新产品可以轻松连接整个工作流程中的数据
2022年5月25日—NI(纳斯达克:NATI)在时隔两年再次回归线下的全球用户大会上推出DataStudio软件,这一全新的从设计到测试完整的分析软件为现代、安全和可扩展的工程数据基础设施和应用程序奠定了基础,加快了无线通信、半导体和电子创新的步伐。

为了满足快速跟踪产品开发的需要,DataStudio软件在半导体设计和测试工作流程中架起了关键数据的桥梁。DataStudio Specification Compliance Manager(SCM)是DataStudio系列中第一个应用程序,它能管理设备规格、连接到测量数据源并自动生成合规报告。DataStudio SCM提供设备符合目标规范的全面视图,能实现更好的决策和报告,并将设计、验证和生产测试各个割裂的孤岛中经常丢失的数据利用起来。通过为全面的数据架构奠定基础,工程师可以获得清晰可行的洞察,从而提高生产力并减少芯片开发过程中所需的人工作业量。

此外,NI正在启动DataStudio Bench Data Connector(BDC)验证平台测试库。BDC库提供了一套标准化的方法来存储与DataStudio SCM自动兼容的验证数据,从而可以将基准测量数据轻松地导入合规性报告软件。
NI半导体和电子业务事业部副总裁兼总经理Ritu Favre表示:“过去几十年,我们一直专注于设计和测试自动化,这个过程产生了大量的数据。我们的客户希望利用这些数据来实现更好的项目可视性从而更好地制定决策。我们正处于一个临界点,数据量和使用这些数据的压力是巨大的,我们的客户正在寻找能跨越整个流程的解决方案。”
“根据今天的模拟器,如果半导体原型产品不符合所有规范,就很难判断问题出在哪里。是某个特定部件有缺陷吗?是制造过程中某个地方出了问题吗?是设计中的根本缺陷吗?” Ritu解释道。“为了调试这一点,工程师们必须使用来自不同供应商的不同工具和不同数据集来处理这些不同的信息孤岛。我们正在打破这些障碍。”
DataStudio以工程师需求为中心,采用现代的、软件连接的方法来设计和测试数据。NI 这款最新产品可用于本地部署和云端部署,将有助于加速工作流程现代化,从产品定义到验证、至确认最后到生产测试,将NI丰富的软件传统与新的云服务和机器学习功能相结合,给正在迅速创造未来的工程师们以助力。
好文章,需要你的鼓励
还在为渲染一个3D模型等上几小时吗?还在纠结移动办公就得牺牲性能吗?当AI遇上专业工作站,传统设计流程的游戏规则正在被改写。
伊斯法罕大学研究团队通过分析Google Play商店21款AI教育应用的用户评论,发现作业辅导类应用获得超80%正面评价,而语言学习和管理系统类应用表现较差。用户赞赏AI工具的快速响应和个性化指导,但抱怨收费过高、准确性不稳定等问题。研究建议开发者关注自适应个性化,政策制定者建立相关规范,未来发展方向为混合AI-人类模型。
据报道,OpenAI正与亚马逊洽谈至少100亿美元的融资。亚马逊此前已是Anthropic的最大投资者,并为其建设了110亿美元的数据中心园区。若融资达成,OpenAI将采用AWS的Trainium系列AI芯片。Trainium3采用三纳米工艺,配备八核心和32MB SRAM内存。AWS可将数千台服务器连接成拥有百万芯片的集群。报道未透露具体估值,但OpenAI最近一次二次出售估值已达5000亿美元。
这项由伊利诺伊大学香槟分校等四所院校联合完成的研究,提出了名为DaSH的层次化数据选择方法。该方法突破了传统数据选择只关注单个样本的局限,通过建模数据的天然层次结构,实现了更智能高效的数据集选择。在两个公开基准测试中,DaSH相比现有方法提升了高达26.2%的准确率,同时大幅减少了所需的探索步数。