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帖子 基于 CFD 的數據中心優化設計及數字孿生運維管理方案
該產品包含兩個軟件解決方案,即<strong>Cadence Reality DC Design 和&nbsp;Cadence Reality DC Insight</strong>(含Cadence Reality DC Digital Twin 和 Cadence Reality DC Asset Twin兩個模塊),可以幫助設計人員、數據中心業主和運營方平衡數據中心的可靠性和能效要求。
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技術鄰公告 ??? 1年前
基于 CFD 的數據中心優化設計及數字孿生運維管理方案
視頻 Cadence Celsius EC Solver 是液冷服務器熱仿真的最佳選擇
芯片模型可通過Cadence Celsius Solver ROM 或 Cim 模型與Celsius EC 無縫對接。 Celsius EC 還可與Cadence 數據中心熱仿真軟件 Reality DC結合, 通過AI 服務器模型無縫對接。 因此,Celsius EC Solver 是液冷服務器熱仿真最佳選擇。
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Cadence楷登 ??? 4月前
Cadence Celsius EC Solver 是液冷服務器熱仿真的最佳選擇
帖子 AI賦能電子散熱設計,迅速識別熱風險,實現散熱設計優化(內含干貨直播)
實現平臺集成,包括Virtuoso<sup>?</sup>&nbsp;Layout Suite、Allegro<sup>?</sup>&nbsp;X Design&nbsp;Platform、Innovus<sup>?</sup>&nbsp;Implementation System、Optimality Intelligent System Explorer 和 AWR Design Environment
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技術鄰公告 ??? 1年前
AI賦能電子散熱設計,迅速識別熱風險,實現散熱設計優化(內含干貨直播)
視頻 基于CFD的數據中心優化設計及數字孿生運維管理方案
本期直播將帶您了解Cadence Reality DC 數字孿生平臺如何實現數據中心從概念設計驗證、到優化設計及系統化、流程化數字孿生運維管理數據中心,提高數據中心可靠性及能效,實現節能。適用人群:數據中心設計、運維、平臺開發等相關從業人員, CFD模擬從業者,高校教師及學生。
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Cadence楷登 ??? 1年前
基于CFD的數據中心優化設計及數字孿生運維管理方案
帖子 EV design – electric motors
In reality however, the motor torque can not be zero when the rotor is spinning.
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feng-A ??? 4年前
EV design – electric motors
帖子 EV design – electric motors
In reality however, the motor torque can not be zero when the rotor is spinning.
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EDC電驅未來 ??? 4年前
EV design – electric motors
帖子 五分鐘看完SiP設計EDA流程
--------設計工具--------Cadence的Allegro Package Designer Plus,是封裝設計業內的準行業標準工具,可實現WireBond、FlipChip、SiP、Chiplet異構集成,2.5D/3D硅基封裝的設計與驗證。
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圖元TOPBRAIN ??? 3年前
五分鐘看完SiP設計EDA流程
帖子 UniVista EDM Pro電子設計自動化檢查與評審解決方案:賦能高可靠性設計流程的專業工具
EDA工具鏈深度集成:兼容Cadence Allegro、Mentor Xpedition、Altium Designer等主流工具,支持原理圖、PCB及三維模型的聯合檢查。例如,在AI加速器設計中,ERC可自動識別2.5D封裝中的微凸塊間距違規,精度達0.1μm。
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圖元TOPBRAIN ??? 6月前
UniVista EDM Pro電子設計自動化檢查與評審解決方案:賦能高可靠性設計流程的專業工具
帖子 行業熱點丨工業 5.0 時代的數字孿生:邁向高效和可持續的智能工廠
這些技術與超高速連接和用戶體驗設計(UX Design)系統相結合,使最終用戶能夠輕松使用。</p><h3><strong>數字孿生的增長</strong></h3><p>Straits Research 的研究顯示,全球數字孿生市場正在穩步增長:從 2022 年的 97 億美元,預計到 2031 年將達到 1850 億美元,2023-2031 年的復合年增長率為 38.8%。
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ALTAIR ??? 1年前
行業熱點丨工業 5.0 時代的數字孿生:邁向高效和可持續的智能工廠
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