Hvorfor stole på bedriften din til oss?
Vi tar panikken fra anskaffelser. Vi lagerfører millioner av vanskelige deler fra pålitelige kilder. Vi oppdaterer produktlistene våre etter minutter, og online kjøp fullføres i sanntid og sendes hver dag.
MFGChips ble grunnlagt i 2002 og er en lokal leder innen distribusjon av elektroniske komponenter, og er også anerkjent som et av de mest respekterte og innovative selskapene i det lokale markedet i dag. Med hovedkontor i Hong Kong, har MFGChips oppnådd et imponerende rykte for å tilby fremragende service og utvikle effektive, omfattende globale forsyningskjedeløsninger.
Lære mer >
Mentor slutter seg til Nano 2022 da Frankrike fokuserer på mikroelektronikk
Maskinlæring med teknologi og ingeniørkonsept. Menneskelig hode (profil) med kretskort på innsiden og Machine Learning-logo. Selektivt fokus
Mentor vil samarbeide med STMicroelectronics, et annet Nano 2022-medlem, for å tilby design og verifisering for sjetonger med lav effekt, halvledere og andre kretsarkitekturer som trenger raske, nøyaktige kretssimulatorer med høy kapasitet for kretsløp og post-layout. De to selskapene har en partnerskapshistorie, med ST’s Bulk CMOS, FDSOI, analog og RF, innebygd ikke-flyktig, bildebehandling og bipolar CMOS-DMOS eller BCD og annen teknologi. Mentors nanometerkretsbekreftelse Analog FastSPICE-plattform og analog-sentrisk Eldo-programvare dekker alle kretstyper og teknologier i Nano 2022-programmet.
Mentor-ST-samarbeidet vil også omfatte karakterisering av standardceller, I / O og minner. Denne oppgaven kan skape en flaskehals i produksjonen, sier Mentor, som karakteriserer silisiumplattformer med hundrevis av celler og flere hundre prosess-, spennings- og temperaturvariabler (PVT) -variabler kan forbruke tusenvis av CPUer i flere uker, og kjøre millioner av SPICE-simuleringer. Mentors Solido Characterization Software Suite, er et maskinlæringsdrevet verktøy som øker gjennomstrømningen mens den produserer nøyaktige Liberty-filer og statistiske data, sier selskapet. Det gir også verktøy og et designer-sentrisk brukergrensesnitt for å verifisere Liberty-filene. Nye teknikker for forsterkningslæring kan utvikles i løpet av programmet for å fremme karakterisering.