客户现场芯片测试难？高速功能接口了解一下
无论是芯片开发者还是终端用户，肯定都不希望芯片出现故障。尤其是对于自动驾驶和宇宙探索等任务关键型SoC，它们会要求非常低的百万分比缺陷率（DPPM）。对这类应用来说，在客户现场进行的芯片测试将尤为重要。引脚和带宽的局限性是芯片设计的挑战之一，高速功能串行接口能够替代引脚，很好地解决先进设计中的结构测试难题。
CDC和RDC验证这么难，效率提升4倍可还行？
对于当今设计规模庞大的复杂芯片来说，如何既能有效解决功耗感知跨时钟域（CDC）问题，又能加快设计收敛，对开发者们而言是极大的挑战。意法半导体表示，在大型SoC上使用新思科技的VC SpyGlass技术，与之前的CDC/RDC验证环境相比，验证效率提高了3-4倍。产品对汇聚分析的准确性，对RDC分析的详尽覆盖，以及使用机器学习对违例进行聚类以进行根源分析，可以带来高效的验证体验，实现高质量的签核和高调试效率。
AI加速器，让大数据更懂你！
推荐系统在数智化世界中的应用逐渐广泛且日益精准， RecAccel™-N3000的出现恰逢其时。通过加速数据中心的推荐，这一高性能、高能效、可扩展的人工智能平台有望帮助各行各业实现个性化的用户体验。通过与新思科技、工研院以及台湾半导体领域的其他公司的密切合作，Neuchips Inc.已经实现了快速上市的目标，在提供有影响力的人工智能解决方案的竞争中取得了先机。
标配2000+芯片，1亿+行代码？未来汽车创新之路在何方？
传统汽车需要的芯片数量大约在500-600颗，而智能汽车对芯片的需求量增加至1000-2000颗左右了，其中单单是驱动温度控制或自动空调系统等功能，就需要100-150颗微芯片。数字孪生这一概念对于汽车行业大有裨益，包括早期开发和测试、提高生产率和性能、加强公司内部和各公司间的协作，以及以更低的成本更快地交付更安全的系统。
自动驾驶如何真正解决安全问题？
要实现“自动驾驶”这个大目标，功能安全和信息安全问题一定是汽车开发者要着重考量的。如果能在设计的早期阶段就逐步解决这两个问题，将功能和信息双安全问题融入汽车的全生命周期管理中，我们距离真正的“完全自动化”就不再遥远。
注入AI的芯片验证有多高效？翻开这份白皮书获取答案【附下载】
新思科技发布芯片验证白皮书《借助AI实现更快、更好、更高效的验证》，详细的阐述了种种验证挑战，以及AI技术带来的改变，以及新思科技EDA解决方案中一些具体功能。
静态代码验证：从源头解决数十亿门级ASIC设计挑战
代码校验，即对源代码进行自动检查以排查错误，是硬件开发生命周期中非常重要的一环。如果能在RTL开发的早期阶段就开始代码校验工作，评估代码质量以及一旦代码错误会对设计流程的后续环节造成哪些影响，这对开发者来说将会大大提升开发效率，并最终实现开发周期的左移。新思科技的VC SpyGlass Lint等工具可以完美解决这一问题，它利用形式引擎实现功能分析，可有效帮助开发者们尽早判断他们的RTL代码质量是否满足设计需求，最终加速签核。
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