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日期： 2022 年 4 月 26 日
時段： 3:00 - 3:50 pm (台灣時間)
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隨著 AI 與 5G 興起，各國半導體晶片需求日益擴大，且對於晶片設計的要求與複雜性也無止境的增加：希望新晶片設計可以不斷增加閘極數量、極小化晶片尺寸以及大幅縮短上市時間等。此時電子設計自動化 (EDA) 在其中扮演越來越吃重的腳色。從系統架構設計開始、落實到功能的定義與實現，以及最終實現整個晶片的設計與驗證，若沒有 EDA 輔助，設計這樣複雜的電路並同時保證良率是很難達到的。 NVIDIA 作為全面整合的運算平台，與 Cadence 共同推動為積體電路設計 (IC design)、系統單晶片 (SoC) 以及印刷電路板 (PCB) 等提供完整的 EDA 工具，更以獨特的演算法利用大量高效運算 CPU 核數及 GPU 大幅減少求解時間。為台灣晶圓製程研發、製造與代工供應鏈提供最佳解，加快晶圓設計與驗證。
- 瞭解 IC 系統設計之現況與挑戰，並瞭解如何透過高效能運算 (HPC)、人工智慧 (AI) 及機器學習等技術解決此挑戰
- 認識 Cadence 專為晶片、PCB到電路板設計提供完整策略工具，透過 GPU 平行運算協助工程師加快產品設計與上市
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主講者
Andrew Liu
NVIDIA 資深資料科學家NVIDIA 資深資料科學家 Andrew 協助客戶構建基於 NVIDIA 技術的創新解決方案。研究興趣是將機器學習算法應用於現實世界的問題。在加入 NVIDIA 之前，曾擔任富士康機器學習工程師，領導了分析團隊，並開發了各種以製造流程為中心的預測建模項目，包括缺陷檢查和預測性維護。他是洛斯阿拉莫斯國家實驗室 (Los Alamos National Laboratory) 生物科學團隊的訪問學者，致力於人類和環境微生物組項目。
Milton Lien
Cadence 技術經理擁有國立台灣大學電信工程學博士學位，目前任職於 Cadence 智慧系統設計產品技術服務部，他曾負責東南亞國協及大中華區 AWR 產品技術支持工作多年，與各公司機構研究部門在 RF 微波應用上有廣泛實務交流．他研究興趣包括 MMIC、SI、EMC 和計算電磁。
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