在半導(dǎo)體技術(shù)持續(xù)向納米級乃至埃米級邁進的今天,芯片集成度不斷攀升,內(nèi)部結(jié)構(gòu)愈發(fā)復(fù)雜。在芯片的全生命周期中,失效問題難以避免,而 Hot Spot 技術(shù)已成為產(chǎn)品工程師破解芯片失效謎團的關(guān)鍵利器。該技術(shù)聚焦于芯片內(nèi)部因各種缺陷引發(fā)的過熱或異常電流密度區(qū)域,精準定位潛在故障點,為后續(xù)深入分析奠定堅實基礎(chǔ)。
基于真實環(huán)境的AI測試不斷演進,促使英特爾技術(shù)專家順應(yīng)行業(yè)需求,持續(xù)提升產(chǎn)品性能,進而營造更友好的發(fā)展環(huán)境,推動AI技術(shù)的普及。 MLPerf大家可能都略有耳聞,但又未必完全了解這項AI基準測試。雖然沒能找到這個詞本身的明確定義,但利用AI助手,我們得到了一個值得信賴的答案:MLPerf在2018年5月首次出現(xiàn)時被比作是為“SPEC for ML”。AI助手繼續(xù)寫道:“‘MLPerf’是一個合成詞