Insight流程在FINFET先進工藝項目中加速后仿迭代的應用

Virtuoso iQuantus Insight及Quantus Insight流程在FINFET先進工藝項目中加速后仿迭代的應用[模擬設計][工業自動化]

隨著工藝演進，尺寸進一步縮小帶來了更多寄生通路和更大的寄生電阻，后仿結果和前仿相去甚遠。如何快速縮小前后仿之間的差距成為重要課題。傳統設計中只能通過Quantus Extracted View相對直觀地對寄生進行分析，無法更詳細地進行分析，這成為設計者們面臨的艱巨挑戰。同時，后仿發現問題，只能通過“修改電路-版圖迭代-再次后仿”反復優化，迭代周期長，如何降低時間成本成為各公司關注的重點。Virtuoso iQuantus Insight （ViQI）/Quantus Insight （QI）可基于寄生網表文件進行寄生分析及結果可視化。工程師可借此對寄生進行準確的分析及假設，無需版圖迭代，即可進行設計優化。討論了如何通過ViQI/QI工具在FINFET先進工藝項目中實現快速的后仿迭代，大幅提高工作效率。

發表于：9/4/2024 1:41:00 PM

基于Cerebrus的Genus+Innovus流程的功耗面積優化

基于Cerebrus的Genus+Innovus流程的功耗面積優化[模擬設計][消費電子]

對于性能功耗面積（PPA）的追求已成為IC芯片設計的共識，尤其是發展到先進工藝節點，PPA已成為IC設計綜合性能的重要指標，尤其是對于大型SoC芯片中clone很多次的模塊，對于PPA的追求變得更加極致。介紹了基于Cadence公司的Genus工具和Cerebrus 工具，通過綜合階段與后端PR各個階段的優化，共同提升PPA的優化方案。最終結果顯示，在時序及DRC基本收斂的情況下，使用Cerebrus工具相比Innovus可以使功耗降低3.5%，面積降低3.1%，使用Genus+Innovus流程可以使功耗降低6.4%，面積降低8.5%，極大地降低了芯片的面積及功耗。

發表于：9/4/2024 1:31:51 PM

Conformal ECO寄存器新增的掃描鏈自動化接入方案

Conformal ECO寄存器新增的掃描鏈自動化接入方案[模擬設計][工業自動化]

隨著芯片規模的增加，ECO的需求和大小也隨之增加，其中當新增寄存器數量達到百位量級時，人工接入掃描鏈難度也將急劇上升。基于Cadence的Conformal和Innovus等工具，在綜合考量邏輯正確性和中后端物理實現可行性的基礎上，采用歸一思路下的“S”型連線和room值下的再分組等方法，實現了上述問題的自動化和高效化解決，在邏輯上確保了時鐘域一致性等問題，物理上同時兼顧了布局布線優化和最大掃描鏈長度。并且其自動化的高效性，在項目實踐中能夠快速完成上百數量寄存器的掃描鏈接入。

發表于：9/4/2024 1:21:13 PM

基于云計算的蛋白質折疊空間結構預測

基于云計算的蛋白質折疊空間結構預測[人工智能][其他]

構建基于云計算的蛋白質折疊空間結構預測框架，通過數據云存儲設備獲取蛋白質序列原始數據，采用HDFS（Hadoop Distributed File System）分布式存儲方式保存于云端。資源和隊列管理器RQM（Resource Queue Management）開啟云端虛擬機后，以之作為掃描節點（Sensor Node， SN），SN基于二維AB非格點模型建立最小蛋白質分子能量優化函數，采用局部搜索機制改進的量子遺傳算法對其作優化求解。利用云端GPU設備處理模型訓練數據，即可實現蛋白質折疊空間結構的自動化預測。實驗結果表明：蛋白質序列能量勢函數計算結果更小、執行效率更高、GDT-TS（Geothermal Development and Testing Tool Suite）評價指標值更大。

發表于：9/4/2024 1:10:35 PM

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