半导体工程博客回顾（10月21日）：从服务器到机架、AMBA CXS、数字孪生等

从服务器到机架；AMBA CXS；数字孪生；边缘 AI 开发闭环；卫星电源；全球人才挑战。

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Synopsys 的 Neeraj Paliwal 探讨了 AI 工作负载如何将关键设计与优化考量从服务器转移到机架，设计从目标工作负载出发，反向优化每瓦特和每美元的有效 AI 计算。

Cadence 的 Ravi Vora 演示了 AMBA CXS 如何将一条宽位带信用值的链路演进为可扩展的共享传输层，用于多协议、多节点流量，在保持流顺序、路由身份、数据包重建和所需连续性的同时实现受控交织。

在一期播客中，Siemens 的 Conor Peick 和 Katherina Westrich 畅谈了数字孪生在半导体行业的应用，涵盖从芯片设计与验证到晶圆厂建设与自动化。

Arm 的 Christopher Seidl 展示了如何为边缘 AI 构建开发闭环，让来自真实执行的目标信息和证据回流到下一次迭代中。

Keysight 的 Nancy Friedrich 探讨了推动卫星发电与配电要求不断提升的趋势，以及如何利用实验室电源仿真配置来评估在影响卫星太阳能电池阵列和电池组性能的各种场景下的系统性能。

在 SEMI 的一篇博客中，Stanton Chase 的 Jan-Bart Smits 比较了北美、欧洲、中东和非洲以及东南亚的半导体人才短缺情况，并警告说，尽管各地区的成因不同，仅靠政府补贴无法买到实现预期扩建所需的专业知识。

此外，请查看最新一期 Low Power-High Performance 通讯中的博客：

Rambus 的 Paul Karazuba 分析了影响 PCIe Retimer 传输距离的多个相互作用因素，包括硅片设计、控制器智能、通道质量和传输介质。

Siemens EDA 的 Shehab Ashraf 探讨了抗短路过孔插入及其对可靠性和性能的影响。

Cadence 的 Mayank Bhatnagar 展示了开放接口和互操作性如何让设计者根据系统需求选择技术。

Arm 的 Francisco Socal 概述了如何通过可扩展的协议子集、互操作性和灵活的传输支持，将芯粒互连扩展到 AXI 和 CHI。

Ayar Labs 的 Vladimir Stojanovic 和 Global Unichip 的 Igor Elkanovich 解释了光引擎如何在多芯片封装中与高功耗 AI 处理器可靠共存。

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Jesse Allen 是 Semiconductor Engineering 的知识中心管理员兼高级编辑。