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“开源芯片”运动通过提供工艺设计套件（pdk）、EDA工具和构建模块，使芯片设计更容易获得。研究人员可以采用开源PDK，与各种软件专家合作开发工具，然后由半导体代工厂免费制造。

未来AI服务的方向必须完全集中在提高服务质量和降低能耗上，预计相关工作将集中在降低AI芯片的功耗和加速开发节能DNN结构上。

传统芯片和AI芯片之间的真正区别在处理多少和什么类型的数据，以及它可以同时进行多少计算。同时，新的软件AI算法突破正在推动新的AI芯片架构，以实现高效的深度学习计算。

首届国际芯片编码竞赛的获胜者、UG二年级学生在2023 ISSCC展示了一个开源芯片设计项目——OpenFASoC：数字LDO发生器。

厌倦了看到设备制造商赚了数十亿美元，自己只赚了数百万美元后，Arm希望“彻底改革”商业模式，大幅提高芯片许可费用。这种向设备制造商收费的新模式，可能会激发RISC-V社区的成长动能。

研究人员开发了一种可以训练机器学习硬件的光子芯片，将有助于降低人工智能训练的碳足迹和大量能源开销。

按照《科学》杂志的预测，未来的数据中心将“进化”成芯片大小，包含多个分布式服务器的机柜，机柜顶端的网络交换机都将被集成到一枚芯片中。

MIT开发了一种量子计算架构，建立了一个包含四个量子位的模块，实现了超过96%的保真度。这项成果可用作完全可编程的量子节点，也可作为连接多个量子计算机芯片的总线接口。

想象一下，只要打开冰箱，手机APP立即知道哪些物品将在几天内过期……这就是采用射频能量采集技术实现的免电池智能标签。

内存安全是编程语言的一个特性，虽然转向一种新的编程语言通常需要一个学习曲线，但是在内存安全的情况下，回报通常是值得的。

为了克服工艺节点不断增加的复杂性和成本，IDM接受了并不新鲜的小芯片方案，通过模块化方法对单芯片（SoC）制造工艺进行新一轮的破坏性创新。

研究人员正在设计和计算一些有潜在价值的材料及特性，并研究出一种基于碘化铅钙钛矿的LED，可以有效地将电转化为光。

在世界移动通信大会（MWC 23）上，微芯片产业拥抱AI的热情显而易见，甚至近乎疯狂。

一项关于微芯片制造方法的研究发现，与单独依赖人类专家相比，“人类-AI”混合设计策略可以充分利用人类的直觉，削减一半的芯片开发成本。

科学家一直探索制造超导二极管，以建造速度更快、耗能更少的计算机。柏林自由大学的最新研究揭示了用单个磁性原子制成的最小超导二极管，可能开创超导电子学新时代。

科学家研究了一种使传感器变智能的方法。通过光学神经元进行传感器内图像记忆和编码，制作了集成图像传感和计算的光电组件。该成果将在依赖于综合传感输入和实时集成处理的机器人领域大显身手。

大学生研究了空间计算的RISC-V架构，并在2021年IEEE空间计算大会上展示了他们的成果。这项研究可作为深入研究新架构的起点，可能导致一种太空就绪的RISC-V计算机。

通过在HEMT中加入铁电体，新铁电半导体将为单个放大器铺平了道路。新器件可以完成多个传统放大器的工作，是重构射频和下一代计算系统中存储器件的有力竞争者。

随着标准微芯片的演变即将结束，科学家们正在寻求一场革命。最大的挑战是设计更节能的芯片，本文描述了如何使用复合氧化物来创建非常节能的MESO器件和小型忆阻器。

虽然有关用AI取代工人来创造利润的潜力令人目眩，但一件事经常被忽略了：这些模型需要定期重新培训，否则它们可能会变得无关紧要，特别是在像新闻这样快速发展的环境中。