應力、應變和材料行為

在結構分析方面，應力和應變是兩個非常重要的量。

在實體中，應力 （σ） 定義為材料內反對任何外部載荷并穿過任何給定橫截面 （A） 的內力 （F）：
σ=F/一個

任何受力的固體都會發生變形。應變（ε）是一個無量綱量，用于量化材料在應力下的相對變形。應變表示為：

ε=dL/L

其中L是實體單元的未變形長度，dL是其相對變形。

推導給定構件的應力和應變是結構分析的主要目標。但是，還有其他同樣重要的數量和分析類型。典型的例子是固有頻率和振型、振動響應、屈曲、斷裂/裂紋擴展和材料疲勞。

應力和應變之間的關系是：ε=σ/E

其中 E 是一個特征材料常數，稱為彈性模量、彈性模量或簡稱楊氏模量。

它是線彈性固體材料的機械性能，用于量化材料的剛性/剛度。楊氏模量通常以壓力/應力單位（Pa 或 psi）表示。

說到材料，值得一提的是應力-應變曲線。在工程結構分析中，最常見的材料是延展性材料。由延展性材料制成的零件能夠在失效前承受過多的應變。圖1顯示了延展性材料的典型應力-應變曲線。

求解方法

在一個簡單的靜態確定問題的情況下，對結構分析很重要的反作用力和內力是使用簡單的靜力學計算的。這種情況非常簡單，因為未知數的數量通常等于保持平衡的方程數量。這是結構分析的最簡單示例。

但是，在某些情況下，未知數的數量超過了平衡方程的數量。例如，支撐懸臂梁可能就是這種情況。這現在是一個靜態不確定的問題，我們應該使用替代方法來解決它。

虛擬功、能量和矩陣方法

結構分析主要有三種方法：

1. 虛擬工作方法：虛擬工作原理或虛擬力法是最早也是最強大的方法之一。它對于分析靜態不確定問題非常有效，并且可以超出線彈性材料范圍。
   
2. 能量方法：能量方法（基于應變能）更通用，可以為復雜問題提供估計的解決方案。當不存在或難以獲得確切的解決方案時，這些方法特別有用。
   
3. 矩陣方法：計算機和數值計算的進步導致了基于計算機的技術的發展。撓度和剛度方法屬于這一類。
   

功法和能量方法通?？梢允止そ鉀Q，通常適用于更小、更簡單的組件。矩陣方法在需要分析較大組件（即飛機）的現代結構工程中非常有用。一個子類別，或者換句話說，矩陣方法的演變，是有限元方法（FEM）。

FEM 特別適用于表示現實生活模型的連續體結構。請務必閱讀我們關于有限元分析的文章。這將幫助您了解 FEM 在實際工程問題中的工作原理。

結構分析類型

結構分析是一個廣泛的領域，涵蓋了各種類型的分析方法和技術，用于研究和理解不同類型的結構。以下是一些常見的結構分析類型：

靜態分析

靜態分析類型允許對一個或多個實體分量中的位移、應力和應變進行不受時間限制的計算。結果是施加的約束和載荷的結果，例如軸承、重力、力等。

結果使工程師能夠評估感興趣的組件是否以不希望的方式變形。將有助于了解是否發生將構成威脅和風險的嚴重壓力狀態。隨意查看以下螺栓法蘭 示例以了解靜態結構分析示例。

動態分析

動態分析類型允許對一個或多個實體構件中的位移和應力/應變進行隨時間變化的計算。將其與簡單的靜態分析進行比較，現在它有所不同，因為慣性效應也通過時間變化被考慮在內。

結果允許工程師分析單個時間步以及作為時間函數的動態性能。與靜態分析類似，模型相對于最大允許應力和變形的充分性可以隨時間推移進行評估。

熱機械分析

當嘗試計算組件或裝配體的組合熱和結構行為時，熱機械分析是有益的。它實際上有助于計算由熱載荷和結構載荷組合引起的固體應力。熱和結構結果的計算是連續的。該過程通常從熱步驟開始，然后作為連續結構步驟的輸入。它本質上是熱分析和結構分析的結合。

研究火花塞或截止閥等部件的熱沖擊包括典型的熱機械應用示例。

彈性分析：

彈性分析關注結構在彈性范圍內的響應，即當受力后可以完全恢復原狀。這種分析通常用于輕負荷和小變形情況 。

非線性分析：

非線性分析包括各種方法，用于考慮材料非線性、幾何非線性和大變形情況。這包括大位移、大應變和接觸問題的分析。

流體-結構相互作用（FSI）分析：

FSI分析考慮了液體或氣體對固體結構的影響，以研究例如風力發電機葉片、橋梁在水中的振動等情況。

疲勞分析：

疲勞分析研究結構在重復載荷下的耐久性和壽命。這對于了解結構在實際使用中的耐久性至關重要。

穩定性分析：

穩定性分析用于確定結構在受力后是否會失去穩定性或產生屈曲。這在建筑和橋梁設計中特別重要。

電磁場分析：

電磁場分析用于研究結構在電磁場中的行為，例如在射頻設備或電磁波傳輸系統中的應用。

這些是結構分析的一些主要類型，每種類型都針對不同的問題和應用領域。具體的分析類型取決于研究的目的、結構的性質和所面臨的挑戰。工程師和科學家使用這些分析方法來評估結構的性能、確保其安全性，并進行設計和優化。

結構分析的軟件

進行結構分析需要使用專門設計的軟件工具，這些工具可以用于模擬、分析和設計各種類型的結構。以下是一些常用的結構分析軟件：

1. ANSYS：ANSYS是一個強大的有限元分析軟件，廣泛應用于工程、科學和其他領域。它提供了豐富的建模和分析功能。
2. Abaqus：Abaqus是另一個有限元分析軟件，適用于多種結構力學問題，包括靜力學和動力學。
3. STAAD.Pro：STAAD.Pro是用于建筑結構分析和設計的軟件，特別適用于鋼結構和混凝土結構。
4. SAP2000：SAP2000是用于結構分析和設計的軟件，適用于多種工程項目，包括橋梁和建筑物。
5. ETABS：ETABS是專門用于建筑結構分析和設計的軟件，適用于多層建筑和高層建筑。
6. SolidWorks Simulation：SolidWorks Simulation是SolidWorks CAD軟件的一部分，用于進行結構、熱、流體和動力學分析。
7. COMSOL Multiphysics：COMSOL Multiphysics是一個多物理建模和仿真軟件，可用于多種結構分析問題。
8. OpenSees：OpenSees是一個開源的地震工程模擬軟件，用于分析結構在地震事件中的行為。
9. LS-DYNA：LS-DYNA是一個非線性有限元分析軟件，廣泛用于模擬高速碰撞和爆炸等極端條件下的結構響應。

這些軟件工具提供了各種功能，可以用于不同類型的結構力學問題，從簡單的靜力分析到復雜的動力學和非線性分析。選擇合適的軟件取決于具體的應用領域和分析需求。結構分析軟件通常由專業工程師和科學家使用，以優化設計、評估性能和確保結構的安全性。

影響結構分析的因素有哪些？

結構分析的準確性和可行性受到多種因素的影響，這些因素需要在分析過程中考慮和管理。以下是一些影響結構分析的關鍵因素：

1. 材料特性：結構分析中的材料性質，如強度、剛度、彈性模量、泊松比和塑性行為，對結構的行為產生重要影響。不同材料具有不同的特性，需要在分析中準確考慮。
2. 外部載荷：外部載荷包括靜載荷（例如重力）、動載荷（例如風荷載、地震荷載）和溫度變化。這些載荷對結構的應力和變形產生影響，需要在分析中準確模擬和評估。
3. 幾何形狀：結構的幾何形狀、尺寸和布局對其剛度、振動頻率和模態形狀產生重要影響。幾何參數的變化可以導致結構的不同響應。
4. 支持和邊界條件：支持和邊界條件定義了結構的受力和固定方式。不同的支持和邊界條件可以導致不同的結構響應，因此需要準確建模和定義。
5. 結構缺陷：結構中的缺陷、裂紋或損傷會對其強度和穩定性產生影響。這些缺陷需要在結構分析中進行評估和管理。
6. 環境因素：環境因素如濕度、溫度和化學腐蝕也會影響結構的耐久性和穩定性。這對于長期暴露在惡劣環境中的結構尤為重要。
7. 載荷歷史：載荷的歷史記錄對結構的疲勞壽命和可靠性分析至關重要。重復或變化的載荷歷史可以導致結構的疲勞破壞。
8. 數值方法和模型精度：選擇適當的數值方法、模型細化和元素類型對分析的準確性和可行性至關重要。不合適的模型選擇和網格劃分可能導致誤差。
9. 軟件和計算資源：使用的結構分析軟件和計算資源的性能和可用性對分析的速度和復雜性產生影響。較復雜的模型可能需要更多的計算資源。
10. 設計和參數變化：結構的設計和參數變化會對分析的結果產生重大影響。在設計過程中的調整和改進需要進行分析以評估其效果。
11. 人為因素：分析的準確性也受到執行分析的工程師或科學家的經驗、技能和專業知識的影響。正確的模型建立和參數設置對準確的分析結果至關重要。

綜合考慮和管理這些因素是確保結構分析的準確性和可行性的關鍵。結構工程師和分析師需要綜合考慮這些因素，以便有效地評估結構的性能、確保其安全性，并進行設計和優化。

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Innovus概念

Innovus 是由 Cadence Design Systems 提供的一種用于集成電路（IC）物理實現的電子設計自動化（EDA）軟件工具。它是用于半導體設計的關鍵工具之一，用于優化和實現IC的物理布局，包括布局放置、布線、時序優化和功耗分析等功能。

Innovus 可以幫助工程師在IC設計過程中創建高效且功能良好的物理布局，以確保芯片滿足性能、功耗和面積等要求。它具有先進的算法和功能，用于解決復雜的物理設計問題，提高集成電路的性能和可靠性。

Innovus 的場景

Innovus 主要用于集成電路（IC）設計的多個關鍵方面，包括但不限于以下場景：

1. 布局設計與放置（Placement）： Innovus 提供功能強大的布局設計工具，可以幫助工程師確定IC內部各個邏輯模塊的最佳放置位置，以最大程度地滿足性能、功耗、面積等設計目標。
2. 布線（Routing）： Innovus 允許工程師在芯片上設計電路的互連路徑，確保電路間的良好連接并滿足時序和電氣約束。
3. 時序優化（Timing Optimization）： 通過優化信號的傳輸時間以滿足設計中的時序要求，Innovus能夠提高電路的時序性能，確保信號在特定時間內到達目的地。
4. 功耗分析與優化（Power Analysis and Optimization）： Innovus 具備功耗分析功能，可以幫助工程師分析和優化IC的功耗，以滿足功耗目標并降低能耗。
5. 特定技術節點的設計（Process-Specific Design）： Innovus 被設計用于特定的制程工藝和技術節點，以確保在特定制程下獲得最佳的物理實現結果。

總的來說，Innovus 主要用于確保IC設計能夠滿足性能、功耗、時序和布局等方面的設計要求。它在集成電路設計流程中扮演著關鍵的角色，幫助工程師優化設計，加速開發周期，降低設計風險，并最終實現高質量的集成電路產品。

Innovus 如何下載

Innovus是由Cadence Design Systems提供的專有軟件，下載和使用需要符合特定許可協議并付費。一般情況下，你需要通過Cadence Design Systems官方網站或授權的代理商來獲取許可和軟件。

以下是一般步驟：

1. 訪問官方網站： 前往Cadence Design Systems官方網站，通常網址為 https://www.cadence.com/。
2. 聯系銷售或授權代理商： 在網站上，你可以找到與銷售團隊或授權代理商聯系的信息。與他們取得聯系，詢問有關Innovus軟件的獲取、許可和定價等方面的信息。
3. 獲取許可和授權： 接下來，你需要與Cadence或授權代理商商定軟件許可和使用協議。他們會為你提供購買或使用Innovus軟件的詳細信息。
4. 安裝和配置： 一旦你獲得了許可和軟件，按照提供的指南進行下載、安裝和配置Innovus軟件。

Innovus 安裝教程

Innovus是Cadence Design Systems的商業軟件，安裝過程需要合法購買軟件并獲得官方許可。以下是一般步驟，但請注意，確保你遵守Cadence的許可協議并遵循他們的官方指南。

1. 購買許可和軟件： 首先，你需要購買Innovus的許可，并確保你有權使用該軟件。這通常涉及與Cadence或其授權代理商聯系以獲取許可協議和相應的許可密鑰。
2. 下載安裝程序： 登錄到Cadence官方網站，下載適用于你的操作系統的Innovus安裝程序。通常，你需要一個賬戶來訪問下載區域。
3. 運行安裝程序： 雙擊安裝程序并按照屏幕上的指示進行操作。這將啟動安裝過程。
4. 選擇安裝選項： 在安裝過程中，你可能需要選擇安裝的組件和選項。根據你的需求進行選擇。一般來說，可以選擇默認選項，但也可以根據需要進行自定義設置。
5. 輸入許可密鑰： 安裝程序可能會要求你輸入Innovus的許可密鑰。輸入正確的許可密鑰以繼續安裝過程。
6. 等待安裝完成： 安裝過程可能會需要一些時間，取決于你的系統性能和選擇的組件。耐心等待安裝完成。
7. 完成安裝： 安裝完成后，你可以啟動Innovus并根據需要進行配置和使用。

請注意，這只是一般的安裝過程概述。確保你查閱Innovus的官方安裝指南和許可協議，以確保你遵循正確的步驟并合法使用該軟件。

Innovus如何打開運行

要打開并運行Innovus，你需要遵循以下步驟：

1. 啟動電腦： 開啟你的計算機并確保系統處于正常運行狀態。
2. 登錄系統： 使用你的用戶名和密碼登錄操作系統。
3. 啟動Innovus： 打開Innovus應用程序。通常，你可以通過在開始菜單或應用程序文件夾中查找"Innovus"來啟動該程序。
4. 加載設計： 在Innovus中打開你的設計項目。你可以選擇現有的項目或創建一個新的設計項目。
5. 進行設計操作： 在Innovus中執行所需的設計操作，如布局、布線、時序優化、電源規劃等。
6. 保存設計： 確保在設計過程中定期保存你的設計。
7. 運行仿真或分析（可選）： 如果需要進行仿真或其他分析操作，你可以在Innovus中啟動相應的工具并運行仿真或分析。
8. 結束操作： 在完成設計操作后，你可以選擇關閉Innovus或保留打開狀態，具體取決于你的需求。

通過這些步驟，你可以打開Innovus并開始進行IC設計工作。確保你已經安裝了Innovus，并擁有相應的許可證以及所需的設計文件。

Innovus 快捷鍵畫線

在Innovus中，創建線（或布線）時可以使用多種快捷鍵和操作。以下是一些常用的快捷鍵和操作來繪制線：

1. 啟動線繪制：
   • W：啟動線繪制功能。
2. 繪制水平/垂直線：
   • 在繪制線的過程中，按住Ctrl鍵可以繪制水平或垂直線。
3. 切換線的層次：
   • L：切換線的層次，可以在不同層次之間切換。
4. 選擇線的寬度：
   • Alt + [數字]：選擇線的寬度，按住Alt鍵并按數字鍵選擇對應的線寬度。
5. 結束線繪制：
   • Esc：結束線的繪制。
6. 撤銷上一步操作：
   • Ctrl + Z：撤銷上一步操作，可以撤銷剛繪制的線。
7. 重做上一步撤銷的操作：
   • Ctrl + Y：重做上一步撤銷的操作。
8. 網格對齊：
   • 在繪制線時，可以根據需要將線與網格進行對齊，確保線的位置準確。

這些快捷鍵可以幫助你在Innovus中快速繪制線，根據需要調整線的層次和寬度。記得根據你的實際需求和設計要求使用這些快捷鍵。

Innovus 命令匯總

一些常用的Innovus命令和功能的匯總：

1. 文件和工程管理：
   • open：打開現有設計文件或工程。
   • save：保存當前設計。
   • create_design：創建一個新的設計。
2. 布局和放置：
   • place：進行布局和放置。
   • move：移動已放置的元素。
   • rotate：旋轉已放置的元素。
3. 布線：
   • route：進行布線操作。
   • unroute：取消布線。
   • re-route：重新進行布線。
4. 時序優化：
   • set_timing：設置時序約束。
   • optimize_timing：進行時序優化。
5. 電源規劃和分析：
   • power_planning：進行電源規劃。
   • power_analysis：進行功耗分析。
6. 約束和設置：
   • set：設置各種設計約束，如布局約束、時序約束等。
7. 物理設計分析：
   • design_analyze：分析設計的物理特性。
8. 文本命令：
   • echo：在控制臺上顯示消息。
   • source：執行腳本文件。
9. 工具操作：
   • report：生成報告，如時序分析報告、布局報告等。
10. 幫助和查詢：
    • help：獲取幫助信息。
    • man：查看特定命令的幫助。
11. 撤銷和重做：
    • undo：撤銷上一步操作。
    • redo：重做上一步撤銷的操作。
12. 退出和保存：
    • exit：退出Innovus。
    • save：保存當前設計。

這些命令用于執行Innovus中的常見操作，但請注意，具體的命令和使用方式可能會根據Innovus版本和你的設計需求而有所不同。

Innovus如何抓取腳本

Innovus提供了一種方便的方式來抓取你在圖形用戶界面 (GUI) 中執行的操作并將其轉換為腳本。這個功能稱為"記錄回放"（Record and Playback）或"記錄宏"（Record Macros）。

以下是抓取腳本的一般步驟：

1. 打開Innovus： 打開Innovus軟件并加載你的設計。
2. 啟用記錄回放功能： 在Innovus菜單欄中選擇"Tools" > "Record Macro"。這會打開記錄回放窗口。
3. 執行操作： 在Innovus GUI中執行你想要抓取的操作，例如布局、放置、布線等。
4. 停止記錄回放： 返回到記錄回放窗口，選擇"Tools" > "Stop Recording"來停止記錄回放。
5. 保存腳本： 選擇"File" > "Save As"來保存記錄的腳本。將腳本保存為合適的文件名和格式（如.tcl文件）。

現在你就可以使用保存的腳本來自動化重復的操作，或者在需要時進行修改和優化。這種方式可以幫助你快速創建、修改和執行一系列的操作步驟。

DRC報錯innovus

DRC（Design Rule Check）是集成電路設計中常用的一種檢查方法，用于檢查設計是否符合制定的設計規則。在Innovus中，DRC報錯表示設計在布局或布線階段存在不符合設計規則的地方。

以下是一些可能導致DRC報錯的常見情況以及解決方法：

1. 違反設計規則：
   • 問題描述：設計元素違反了特定的設計規則，例如間距、尺寸、金屬規則等。
   • 解決方法：仔細檢查DRC報錯的具體信息，根據報錯信息調整設計，確保符合設計規則。
2. 層次規則沖突：
   • 問題描述：不同圖層的設計元素之間存在沖突，例如金屬層覆蓋問題。
   • 解決方法：檢查圖層間的設計規則，確保不會發生沖突。可能需要調整布局或布線。
3. 電源地規則違反：
   • 問題描述：電源和地的連接不符合規定，可能導致電路功能問題。
   • 解決方法：檢查電源和地的連接，確保符合規定的連接方式。
4. 填充規則錯誤：
   • 問題描述：填充（如多晶硅填充）不符合規定的設計規則。
   • 解決方法：檢查填充的設計規則，并調整填充配置以符合規定。
5. 尺寸不滿足要求：
   • 問題描述：設計元素的尺寸不滿足特定規則要求，如最小寬度要求。
   • 解決方法：調整設計元素的尺寸，確保符合規定的尺寸要求。
6. 未連接規則：
   • 問題描述：設計元素沒有正確連接，導致電路不完整。
   • 解決方法：檢查設計元素的連接情況，確保所有元素都正確連接。

對于具體的DRC報錯，建議仔細閱讀報錯信息，理解報錯原因，然后逐一解決問題?？赡苄枰M行多次布局、布線、設計規則調整等操作，直到通過DRC檢查。

GDS怎么回到innovus

將GDS（Graphic Data System）數據導入到Innovus中是常見的操作，尤其是在芯片物理設計中。這個過程需要將GDS格式的布局數據加載到Innovus，以便進行進一步的設計、布局和布線。

以下是將GDS數據導入到Innovus的一般步驟：

1. 打開Innovus： 啟動Innovus軟件并登錄。
2. 創建新的設計或項目（可選）： 如果需要，可以創建一個新的設計或項目，或者打開現有的設計。
3. 導入GDS文件：
   • 在Innovus菜單欄中選擇"File" > "Import" > "GDS/OASIS".
   • 選擇你想導入的GDS文件并打開。
4. 設置導入選項：
   • 在彈出的導入對話框中，設置導入選項，如層映射、單位、比例等。
   • 確認選項并開始導入。
5. 檢查導入結果：
   • Innovus會將GDS數據導入到當前設計中。檢查導入的布局數據是否正確，包括層次結構、圖層映射等。
   • 如果需要，可以在Innovus中對導入的數據進行調整和編輯。
6. 繼續設計工作：
   • 在成功導入GDS數據后，可以在Innovus中進行進一步的設計、布局、布線、時序優化等工作。

通過這些步驟，你可以將GDS格式的布局數據導入到Innovus中，然后繼續進行后續的物理設計工作。確保你在導入過程中選擇正確的選項以適應你的設計需求。

icc 與innovus 對比

ICC（Integrated Circuit Compiler）和Innovus是兩個主要的物理實現工具，分別由Synopsys和Cadence Design Systems開發。它們都是用于集成電路（IC）設計中的布局、布線和物理優化的強大工具。

下面是ICC和Innovus之間的一些對比：

1. 開發商:
   • ICC: 由Synopsys開發。
   • Innovus: 由Cadence Design Systems開發。
2. 用戶界面:
   • ICC: 提供了直觀且功能強大的用戶界面，容易上手。
   • Innovus: 也有直觀的用戶界面，適用于熟悉Cadence工具的用戶。
3. 布局和布線能力:
   • ICC: 在布局和布線方面具有強大的優化能力，特別擅長于全局布局和時序驅動布線。
   • Innovus: 也提供優秀的布局、布線和時序優化能力，適用于不同設計風格。
4. 全局優化:
   • ICC: 擅長全局布局優化，能夠對設計進行全局的綜合優化，以滿足性能、功耗等要求。
   • Innovus: 也具備全局優化能力，能夠在物理實現階段對整體設計進行優化。
5. 時序優化:
   • ICC: 提供強大的時序優化能力，可以優化設計以滿足嚴格的時序要求。
   • Innovus: 同樣提供強大的時序優化功能，有助于確保時序滿足設計要求。
6. 兼容性和集成度:
   • ICC: 集成度高，可以與其他Synopsys工具無縫集成，如Design Compiler等。
   • Innovus: 高度兼容Cadence的其他工具和設計流程。
7. 使用場景:
   • ICC: 在全局優化和時序驅動布線方面強大，適用于高性能、高頻率的設計。
   • Innovus: 適用于復雜的芯片設計，能夠處理不同制程節點和多種設計風格。

總體來說，選擇使用ICC還是Innovus取決于你的設計需求、設計流程、團隊的經驗以及對特定工具的熟悉程度。每個工具都有其優勢，選擇最適合你項目的工具是關鍵。

以上就是關于 Innovus 的一些科普信息。想關注更多EDA軟件信息可關注速石公眾號。以及關注速石EDA云平臺。

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芯片設計五部曲之三 | 戰略規劃家——算法仿真
【案例】速石X騰訊云X燧原：芯片設計“存算分離”混合云實踐
解密一顆芯片設計的全生命周期算力需求
缺人！缺錢！趕時間！初創IC設計公司如何“絕地求生”？

重大事件：
速石科技聯合芯華章，推動新一代EDA向云原生邁進
速石科技賦能里恩特，開拓更廣闊的芯片設計市場
速石科技應邀出席2023世界人工智能大會，AI研發平臺引人矚目
速石科技與深信服開啟戰略合作，助力芯片設計自主創新
速石科技成三星Foundry國內首家SAFE云合作伙伴

LLM大語言模型的定義

大語言模型（英文：Large Language Model，縮寫LLM），也稱大型語言模型，是一種人工智能模型，旨在理解和生成人類語言。它們在大量的文本數據上進行訓練，可以執行廣泛的任務，包括文本總結、翻譯、情感分析等等。LLM的特點是規模龐大，包含數十億的參數，幫助它們學習語言數據中的復雜模式。這些模型通常基于深度學習架構，如轉化器，這有助于它們在各種NLP任務上取得令人印象深刻的表現。

LLM到底有多大？

拿 GPT 來說， GPT 其實出現了好幾代，GPT 3 它有 45 個 Tb 的訓練數據，那么整個維基百科里面的數據只相當于他訓練數據的 0. 6%。我們在這個訓練的時候把這個東西稱作語料，就語言材料，這個語料的量是可以說是集中到我們人類所有語言文明的精華在里面，這是一個非常非常龐大的一個數據庫。

從量變到質變

經過這樣的一個量的學習之后，它產生的一些就是做 AI 的這些計算機學家們，他們沒有想到會有這種變化，無法合理解釋這一現象的產生即——當數據量超過某個臨界點時，模型實現了顯著的性能提升，并出現了小模型中不存在的能力，比如上下文學習（in-context learning）。

這也就催生了兩個事件：

1. 各大AI巨頭提高訓練參數量以期達到更好的效果
2. 由于質變原因的無法解釋帶來的AI安全性考量

LLM涌現的能力

1. 上下文學習。GPT-3 正式引入了上下文學習能力：假設語言模型已經提供了自然語言指令和多個任務描述，它可以通過完成輸入文本的詞序列來生成測試實例的預期輸出，而無需額外的訓練或梯度更新。
2. 指令遵循。通過對自然語言描述（即指令）格式化的多任務數據集的混合進行微調，LLM 在微小的任務上表現良好，這些任務也以指令的形式所描述。這種能力下，指令調優使 LLM 能夠在不使用顯式樣本的情況下通過理解任務指令來執行新任務，這可以大大提高泛化能力。
3. 循序漸進的推理。對于小語言模型，通常很難解決涉及多個推理步驟的復雜任務，例如數學學科單詞問題。同時，通過思維鏈推理策略，LLM 可以通過利用涉及中間推理步驟的 prompt 機制來解決此類任務得出最終答案。據推測，這種能力可能是通過代碼訓練獲得的。

語言模型歷史

2017谷歌推出 transformer 模型，2018 年的時候谷歌提出了 Bert 的模型，然后到 GPT 2，從 340 兆到 10 億 、15 億，然后到 83 億，然后到 170 億，然后到 GPT3 1750 億的參數。

最早的是 2017 年出來的，就是我們所了解的那個GPT， GPT 名字里面有一個叫做transformer，就是這個 transformer 模型。它是 2017 年出現的，其實也很早，所以計算機領域來說， 2017 年可以歸結于上一個時代的產品。然后 2018 年第一代 GPT 出來，當時還不行，相對來說比較差，性能也不行，然后像一個玩具一樣。然后 2018 年谷歌又推出了一個新的模型，叫BERT，但是這些模型都是基于之前谷歌推出的這個 transformer 模型進行發展的。然后到了 2019 年， open AI 除了 GPT 2 也沒有什么特別，就是它沒有辦法來產生一個語言邏輯流暢通順的一段名詞，你一看就知道這是機器寫的。

但是到了 2020 年的5月， GPT 3 出來之后，其實就有了非常大的變化， GPT 3 的性能比 GPT 2 好很多，它的數參數的數量級大概是 GPT 2- 10 倍以上。

LLM的訓練方式

訓練語言模型需要向其提供大量的文本數據，模型利用這些數據來學習人類語言的結構、語法和語義。這個過程通常是通過無監督學習完成的，使用一種叫做自我監督學習的技術。在自我監督學習中，模型通過預測序列中的下一個詞或標記，為輸入的數據生成自己的標簽，并給出之前的詞。

訓練過程包括兩個主要步驟：預訓練（pre-training）和微調（fine-tuning）：

• 在預訓練階段，模型從一個巨大的、多樣化的數據集中學習，通常包含來自不同來源的數十億詞匯，如網站、書籍和文章。這個階段允許模型學習一般的語言模式和表征。
• 在微調階段，模型在與目標任務或領域相關的更具體、更小的數據集上進一步訓練。這有助于模型微調其理解，并適應任務的特殊要求。

常見的大語言模型

GPT-3（OpenAI）： Generative Pre-trained Transformer 3（GPT-3）是最著名的LLM之一，擁有1750億個參數。該模型在文本生成、翻譯和其他任務中表現出顯著的性能，在全球范圍內引起了熱烈的反響，目前OpenAI已經迭代到了GPT-4版本

BERT（谷歌）：Bidirectional Encoder Representations from Transformers（BERT）是另一個流行的LLM，對NLP研究產生了重大影響。該模型使用雙向方法從一個詞的左右兩邊捕捉上下文，使得各種任務的性能提高，如情感分析和命名實體識別。

T5（谷歌）： 文本到文本轉換器（T5）是一個LLM，該模型將所有的NLP任務限定為文本到文本問題，簡化了模型適應不同任務的過程。T5在總結、翻譯和問題回答等任務中表現出強大的性能。

ERNIE 3.0 文心大模型（百度）：百度推出的大語言模型ERNIE 3.0首次在百億級和千億級預訓練模型中引入大規模知識圖譜，提出了海量無監督文本與大規模知識圖譜的平行預訓練方法。

速石科技AI應用

AI應用落地是所有研發環節中最后一環，也是最重要的一環。在AIGC應用百花齊放的這波浪潮中，速石科技作為MLOps平臺的提供方，同時也是其使用方。

速石科技已經發布一款行業知識庫聊天應用Megrez，這款聊天應用面向企業客戶提供大語言模型的私有化部署能力，解決了許多企業用戶關注的數據安全問題，它也允許用戶自定義行業知識庫，實現領域知識的問答。

更多可查看：速石科技應邀出席2023世界人工智能大會，AI研發平臺引人矚目

本文轉載：https://zhuanlan.zhihu.com/p/622518771

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什么是Multisim

Multisim是由美國公司National Instruments（現在稱為NI，National Instruments已被NI收購）開發的一款集成電路（IC）設計和仿真軟件。它是一款廣泛用于電子工程師、電子學生和研究人員的工具，用于設計、模擬和分析電路。

Multisim具有直觀的圖形界面，允許用戶通過將各種電子元件（如電阻、電容、晶體管等）拖放到畫布上來構建電路。用戶可以連接這些元件并設置其參數，然后使用Multisim進行電路仿真。該軟件可以模擬電路的行為，幫助用戶分析信號傳輸、電壓、電流等特性，以及檢查電路中的問題。

Multisim還提供了虛擬儀器（如示波器、函數發生器、數字萬用表等），使用戶能夠在仿真中觀察電路的實時響應。這對于驗證設計、優化性能以及學習電路原理非常有幫助。

Multisim的功能

Multisim是一款強大的電子電路設計和仿真軟件，具有許多功能，用于幫助電子工程師、學生和研究人員設計、分析和驗證電路。以下是Multisim的一些主要功能：

1. 電路設計： Multisim允許用戶通過直觀的圖形界面設計電子電路。您可以從元件庫中選擇各種元件，如電阻、電容、晶體管等，將它們拖放到畫布上，然后連接它們以構建電路。
2. 元件庫： Multisim包含了廣泛的元件庫，涵蓋了基本元件、半導體元件、集成電路、傳感器、執行器、儀器等，使用戶可以在設計中選擇適合的元件。
3. 電路仿真： Multisim可以對設計的電路進行仿真，以模擬電路在不同條件下的行為。它可以顯示電壓、電流、功率等特性，幫助用戶了解電路的工作方式。
4. 虛擬儀器： Multisim內置了多種虛擬儀器，如示波器、函數發生器、數字萬用表等。這些儀器可以在仿真過程中實時顯示電路的各種信號和特性。
5. 模擬電路分析： Multisim可以執行各種模擬電路分析，如直流分析、交流分析、傳輸函數分析等，幫助用戶了解電路的頻率響應、穩態工作點等。
6. 數字電路仿真： 除了模擬電路，Multisim還支持數字電路的設計和仿真，包括邏輯門、觸發器、計數器等。
7. 混合信號仿真： Multisim可以同時仿真模擬和數字部分，使用戶能夠在同一環境中分析混合信號電路。
8. 電源設計和分析： Multisim允許用戶設計電源電路，并對其進行穩定性和性能分析。
9. 故障診斷： Multisim可以幫助用戶識別和分析電路中的問題，如電壓過高、電流過大等。
10. 自動優化： Multisim支持自動優化，可以根據用戶指定的目標自動調整電路參數，以實現最佳性能。
11. 虛擬原型設計： Multisim可以用于設計和驗證電路原型，從而減少實際制造和測試的成本和時間。
12. 教育用途： Multisim也廣泛用于教育領域，用于教授電路設計和分析的基礎知識

這些只是Multisim的一些核心功能，該軟件還具有許多其他功能，可以幫助用戶進行全面的電路設計和分析工作。無論是初學者還是專業電子工程師，Multisim都提供了一個強大的工具，用于設計和驗證各種電子電路。

Multisim如何安裝

Multisim的安裝過程可能會因為軟件版本、操作系統等因素而有所不同，但通常情況下，以下是安裝Multisim的一般步驟：

1. 獲取安裝程序： 首先，您需要從National Instruments（NI）官方網站或其他授權渠道下載Multisim的安裝程序。確保您獲取的是正式版本，以避免安全風險。
2. 運行安裝程序： 下載完成后，雙擊安裝程序以開始安裝過程。您可能需要管理員權限來執行安裝。
3. 選擇安裝選項： 安裝程序可能會要求您選擇安裝選項，比如選擇安裝路徑、語言設置等。根據您的偏好進行選擇。
4. 輸入許可證信息： 在安裝過程中，您可能需要輸入Multisim的許可證信息。這通常是一串許可證碼，您可以從NI的官方渠道獲得。
5. 等待安裝完成： 安裝程序會自動將Multisim文件復制到您選擇的安裝路徑中。您需要耐心等待安裝過程完成。
6. 完成安裝： 安裝成功后，您會收到安裝完成的通知。您現在應該能夠在系統中找到Multisim的圖標，可以啟動該程序了。
7. 激活許可證： 在第一次運行Multisim時，可能會提示您激活許可證。您需要按照指示輸入許可證信息，這通常包括許可證號碼和其他相關信息。

請注意，這些步驟可能會因為版本、操作系統以及NI的更新而有所變化。在安裝過程中，最好參考官方的安裝指南或文檔，以確保正確地完成安裝。如果您遇到任何問題，您也可以聯系NI的技術支持尋求幫助。

Multisim如何下載

Multisim的下載通常需要從National Instruments（NI）的官方網站進行，以下是一般的下載步驟：

1. 訪問官方網站： 打開您的網絡瀏覽器，前往National Instruments（NI）的官方網站。您可以使用搜索引擎搜索“National Instruments Multisim”來找到正確的網址。
2. 導航到產品頁面： 在NI的官方網站上，找到或搜索到Multisim產品頁面。這通常會在“產品”或“軟件”部分。
3. 選擇版本： 在Multisim產品頁面上，您可能會看到不同版本的Multisim，包括學生版、專業版等。選擇適合您需求的版本。
4. 選擇許可類型： 一般情況下，您需要選擇“試用版”或“購買許可證”選項。如果您是學生，可能還有學生優惠。
5. 下載安裝程序： 選擇下載選項后，您會被引導到一個頁面，其中包含下載鏈接。點擊下載鏈接以下載Multisim的安裝程序。下載過程可能需要一些時間，具體取決于您的網絡速度。
6. 運行安裝程序： 下載完成后，雙擊下載的安裝程序，然后按照安裝向導的指示進行操作。您可能需要提供一些基本信息，如安裝路徑和語言選擇。

請注意，NI可能會要求您在下載或安裝過程中創建一個NI帳戶。這可以用于管理您的許可證信息、支持請求等。

最好的做法是前往National Instruments官方網站并遵循指導以確保您獲得正確且安全的Multisim軟件。如果您在下載或安裝過程中遇到任何問題，您也可以通過NI的支持渠道獲取幫助。

Multisim元件庫

Multisim的元件庫包含了各種電子元件，您可以在電路設計中使用這些元件來構建和仿真電路。這些元件庫涵蓋了從基本的電阻、電容、電感到各種集成電路、放大器、傳感器等等的廣泛范圍。

以下是Multisim中常見的元件庫類別：

1. 基本元件： 這包括電阻、電容、電感、電壓源、電流源等最基本的元件，用于構建電路的基礎部分。
2. 半導體元件： 這包括各種晶體管、二極管、MOSFET、可調電阻、可變電容等半導體元件。
3. 集成電路： 這包括了各種集成電路芯片，如運算放大器（Op-Amp）、計數器、時鐘芯片、模數轉換器（ADC）、數模轉換器（DAC）等。
4. 模擬電路元件： 這包括各種模擬電路元件，如濾波器、放大器、振蕩器等。
5. 數字電路元件： 這包括各種數字電路元件，如邏輯門、觸發器、計數器等。
6. 傳感器與執行器： 這包括了各種傳感器（如溫度傳感器、光敏傳感器等）以及執行器（如電機驅動器、繼電器等）。
7. 通信元件： 這包括各種用于通信系統的元件，如調制解調器、濾波器、天線等。
8. 電源和電池： 這包括電池、電源管理芯片、穩壓器等用于供電的元件。
9. 連接器和端子： 這包括各種連接器、插頭、插座等用于連接電路的元件。
10. 儀器和測量： 這包括示波器、函數發生器、多用途計量儀等虛擬儀器。

請注意，Multisim的版本和許可證類型可能會影響您能夠訪問的元件庫的范圍。在選擇元件時，您可以通過搜索、瀏覽元件庫來找到所需的元件，并將其拖放到您的電路設計中。如果您需要特定類型的元件，但在元件庫中找不到，您也可以考慮從NI或其他來源下載和導入自定義元件模型。

Multisim教程

如果您想要學習如何使用Multisim進行電路設計和仿真，以下是一些建議的Multisim教程資源，這些資源可以幫助您入門并掌握使用Multisim的基本和高級技能：

1. 官方文檔和教程： National Instruments的官方網站通常提供詳細的Multisim文檔和教程。您可以在其網站上找到教程、視頻教程、應用筆記和用戶手冊等。
2. YouTube教程： 在YouTube上有許多視頻教程，從入門到高級應用涵蓋了各種Multisim相關的主題。搜索“Multisim tutorial”或“Learn Multisim”等關鍵詞，找到適合您的視頻教程。
3. 在線課程平臺： 許多在線教育平臺（如Udemy、Coursera等）提供Multisim課程，這些課程通常有逐步的教學內容和實際項目。您可以搜索這些平臺以找到適合您的課程。
4. 論壇和社區： 在NI的社區論壇或其他電子工程師社區上，您可以找到許多其他用戶分享的教程、經驗和問題解答。在這些地方提問或搜索，通?？梢哉业胶芏嘤杏玫男畔?。
5. 圖書和參考書籍： 有一些圖書專門介紹Multisim的使用方法和電路設計基礎。您可以在圖書館或在線書店搜索相關書籍。
6. 大學課程資源： 一些大學的電子工程或電路課程可能會提供Multisim的教學資源，包括課程材料、實驗指導等。您可以在大學網站或課程管理平臺上查找這些資源。
7. 練習項目： 從簡單到復雜的練習項目可以幫助您逐步掌握Multisim的技能。嘗試從設計基本電路開始，并逐漸擴展到更復雜的電路設計。
8. 實際應用案例： 了解Multisim在實際電路設計中的應用，可以幫助您更好地理解如何使用它。嘗試找到相關行業或領域的案例研究。

請記住，學習使用Multisim需要耐心和實踐。通過多次嘗試不同的教程和項目，您將逐漸掌握這個工具的功能和技能。同時，盡量參與社區討論，與其他用戶交流經驗和問題，這可以幫助您更快地提升自己的能力。

Multisim仿真速度太慢怎么解決？

Multisim仿真速度過慢可能會影響您的工作效率，但您可以采取一些步驟來優化仿真速度。以下是一些可能的解決方法：

1. 簡化電路： 如果您的電路非常復雜，嘗試簡化它。刪除不必要的元件、連接和電路部分，以減少仿真的計算量。
2. 減小仿真時間步長： 適當調整仿真的時間步長可以減少仿真的計算量，從而加快仿真速度。但要注意，過小的時間步長可能會導致仿真結果不準確。
3. 并行仿真： Multisim支持并行仿真，利用多核處理器的能力來加速仿真。確保在仿真設置中啟用并行仿真選項。
4. 禁用繪圖功能： 在仿真過程中，禁用圖表繪制和數據記錄等功能，可以節省計算資源，從而提高仿真速度。
5. 簡化元件模型： 某些元件模型可能非常詳細，導致仿真速度變慢。嘗試使用更簡化的模型，尤其是在初步設計階段。
6. 關閉自動優化： 如果您使用了自動優化功能，可能會增加仿真計算量。嘗試關閉自動優化，手動調整電路參數。
7. 調整仿真設置： 在Multisim的仿真設置中，您可以調整各種參數，如求解器、最大仿真步數等。根據您的電路特性，嘗試調整這些設置以獲得更快的仿真速度。
8. 電腦硬件升級： 如果您的計算機性能較低，可能會限制仿真速度?？紤]升級您的計算機硬件，特別是CPU和內存。
9. 減少分析類型： 如果您只關心電路的某些方面，如直流分析、交流分析等，可以只選擇進行特定類型的分析，以減少仿真計算量。
10. 優化電源設置： 對于涉及電源的電路，調整電源設置和參數，以更合理的方式供電，可以改善仿真速度。

嘗試上述方法時，請記住在加速仿真的同時確保保持準確性。有時候，需要進行權衡，以找到最適合您電路和需求的解決方案。如果您嘗試了這些方法仍然遇到困難，您還可以考慮與Multisim社區或NI支持團隊聯系，獲取更具體的建議。

Multisim傳遞速度慢怎么解決?

Multisim中的信號傳遞速度慢可能會涉及信號的傳輸延遲、帶寬限制等問題。以下是一些方法，可以幫助您解決Multisim中信號傳遞速度慢的問題：

1. 元件模型選擇： 選擇適合速度要求的元件模型。一些元件模型可能會引入額外的傳輸延遲。確保您了解所選元件模型的特性，選擇適合的模型。
2. 信號路徑優化： 確保信號傳輸路徑是最短和最直接的。避免過多的連接和元件，以減少信號的傳播時間。
3. 電纜和布線模型： 在Multisim中，您可以模擬電纜和布線對信號傳輸的影響。選擇適當的電纜和布線模型，并考慮它們的傳播延遲和信號衰減。
4. 信號完整性分析： 使用Multisim的信號完整性分析工具來評估信號傳輸路徑中的時序、延遲和反射等問題。這有助于發現潛在的信號傳遞速度問題。
5. 高速信號模型： 對于高速信號，使用適當的高速信號模型和元件，以更準確地模擬信號傳輸的特性。
6. 時鐘信號建模： 對于時鐘信號，確保正確地建模和仿真時鐘信號的特性，包括延遲、抖動等。
7. 傳輸帶寬考慮： 在高速傳輸中，傳輸帶寬也是重要因素。確保電路元件和布線支持所需的帶寬。
8. 交叉諧波干擾： 在高頻傳輸中，交叉諧波干擾可能會影響信號傳輸速度。進行干擾分析，并采取必要的措施來減少干擾。
9. 電磁干擾和屏蔽： 對于高速傳輸，電磁干擾可能會影響信號傳輸速度?？紤]采取屏蔽和干擾抑制措施。
10. 仿真時間設置： 在進行信號傳遞仿真時，選擇適當的仿真時間窗口，確保仿真結果涵蓋所需的傳輸時間。

通過綜合考慮上述方法，您可以優化Multisim中的信號傳遞速度，并確保電路中的信號傳輸滿足所需的性能要求。如果您在處理特定問題時遇到困難，您可以參考Multisim的官方文檔、論壇或尋求專業支持。

Multisim仿真常見錯誤

在Multisim中進行電路仿真時，可能會出現各種錯誤和問題。以下是一些常見的Multisim仿真錯誤以及可能的解決方法：

1. 收斂錯誤： 這是最常見的仿真錯誤之一，指的是電路仿真無法達到穩定狀態。這可能是因為電路中的某些元件或參數設置不正確。您可以嘗試調整仿真設置，如時間步長、仿真終止時間，或者檢查電路是否存在連接問題或不穩定元件。
2. 元件模型錯誤： 如果選擇的元件模型不準確或者沒有正確配置，可能會導致仿真錯誤。確保您選擇了適當的元件模型，并正確設置了其參數。
3. 元件不匹配錯誤： 如果電路中使用了不兼容的元件，可能會導致仿真錯誤。檢查元件參數，確保它們在電路中正確匹配。
4. 仿真停滯： 有時候仿真可能會在某個時間點停滯不動。這可能是因為仿真遇到了某些問題。您可以嘗試調整仿真設置，如減小時間步長或更改仿真算法，以幫助仿真繼續進行。
5. 初始條件錯誤： 在某些仿真中，需要指定初始條件。如果初始條件設置不正確，可能會導致仿真錯誤。確保您正確設置了初始條件，以便仿真可以開始。
6. 電源問題： 不正確的電源設置或電源參數可能導致仿真錯誤。確保您的電源設置正確，并且電源電壓和電流值合適。
7. 模型庫問題： 如果使用的元件模型庫不正確或損壞，可能會導致仿真錯誤。確保您使用的是正確版本的元件模型庫。
8. 軟件問題： 有時候，Multisim本身可能出現問題。您可以嘗試重新啟動軟件，或者升級到最新版本。
9. 缺少元件模型： 如果您使用了一些非常特殊的元件，Multisim的默認元件庫可能沒有相應的模型。您可以嘗試從NI或其他來源獲得合適的模型，并導入到Multisim中。

無論遇到哪種仿真錯誤，解決方法通常需要仔細檢查電路設計、元件參數和仿真設置，以確保一切都正確配置。如果您無法解決問題，您可以嘗試查閱Multisim的官方文檔、社區論壇或尋求專業支持。

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TensorFlow是一個開源的機器學習框架，由Google開發并維護。 它提供了豐富的工具和資源，用于構建、訓練和部署各種人工智能模型，特別是深度學習模型。 TensorFlow的名字源自"張量"（Tensors）和"流"（Flow），張量是多維數組的概念，而流則表示數據在圖（Graph）中流動的過程。

TensorFlow的一些主要特點和功能：

1. 靈活的架構： TensorFlow允許你構建各種類型的機器學習和深度學習模型，包括神經網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡等。 你可以使用其高級API（例如Keras）來快速創建模型，也可以使用低級API來實現更精細的控制。
2. 自動微分： TensorFlow提供了自動微分的功能，使得梯度計算變得更加容易。 這對于訓練神經網絡等模型至關重要。
3. 分布式計算： TensorFlow支持分布式計算，可以在多臺機器上并行訓練模型，加速訓練過程。
4. 模型部署： 一旦訓練完成，TensorFlow允許你將模型部署到各種環境中，包括移動設備、嵌入式設備和云服務器。
5. 社區支持： TensorFlow擁有龐大的開發者社區，提供了豐富的文檔、教程和示例代碼，幫助新手和專業人士更好地使用和理解框架。
6. TensorBoard： 這是TensorFlow的可視化工具，用于監視模型訓練過程中的指標和數據流動情況，幫助你理解模型的表現和改進訓練策略。

TensorFlow在學術界和工業界都得到了廣泛的應用，被用于各種任務，如圖像識別、自然語言處理、語音識別、推薦系統等。 無論你是初學者還是專業人士，TensorFlow都為你提供了強大的工具來探索和應用機器學習技術。

如何安裝 TensorFlow?

安裝 Python：TensorFlow 是一個 Python 庫，所以首先您需要在您的計算機上安裝 Python。 您可以從 Python 官方網站（https://www.python.org/downloads/）下載最新版本的 Python。

創建虛擬環境（可選）：為了隔離 TensorFlow 安裝與其他項目，建議您在安裝之前創建一個虛擬環境。 您可以使用 Python 的內置模塊 來創建虛擬環境。 打開命令行或終端，然后運行以下命令："venv"

安裝TensorFlow：在虛擬環境激活后，您可以使用以下命令安裝 TensorFlow。 根據您的需求和系統，可以選擇安裝不同版本的 TensorFlow（例如 TensorFlow CPU 版本或 TensorFlow GPU 版本）。

這將自動下載并安裝適用于您的系統的 TensorFlow 版本。

驗證安裝：安裝完成后，您可以在 Python 解釋器中運行以下代碼來驗證 TensorFlow 是否已
成功安裝：

以上就是在您的系統上安裝 TensorFlow 的基本步驟。 請注意，這只是一個簡要的指南，實際操作可能因操作系統、Python 版本和其他因素而有所不同。 如果您在安裝過程中遇到問題，可以查閱 TensorFlow 官方文檔或社區論壇以獲取更詳細的幫助。

Tensorflow和pytorch哪個好

TensorFlow 和 PyTorch 都是深度學習領域中流行的開源框架，各自有其優點和適用場景。 選擇使用哪個框架取決于您的需求、個人偏好和項目特點。 以下是一些比較：

TensorFlow：

1. 廣泛的支持和社區： TensorFlow 是由 Google 開發和維護的，擁有龐大的用戶和開發者社區，提供了豐富的文檔、教程和資源。
2. 可部署性： TensorFlow 提供了許多部署選項，包括 TensorFlow Lite（移動設備和嵌入式設備）、TensorFlow.js（Web 應用程序）和 TensorFlow Serving（用于生產部署）等。
3. 高性能計算： TensorFlow 有針對各種硬件加速的支持，包括 CPU、GPU 和 TPU（Tensor Processing Unit）。
4. 靜態計算圖： TensorFlow 以靜態計算圖為基礎，這在某些情況下可以優化計算性能。

PyTorch：

1. 動態計算圖： PyTorch 使用動態計算圖，使得模型構建和調試更加直觀和靈活。 這對于研究人員和初學者來說可能更容易上手。
2. 易于調試： 由于動態計算圖的特性，PyTorch 更容易進行模型調試和可視化。
3. Pythonic 風格： PyTorch 的 API 更加 Pythonic，代碼看起來更自然。
4. 適合研究： PyTorch 在學術界和研究領域非常受歡迎，因為其靈活性和易用性。

選擇哪個框架取決于您的具體需求。 如果您希望在生產環境中進行大規模部署，TensorFlow 可能是一個更好的選擇。 如果您更關注快速原型設計、調試和學術研究，PyTorch 可能更適合您。 實際上，許多人在不同項目中同時使用這兩個框架，以便根據需求靈活選擇。

Tensorflow gpu 如何測試

要測試 TensorFlow 是否正確配置了 GPU 支持，您可以嘗試運行一個簡單的 GPU 計算任務并觀察其性能。 以下是一個測試 TensorFlow GPU 的簡單步驟：

安裝 TensorFlow GPU 版本：首先，確保您已經安裝了適用于 GPU 的 TensorFlow 版本。 您可以使用以下命令安裝 TensorFlow GPU 版本（如果您尚未安裝）：

編寫測試腳本：創建一個簡單的 Python 腳本，使用 TensorFlow 來執行一個 GPU 計算任務。 以下是一個示例腳本，將對兩個隨機生成的大矩陣進行矩陣相乘，以測試 GPU 性能：

運行測試腳本：在命令行或終端中運行您編寫的測試腳本：

觀察輸出：腳本會輸出矩陣相乘所花費的時間以及結果的一部分內容。 如果您的 GPU 正確配置并且 TensorFlow 正在使用 GPU 進行計算，那么計算時間應該相對較短。

請注意，上述步驟僅用于測試 TensorFlow GPU 支持是否正常工作。 實際上，您可能會在更復雜的深度學習任務中獲得更大的性能提升。 如果測試成功，您可以在實際深度學習項目中利用 GPU 加速來提高訓練和推理的效率。

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介紹

從自動駕駛汽車到手術機器人，我們的智能萬物世界正在推動對半導體日益增長的新需求。全球大流行帶來的前所未有的市場變化以及隨之而來的供應鏈壓力凸顯了芯片短缺，而用戶期望他們的電子產品能夠提供越來越復雜的功能。這樣的環境為電子行業帶來了充滿希望的機會，新的參與者進入了半導體領域。然而，設計團隊發現，傳統的單片半導體設計不再滿足某些計算密集型、工作負載繁重的應用程序的成本、性能或功能需求。遵循摩爾定律的路徑并遷移到較小的過程節點也有其局限性。

隨著摩爾定律放緩，系統復雜性增加，晶體管數量膨脹到數萬億，電子行業如何繼續下去？

多芯片系統已成為超越摩爾定律的解決方案，解決了系統復雜性的挑戰，允許加速、經濟高效地擴展系統功能，降低風險和上市時間，通過提高吞吐量降低系統功耗，并快速創建新的產品變體。對于高性能計算 （HPC）、高度自動化車輛、移動和超大規模數據中心等應用，多芯片系統正在成為首選的系統架構。

當然，多芯片系統是一種最佳的解決方案，但在軟件開發和建模、電源和熱管理、分層測試和維修、芯片間連接、系統良率等領域并非沒有挑戰。如何確保您的多芯片系統按預期運行？您如何高效快速地完成這一切？從設計探索一直到現場監控，從整體系統的角度來看，中間需要考慮哪些關鍵步驟？

簡而言之，設計多芯片系統與設計單片片上系統（SoC）完全不同。您知道的每個步驟，如分區、實現、驗證、簽核和測試，都必須從系統角度執行，從一個芯片到多個芯片。適用于單片 SoC 的方法可能不足以滿足這些更復雜的系統。
閱讀下文能更深入地了解多芯片系統：它們的市場驅動因素;如何使架構探索、軟件開發、系統驗證、設計實施以及制造和可靠性等關鍵步驟適應系統;以及持續半導體創新的機會。

什么是多芯片系統？

首先，讓我們準確定義多芯片系統的含義。簡而言之，多芯片系統是一個龐大、復雜、相互依賴的系統，由單個封裝中的多個芯片或小芯片組成。創建這種類型的體系結構有不同的方法。一種方法包括分解，即將大型芯片劃分為較小的芯片，以提高與單片芯片相比的系統良率和成本。分解方法適用于異構設計以及同構設計。對于前者，一個例子是汽車系統，該系統被分解為不同的芯片以實現不同的功能，如傳感器、物體檢測和通用計算。對于后者，一個示例是將設計分解為同一計算芯片上的多個實例。

執行多晶片系統的另一種方法涉及組裝來自不同工藝技術的晶粒，以實現最佳的系統功能和性能。例如，這樣的系統可能包含用于數字計算、模擬、存儲器和光學計算的芯片，每個芯片都采用適合其目標功能的工藝技術。通過在組合中包含經過驗證和已知良好的芯片，例如可重復使用的IP模塊，團隊可以降低設計風險和工作量。無論采用哪種方法，與大型單片SoC相比，基于多個較小芯片制造設計也更具成本效益（從良率的角度來看更好）。

多芯片系統提供各種類型的封裝，無論是并排還是垂直堆疊的芯片放置。先進封裝類型在性能、面積和連接性方面具有不同的優勢，在復雜性和組裝方面也存在差異。
硅中介層是一種硅芯片，用作電信號傳遞到另一個元件的管道。由于硅中介層為信號提供了較大的導管，因此縮短了系統IP模塊之間的距離，并最大限度地減少了寄生延遲。由于采用RDL架構，再分布層（RDL）中介層允許扇出電路，并在連接到中介層的芯片之間進行橫向通信，使其成為2.5D和3D IC集成不可或缺的元素。
與傳統封裝相比，扇出晶圓級封裝可實現更小的封裝尺寸以及更好的熱性能和電氣性能。這種 IC 封裝類型還支持更多觸點，而不會增加芯片尺寸?；旌湘I合可提供此處討論的類型中密度最高，以及功率效率?；旌湘I合具有非常小的凸塊間距和用于連接的硅通孔 （TSV），允許將兩個晶圓粘合在一起，作為一個整體工作。

行業標準確保質量和互操作性

半導體設計的歷史走上了一條更順暢的道路，這在一定程度上要歸功于行業標準，這些標準在確保質量、一致性和互操作性方面發揮著關鍵作用。多芯片系統的兩個關鍵標準是HBM3和UCIe。HBM3 提供緊密耦合的高密度內存，有助于緩解或消除瓶頸。UCIe可實現可定制的封裝級芯片集成，并適應每個引腳32 Gbps的設計，有望成為芯片到芯片互連的事實標準。

芯片間接口是實現多芯片系統不可或缺的一部分。它們由物理層 （PHY） 和控制器模塊組成，提供組裝在同一封裝中的兩個硅芯片之間的數據接口。分解芯片依賴于支持高數據速率的幾種芯片到芯片連接架構，這就是UCIe在這里脫穎而出的原因。芯片間接口的其他關鍵特性包括：

• 模塊性
• 互操作性
• 靈活性
• 高帶寬效率
• 高功率效率
• 低延遲
• 堅固、安全的已知良好模具
• 短距離、低損耗通道，無任何明顯中斷

芯片到芯片控制器和 PHY IP 有助于確保接口的設計符合這些標準。具有錯誤恢復機制的控制器 IP 可提供高水平的數據完整性和鏈路可靠性。PHY IP 提供高帶寬和低延遲，以支持計算密集型工作負載。UCIe 控制器和 PHY IP 支持標準和高級封裝類型以及最流行的接口，如 PCI Express （PCIe） 和 Compute Express Link （CXL） 以及用戶定義的流協議。PCIe 5.0/6.0、CXL 2.0/3.0、112G/224G 以太網等對于封裝以外的連接非常重要。

更多的 I/O 接口呈現更多的潛在攻擊面。芯片認證、芯片間接口加密和調試是解決多芯片設計中安全風險的一些方法。包括UCIe在內的各種標準組織正在進行標準化計劃，以調整這些系統的安全性。

正如本文后面將討論的那樣，應用協同優化方法同時處理系統、芯片和封裝有助于優化性能和功耗。

為什么需要多晶片系統？

現在，究竟是什么推動了對多芯片設計的需求？我們正處于系統摩爾時代，這是一個系統性和規模復雜性不斷上升的時代，正在推動摩爾定律的極限。對人工智能、智能和聯網汽車以及物聯網等智能萬物應用的更大需求正在擾亂市場動態，并改變我們必須推動創新的方式。數據中心等豐富的數據應用程序管理著不斷增長的數據量（在許多情況下，相當于PB級）。同時，隨著帶寬饑渴的機器對機器通信的出現，數據本身變得更加復雜。

今天的SoC已經變得相當大，以支持這些計算密集型應用，擁有數萬億個晶體管和類似于郵票的大小。隨著芯片尺寸達到制造設備的光罩極限，增加更多晶體管以支持應用需求需要增加更多芯片。問題是，要提高產量以實現所需的產量，需要一條陡峭的學習曲線。將SoC拆分為更小的芯片可解決學習曲線和良率問題。通過在多芯片系統中重復使用經過硅驗證的芯片，團隊可以加快系統上市時間。

然而，隨著封裝中芯片的增加，成本節約從硅轉移到封裝，因此封裝成本變得很大。盡管如此，在四個關鍵驅動因素的融合推動下，邁向多芯片系統的步伐仍在繼續：

• 成本，因為隨著時間的推移，實現解決SysMoore復雜性的芯片類型的產量已經變得非常昂貴
• 不斷增長的功能，需要更高的帶寬、更低的延遲，以及面對光罩極限挑戰時更高的計算性能
• 功耗困境，可以通過拆分大型設計來更好地解決
• 多個終端市場機會的需求，這就產生了對最佳模塊化架構的需求

傳統芯片制造商并不是唯一進入多芯片系統領域的公司。擁有龐大數據中心的超大規模企業、開發自主功能的汽車制造商和網絡公司都在設計自己的芯片，并在許多方面推動向多芯片系統架構的轉變，以支持其計算密集型應用。這些系統公司本質上是在努力構建優化的架構，以實現差異化，以滿足自己獨特的市場需求，換句話說，特定領域的設計。例如，他們可能對性能、安全性、安全性或可靠性有特殊要求，而多芯片系統設計可以幫助他們實現這些要求。但是，這確實需要對芯片、軟件和封裝有深入的了解。

需要全面的設計方法

超大規模企業和垂直行業對硅芯片提出了很高的要求，以支持其特定領域的需求，許多企業擁有硅設計所需的雄厚資金。毫不奇怪，其中許多公司正在設計自己的芯片并轉向多芯片系統，以滿足這些細分市場所需的計算密度要求。有些可能需要專門的架構來優化深度學習算法的性能。對于其他人來說，它可能是一個在移動消費設備或汽車子系統的功耗和性能之間取得適當平衡的系統。例如，一家大型汽車制造商依賴于異構設計，其芯片被分解，以實現與傳感器輸入以及物體檢測和通用計算相關的功能。另一個例子是，光學計算領域的一個主要參與者將數字計算、模擬、存儲器和光學計算的不同工藝技術集成到其系統中?？梢哉f，半導體領域正在經歷巨大的變化。

在設計或采購單個模具時，重要的是要考慮封裝、互連和整個系統。模具應該如何分割？邏輯組件應該放在存儲器上，反之亦然？哪種包裝最適合最終應用？每個選擇和決策都應考慮到每個部分，以及每個部分將如何影響設計的整體 PPA 目標。

在 2D 世界中，通常的做法是，一個團隊處理他們的部分并將結果交給下一個團隊。通過多芯片系統設計，理想情況下，所有團隊都應共同應對挑戰。功耗、信號完整性、鄰近效應和散熱等重要參數無法再獨立分析，因為一個區域會影響另一個區域。前端邏輯設計必須考慮后端物理設計。否則，可能會導致前端和后端設計之間的耗時迭代，從而影響上市時間和總體設計成本。

在這種新的設計環境中，EDA公司必須提高自己的水平，介入幫助客戶完成從系統規劃到實施和固件/硬件/軟件共同開發的所有工作。用于設計和驗證、原型設計、IP 集成、測試和芯片生命周期管理的傳統流程和方法已不足以支持多芯片設計，也無法有效地將不同的點工具拼接在一起。多芯片系統的本質是多維的，因此市場需要一個可擴展、有凝聚力和全面的解決方案，以處理這些設計的復雜性，提高生產力以滿足上市時間目標，并實現 PPA 優化。

架構探索：探索、優化、融合

設計起點，即架構探索，必須采用分析驅動的方法，考慮宏觀架構決策，如IP選擇、硬件/軟件分區、系統級功耗分析和互連/存儲器尺寸。此外，還有與聚合（從芯片組裝系統）和解聚合（將應用程序分區到多個芯片）相關的多芯片宏架構決策。

若要了解在此階段必須回答的問題，請考慮一個復雜的應用程序，如超大規模數據中心。每種類型需要多少個模具，它們應該在哪些工藝節點上，以及如何連接它們？對于每個芯片，如何將不同子系統的功能劃分為本地處理元素？具有不同存儲器和計算芯片的系統將如何組裝？即使您已確保芯片設計正確，您如何確保整個系統在組裝后將滿足您的功率和性能目標？分析驅動的方法將允許您盡早迭代您的許多選擇，以優化您的多芯片系統和成本。

對于汽車等安全關鍵型應用，可預測性是一個重要標準。最終，利用建模、分析、模擬和實驗的數據驅動型架構規范方法將指導方向。

幾個關鍵領域的早期架構決策可以增強設計過程：

• 多芯片系統劃分為芯片，以優化芯片到芯片的流量
• 確保有效吞吐量和延遲的芯片到芯片通信注意事項
• 在接口功耗、吞吐量和芯片布局之間進行權衡
• 不同制造和封裝技術對性能的影響
• 芯片到芯片協議和接口

除了做出這些早期架構決策外，工程團隊還必須解決芯片到芯片的性能瓶頸。基于分區和芯片到芯片接口選擇對延遲和性能進行建?？梢栽谶@方面有所幫助。最后，另一個重大挑戰是通過在一個封裝中解決系統功耗以及多個芯片的熱影響來滿足功耗和熱關鍵性能指標（KPI）。

需要了解的是，當今工具流中可用的自動化已經將架構探索提升到過去幾年基于電子表格的手動預測之外。展望未來，統一的設計空間探索可以進一步提高這一過程的準確性和生產力。

確保具有堅實熱基礎的穩健系統

由于多芯片系統的目標是在比單片系統小得多的尺寸內實現更多的功能，因此每瓦性能是表示系統效率的關鍵屬性。然而，集成多個組件會帶來一些與熱應力相關的挑戰。更高的晶體管密度會產生大量熱量。該架構幾乎沒有散熱空間。如果熱量沒有散發，如果溫度超出設備的最佳范圍，芯片功能可能會受到機械應力或翹曲的阻礙。

多芯片系統中的散熱器和其他冷卻結構可以提供幫助，盡管這些組件確實增加了設備面積和成本。在多芯片系統架構中，設計電網以確保向系統的所有區域提供足夠的電力也變得更加復雜。

經過迭代過程的精心規劃的架構可以減輕熱應力。根據初始架構和物理規劃，團隊可以分析由此產生的熱行為。然后，他們可以修改架構并執行物理規劃以改善熱行為。迭代將繼續，直到滿足熱約束以及性能要求。

作為此迭代過程的一部分，前端的“假設”探索有助于避免被鎖定在分區結構中，從功耗角度來看，這種結構最終可能會變得次優。系統架構團隊可以使用建模工具將芯片的各個部分抽象為模型，以便在設計鎖定到分區之前進行性能分析和實現功耗權衡。通過將工作負載映射到多芯片系統上，設計團隊可以確定每個處理元素和每個通信路徑的活動。將硬件和軟件一起建模對于生成基本穩健且散熱良好的設計也變得更加重要，因為設計中的每個芯片都有自己的軟件堆棧。在 RTL、合成、布局和布線以及其他設計步驟期間持續監控也很有價值。隨著工具流的發展，熱感知能力越來越強，這個過程將變得更加自動化。

從散熱角度來看，在每個芯片中嵌入傳感器以持續監控和調節健康狀況（硅生命周期管理技術）提供了指示，例如，降低性能以冷卻系統。片內傳感器通常用于汽車和移動等應用，并可能成為HPC和AI等應用的主流實踐。

應對多芯片系統實施挑戰

雖然多芯片系統可以應對日益增加的系統性和規模復雜性，但它們確實存在工程團隊需要解決的固有設計挑戰。在具有數十個芯片、高集成密度（通常為每mm10，000至高達2萬個I/O）以及3D異構設計和混合架構的系統中，這是可以預期的。一個重要的步驟是探索可擴展性選項和架構，以實現最佳的PPA/mm3。一個重要的方法是針對 PPA、物理約束和成本共同優化整個系統。

從 2D 設計到 2.5D/3D 設計的更輕松、更高效的過渡將受益于跨模具和技術的一致數據管理。這就是由單點解決方案組成的脫節流程可能對結果和生產力特別有害的地方。為了滿足多芯片系統的獨特要求，我們需要一種涵蓋設計、分析和簽核的芯片/封裝協同設計的統一方法。理想情況下，集成環境應：

• 為>100 億個晶體管連接提供集成能力和效率
• 通過設計各個階段的并行工作流程，以及具有通用技術文件和規則的通用數據模型和數據庫，支持更快的設計收斂
• 通過單一軟件環境和GUI提高生產力，實現多芯片/封裝協同設計
• 在最佳 PPA 上實現快速收斂，同時加快封裝速度
• 盡早在系統范圍內優化設計和成本

解決多芯片系統軟件開發和軟件/硬件驗證問題

在驗證方面，將多芯片設計視為比SoC大得多的系統過于簡單。確實如此，但有效地模擬非常大的系統會給容量帶來問題。多晶片系統也往往是異構的，晶片在不同的工藝節點上開發，在某些情況下，重復使用，限制了對任何專有RTL的訪問。

對于多芯片軟件開發和軟件/硬件驗證，有幾個關鍵考慮因素和解決方案：

• 一個芯片的軟件啟動，軟件依賴于其他芯片。多抽象系統建?？梢岳每焖佟⒖蓴U展的執行平臺，這些平臺利用虛擬原型和硬件輔助驗證。
• 芯片到芯片接口的驗證。硅前驗證可以利用使用模擬/混合信號 （AMS） 流驗證和表征的 IP 模塊。硅前驗證和一致性測試也可以通過帶有UCIe協議接口卡的UCIe控制器IP原型進行處理。
• 多芯片系統軟件/硬件驗證。每個芯片都可以映射到自己的仿真設置上，并通過芯片到芯片事務處理器（UCIe等）連接。通過硬件輔助驗證執行的實際應用工作負載可以深入了解多芯片系統性能，并支持電源驗證的快速周轉時間。被測模具也可以通過速度適配器連接到成熟模具的原型。

讓我們更深入地了解這些要點。鑒于這樣一個運行非常復雜軟件的復雜系統，必須盡早開始驗證過程，創建多芯片系統的虛擬原型以支持軟件開發。使用虛擬模型預先指定系統行為，在該模型上運行軟件，可以使系統規范變得更加固化，并在仿真之前更好地定義軟件。

在多芯片系統中，在協議級（數字部分）和模擬級（PHY）優化晶片間連接非常重要。AMS 仿真有助于降低硅后出現問題的風險。

異構設置有助于多芯片系統的驗證。考慮一個設計，由一個半導體供應商開發的三個芯片組成，該供應商提供RTL，第四個芯片來自另一個供應商，沒有RTL接入，但有一個現有的芯片。具有RTL的三個芯片可以在大規模設置中仿真，UCIe事務處理器提供不同仿真器之間的橋梁，實際上代表了實際多芯片系統中的連接性。第四個芯片可以封裝在測試板上的測試芯片中，該測試板通過UCIe速度適配器連接到仿真器。解決容量問題后，仿真可以支持調試和驗證設計軟件及其硬件。通過此過程，團隊可以獲得做出正確決策所需的指導。例如，通過盡早確定系統中每個芯片的功耗，團隊可以根據每個芯片的功率預算確定芯片堆疊是否可行。

驗證多芯片系統的功能正確性

無論我們談論的是單晶片還是多晶片，都必須對整個系統進行驗證，以確保其功能正確符合其設計規范。換句話說，設計是否達到了它的目的？單個模具在組裝在一起之前經過驗證。在芯片級別進行更詳盡的驗證可減少多芯片系統錯誤的機會。但是，組裝后，必須在連接級別執行測試，以確保通過一個端口推送的數據落在正確的位置，并在系統級別執行測試，以確保適當的系統性能。

隨著 EDA 供應商不斷增強工具流程，設計界可以在解決多芯片系統驗證挑戰的領域尋求投資。例如，利用云彈性的基于云的混合仿真可以解決容量問題。事務級捕獲僅從分布式節點在云上快速流式傳輸相關數據，以便稍后一起分析，可以使大型系統的調試易于管理。分布式仿真技術將云中的多個節點重新用于網絡中的1，000個內核進行并行仿真，可以加速多芯片系統驗證。

加速系統簽核，實現芯片成功

設計簽核是一個多步驟的過程，涉及通過一系列迭代的檢查和測試，以確保設計在流片之前沒有缺陷。簽核檢查非常復雜，涵蓋壓降分析、信號完整性分析、靜態時序分析、電遷移和設計規則檢查等領域。多芯片系統簽核遵循類似的方法，但考慮到所有系統的相互依賴性，其規模要大得多。

高效、全面的提取流程可以對各種多芯片系統架構進行建模，以獲得準確的性能和硅結果，從而支持先進的工藝技術。多芯片系統的工程變更單 （ECO） 需要快速執行，并與所有相關的生態系統合作伙伴協同執行，以便快速識別變更并有效地協調設計。這只能通過黃金簽核工具來完成，這些工具提供全面和分層的ECO，也可以加速PPA關閉。此外，能夠準確分析您的多芯片系統設計有助于在流片之前發現問題。黃金簽核工具可以保證多芯片系統中的每個參數都可以準確、完整和方便地閉合

測試，測試：查明已知良好模具的可用性

為了確保多芯片系統的質量，需要進行徹底的預組裝測試，以獲得芯片級別的已知良好芯片（KGD），以及互連和系統級別的粘合后測試。多芯片系統的單個芯片都經過全面測試，以滿足最低的測試逃逸要求，如DPPM（百萬分之缺陷部件）測量。這需要內置于設計模塊中的高級可測試設計 （DFT） 功能。例如，邏輯和存儲器內置測試（BIST）需要將硬件引擎集成到設計中，以應用測試并執行維修，然后進行診斷。存儲器（以及互連，就此而言）中的冗余允許在維修期間優化良率。

當需要在晶圓級別測試芯片時，團隊可能會發現有許多凸塊可能太小且太密集而無法物理探測，因此可能需要專用焊盤用于預組裝階段基于晶圓的測試。這些是犧牲墊，不會粘合到最終設計中。在對單個模具進行徹底測試和修復后，它可以移動到芯片到模具空間進行組裝和粘合。一旦存儲器和邏輯芯片部分或完全綁定，測試互連有助于確定芯片到芯片的連接是否良好或是否需要維修。所有互連器件在組裝后都要經過這樣的測試、維修和重新測試過程。最后一步是測試多芯片堆棧和封裝，以評估芯片是否仍可完全運行并修復，以防它們在運輸、安裝或組裝過程中損壞。

特別是對于多芯片系統，IEEE Std 1838-2019 是多芯片測試訪問的強制性和可選片上硬件組件的標準尋址，允許對芯片和相鄰芯片之間的互連層進行單獨測試。根據IEEE的說法，該標準主要適用于TSV，但也可以涵蓋其他2.5D互連技術，包括引線鍵合。3DIC 帶來了獨特的測試挑戰，并且需要從堆棧級別的鍵合焊盤訪問每個芯片的嵌入式測試儀器的機制。

傳統上，DFT團隊使用從板級繼承的測試訪問機制（例如邊界掃描）來模擬芯片到芯片互連并執行其測試生成。這種方法是相當手動的，因為團隊必須提取網表，自己構建所有內容，并創建驗證環境。為了在測試階段提高生產率，需要自動化的晶粒到晶粒測試解決方案。

芯片生命周期管理如何影響系統運行

硅健康也可以通過硅生命周期管理（SLM）技術進行評估。SLM 涉及將監視器集成到設計的組件中，以在設備的整個生命周期中提取數據，即使在現場也是如此。從芯片到系統收集的深入、可操作的見解允許持續分析和優化。

對于多芯片系統，監控基礎設施應統一在多個芯片之間。這個想法是捕獲芯片整個生命周期中的環境、結構和功能條件的概況。挑戰在于復雜性驅動的可靠性、電源管理和互連問題。

例如，考慮到系統的相互依賴性，設計團隊需要知道在哪里放置兩個具有非常不同熱特性的芯片，以便一個芯片的散熱不會對另一個芯片或系統的運行產生負面影響。一旦進入現場，芯片就會受到老化和溫度的影響，因此連續監測是一項有價值的功能。在分解的世界中，一旦單個模具被包裝，獲得它們也更具挑戰性。例如，如果模具垂直堆疊，則需要一種有效的方法來訪問它們以進行現場表征。

EDA 工作負載云的出現為預測分析增添了優勢。例如，能夠預測現場芯片退化或故障可以觸發糾正措施以防止這些結果。

在高級節點上設計的芯片通常具有片上監視器，但對于舊工藝上的芯片，情況并非總是如此。此外，并非所有供應商都向其客戶提供對此數據的訪問權限。當使用來自多個來源和多個技術節點的芯片時，設計團隊需要確定其最佳成本和覆蓋范圍權衡，以測試其復雜模塊。在多源模具模塊中整合可追溯性和分析機制有助于降低成本、質量和可靠性。目前還沒有關于如何監控和共享數據的標準化方法，但半導體行業的供應商正在推動這一點。

異構模具集成的綜合方法

多芯片系統的大規模和范圍要求在深入了解這些設計中的所有相互依賴關系的基礎上開發經過驗證、統一和全面的解決方案。EDA廠家能 提供業界全面、值得信賴和可擴展的多芯片系統解決方案，為成功的多芯片系統設計提供最快的途徑。該解決方案由全面的 EDA 工具和 IP 組成，可實現早期架構探索、快速軟件開發和驗證、高效的芯片/封裝協同設計、強大而安全的芯片間連接，以及改進的運行狀況和可靠性。經過生產強化的設計引擎以及黃金簽核和驗證技術可最大限度地降低風險，并加快實現最佳系統的速度。

符合行業標準的廣泛高質量 IP 產品組合，包括用于高帶寬、低延遲芯片間連接的 UCIe;以及防止篡改和物理攻擊的安全接口 — 還可以降低集成風險，同時加快上市時間。

總結

隨著計算需求的增加和我們的智能萬物世界變得更加智能，單片芯片已不足以滿足某些類型的應用。人工智能、超大規模數據中心、網絡、移動和汽車正在改變硅領域，將多芯片系統推向最前沿。與同類產品相比，這些分解的芯片重新聚合在單個封裝中支持巨大的性能要求，而不會對功耗、面積或良率造成影響?；旌虾推ヅ鋪碜圆煌に嚰夹g的模具以支持不同功能的能力為設計人員提供了一種從摩爾定律中獲得更多收益的新方法。

由于多芯片系統是具有無數相互依賴關系的復雜系統，因此從設計到驗證、電源管理、測試、SLM 等，每一步都需要采用全面的方法。從系統角度進行協同設計和分析有助于確保設計能夠實現此架構的 PPA 承諾。利用云和 AI 的 EDA 解決方案有助于簡化設計和驗證流程，從而獲得更好的結果。

工程師從不回避嚴峻的挑戰。摩爾定律將減弱，而計算和連接需求將飆升。多芯片系統的出現為電子行業繼續推動創造改變我們生活的產品提供了前進的方向。

在 速石，為設計人員提供了一條途徑，以經濟實惠的價格高效交付具有前所未有的功能的創新產品。通過重復使用經過驗證的芯片，我們的解決方案有助于降低風險，加快上市時間，并快速創建具有優化系統功率和性能的新產品變體。如果您希望保持領先地位并從多芯片系統的眾多優勢中受益，我們邀請您立即開始使用我們的解決方案。加入我們，擁抱芯片設計的未來，探索多芯片系統的可能性

本文文字轉載：https://www.synopsys.com/multi-die-system/heterogeneous-integration.html

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邁克爾·法拉第（Michael Faraday）于1831年發現的電磁感應揭示了磁場和電流之間的迷人關系，從根本上改變了我們對能源產生的理解。電磁感應原理意味著不斷變化的磁場可以在導體中感應出電流，從而消除了電池產生電流的必要性。

乍一看，磁鐵以其神秘的品質和無形的力量吸引著我們。然而，意識到這些看似普通的物體與推動和塑造我們日常生活的技術的許多方面錯綜復雜地聯系在一起，這確實令人矚目。

想象一下，一個熙熙攘攘的城市，街道被無數的路燈照亮，工廠嗡嗡作響，電器嗡嗡作響。有沒有想過所有這些電力是如何產生的？簡而言之，這一切都源于電磁感應的概念。

速石科技即將推出一個全新的模擬類別，使用戶能夠在云中進行電磁模擬。最初，重點將放在靜磁仿真上，但隨著時間的推移，電磁仿真功能將逐漸擴展，以涵蓋廣泛的工業應用。

在本文中，我們將深入研究電磁感應的有趣世界，探索使其成為現代技術基石的原理、機制和實際應用。

磁場基礎

為了掌握電磁感應的概念，建立對磁場性質的基本認識是有幫助的。磁場與電場不同，并且可能更具理解性。

在電磁學領域，術語“磁場”是指兩個緊密相連并由符號表示的矢量場B和H.
B是磁通密度，單位為特斯拉[T]而H是磁場強度，單位為[A/m].

與直接來自單個電荷的電場不同，由于沒有磁電荷，磁場以細微的方式產生。此外，沒有磁電荷會導致磁力線（更準確地說，磁通密度B）總是形成沒有任何開始或結束的閉環。這里，磁場是指磁通密度B.

在沒有磁電荷的情況下，磁場的產生是通過間接方式發生的。自然界的固有原理是電荷的運動，包括移動的電子，會產生磁場。這適用于流經導線的電流，因為電流涉及許多電子的集體運動。因此，通過導線的連續（DC）電流會產生磁場，在導線周圍形成圓形圖案，如圖1所示。

磁力線具有獨特的性質，有助于理解磁場的行為\（B\）。這些線形成閉合和連續的曲線，這意味著它們創建了一個沒有任何中斷的循環。磁力線的密度表示磁場的強度。當線條擁擠或間隔很近時，它表示強磁場。相反，隨著與物體距離的增加，線的密度降低，反射出較弱的磁場。

此外，磁力線永遠不會相交或交叉。如果發生這樣的交點，交點處的切線將指示不同的方向，這與磁場的性質相矛盾。這僅在字段不為零的點上是正確的。

法拉第電磁感應定律

法拉第感應定律是電磁學領域的基石，提供了對磁場和電流之間關系的深刻理解。這一原理是由著名科學家邁克爾·法拉第于1831年發現的。

法拉第感應定律的核心是，只要導體和磁場之間存在相對運動，電路中就會感應出電動勢（EMF），并且該電動勢的大小與磁通量的變化率成正比。因此，我們知道磁場可以用來產生電壓（即電動勢）。如果存在閉合電路，則電流將在該電路中流動。

導線周圍的磁場

讓我們從一個簡單的電流流過導線的例子來解釋這個定律。在上一節中，我們了解到當電流流過導線時，導線周圍會產生磁場。特別是這種現象就是所謂的安培定律。

如果將這根導線纏繞成線圈，該線圈周圍的磁場會顯著增強。這是因為通過在線圈中添加更多環路，每個單獨的環路產生的磁場組合在一起，沿線圈中心產生聚焦磁場。下圖說明了這種相互作用，該圖描繪了一個松散纏繞的線圈。

隨著線圈纏繞得更緊，磁場沿線圈的整個長度分布得更均勻。線圈的磁場強度不僅可以通過增加電流來增強，還可以通過增加線圈內的環路數量來增強。

當線圈又長又直時，它被稱為螺線管，可以產生與條形磁鐵均勻性非常相似的磁場。

電磁感應的實際應用

現在，如果我們要從線圈中移除電流并用位于線圈內的條形磁鐵替換空磁芯會怎樣？當我們操縱這個條形磁鐵的位置，將其向內拉并向外推時，線圈內磁通量的物理運動將在其內感應出電流。

同樣，如果我們要將條形磁鐵固定到位，而是在磁場中來回移動線圈，線圈內會產生電流。因此，通過移動線圈或改變磁場，我們可以在線圈內感應電壓和電流。這種現象被稱為電磁感應。

為了增加清晰度，請記住存在與條形磁鐵相關的磁場;磁場線穿過線圈。換句話說，線圈上有磁通量。這種磁通量的變化可以通過移動磁鐵或線圈來完成，這是感應電動勢的原因，因此在線圈中產生電流。

下面的圖5通過振鏡非常清楚地展示了這一過程。電流計是用于測量電流的機電設備。

通過將電線連接到該儀器，它具有檢測電線內是否存在電流的能力。在沒有電流的情況下，振鏡的指針將向左移動，而電流的發生將促使向刻度的右側移動。

在這里，電線纏繞在鐵芯上，磁鐵進出鐵芯。通過這種運動，通過電線的磁通量正在發生變化，并且在電線中感應出電流。當磁鐵停止時，振鏡指針不會移動，因為導線中沒有電流。從本質上講，磁鐵或鐵芯是運動物體并不重要。只要通過導線的磁通量發生變化，導線中就會感應出電動勢，從而導致電流計檢測到電流。

影響感應電動勢強度的因素

現在的問題是，什么會影響感應電動勢的強度，在閉合電路的情況下，會影響電流量。主要有三個影響因素：

1. 增加線圈的匝數：通過在線圈上增加更多的導線匝數，總感應電動勢（EMF）會放大。這是因為線圈的每個單獨匝都有助于整體電動勢，從而產生累積效應。例如，如果線圈中有 100 圈，由于磁場相互作用的增加，感應電動勢將比單根導線大 100 倍。
2. 提高線圈和磁鐵之間的相對運動速度：當線圈以更高的速度通過磁場時，它切斷磁力線的速率會增加。結果，決定感應電動勢的磁鏈會加劇。因此，線圈的更快運動提高了電磁感應的效率，從而產生了更高的感應電動勢。
3. 增強磁場強度：如果線圈移動的磁場變強，線圈相交的磁力線數量也會增加。這種升高的磁場密度轉化為更大的磁通鏈，導致更高的感應電動勢。通過操縱磁場的強度，我們可以通過電磁感應有效地控制感應電動勢的大小。

楞次電磁感應定律

楞次定律是電磁感應的基本原理，它幫助我們了解磁場發生變化時感應電流的方向。該定律由俄羅斯物理學家海因里希·倫茨（Heinrich Lenz）于1834年提出，基于能量守恒定律，并闡明了磁場與感應電流之間的關系。

感應電流的方向

根據楞次定律，感應電流總是以與引起它的磁場變化相反的方向流動。 換句話說，感應電流產生一個磁場，其作用方向與原始磁場相反。這種行為可歸因于磁場與導體中帶電粒子之間的相互作用。

為了可視化此概念，請想象一個場景，其中磁鐵向導線環移動，類似于上一節圖5中的示例。當磁體接近環路時，通過環路的磁通量增加。根據楞次定律，回路中的感應電流將以這樣的方式流動，從而產生與入射磁場相反的磁場。這個相反的磁場有助于減緩磁通量的變化并節省能量。

同樣，如果磁體遠離環路，則通過環路的磁通量會降低。楞次定律規定，感應電流現在將沿相反方向流動，以產生抵抗磁通量減少的磁場。這個相反的磁場有助于保持整體磁通量，并堅持節能原則。

電磁感應背景下的節能

在這種情況下，我們談論能量守恒，但首先我們應該真正了解磁場中的能量實際上來自哪里。簡而言之，磁場的能量來自引起它的電流。

考慮一個基本電路，其中電源通過導線向電阻器提供能量。一旦系統達到穩定狀態，導線周圍就會形成恒定的磁場，從而存儲傳輸的能量。

這種能量轉移遵循楞次定律的原理，該定律是牛頓第三定律的磁性對應物。楞次定律可以概括為每當磁場發生變化時產生相反的電場。這種相反的電場，通常稱為反電動勢（反電動勢），是為了抵消磁場的變化而出現的。

在給定的場景中，當電源被激活時，電線會產生一個磁場，開始在它們周圍形成。當這個磁場經歷從零到非零值的過渡時，倫茨定律規定產生抵消這種變化的電場。

該電場在電路中以電壓的形式變得明顯。相反的電壓持續到電流達到其極限穩態值。因此，電流不能經歷瞬時變化，而是在特定時間間隔內逐漸從零發展到最終幅度。

此外，隨著電流的增加，導線兩端存在壓降。電壓和電流的存在意味著功耗。雖然實際導線固有地會經歷電阻損耗，例如發熱，但在這個特定示例中，我們將忽略這些損耗。

在這種情況下遇到的功率對應于轉移到導線周圍磁場中的能量。與加速汽車所需的能量類似，必須考慮增加電路變化率所需的能量，即電流。

楞次定律可以被視為自然界確保能量守恒的一種機制。能量守恒是一個基本原則，楞次定律闡明了在磁場領域如何堅持這一原則。

渦流

渦流是暴露于不斷變化的磁場時在導電材料中產生的感應循環電流。 這些漩渦流以流水中看到的漩渦命名，是磁場和導體之間相互作用的有趣表現。

當導體（例如金屬板）受到變化的磁場時，通過導體的磁通量會隨著時間的推移而變化。結果，根據法拉第電磁感應定律，導體中感應出電動勢，產生渦流。

這些電流在導體內以閉環形式循環，產生局部磁場，與原始磁場的變化相反。通常，任何導致磁場強度或方向變化的因素都可能導致導體內渦流的發生。

與流過導體的任何電流類似，渦流會產生自己的磁場。根據楞次定律，感應電流的方向，例如渦流，使得產生的磁場與產生它的磁場的變化相反。

圖6顯示了移動導電金屬板和固定磁鐵之間的相互作用。當薄片接近磁體的左邊緣時，它會遇到越來越大的磁場，導致產生逆時針渦流。這些渦流產生自己的磁場，與外部磁場相反，產生一種稱為磁阻力或磁阻尼的現象。

當導電金屬板遠離磁體邊緣時，它會離開磁場，導致磁場方向發生變化。這種變化會在片材內引起順時針渦流，從而產生向下的磁場。因此，這種向下的磁場吸引外部磁鐵，導致阻力的產生。

渦流的實際意義

渦流會產生各種影響，其中一些可能是有利的，而另一些則可能導致不良后果。一個顯著的影響是由于渦流遇到的電阻而在導體內產生熱量。這種現象在感應加熱等應用中很常見，在這些應用中，利用受控的渦流來加熱各種工業過程中的物體。

但是，在某些情況下，渦流會導致能量損失和不良影響。例如，在變壓器和電動機中，渦流引起的熱量耗散在整個過程中是能源浪費。

為了最大限度地減少功率損耗，變壓器通常采用疊層鐵芯，如下圖7所示。與實心芯不同，層壓芯由薄鋼層壓組成，表面有非導電涂層。這種配置可防止渦流在層壓之間穿過，從而限制它們在每個單獨的層壓內流動。通過將渦流限制在較小的區域內，它們的幅度顯著減小，從而降低磁芯內的能量耗散。

如果您來自CFD背景，這與渦流脫落的概念非常相似，以及如何打破渦流（渦流）以減少它們對目標結構的影響。

此外，渦流可能會對磁制動系統產生影響，它們在旋轉的金屬盤或圓柱體內產生會產生拖曳力，從而減慢運動速度。該原理用于磁力制動器和渦流阻尼器等設備。

電磁感應的應用

了解磁場和電流之間的關系使科學家和工程師能夠開發各種設備和系統，利用電磁感應實現各種目的。

其中一些應用程序是：

1. 發電
2. 電力變壓器
3. 感應電機
4. 無線充電
5. 磁懸浮

變壓器中的電磁感應

電磁感應最重要的應用之一是變壓器。變壓器在配電系統中起著至關重要的作用，可實現長距離高效電力傳輸并實現電壓轉換。變壓器的工作原理是基于兩個線圈之間的相互感應，稱為初級線圈和次級線圈。

變壓器在能量守恒定律下起作用，該定律指出能量既不能被創造也不能被破壞，只能被轉換。因此，變壓器不發電，它只是改變電壓以適應用戶的需求。變壓器通過電磁感應過程實現這種電壓變化。

當交流電（AC）流過初級線圈時，它會在其周圍產生變化的磁場。這種變化的磁場通過電磁感應在次級線圈中感應出電壓。

通過調整每個線圈的匝數，變壓器可以根據電網的要求升壓或降壓電壓水平。這種能力確保電能可以在高電壓下長距離傳輸，從而減少功率損耗，然后可以將其轉換為適合消費者使用的較低電壓。

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雖然云現在在企業計算中無處不在，但有一個領域向云的轉變才剛剛開始：超級計算。
超級計算機是世界上最大、最強大的計算機的統稱，曾經只提供給政府、研究型大學和最富有的公司，用于破解敵人的密碼、模擬天氣和設計核反應堆。但今天，云計算正在將超級計算帶入主流。

這種轉變有可能加速（或破壞）企業交付復雜工程產品的方式，從設計能夠到達太空和超音速噴氣式飛機的火箭到創造新藥和發現隱藏在地下深處的大量石油和天然氣。
正如企業云計算為企業創造了吸引客戶的新方式以及從軟件即服務到移動計算的顛覆一樣，超級計算將通過加快研發速度和產品開發的數量級，為創新突破開辟新的可能性。

例如，協和式飛機超音速運輸計劃花了25年的時間和5億美元（經通貨膨脹調整）才在1976年啟動了首次商業飛行。與Boom Supersonic形成對比，Boom Supersonic是一家承諾將航空旅行時間縮短一半的初創公司，在3.5小時內在紐約和巴黎之間穿梭乘客。它成立于2014年，計劃在一半的時間內交付其 overture超音速客機而成本和人員的一小部分。

Boom的快速研發速度是由云超級計算驅動的?？焖俚能浖抡媸乖摴灸軌蛉〈鷧f和式飛機所需的大部分物理原型和風洞測試。由于云，Boom有能力在AWS云上快速運行53萬個計算小時，并計劃擴展到超過100億個計算小時。該公司已經從美聯航承諾購買15架超音速運輸機，盡管該飛機尚未飛行。這就是航空公司對迄今為止產生的數百萬小時計算機模擬結果的信心。

那么，鑒于這項技術的潛力，為什么只有不到四分之一的超級計算機基于云計算的模擬？簡單的答案是，這很難。計算工程需要復雜而專業的技術堆棧，很少有公司IT組織擁有內部專業知識，可以在云中建立真正的研發運營。

這有幾個原因。首先，使計算工程成為可能的高性能計算基礎設施是公共云提供商的新產品。其次，所需的仿真軟件設置和維護可能很復雜。第三，隨著IT技術的進步，選擇正確的軟件/硬件組合并保持適當的配置對于實現計算工程工作負載的最佳性能至關重要。這個過程對組織來說是多么具有挑戰性，因為速石就是專門幫助公司建立和自動化這些系統。

雖然啟動并運行基于云的超級計算機可能很困難，但回報可以使它非常值得付出努力。如今，研發人員可以在幾乎無限的計算能力上使用他們選擇的仿真軟件，而無需擔心基礎設施，并運行基于云的桌面與他們的仿真或模型進行交互。技術領導者可以應用策略來控制成本，并在解決問題的時間和最低成本之間找到平衡。簡而言之，這是一種以研發為中心的超級計算體驗，按需提供并按消費量計費。

問題是：你怎么知道什么時候有超級計算機可以幫助解決的問題？

什么時候超級計算機值得？

在過去十年中，大數據為企業提供了深刻的新業務見解，并改進了大型數據集的分析方式。研發中的計算方法將通過模擬同樣深刻地提高工程產品的物理性能。所有模擬的共同點是，我們正在根據塑造我們世界的科學原理（從物理學到化學再到熱力學）來確定產品如何與其環境相互作用的可能觀察結果。

在以下情況下，基于云的超級計算對組織特別有用：

加快上市時間：
通過基于云的仿真而不是物理原型來評估新設計，可以顯著加快公司將新產品創新商業化的速度。總部位于佛羅里達州的初創公司Sensatek創造了一種創新的物聯網傳感器，該傳感器粘附在渦輪葉片上，以測量飛行過程中噴氣發動機的內部應力?？哲娤胭徺ISensatek的傳感器，但該公司沒有資源購買超級計算機來足夠快地完善其產品，直到它轉向云中的高性能計算。同樣，專用自行車通過快速原型進行仿真，以便他們可以快速微調其公路自行車空氣動力學和整體性能。
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數字孿生：
當物理原型設計不切實際時，模擬產品與真實場景的交互至關重要。例如，聚變核反應堆初創公司英聯邦聚變系統公司依靠模擬來驗證潛在的反應堆設計，因為從未存在過商業聚變反應堆。總部位于德克薩斯州的火箭初創公司Firefly Aerospace依靠計算工程來探索和測試其登月商用火箭的設計。同樣，藥品制造商需要復雜的模擬來了解分子如何與生物環境相互作用，然后才能致力于產生新的藥物發現突破。

將 AI/ML 與仿真相結合：
仿真不僅可以預測單個人工設計產品的性能，還可以預測各種潛在設計的性能。投資于這些虛擬實驗的組織在模型上開發知識產權，涵蓋廣泛的設計參數和對產品性能的影響。這是早期采用者公司通過其數據資產獲得競爭優勢的地方。日產、現代和 Arrival 等汽車制造商使其工程師能夠更輕松、更快速地測試新的設計技術，以便在日益復雜的操作環境中制造更安全、更高效的車輛，具有自主、電動和互聯功能。在開發高級駕駛員輔助系統時，ML 算法可以在模擬世界中訓練駕駛員軟件。正如飛機風洞測試已經虛擬化一樣，自動駕駛系統的測試也可以實現虛擬化。
在生命科學領域，Recursion Pharmaceuticals正在將人工智能技術應用于生物學，并通過在超級計算機上使用機器學習將細胞分析速度提高20倍來加速新藥發現。

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新的計算產品或服務：
云的規模和互聯性質為科學和工程創造了新的可能性。例如，三星電子創建了一個基于云的計算工程協作平臺，因此無晶圓廠客戶（設計和銷售硬件但不制造硬件）可以按需使用各種電子設計自動化工具，并在制造之前與三星合作進行設計。這種新方法本質上將持續集成（當今軟件開發中常見的實踐）帶到了工程產品中。工程師不僅可以快速驗證其設計決策，還可以將設計集成到整個系統中，以實現無縫協作以及系統級仿真和驗證。

從大數據到大計算

隨著過去十年圍繞社交媒體、移動和云技術的所有投資，下一個重大的行業轉型可能會在科學和工程領域到來。在這個新世界中，隨著創建真實世界產品的數字孿生的模擬變得越來越普遍，數據生成（而不僅僅是收集）將變得越來越重要。

在云中利用超級計算正在成為許多行業創新的基礎，特別是隨著持續集成和持續交付將研發與產品周期和公司的軟件交付流程更加緊密地聯系在一起。云中的超級計算正在使昨天看起來像科幻小說的事情成為可能。事實上，有些行業只是因為這種新的計算能力而存在，比如私人太空旅行。

像SpaceX和Blue Origin這樣的火箭公司在15年前幾乎是不可能的。這些航空航天領域的創新領導者需要數億美元來構建計算機基礎設施，以運行其業務所需的模擬。但是，像Firefly，Relativity和Virgin Orbit這樣的下一代航空航天公司現在可以以不到傳統同行十分之一的成本提供研發成果。他們今天可以在任何規模上做到這一點，迅速消除創新的障礙。

今天，任何人都可以啟動世界一流的超級計算機。這改變了創新的步伐和動態，其影響直到最近才開始顯現。

END

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疲勞分析是設計和優化需要高耐用性和可靠性的產品的關鍵步驟。疲勞失效分析有助于識別故障點，防止產品故障、召回甚至災難性事件。通過仿真預期的零件載荷，工程師可以優化其設計的抗疲勞性、可靠性和性能。

什么是疲勞？

疲勞是材料中在承受循環載荷時發生的失效機制。在疲勞失效中，即使施加的應力低于屈服應力或單次施加載荷損壞材料所需的應力，在重復載荷下也會在材料中形成裂紋。

疲勞分析需要注意什么：

構件的疲勞是個復雜的過程，受多種因素的影響，要精確地預估構件的疲勞壽命，需要選擇合適的模型，這就需要宏觀力學方面的研究，包括疲勞裂紋發送、發展直至破壞的機理，還需要微觀力學方面的研究包括位錯理論等。此外，還涉及到金屬材料科學、材料力學、振動力學、疲勞理論、斷裂力學和計算方法多門學科。只有更深刻地認識了疲勞破壞的機理，將宏觀和微觀研究結合起來，才能更精確地預測壽命。

疲勞的類型

疲勞主要有兩種類型：

• 低周疲勞 – 當材料由于應力幅度略小于材料的屈服應力而開裂和失效，并且循環次數相當低（少于 10，000 次循環）時
• 高周疲勞 – 當材料因應力振幅遠小于材料的屈服應力而開裂和失效，并且循環次數相當高（大于 10，000 次循環）時

疲勞失效的三個階段

疲勞失效是由于載荷的循環性質而發生的漸進過程。這會導致材料中的微觀缺陷逐漸長成宏觀裂縫。從那里開始，疲勞遵循三個連續的階段，最終導致骨折：

1. 裂紋萌生（裂紋形成）： 由于嵌入的顆粒、結構不連續性、高溫甚至焊接缺陷，在材料表面應力集中點的動態載荷下會產生裂紋。裂紋萌生面積極小，原點周圍不超過5粒。隨著裂紋的形成，應力集中度顯著增加，導致裂紋在反復加載下向材料中更深地傳播。
2. 裂紋擴展： 裂紋開始在材料中擴展并蔓延。根據應力強度因子（K）的測量，裂紋擴展可分為三個子階段，該因子用于確定裂紋缺口處的應力：
   • 小 K 值： 裂紋的擴展很難預測，因為它取決于材料的微觀結構。在這里，裂縫可能根本不會增長。
   • K 值增加：傳播速率更多地依賴于材料而不是微觀結構。這是大多數裂紋擴展發生的時候。
   • 高 K 值：傳播速度迅速加快，直到材料無法保持在一起，并發生斷裂。
3. 快速骨折：在這個階段，材料在循環載荷下完全失效并急劇斷裂。

疲勞分析方法

疲勞分析涉及幾種方法，最突出的是：

• 應力壽命法
• 應變壽命法
• 線彈性斷裂力學（LEFM）方法

應力-壽命法

應力壽命方法涉及根據失效周期數繪制施加的應力水平。當預期應力不超過材料的彈性極限（屈服點）時，應力-壽命法用于高周疲勞。

因此，應力壽命法可以通過線性材料模型有限元分析仿真來支持，以預測預期應力。

應變-壽命法

應變-壽命法繪制應變幅度與失效周期數的關系圖。當某些應力超過材料的彈性極限（屈服點）時，它用于低周疲勞。

因此，應變-壽命方法需要非線性彈塑性材料模型有限元分析仿真來預測預期應力。

線彈性斷裂力學（LEFM）方法

使用LEFM方法預測疲勞裂紋擴展長度。它精確計算脆性材料的斷裂應力，其中裂紋缺口處的應力場是彈性的。但是，它沒有考慮凹口處延展性材料中發生的塑性流動。它需要進一步修改以解釋塑性區斷裂。這被稱為歐文的斷裂理論，改編自格里菲斯準則，據說是彈塑性斷裂力學的基礎。

目前主流的疲勞分析軟件：

目前市場上主流的仿真分析軟件較多，可以實現疲勞分析的軟件也較多，如SIMULIA的FE-Safe、ANSYS nCode DesignLife、MSC Fatigue、MSC Nastran及HyperLife、Simulation等，其中FE-Safe、ANSYS nCode DesignLife兩款軟件應用較為廣泛。Fe-safe采用世界上最先進的疲勞分析技術，是一款擁有豐富疲勞損傷算法、擁有更全面的材料庫，并且操作簡便的耐久性疲勞分析軟件。由于Fe-safe疲勞算法基于海量的工程實踐，另外，客戶的反饋也表明，Fe-safe可以給出準確的疲勞點和疲勞壽命預測。MSC Fatigue是一款功能較為全面的疲勞設計軟件，在分析領域也廣泛應用

疲勞分析中的平均應力校正

平均應力校正是影響疲勞分析的另一個因素。它考慮了可變載荷條件對材料疲勞的影響。平均應力校正因子用于調整驅動力或 S-N 曲線，該曲線將應力幅度與失效周期數相關聯。

平均應力校正因子的準確性會顯著影響設計的疲勞壽命預測，因此使用可靠、準確的仿真和疲勞分析軟件非常重要。在許多情況下，用于設計的S-N曲線假設疲勞壽命的最壞情況，無需使用平均應力校正因子。

疲勞測試

疲勞測試是疲勞分析的重要組成部分。它涉及對材料或結構進行循環載荷并測量由此產生的疲勞損傷。了解材料和結構疲勞特性和行為對于剩余壽命評估和斷裂力學分析至關重要。

為了使用這些方法中的任何一種準確預測組件的疲勞壽命，首先需要預測預期的最小應力、平均應力、最大應力、應力幅度、應力范圍和相關性。這就是仿真，特別是FEA結構仿真可以提供幫助的地方。

通過模擬具有正確材料屬性的組件的預期載荷，可以假設疲勞分析的應力應該是多少。您可以將馮米塞斯等效應力或主應力作為疲勞分析的輸入。

速石的疲勞分析

速石CAE仿真平臺的主要優勢之一是能夠快速輕松地仿真您的設計，同時準確捕獲設計細節。
這使您能夠模擬真實的加載和邊界條件，并準確預測產品在負載下的行為。借助 速石CAE云平臺，您可以輕松迭代和優化產品設計，以提高其耐用性、可靠性和整體性能，而無需專業硬件或昂貴的軟件。

根據仿真獲得的平均應力值，可以使用諸如Gerber，Goodman和Soderberg之類的關系，這些關系將平均應力幅度與疲勞壽命相關聯，也稱為恒定壽命圖。下圖提供了恒定壽命圖的示例。

總之，疲勞分析和仿真是產品設計和工程中的關鍵步驟，可以幫助您了解和預測由循環載荷引起的材料和結構失效。通過使用應力-壽命和應變-壽命等方法，并考慮平均應力校正、耐久性極限、疲勞裂紋擴展和概率疲勞分析等因素，您可以確保產品的耐用性和可靠性。立即聯系速石科技，詳細了解它如何幫助您優化產品設計。

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語言識別是從多個音頻輸入樣本中識別主要語言的過程。在自然語言處理（NLP）中，語言識別是一個重要的問題，也是一個具有挑戰性的問題。有許多與語言相關的任務，例如在手機上輸入文本、查找您喜歡的新聞文章或發現您可能遇到的問題的答案。所有這些任務都由NLP模型提供支持。為了決定在特定時間點調用哪個模型，我們必須執行語言識別。

本文介紹了使用英特爾? PyTorch 擴展（針對英特爾處理器進行了優化的 PyTorch AI 框架的一個版本）和英特爾??神經壓縮器（一種在不犧牲準確性的情況下加速人工智能推理的工具）進行語言識別的深入解決方案和代碼示例。

該代碼示例演示了如何使用擁抱人臉語音大腦* 工具套件訓練模型以執行語言識別，并使用英特爾?人工智能分析工具包 （AI Kit） 對其進行優化。用戶可以修改代碼示例，并使用通用語音數據集識別多達 93 種語言。

語言識別方法

在建議的解決方案中，用戶將使用英特爾人工智能分析工具包容器環境來訓練模型，并利用英特爾優化的 PyTorch 庫執行推理。還有一個選項可以使用英特爾神經壓縮器量化訓練的模型，以加快推理速度。

數據

對于此代碼示例，將使用通用語音數據集，特別是日語和瑞典語的通用語音語料庫 11.0。該數據集用于訓練強調通道注意力、傳播和聚合時間延遲神經網絡 （ECAPA-TDNN），該網絡使用 Hugging Face SpeechBrain 庫實現。延時神經網絡 （TDNN），又名一維卷積神經網絡 （1D CNN），是多層人工神經網絡架構，用于對網絡每一層具有移位不變性和模型上下文的模式進行分類。ECAPA-TDNN是一種新的基于TDNN的揚聲器嵌入提取器，用于揚聲器驗證;它建立在原始的 X-Vector 架構之上，更加強調信道注意力、傳播和聚合。

實現

下載 Common Voice 數據集后，通過將 MP3 文件轉換為 WAV 格式來對數據進行預處理，以避免信息丟失，并分為訓練集、驗證集和測試集。

使用Hugging Face SpeechBrain庫使用Common Voice數據集重新訓練預訓練的VoxLingua107模型，以專注于感興趣的語言。VoxLingua107 是一個語音數據集，用于訓練口語識別模型，這些模型可以很好地處理真實世界和不同的語音數據。此數據集包含 107 種語言的數據。默認情況下，使用日語和瑞典語，并且可以包含更多語言。然后，此模型用于對測試數據集或用戶指定的數據集進行推理。此外，還有一個選項可以利用SpeechBrain的語音活動檢測（VAD），在隨機選擇樣本作為模型的輸入之前，僅從音頻文件中提取和組合語音片段。此鏈接提供了執行 VAD 所需的所有工具。為了提高性能，用戶可以使用英特爾神經壓縮器將訓練好的模型量化為整數 8 （INT8），以減少延遲。

訓練

訓練腳本的副本將添加到當前工作目錄中，包括 - 用于創建 WebDataset 分片，- 執行實際訓練過程，以及 - 配置訓練選項。用于創建 Web數據集分片和 YAML 文件的腳本經過修補，可與此代碼示例選擇的兩種語言配合使用。create_wds_shards.pytrain.pytrain_ecapa.yaml

在數據預處理階段，執行腳本隨機選擇指定數量的樣本，將輸入從MP3轉換為WAV格式。在這里，這些樣本中有 80% 將用于訓練，10% 用于驗證，10% 用于測試。建議至少 2000 個樣本作為輸入樣本數，并且是默認值。prepareAllCommonVoice.py

在下一步中，將從訓練和驗證數據集創建 WebDataset 分片。這會將音頻文件存儲為 tar 文件，允許為大規模深度學習編寫純順序 I/O 管道，以便從本地存儲實現高 I/O 速率——與隨機訪問相比，大約快 3-10 倍。

用戶將修改 YAML 文件。這包括設置 WebDataset 分片的最大數量值、將神經元輸出為感興趣的語言數量、要在整個數據集上訓練的紀元數以及批大小。如果在運行訓練腳本時 CPU 或 GPU 內存不足，則應減小批大小。

在此代碼示例中，將使用 CPU 執行訓練腳本。運行腳本時，“cpu”將作為輸入參數傳遞。中定義的配置也作為參數傳遞。train_ecapa.yaml

運行腳本以訓練模型的命令是：

python train.py train_ecapa.yaml --device "cpu"

將來，培訓腳本 train.py 將設計為適用于英特爾? GPU，如英特爾?數據中心 GPU Flex 系列、英特爾數據中心 GPU Max 系列和英特爾 Arc A 系列，并更新了英特爾??擴展 PyTorch。

運行訓練腳本以了解如何訓練模型和執行訓練腳本。建議將此遷移學習應用使用第四代英特爾至強?可擴展處理器，因為它通過其英特爾高級矩陣擴展（英特爾??? AMX）指令集提高了性能。

訓練后，檢查點文件可用。這些文件用于加載模型以進行推理。

推理

運行推理之前的關鍵步驟是修補 SpeechBrain 庫的預訓練文件，以便可以運行 PyTorch TorchScript* 以改善運行時。TorchScript 要求模型的輸出只是張量。interfaces.py

用戶可以選擇使用 Common Voice 中的測試集或他們自己的 WAV 格式自定義數據運行推理。以下是推理腳本 （） 可用于運行的選項：inference_custom.py and inference_commonVoice.py

必須指定數據的路徑。默認情況下，將從原始音頻文件中隨機選擇 100 個 3 秒的音頻樣本，并用作語言識別模型的輸入。

在LibriParty數據集上預訓練的小型卷積遞歸深度神經網絡（CRDNN）用于處理音頻樣本并輸出檢測到語音活動的片段。這可以通過選項在推理中使用。--vad

如下圖所示，將檢測到語音的時間戳是從 CRDNN 模型傳送的，這些時間戳用于構建僅包含語音的較短的新音頻文件。從這個新的音頻文件中采樣將更好地預測所說的主要語言。

自行運行推理腳本。運行推理的示例命令：

python inference_custom.py -p data_custom -d 3 -s 50 --vad

這將對您提供的位于data_custom文件夾中的數據運行推理。此命令使用語音活動檢測對 50 個隨機選擇的 3 秒音頻樣本執行推理。

如果要運行其他語言的代碼示例，請下載其他語言的通用語音語料庫 11.0 數據集。

針對 PYTORCH 和英特爾神經壓縮器的英特爾擴展優化

PyTorch

英特爾擴展擴展了 PyTorch 的最新功能和優化，從而進一步提升了英特爾硬件的性能。查看如何安裝 PyTorch 的英特爾擴展。擴展可以作為 Python 模塊加載，也可以作為C++庫鏈接。Python 用戶可以通過導入 .intel_extension_for_pytorch

• CPU 教程提供了有關適用于英特爾 CPU 的 PyTorch 英特爾擴展的詳細信息。源代碼可在主分支處獲得。
• GPU 教程提供了有關適用于英特爾 GPU 的 PyTorch 英特爾擴展的詳細信息。源代碼可在 xpu-master 分支獲得。

要使用英特爾 PyTorch 擴展優化模型以進行推理，可以傳入該選項。使用插件優化模型。TorchScript 加快了推理速度，因為 PyTorch 以圖形模式運行。使用此優化運行的命令是：--ipex

python inference_custom.py -p data_custom -d 3 -s 50 --vad --ipex --verbose

注意：需要該選項才能查看延遲測量值。--verbose

自動混合精度（如 bfloat16 （BF16） 支持）將在代碼示例的未來版本中添加。

英特爾神經壓縮器

這是一個在 CPU 或 GPU 上運行的開源 Python 庫，它：

• 執行模型量化，以減小模型大小并提高深度學習推理的部署速度。
• 跨多個深度學習框架自動執行常用方法，例如量化、壓縮、修剪和知識蒸餾。
• 是 AI 套件的一部分

通過在傳入模型和驗證數據集的路徑的同時運行腳本，可以將模型從 float32 （FP32） 精度量化為整數 8 （INT8）。以下代碼可用于加載此 INT8 模型以進行推理：quantize_model.py

from neural_compressor.utils.pytorch import load
model_int8 = load("./lang_id_commonvoice_model_INT8", self.language_id)
signal = self.language_id.load_audio(data_path)
prediction = self.model_int8(signal)

請注意，加載量化模型時需要原始模型。使用 FP32 量化訓練模型到 INT8 的命令是：quantize_model.py

python quantize_model.py -p ./lang_id_commonvoice_model -datapath $COMMON_VOICE_PATH/commonVoiceData/commonVoice/dev

以上是關于使用 PyTorch 構建端到端 AI 解決方案的一些介紹。

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