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    • vol.115 PrimeYeild: Li Dingへのインタビュー
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    • vol.119 システム・オン・チップ (SoC) デザインの電力効率を高める全体的なアプローチ
    • vol.119 車載SoCに求められる4つの重要な特性
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  • Today & Tomorrow - Back Number

vol.118

  • MLベースのビッグデータ解析により、チップ設計の指針となる知見を明らかに
  • GUC社、ICCⅡの自動化技術FreeForm Macro Placementを活用して生産性を向上
  • フィールドでの高速シリコン・テストを可能にする高速シリアル I/F
  • AIベースのデバッグ自動化により、リグレッション・テストの根本原因解析にかかる時間を1/4に短縮
  • (Part1) 数十億ゲート規模のASIC統合の課題:クロック・ドメイン・クロッシング
  • (Part2) 数十億ゲート規模のASIC統合の課題:クロック・ドメイン・クロッシング

vol.117

  • SysMoore時代のSoC設計に求められるもの
  • 2022年自動車業界の5大トレンドを予測
  • ISO/SAE 21434がEDAおよびIPベンダに与える影響
  • RTL Architect:かつてない精度でRTLの並列検討を実現 ~RTLの品質が向上
  • ゲーマーに朗報!HDMI 2.1aでSBTM(Source Based Tone Mapping)が利用可能に

vol.116

  • Euclide: デザインとテストベンチに対するオンザフライでのチェック機能を備えたIDE
  • デザインとテストベンチのコーディング・エラーをオンザフライで特定して修正
  • 先端ノードでPPA向上の新たな可能性を拓くFusion CompilerとPrimeShield
  • カスタム開発のハイパー・コンバージェント設計フローが現実のものに
  • 包括的なシリコン・ライフサイクル管理

<PrimeSim 特集>

  • PrimeSim Continuum
  • PrimeSim Pro
  • PrimeSim HSPICE
  • PrimeSim SPICE
  • PrimeSim XA
  • PrimeSim Reliability Analysis
  • PrimeSim Custom Fault
  • PrimeWave Environment

vol.115

  • 機械学習を設計サイクル全体に適用
  • 半導体設計の次のキラー・アプリはAIか
  • AIハードウェアで求められる最高のQoRと検証可能性の両立
  • PrimeShield - デザインの堅牢性向上とシリコン・ライフサイクル・マネージメントの効率化を実現
  • PrimeYeild: Li Dingへのインタビュー
  • PrimePower: RTLからサインオフまでのパワー解析
  • RTL Architect - RTL Architectの「シフト・レフト」ストラテジにより、フィードバックまでの期間を大幅に短縮
  • TestMAX CustomFault
  • VC SpyGlass (Lint, CDC, RDC)
  • 【Success Story】シノプシスとエヌエスアイテクス / ASIP Designer
  • 機能安全の実装がメインストリームに

vol.114

  • 先端ノードにおけるDRCの課題をスケーラビリティとクラウド対応で解決するIC Validator
  • 先端ノード・デザインのフィジカル検証生産性を高めるIC Validator
  • SSDソフトウェアの開発とシステム・バリデーションをシフト・レフト
  • 電力考慮のシミュレーションを使用した効率的なローパワー検証およびデバッグ・メソドロジ
  • UPFベースのローパワーSoCにおけるCDC検証
  • AI SoC開発の強力な基盤
  • イメージ・シグナル・プロセッサとビジョン・プロセッサを組合せた高精度なコンピュータ・ビジョン
  • OpenVX の可視化によるビジョン・アプリケーションの最適化
  • クラウド・コンピューティング・インフラストラクチャの統合に向けたIP
  • 32 GT/sのPCIe 5.0デザインへの移行を加速
  • DDR SDRAM規格の種類と用途

vol.113 - Winter 2019

  • STAR Hierarchical SystemのMeasurement Unitを使用したオンチップ・クロックおよびプロセスの監視
  • 「視覚的に品質劣化のない」圧縮アルゴリズムで実際には失われている画像データを解析する方法
  • 先進運転支援システム(ADAS)を支えるEthernet TSN規格
  • ADAS SoC向けデータ・コンバータIP
  • SoCの機能安全に対処するテスト・ソリューション
  • Linuxを自在にカスタマイズできるYocto Project
  • AIにセキュリティが求められる理由
  • あらゆるIoTエンドノード機器に適した柔軟なプロセッシング
  • ディープ・ラーニングを活用したAR(拡張現実)
  • 効率的なディープラーニング・アクセラレータの開発を支えるFoundation IP

vol.112 - Spring 2019

  • FPGAプラットフォーム概要
  • インプリメンテーションIPベース・デザインおよびSoCを簡単にデバッグする方法: Verdi Transaction Debug Platform
  • Root Of Trustによる車載システムの保護 - ハードウェア・ベース Root Of Trustの動作のしくみと必要性
  • Fusion Compiler - 設計結果予測性の高いRTL-to-GDSIIインプリメンテーション・システムにより、結果品質が最大20%向上
  • Design Compiler NXT - 次世代のDesign Compiler
  • AIが車載SoC設計に与える影響
  • ISO 26262認証済みIPを使用した統合型ADASドメイン・コントローラSoC
  • 人工知能(AI)SoCのDNA
  • 人工知能に向けたハードウェア数学ライブラリ

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