GlobalFoundries尋求晶圓代工多樣化,與PsiQuantum合作矽光子晶片
晶圓代工產業的目標之一,就是擁有廣泛的製程技術,以獲得更多的客戶。這些廣泛的製程技術包括:邏輯、嵌入式記憶體、射頻、類比、高壓、長壽命週期以及現在的矽光子。
格羅方德(GlobalFoundries)於2021年5月初宣布與PsiQuantum合作,透過專屬製造工具安裝到GlobalFoundries位於紐約Malta的最先進工廠中,進行矽光子晶片製造,進而可以拼裝出一台一百多萬量子位元的量子電腦。...
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【DSP 不只語音識別!聽覺場景、語意理解更到位】
上傳雲端處理,功耗、延遲性、隱私權和網路連接是最大顧慮;所以,嵌入式/離線「邊緣語音識別」的成長性備受期待;為滿足較低的功耗和運算資源需求,Tiny Machine Learning (TinyML) 編譯便應運而生。
現今不少微控制器 (MCU) 已具機器學習 (ML) 能力,且集成數位訊號處理器 (DSP) 作為加速器以增強效能;更有另將音訊編/解碼器、基頻處理器及無線射頻 (RF) 整合其中者,可支援遠程控制。選擇支援移植和優化大量詞彙的 MCU 可簡化開發過程。
在無線鏈路傳輸音訊資料前,數位訊號處理至關重要,包括:測量、過濾和壓縮音訊類比訊號;DSP 要考慮的不只是 MAC 多寡與 ISA 效能,還有與 AI 開源工具、語音功能軟體堆疊,乃至於「雜訊抑制和濾波」等前端訊號預處理及後端無線連接易用性的整個生態系。坊間多數音訊 DSP IP 內核以安謀 (Arm)、Tensilica 和 CEVA 為三大主流派別。相關產品組合各有哪些優勢&特色?適用性如何?又有哪些異軍突起的另類解決方案?一起來認識它們吧!
延伸閱讀:
《喚醒.識別.場景.理解.情境感知——DSP IP「擴展」不停歇》
http://www.compotechasia.com/a/feature/2021/0205/47108.html
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各位30cm帥哥、E cup美女好
廢物滷蛇我在經過一段很長時間後終於找到下一份工作
有點幸運的是下份工作有兩個選擇
1.一家很新很小(數位+類比RD沒超過10人,RF我進去是第1人)的公司
進去的職位內容是研發毫米波(約77GHz)收發機 開的薪水為N+10 保14
2.一家也算新的小公司 主要再做觸控 RD人數也沒超過10人
進去主要負責螢幕類比Driver
但其他所有的circuit(DCDC、BG、SerDe....)都要學會(好刺激!)
薪水約N+5 保14
在此先感謝這兩位主管願意給機會 真的很感謝
(失業在租屋處 每天去圖書館讀AIC的書 然後一直被發無聲信、感謝函真的很心累)
但問題是 這兩個工作依我短淺的目光看來 都很有前途
一個我猜是無人車應用
另一個是應用很廣的AIC(問題是 我怎麼覺得台灣太多人在做螢幕Driver)
所以想請教各位大大 我該怎麼選 台灣5年後類比還是射頻比較吃香
謝謝~
補一下 前工作是在做RF from end的某個小RF零件 薪水 N+4 保14
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