高密度PCB线路板设计:从布局到优化的核心方法
随着电子设备向小型化、高集成化发展,高密度 PCB(印制电路板)因能承载更多元器件、提升信号传输效率,成为行业主流。其设计需兼顾空间利用率与性能稳定性,核心方法可围绕布局、布线、阻抗控制三大环节展开。
随着电子设备向小型化、高集成化发展,高密度 PCB(印制电路板)因能承载更多元器件、提升信号传输效率,成为行业主流。其设计需兼顾空间利用率与性能稳定性,核心方法可围绕布局、布线、阻抗控制三大环节展开。
AI 工具的激增似乎恰好能填补人才短缺的缺口,但深入分析便会发现,AI 的能力与实际需求并非完全匹配。在电子设计自动化(EDA)流程中,部分环节仍需人类工程师参与,且在可预见的未来,这一现状大概率不会改变。
人工智能工具的普及似乎完美地填补了人才短缺的空白,但仔细观察就会发现,这些技能并非完全重叠。EDA流程中的某些环节仍然需要人类工程师,而且这种情况在可预见的未来很可能还会持续下去。
美股周二早盘,楷登电子(Cadence Design Systems,CDNS)股价下跌3.2%,此前该公司上调2025年业绩展望,预计营收增长14%,每股收益增长18%。公司将强劲表现归因于AI需求驱动及70亿美元创纪录积压订单。
深圳理工大学唐志敏院长曾言,于半导体产业链而言,设计与制造深度融合方可得优质产品,而电子设计自动化(EDA)恰似连接二者的关键纽带,不可或缺。
AI芯片竞争的焦点,正从晶体管数量转向设计效率。EDA(Electronic Design Automation)是芯片设计的中枢工具链,覆盖从RTL逻辑设计到版图验证的全流程,是半导体设计的“大脑”。
2025年10月,特朗普团队打算限制对华出口关键软件,消息还没正式出来,国内科技圈就已经开始紧张了,美国从2022年起就把EDA、AI框架这些工具列入管制清单,这次要是真干了,不是不卖设备那么简单,是直接把整个软件生态给掐断了。
2024年3月,美国国会一份内部简报里夹着一句话:如果中国六代机在2027年前首飞,西太平洋的空中游戏规则将被重写。
国际形势日趋复杂,撕裂了芯片的全球产业链,特别是随着2025年11月1日的临近,围绕关键软件的博弈成为新焦点。
2025 年 10 月 23 日,特朗普政府正在考虑一项广泛的出口管制措施,限制全球范围内含有美国软件、或使用美国软件(如设计、生产或嵌入式软件)制造的产品出口到中国。
株式会社村田制作所(TOKYO: 6981)(以下简称“村田”)已在 Cadence Design Systems, Inc.(总部:美国加利福尼亚州,以下简称“Cadence”)提供的 EDA 工具(1) “OrCAD X CaptureTM”以及“AWR
北京时间10月10日深夜,全球金融市场迎来“黑色星期五”。美股三大指数全线跳水,欧洲股市尾盘跟跌,原油与加密货币遭受重创,VIX恐慌指数飙涨超31%。
2025年10月10日,特朗普表示,美国将在2025年11月1日起对“所有关键美国制造软件”(allcriticalUS-madesoftware)实施严格的出口管制措施,限制或禁止相关软件向中国出口。
从名单构成来看,国际 EDA 三巨头 Synopsys、Cadence、Siemens EDA 的核心地位依旧稳固,凭借深厚的技术积累与成熟的解决方案,持续掌握着先进制程领域的关键话语权。
据恒州诚思调研统计,2024年全球储存块可切换双端口 RAM市场规模约7.84亿元,预计未来将持续保持平稳增长的态势,到2031年市场规模将接近10.27亿元,未来六年CAGR为3.9%。
受到ChatGPT等生成式AI模型的启发,世界发生了改变。这些模型非常适用于副驾驶(copilots)和智能体AI(agentic AI)等领域,但它们在EDA(电子设计自动化)工具中的应用前景尚不明朗。那么,什么才是合适的应用方式?AI能否让EDA工具更快速
中美芯片竞争是一场关乎未来科技主导权的战略博弈。美国凭借技术积累和生态优势暂时领先,但中国通过举国体制和市场优势正在奋力追赶。这场竞争将重塑全球科技格局,推动技术创新加速,同时也可能导致全球供应链分化重组。最终胜负将取决于创新能力、人才储备、产业政策等多重因素
为人工智能提供动力的计算芯片需要消耗大量电力。本周三,全球最大的芯片制造商展示了一项新策略,以提高芯片的能效:使用人工智能驱动的软件来设计它们。在硅谷举行的一次会议上,为英伟达制造芯片的合约制造商台积电展示了一系列方法,希望将人工智能计算芯片的能效提高约10倍
模拟芯片设计和数字芯片设计不一样,数字设计靠 “代码” 就能搞定,用 Git、SVN 这些常见的版本管理工具就够了。
在半导体产业链里,光刻机、EDA、晶圆代工常常成为头条。但对于一线研发团队而言,数据管理工具是低调却决定效率的“隐性战场”。这是因为,当下半导体产业正在进入一个前所未有的复杂阶段。先进制程(5nm、3nm)、3D 封装、Chiplet 模块化,以及 AI 芯片