Полупроводниковая индустрия в эпоху больших наборов данных и анализа

Эта статья посвящена влиянию больших данных на полупроводниковую промышленность. Во-первых, позвольте мне объяснить, что такое большие данные.

Это наборы данных, размер которых выходит за рамки возможностей типичного программного обеспечения базы данных для сбора, хранения, управления и анализа. Большие данные имеют следующие особенности:

1. Сложные наборы данных, которые обычно огромны и измеряются в петабайтах

2. Тысячи измерений для каждого элемента данных

3. Это комбинация разных типов данных — полуструктурированные или неструктурированные данные, объединенные в разные источники.

Его тенденция в полупроводниковой промышленности объясняется 3 В (разнообразие, скорость и объем)

Разнообразие — технологические вариации для будущих полупроводниковых систем

Скорость — более высокая производительность с меньшими размерами и низким потреблением энергии.

Объем — IC присутствует везде, и объем данных, которые он несет, достигнет бесконечного числа.

Следующие методы помогают в анализе и обработке больших данных

1. Сбор данных:

Полевые узлы, которые являются датчиками, встроенными вокруг нас, собирают данные и передают их в центральный кластер, используя сеть для анализа. Распознавание образов и принятие решений — это методы, на которых центральная сеть опирается на операции в реальном времени.

2. Извлечение полезной информации:

Компании используют методы машинного обучения для извлечения значимых данных из больших наборов данных. Машина поддержки векторов — это мощный алгоритм машинного обучения, который часто используется для классификации больших наборов данных.

3. Анализ в реальном времени:

Наборы данных обновляются благодаря высокому содержанию и эффективному сбору данных. Процессор извлекает информацию из кеша, оперативной памяти и жесткого диска. Однако большинство технологий предпочитают обработку памяти. Память должна быть ближе к процессору, чтобы облегчить обновление и обработку. Вот почему нам нужен больший кеш для простого обновления данных.

4. Чип на будущее:

По мнению некоторых исследователей, устройства следующего поколения представляют собой трехмерные системы с серией датчиков в одном слое и кэш-памятью высокой плотности в другом слое — оба образуют одну цепь.

Эти устройства будущего поколения предлагают полупроводниковым компаниям широкий спектр возможностей в области разработки или интеграции датчиков. Даже программная аналитика играет основную роль благодаря сложному алгоритму машинного обучения для извлечения данных.

Значение больших данных:

Процент использования больших данных станет ключевой основой для конкуренции между существующими компаниями. Это стало наиболее важным фактором производства во всех компаниях. Он имеет потенциал для создания стоимости и оказывает влияние на компании, такие как их организация и управление. Это приводит к увеличению производительности. Эти применения больших наборов данных могут сильно побудить полупроводниковую промышленность к разработке инновационных интегральных схем для обработки больших данных с использованием современных методов.