亚马逊AWS官方博客

Category: Industries

基于Neptune搭建人类疾病表型通路知识图谱

在AWS,我们相信可以提供帮助的一种方法是为这些专家提供所需的数据和工具,来帮助科研人员找到不同疾病之间的关系、不同药物的综合作用以及基因到蛋白质再到表型之间的通路。 此博文主要介绍基于AWS Neptune图数据导入表型、遗传等不同生命科学维度的数据。通过Neptune Gremlin来清洗、处理相关数据,生成相关知识图谱。以及如何利用Neptune查询语句来快速发现定位相关数据通路,如不同表型之间的关联,基因位点对应的表型数据等。

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芯片设计-如何在缺少 CAD 团队的情况下进行异常日志分析

国内大部分半导体设计公司都面临缺少CAD工程师的局面。缺少CAD团队影响设计效率成为一个日益显著的问题。缺少CAD团队意味着缺少开发设计流程工具,缺乏流程管理,无法为作业失败后的日志分析提供良好的排查指导。本文以回归测试举例,阐述在回归测试过程中,当作业失败,需要针对异常状况进行分析时,提供一个简单的排查流程指导。各位可以根据公司自身的状况进行定制化设计,并通过异常分析流程在缺少CAD团队的情况下提升开发效率。

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在 AWS 上扩展 Synopsys Proteus 光学近似修正

Synopsys 和 AWS 意识到随着半导体技术的进步不断推高每个芯片的复杂性,客户数据中心面临着满足日益增长的资源需求的挑战。 OPC 很适合利用 AWS 云的无限计算规模,因为计算可以并行化。Synopsys 和 AWS 决定启动一项联合调查,以确定 Synopsys Preteus 如何在 AWS 上扩展。

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SOCA 帮助半导体企业快速启动 EDA 云上部署

使用电子设计自动化 (EDA) 应用程序的半导体和电子产品公司可以通过利用 AWS 上近乎无限的计算、存储和其他可用资源,大大加快其产品开发生命周期和上市时间。在这篇工作负载支持的博客文章中,我将提供架构(Scale-Out Computing on AWS)和系统级指导,以构建能够将 EDA 应用程序扩展到 30000 个或以上核心的环境。

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在 AWS 上构建自动驾驶和 ADAS 数据湖

本博客介绍了如何使用此参考架构构建自动驾驶数据湖。我们讨论的工作流范围从如何提取数据、为机器学习准备数据、将 ADAS 系统和车辆传感器的输出进行编目、对其进行标注、自动检测场景,到管理那些将其移动到有组织的数据湖构造所需的各种工作流。开发 AWS 自动驾驶和 ADAS 数据湖参考架构之前,我们曾与众多客户合作应对实现这一目标所面临的挑战。

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AWS 上的半导体设计工作流程(入门博客)

欢迎阅读我们的第一篇半导体和电子的博客!这篇文章以及未来陆续发布的其他文章将帮助AWS客户和合作伙伴及时了解AWS半导体和电子团队的活动,并为在AWS上运行半导体和电子工作流程提供规范指导。我们的团队成员分布在全球各地,致力于帮助全球客户加速其关键的半导体工作流程,包括从前端设计和验证,到后端制造、封装和组装的全部流程。我们的团队由行业领导者组成,每个行业领导者在半导体和电子行业都有数十年的经验。我们利用这种经验来指导客户,从他们最初的AWS入门到运行他们的第一个生产工作负载。

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