Body of Knowledge for Graphics Processing Units (GPUs)

Graphics Processing Units (GPU) have emerged as a proven technology that enables high performance computing and parallel processing in a small form factor. GPUs enhance the traditional computer paradigm by permitting acceleration of complex mathematics and providing the capability to perform weighted calculations, such as those in artificial intelligence systems. Despite the performance enhancements provided by this type of microprocessor, there exist tradeoffs in regards to reliability and radiation susceptibility, which may impact mission success. This report provides an insight into GPU architecture and its potential applications in space and other similar markets. It also discusses reliability, qualification, and radiation considerations for testing GPUs

Automated Digital Machining for Parallel Processors

When a process engineer creates a tool path a number of fixed decisions are made that inevitably produce sub-optimal results. This is because it is impossible to process all of the tradeoffs before generating the tool path. The research presents a methodology to support a process engineers attempt to generate optimal tool paths by performing automated digital machining and analysis. This methodology automatically generates and evaluates tool paths based on parallel processing of digital part models and generalized cutting geometry. Digital part models are created by voxelizing STL files and the resulting digital part surfaces are obtained based on casting rays into the part model. Tool paths are generated based on a general path template and updated based on generalized tool geometry and part surface information. The material removed by the generalized cutter as it follows the path is used to obtain path metrics. The paths are evaluated based on the path metrics of material removal rate, machining time, and amount of scallop. This methodology is a parallel processing accelerated framework suitable for generating tool paths in parallel enabling the process engineer to rank and select the best tool path for the job

Benchmarking and teardown analysis of competition components from smartphones and tablets, aiming towards the development of STMicroelectronics and ST-Ericsson roadmap

Mobile device markets are growing exponentially and so are the research and development needs of manufacturers. In the last decade smartphones and tablets had pass from a wanted good to a needed good for almost everyone. To develop smaller, faster and cheaper devices millions are invested everyday by manufacturing companies. A study of competition analysis is based in all associated features and is essential in both hardware and software of each mobile device. In software are important their particular functions such as display, memory, camera, connectivity, battery, etc. Software benchmark is mostly standard, some with free applications and others paid. These tests are used to compare the behavior of each mobile device to its predecessor or similar. Manufacturers search to improve competition capabilities to offer better products and this can be done only by studying the competition. In the analysis of hardware is essential to understand the new technologies used, bonding process, construction, type of package, area reduction of different components, and others to compare prices and be able to estimate the total cost of manufacture by the competition. Similarly we understand the quality and performance of the competition components to improve and refine solutions ST-Ericsson. Cost and capabilities are the most important features for a component and will give crucial information used to improve manufacturing processes. By the end of this thesis a general and specific comprehension of a mobile device and its characteristics will allow to improve design and solutions for smartphones and tablets.El mercado de dispositivos móviles está creciendo de manera exponencial y también la necesidad de investigación y desarrollo de los fabricantes. En la última década los teléfonos inteligentes y tabletas han pasado de ser un bien deseado a un bien necesario. Para desarrollar dispositivos más pequeños, más rápidos y más baratos millones se invierten todos los días por las empresas que manufacturan. El estudio de análisis de la competencia se basa en todas las funciones asociadas y es esencial en el hardware y el software de cada dispositivo móvil. En el software son importantes sus funciones particulares tales como pantalla, memoria, cámara, conectividad, batería, etc. El estudio de Software es en su mayoría estándar, algunas aplicaciones gratuitas y otras pagadas. Estas pruebas se utilizan para comparar el comportamiento de cada dispositivo móvil a su predecesor o similar. Fabricantes buscan para mejorar la capacidad de sus componentes para ofrecer mejores productos y esto se puede hacer sólo mediante el estudio de la competencia. El análisis de hardware es esencial para entender las nuevas tecnologías usadas, el proceso de soldadura, construcción, tipo de componente, reducción de la superficie, y otros, para comparar precios y ser capaz de estimar el costo total de la producción por parte de la competencia. Del mismo modo comprendemos la calidad y el rendimiento de los componentes de la competencia para mejorar y perfeccionar las soluciones de ST- Ericsson. Costo y capacidades son las características más importantes para un componente y darán información crucial utilizada para mejorar los procesos de fabricación comprendidos en esta tesis

US Microelectronics Packaging Ecosystem: Challenges and Opportunities

The semiconductor industry is experiencing a significant shift from traditional methods of shrinking devices and reducing costs. Chip designers actively seek new technological solutions to enhance cost-effectiveness while incorporating more features into the silicon footprint. One promising approach is Heterogeneous Integration (HI), which involves advanced packaging techniques to integrate independently designed and manufactured components using the most suitable process technology. However, adopting HI introduces design and security challenges. To enable HI, research and development of advanced packaging is crucial. The existing research raises the possible security threats in the advanced packaging supply chain, as most of the Outsourced Semiconductor Assembly and Test (OSAT) facilities/vendors are offshore. To deal with the increasing demand for semiconductors and to ensure a secure semiconductor supply chain, there are sizable efforts from the United States (US) government to bring semiconductor fabrication facilities onshore. However, the US-based advanced packaging capabilities must also be ramped up to fully realize the vision of establishing a secure, efficient, resilient semiconductor supply chain. Our effort was motivated to identify the possible bottlenecks and weak links in the advanced packaging supply chain based in the US.Comment: 22 pages, 8 figure

Deep Multimodality Image-Guided System for Assisting Neurosurgery

Intrakranielle Hirntumoren gehören zu den zehn häufigsten bösartigen Krebsarten und sind für eine erhebliche Morbidität und Mortalität verantwortlich. Die größte histologische Kategorie der primären Hirntumoren sind die Gliome, die ein äußerst heterogenes Erschei-nungsbild aufweisen und radiologisch schwer von anderen Hirnläsionen zu unterscheiden sind. Die Neurochirurgie ist meist die Standardbehandlung für neu diagnostizierte Gliom-Patienten und kann von einer Strahlentherapie und einer adjuvanten Temozolomid-Chemotherapie gefolgt werden. Die Hirntumorchirurgie steht jedoch vor großen Herausforderungen, wenn es darum geht, eine maximale Tumorentfernung zu erreichen und gleichzeitig postoperative neurologische Defizite zu vermeiden. Zwei dieser neurochirurgischen Herausforderungen werden im Folgenden vorgestellt. Erstens ist die manuelle Abgrenzung des Glioms einschließlich seiner Unterregionen aufgrund seines infiltrativen Charakters und des Vorhandenseins einer heterogenen Kontrastverstärkung schwierig. Zweitens verformt das Gehirn seine Form ̶ die so genannte "Hirnverschiebung" ̶ als Reaktion auf chirurgische Manipulationen, Schwellungen durch osmotische Medikamente und Anästhesie, was den Nutzen präopera-tiver Bilddaten für die Steuerung des Eingriffs einschränkt. Bildgesteuerte Systeme bieten Ärzten einen unschätzbaren Einblick in anatomische oder pathologische Ziele auf der Grundlage moderner Bildgebungsmodalitäten wie Magnetreso-nanztomographie (MRT) und Ultraschall (US). Bei den bildgesteuerten Instrumenten handelt es sich hauptsächlich um computergestützte Systeme, die mit Hilfe von Computer-Vision-Methoden die Durchführung perioperativer chirurgischer Eingriffe erleichtern. Die Chirurgen müssen jedoch immer noch den Operationsplan aus präoperativen Bildern gedanklich mit Echtzeitinformationen zusammenführen, während sie die chirurgischen Instrumente im Körper manipulieren und die Zielerreichung überwachen. Daher war die Notwendigkeit einer Bildführung während neurochirurgischer Eingriffe schon immer ein wichtiges Anliegen der Ärzte. Ziel dieser Forschungsarbeit ist die Entwicklung eines neuartigen Systems für die peri-operative bildgeführte Neurochirurgie (IGN), nämlich DeepIGN, mit dem die erwarteten Ergebnisse der Hirntumorchirurgie erzielt werden können, wodurch die Gesamtüberle-bensrate maximiert und die postoperative neurologische Morbidität minimiert wird. Im Rahmen dieser Arbeit werden zunächst neuartige Methoden für die Kernbestandteile des DeepIGN-Systems der Hirntumor-Segmentierung im MRT und der multimodalen präope-rativen MRT zur intraoperativen US-Bildregistrierung (iUS) unter Verwendung der jüngs-ten Entwicklungen im Deep Learning vorgeschlagen. Anschließend wird die Ergebnisvor-hersage der verwendeten Deep-Learning-Netze weiter interpretiert und untersucht, indem für den Menschen verständliche, erklärbare Karten erstellt werden. Schließlich wurden Open-Source-Pakete entwickelt und in weithin anerkannte Software integriert, die für die Integration von Informationen aus Tracking-Systemen, die Bildvisualisierung und -fusion sowie die Anzeige von Echtzeit-Updates der Instrumente in Bezug auf den Patientenbe-reich zuständig ist. Die Komponenten von DeepIGN wurden im Labor validiert und in einem simulierten Operationssaal evaluiert. Für das Segmentierungsmodul erreichte DeepSeg, ein generisches entkoppeltes Deep-Learning-Framework für die automatische Abgrenzung von Gliomen in der MRT des Gehirns, eine Genauigkeit von 0,84 in Bezug auf den Würfelkoeffizienten für das Bruttotumorvolumen. Leistungsverbesserungen wurden bei der Anwendung fort-schrittlicher Deep-Learning-Ansätze wie 3D-Faltungen über alle Schichten, regionenbasier-tes Training, fliegende Datenerweiterungstechniken und Ensemble-Methoden beobachtet. Um Hirnverschiebungen zu kompensieren, wird ein automatisierter, schneller und genauer deformierbarer Ansatz, iRegNet, für die Registrierung präoperativer MRT zu iUS-Volumen als Teil des multimodalen Registrierungsmoduls vorgeschlagen. Es wurden umfangreiche Experimente mit zwei Multi-Location-Datenbanken durchgeführt: BITE und RESECT. Zwei erfahrene Neurochirurgen führten eine zusätzliche qualitative Validierung dieser Studie durch, indem sie MRT-iUS-Paare vor und nach der deformierbaren Registrierung überlagerten. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass das vorgeschlagene iRegNet schnell ist und die besten Genauigkeiten erreicht. Darüber hinaus kann das vorgeschlagene iRegNet selbst bei nicht trainierten Bildern konkurrenzfähige Ergebnisse liefern, was seine Allgemeingültigkeit unter Beweis stellt und daher für die intraoperative neurochirurgische Führung von Nutzen sein kann. Für das Modul "Erklärbarkeit" wird das NeuroXAI-Framework vorgeschlagen, um das Vertrauen medizinischer Experten in die Anwendung von KI-Techniken und tiefen neuro-nalen Netzen zu erhöhen. Die NeuroXAI umfasst sieben Erklärungsmethoden, die Visuali-sierungskarten bereitstellen, um tiefe Lernmodelle transparent zu machen. Die experimen-tellen Ergebnisse zeigen, dass der vorgeschlagene XAI-Rahmen eine gute Leistung bei der Extraktion lokaler und globaler Kontexte sowie bei der Erstellung erklärbarer Salienzkar-ten erzielt, um die Vorhersage des tiefen Netzwerks zu verstehen. Darüber hinaus werden Visualisierungskarten erstellt, um den Informationsfluss in den internen Schichten des Encoder-Decoder-Netzwerks zu erkennen und den Beitrag der MRI-Modalitäten zur end-gültigen Vorhersage zu verstehen. Der Erklärungsprozess könnte medizinischen Fachleu-ten zusätzliche Informationen über die Ergebnisse der Tumorsegmentierung liefern und somit helfen zu verstehen, wie das Deep-Learning-Modell MRT-Daten erfolgreich verar-beiten kann. Außerdem wurde ein interaktives neurochirurgisches Display für die Eingriffsführung entwickelt, das die verfügbare kommerzielle Hardware wie iUS-Navigationsgeräte und Instrumentenverfolgungssysteme unterstützt. Das klinische Umfeld und die technischen Anforderungen des integrierten multimodalen DeepIGN-Systems wurden mit der Fähigkeit zur Integration von (1) präoperativen MRT-Daten und zugehörigen 3D-Volumenrekonstruktionen, (2) Echtzeit-iUS-Daten und (3) positioneller Instrumentenver-folgung geschaffen. Die Genauigkeit dieses Systems wurde anhand eines benutzerdefi-nierten Agar-Phantom-Modells getestet, und sein Einsatz in einem vorklinischen Operati-onssaal wurde simuliert. Die Ergebnisse der klinischen Simulation bestätigten, dass die Montage des Systems einfach ist, in einer klinisch akzeptablen Zeit von 15 Minuten durchgeführt werden kann und mit einer klinisch akzeptablen Genauigkeit erfolgt. In dieser Arbeit wurde ein multimodales IGN-System entwickelt, das die jüngsten Fort-schritte im Bereich des Deep Learning nutzt, um Neurochirurgen präzise zu führen und prä- und intraoperative Patientenbilddaten sowie interventionelle Geräte in das chirurgi-sche Verfahren einzubeziehen. DeepIGN wurde als Open-Source-Forschungssoftware entwickelt, um die Forschung auf diesem Gebiet zu beschleunigen, die gemeinsame Nut-zung durch mehrere Forschungsgruppen zu erleichtern und eine kontinuierliche Weiter-entwicklung durch die Gemeinschaft zu ermöglichen. Die experimentellen Ergebnisse sind sehr vielversprechend für die Anwendung von Deep-Learning-Modellen zur Unterstützung interventioneller Verfahren - ein entscheidender Schritt zur Verbesserung der chirurgi-schen Behandlung von Hirntumoren und der entsprechenden langfristigen postoperativen Ergebnisse

異種ダイレット積層を用いたフレキシブルハイブリッドデバイスの集積技術に関する研究

Tohoku University福島誉史課

Book of Knowledge (BOK) for NASA Electronic Packaging Roadmap

The objective of this document is to update the NASA roadmap on packaging technologies (initially released in 2007) and to present the current trends toward further reducing size and increasing functionality. Due to the breadth of work being performed in the area of microelectronics packaging, this report presents only a number of key packaging technologies detailed in three industry roadmaps for conventional microelectronics and a more recently introduced roadmap for organic and printed electronics applications. The topics for each category were down-selected by reviewing the 2012 reports of the International Technology Roadmap for Semiconductor (ITRS), the 2013 roadmap reports of the International Electronics Manufacturing Initiative (iNEMI), the 2013 roadmap of association connecting electronics industry (IPC), the Organic Printed Electronics Association (OE-A). The report also summarizes the results of numerous articles and websites specifically discussing the trends in microelectronics packaging technologies

Optimisation et simulation du rotomoulage réactif

Le rotomoulage réactif est un procédé de fabrication de pièces creuses en polymère où la synthèse du matériau intervient pendant la mise en œuvre. Cette méthode présente plusieurs avantages comparée à la méthode traditionnelle utilisant des poudres thermoplastiques : réduction du temps de cycle, utilisation possible de matériaux techniques, et baisse de la consommation d'énergie et du coût des matières premières. Cependant le rotomoulage réactif est plus complexe à mettre en œuvre car la polymérisation provoque un changement important et rapide de la viscosité. Une des solutions pour optimiser ce procédé est de simuler l'écoulement du système réactif pendant la mise en œuvre.Pour ce travail nous avons utilisé un polyuréthane thermodurcissable. Des analyses thermiques et rhéologiques ont permis d'étudier les phénomènes de gélification et de vitrification du matériau et le diagramme Temps-Température-Transformation a été établi. Le comportement rhéocinétique du système a également été modélisé.Le procédé a été simulé en utilisant un code de calcul basé sur la méthode Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH). Ce code a été développé par notre équipe et plusieurs améliorations ont été apportées au cours de cette étude. Pour effectuer des simulations plus réalistes en utilisant un plus grand nombre de particules, la première amélioration a consisté à accélérer la résolution des calculs. Ensuite l'évolution de la viscosité a été prise en compte grâce à l'utilisation d'un modèle rhéocinétique et une nouvelle condition limite a été développée pour simuler l'adhésion du polymère sur la paroi du moule. Les modifications nécessaires à la simulation d'écoulements 3D ont également été apportées au code SPH.Reactive rotational molding is a process to manufacture hollow plastic parts where synthesis occurs during the shaping. This method has several advantages compared to traditional rotomolding using thermoplastic powders: shorter cycle time, possible use of high performance materials, and decrease of energy consumption and raw materials costs. However reactive rotational molding is more complex to implement mainly because of the important and quick change of viscosity occurring during polymerization. One of the solutions to optimize this process is to simulate the reactive system flow during processing.In this work we used thermoset polyurethane as reactive system. Thanks to thermal and rheological analysis, gelation and vitrification phenomena were studied and Time-Temperature-Transformation diagram was established. Material chemiorheological behavior was also modeled.The process has been simulated using a solver based on Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) method. This solver was developed in our research team and several improvements have been added during this study. To be able to simulate realistic flows with a high number of particles, the first improvement was to accelerate the resolution of calculations. Then the change of viscosity has been taken into account using a chemiorheological model and a new boundary condition was developed to simulate adhesion of polymer on the mold wall. To be able to simulate 3D flows, the needed modifications have been also added to the SPH solver.PARIS-Arts et Métiers (751132303) / SudocSudocFranceF

The Science and Technology of 3D Printing

Three-dimensional printing, or additive manufacturing, is an emerging manufacturing process. Research and development are being performed worldwide to provide a better understanding of the science and technology of 3D printing to make high-quality parts in a cost-effective and time-efficient manner. This book includes contemporary, unique, and impactful research on 3D printing from leading organizations worldwide

MICROELECTRONICS PACKAGING TECHNOLOGY ROADMAPS, ASSEMBLY RELIABILITY, AND PROGNOSTICS

This paper reviews the industry roadmaps on commercial-off-the shelf (COTS) microelectronics packaging technologies covering the current trends toward further reducing size and increasing functionality. Due tothe breadth of work being performed in this field, this paper presents only a number of key packaging technologies. The topics for each category were down-selected by reviewing reports of industry roadmaps including the International Technology Roadmap for Semiconductor (ITRS) and by surveying publications of the International Electronics Manufacturing Initiative (iNEMI) and the roadmap of association connecting electronics industry (IPC). The paper also summarizes the findings of numerous articles and websites that allotted to the emerging and trends in microelectronics packaging technologies. A brief discussion was presented on packaging hierarchy from die to package and to system levels. Key elements of reliability for packaging assemblies were presented followed by reliabilty definition from a probablistic failure perspective. An example was present for showing conventional reliability approach using Monte Carlo simulation results for a number of plastic ball grid array (PBGA). The simulation results were compared to experimental thermal cycle test data. Prognostic health monitoring (PHM) methods, a growing field for microelectronics packaging technologies, were briefly discussed. The artificial neural network (ANN), a data-driven PHM, was discussed in details. Finally, it presented inter- and extra-polations using ANN simulation for thermal cycle test data of PBGA and ceramic BGA (CBGA) assemblies