На этой неделе в полупроводниковой отрасли появились важные новости по квантовым чипам, тестированию ИС и подготовке инженерных кадров — всё это со временем отразится и на мире embedded-систем и IoT.
Квантовые чипы: от лаборатории к продуктам
Исследователи из Университета Павии, CEA-Leti и STMicroelectronics разработали полностью интегрированный квантовый частотный процессор на кремниевом чипе. Платформа silicon-photonics объединяет генерацию квантовых состояний, частотное смешение и программируемое спектральное управление на одном кристалле — фактически миниатюризируя оптическую квантовую лабораторию до размера ИС.
Microsoft предоставила свои топологические кубиты на базе чипа Majorana 2 агентству DARPA для независимых испытаний в новом квантовом центре в штате Мэриленд. Это важный шаг к объективной оценке надёжности таких устройств.
Компания IonQ сообщила об успешных тестах сквозного декодера квантовой коррекции ошибок в реальном времени, работающего на обычном CPU (off-the-shelf). В бенчмарках с моделированием до 408 логических кубитов и более 31,5 млн операций дополнительная задержка составила всего 0,02%, что показывает реальную применимость классического железа для управляющих стеков квантовых систем.
В Германии консорциум под руководством QUDORA приглашён подать полную заявку по проекту NFQC-1k объёмом около 122 млн евро. Цель — создать ионный квантовый компьютер минимум на 1000 физических и 50 логических кубитов, а также пилотную производственную линию для QPU.
Тестирование чипов и подготовка инженеров
В рекомендованном видео от Siemens EDA разбираются варианты ускорения передачи растущих объёмов тестовых данных в современных SoC. Vidya Neerkundar сравнивает подходы вроде compressed test, иерархического DFT и влияние стандартов на производственный тест.
Параллельно Университет Иллинойса в Урбана-Шампейн и Университет Пэрдью запускают совместные программы подготовки полупроводниковых инженеров с упором на проектирование чипов, производство, оборудование, материалы, тестирование и advanced packaging. Это вклад в кадровый резерв, от которого зависят будущие embedded-платформы и высокопроизводительные системы.
Источник: Semiconductor Engineering
