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半导体行业三起最新收购!

时间:2024-04-17

来源:全球半导体观察

导语:近期,半导体行业发生最新收购,高通宣布收购一家物联网和云开发安全服务商Foundries.io,其主要产品FoundriesFactory行业知名;Microchip Technology 收购 Neuronix AI Labs以增强在现场可编程门阵列(FPGA)上部署高能效人工智能边缘解决方案的能力;显影液(TMAH)企业润晶科技宣布收购住友化学在中国的两家工厂,提高在中国湿电子化学市场竞争力。

       近期,半导体行业发生最新收购,高通宣布收购一家物联网和云开发安全服务商Foundries.io,其主要产品FoundriesFactory行业知名;Microchip Technology 收购 Neuronix AI Labs以增强在现场可编程门阵列(FPGA)上部署高能效人工智能边缘解决方案的能力;显影液(TMAH)企业润晶科技宣布收购住友化学在中国的两家工厂,提高在中国湿电子化学市场竞争力。

  润晶科技收购住友化学在中国的两家工厂

  4月16日,镇江润晶高纯化工科技股份有限公司(以下简称“润晶科技”)宣布收购住友化学株式会社(以下简称“住友化学”)在中国的两家工厂。

  润晶科技披露,已就全资收购住友化学旗下的住化电子材料科技 (合肥) 有限公司(以下简称“合肥住化”)、住化电子材料科技 (重庆) 有限公司(以下简称“重庆住化”)两家公司一事达成一致,并且双方已经完成股权转让合同的签署。

  在满足股权转让合同上的相关条件后,合肥住化和重庆住化将成为润晶科技的全资子公司。

  资料显示,住友化学成立于1913年,自2009年起在中国从事的平板显示器用制程化学品事业,合肥住化、重庆住化两家公司专注为下游客户提供品质稳定的蚀刻液、显影液、剥离液等产品。

  润晶科技成立于2008年,作为一家显影液(TMAH)生产企业,是三星、LG、京东方、惠科、华星光电和天马等全球主要面板生产企业的供应商。2020年,润晶科技在合肥成立芯科电材,布局高纯双氧水、氨水、异丙醇等半导体级别产品,目前在全球领先的12寸晶圆厂已经开启产品导入工作。

  润晶科技表示,通过本次收购,将继承住友化学集团的技术优势和业务体系,快速实现扩大产品组合(如蚀刻液、剥离液、CF显影液),为客户提供多品种整体供应解决方案,从而提高润晶科技在中国湿电子化学市场竞争力。

  高通收购Foundries.io

  近期高通在一个WiFi产品发布新闻稿中透露,Qualcomm Technologies 最近收购了 Foundries.io,据悉,这是一家开源云原生平台提供商,可简化开发和更新基于 Linux 的物联网和边缘设备的复杂性。

  公开资料显示,Foundries.io 是一个由高管和工程师组成的团队,总部位于剑桥,被公认为是所在领域的领导者。公司产品适用于互联嵌入式安全设备的云原生 DevOps 产品可加快上市时间并降低任何行业 OEM 的成本。

  据悉,该公司与ARM及其芯片合作伙伴密切合作,采用ARM SystemReady 技术。它开发了第一个完全集成 Project Cassini 并为其提供商业支持的 Linux 发行版,Project Cassini 是 ARM 的一项开放、协作、基于标准的计划。

  Microchip收购 Neuronix AI Labs

  外媒消息显示,Microchip Technology 最近收购了 Neuronix AI Labs,以扩展其在现场可编程门阵列 (FPGA) 上部署的高能效、支持 AI 的边缘系统的功能。资料显示,Neuronix AI Labs 提供神经网络稀疏优化技术,可以降低图像分类、对象检测和语义分割等任务的功耗、尺寸和计算量,同时保持高精度。

  Microchip 的中档 PolarFire® FPGA 和 SoC 在低功耗、可靠性和安全功能方面已处于行业领先地位。收购这种神经网络稀疏优化技术将使 Microchip 能够开发经济高效的大规模边缘部署组件,这些组件专为在具有成本、尺寸和功耗限制的系统上的计算机视觉应用而设计,并使人工智能成倍增长低端和中端 FPGA 上的 /ML 处理能力。

  Microchip FPGA 业务部公司副总裁 Bruce Weyer 表示:“此次收购将提高我们部署在利用 AI/ML 算法的智能边缘系统中的 FPGA 和 SoC 的能效。” “Neuronix 技术与我们的 VectorBlox设计流程相结合,可提高神经网络性能效率,并在我们的低功耗 PolarFire FPGA 和 SoC 中提供出色的 GOPS/瓦性能。系统设计人员现在将能够构建和部署小型硬件,而以前由于尺寸、热量或功率限制而难以构建这些硬件。”

  神经网络稀疏优化技术将允许非 FPGA 设计人员使用行业标准 AI 框架利用强大的并行处理能力,而无需深入了解 FPGA 设计流程。Neuronix AI 知识产权与 Microchip 现有的编译器和软件设计套件相结合,可以在可定制的 FPGA 逻辑上实现 AI/ML 算法,而无需电阻转换级 (RTL) 专业知识或对底层 FPGA 结构的深入了解。它还允许动态更新和升级 CNN,而无需重新编程硬件。

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