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如何理解数字芯片设计中的RTL（Register Transfer Level）

一、RTL 的基本定义 RTL（寄存器传输级）是数字电路设计中对硬件功能进行抽象描述的一种层次。它的“主角”是寄存器和寄存器之间的数据通路，即在一个时钟周期内，信号会从寄存器输出，经过组合逻辑运算，最后进入下一级寄存器。为什么叫“寄存器传输级” “寄存器”代表电路中存储数据的元件（如触发器、锁存器）。 “传输”指的是数据在寄存器之间的流动。
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DeepSeek-R1大模型论文详细解读

一、引子最近拜读了《DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs viaReinforcement Learning》，该论文讨论了DeepSeek-R1模型，该模型旨在通过强化学习（RL）提升大语言模型（LLM）的推理能力。二、论文的关键要点总结 DeepSeek-R1 和 DeepSeek-R1-Zero 模型：
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因惧怕美国报复，三星、SK海力士计划停用中国EDA软件！

据韩国媒体报道，韩国半导体巨头SK海力士已开始紧急审查其使用的中国半导体电子设计自动化（EDA）软件，以应对美国可能出台的新政策。这些政策可能会限制韩国半导体公司使用中国软件，业界人士透露，SK海力士正在评估其使用的中国EDA软件是否符合未来政策要求。 EDA软件被称为“芯片之母”，是整个电子产业的基石，EDA几乎用于所有电子产业各个环节。目前全球EDA市场份额主要被新思科技，Cadence和西门子占据，全球份额接近90%。不够随着今年来中国加大对EDA的支持，本土EDA发展迅速，目前已经成
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陶瓷卫浴大厂发力芯片制造，TOTO半导体业务年利润将突破1亿美元

2月5日消息，据《日经新闻》报道，全球第三大陶瓷卫浴产品制造商——日本TOTO通过利用其在陶瓷材料领域的专业知识，已经在半导体制造所需的“静电卡盘”（Electrostatic Chucks，或称E-CHUCK、ESC）市场取得了成功。报道称，TOTO 与半导体相关的业务最早可追溯至1980年代，当时TOTO就有为半导体产业开发高性能精密陶瓷产品，其中最主
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涉嫌垄断，市场监管总局对谷歌立案调查！

2月4日下午，中国*市场监管总局发布公告称，“因谷歌公司涉嫌违反《中华人民共和国反垄断法》，市场监管总局依法对谷歌公司开展立案调查。” 对于谷歌具体因哪些行为涉嫌违反《中华人民共和国反垄断法》，市场监管总局并未明确指出。早在2010年3月，谷歌就因为信息审查等方面的问题，宣布退出了中国内地市场。在关闭中国内地的谷歌网站之后，将搜索服务转移至中国香港，继续提供中文搜索服务。当时，谷歌是全球最大的搜索引擎公司之一，在中国大陆市场也有着高达43%的市场份额。随着谷歌的退出
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半导体制造中有哪些有毒化学物质？

在半导体制造过程中，使用了多种化学物质，这些物质对人体健康有潜在的危害。 1. Acetone（丙酮）危害：丙酮在中等至高浓度下会导致鼻、喉、肺和眼睛的刺激、混乱，甚至昏迷。大量摄入时可能导致意识丧失、口腔皮肤损伤。长期接触可能导致肾脏、肝脏和神经损害，并增加出生缺陷风险，同时降低雄性繁殖能力。预防措施：在使用丙酮时应确保*的通风，并佩戴适当的防护设备，如呼吸器和防护眼镜。
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什么是晶圆制造的Inline和Offline？

在半导体制造或相关工业领域中，Inline 和 Offline 是用来描述设备或流程是否处于生产系统中的两个重要术语。这些术语通常用于指代工艺设备、任务管理和生产流程的状态。 1. Inline Inline 是指某项设备、工艺或者任务直接集成到生产系统中，实时执行和受控于生产系统（如制造执行系统，MES）。在 Inline 状态下，设备或流程是生产线的一部分，直接处理系统分配的任务。 Inline 的特点实时性：
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什么是晶圆制造的MO（Mistake Operation）？

MO（Mistake Operation）是指在集成电路制造过程中，由于人为操作失误导致的错误。这类错误可能发生在生产工艺的多个环节中，例如设备操作、数据输入、工艺参数设置或产品检查等。MO 通常不属于设备本身的故障，而是因为人为疏忽或错误判断而引发的问题。 MO 的特点人为因素主导： MO 的发生主要源于操作人员的失误，如没有正确按照操作流程执行，
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什么是晶圆制程的CPK（Process Capability Index）？

CPK（Process Capability Index）是制程能力的关键指标，用于评估工艺过程能否稳定生产出符合规格范围的产品。它通过统计分析实际数据来衡量制程的中心位置与规格目标的偏离程度，同时考虑过程的变异情况。换句话说，CPK反映了制程满足设计要求的能力，以及制程的性能稳定。 CPK 的计算公式如下： C P
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DeepSeek对芯片算力的影响

DeepSeek模型，尤其是其基于MOE（混合专家）架构的DeepSeek-V3，对芯片算力的要求产生了深远影响。为了更好地理解这一影响，我们可以从几个方面进行分析。 1.MOE架构对算力的优化 MOE架构的核心理念是将整个模型划分为多个子模型（专家），每个子模型负责特定的任务，且在实际推理时并非激活所有专家，而是根据输入数据选择性激活需要的专家。对于芯片算力的影响主要体现在以下几点：
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