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随着人工智能（AI）、第五代移动通信（5G）、物联网（IoT）等信息技术的迅速发展，集成电路的重要性更加凸显，而硅晶圆、光刻胶、金属互连材料、绝缘材料、高纯金属靶材以及用于先进封装的材料等对集成电路制造业发...
在人工智能（AI）产业快速发展的今天，高效、稳定的硬件设备成为了支撑AI算法和应用的基础。无论是数据中心的超级计算集群，还是边缘设备上的智能传感器，都离不开精密的电源管理和能效优化。在这些复杂的电子设备中...
以硅为代表的无机半导体材料，为了满足当下信息技术的需求，一直在不断提升集成化程度，芯片尺寸已逼近物理极限。然而，无机半导体材料固有的刚性，导致传统硅基器件很难用在一些需要弯曲、折叠和伸缩的场景中，如柔...
随着半导体工艺制程逼近物理极限，短沟道效应以及量子隧穿效应带来的发热、漏电等问题愈发严重，Chiplet（芯粒）技术走入大众的视野，成为后摩尔时代下实现电路系统算力和带宽提升、降低成本的有效解决方案之一。作...
微电子产业的飞速发展让芯片的性能和复杂度不断提升。然而，芯片的生产仅仅是第一步，要想在现实世界中可靠运行，还需要经过一道关键工序——封装。封装不仅保护芯片免受外界环境的影响，还负责连接芯片与外部电路，提...
随着上世纪70年代晶体生长技术飞跃发展，砷化镓（GaAs）作为第二代半导体材料出道即巅峰，并以其优异特性在近60年中长期保持竞争力——具体包括：最初作为一种直接带隙半导体（能够直接将电子跃迁产生的能量释放为光子...
当前，以CHatGTP为代表的生成式AI（AIGC）应用仍在快速迭代升级，全球数据总量呈现指数式增长趋势，不仅对算力提出了新要求，也对传输速率和传输容量提出了更高要求。光通信由于具有速率高、频带宽、保密性好、损耗...
伴随着AI的蓬勃发展，依托传统工作负载量所规划的数据中心基础构架正面临巨大压力，对电力的需求也高速成长，比如OpenAI的热门聊天机器人ChatGPT每天需响应约2亿个用户请求，这可能要消耗超过50万千瓦时的电力，而据...
随着人工智能技术的迅猛发展，全球范围内对高性能计算芯片的需求持续攀升。从语音识别、图像处理到自动驾驶和智能机器人，人工智能（AI）技术正深刻影响着各行各业。而支撑这一切的，正是那些不断突破性能极限的尖端...
随着AI模组中参数数量的指数级增长，对高性能内存的需求也在不断增加，HBM（高带宽存储器）通过垂直堆叠多个DRAM芯片，并通过宽总线（通常为1024位）连接每个堆栈，可以在占用较小面积的情况下提供显著的高速、高...
远光锆业：二十年专注锆钛，以全链条能力服务下游产业
龙亿装备：从非金属矿到新能源原料深加工之路
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2024/09/03
