触摸屏  伺服电机  PLC  变频器  模块  SCHNEIDER 140CPU67160 更加关心您

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一、英维思福克斯波罗 Invensys Foxboro I/A Series系统：FBM（现场输入/输出模块）顺序控制、梯形逻辑控制、事故追忆处理、数模转换、输入/输出信号处理、数据通信及处理等。
二、英维思ESD系统 Invensys Triconex: 冗余容错控制系统、基于三重模件冗余（TMR）结构的最现代化的容错控制器。
三、ABB：Bailey INFI 90，工业机器人备件DSQC系列等。    
四、西屋Westinghouse： OVATION系统、WDPF系统、WEStation系统备件。  
五、霍尼韦尔Honeywell：DCS系统备件模件、HONEYWELL TDC系列， QCS,S9000等备件。
六、安川Yaskawa：伺服控制器、伺服马达、伺服驱动器。   
七、罗克韦尔Allen Bradley Rockwell: 1745/1756/ 1771/ 1785、Reliance瑞恩 等产品。   
八、XYCOM：XVME-103、XVME-690、VME总线等备件 
九、伍德沃德Woodward：SPC阀位控制器、PEAK150数字控制器。
十、施耐德Schneider：140系列、Quantum处理器、Quantum内存卡、Quantum电源模块等。  
十一、摩托罗拉Motorola：MVME 162、MVME 167、MVME1772、MVME177、VME系列。  
十二、发那科FANUC：模块、卡件、驱动器等各类备件。
十三、西门子Siemens：Siemens MOORE， Siemens Simatic C1，Siemens数控系统等。
十四、博士力士乐Bosch Rexroth：Indramat，I/O模块,PLC控制器,驱动模块等。 
十五、HP:工作站、服务器、HP 9000 工作站、HP 75000 系列备件、HP VXI 测试设备等。
十六、尼康NOKI：输入输出卡件、模块备件。惠普  
十七、MELEC: 驱动器、驱动板、伺服驱动器、伺服控制器、马达驱动卡等。   
十八、网域Network Appliance：数据储存模块。

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• 西门子与 NVIDIA 实现验证领域关键突破，通过西门子 Veloce proFPGA CS 系统与 NVIDIA 性能优化芯片架构的深度结合，可在数天内完成流片前数万亿次时钟周期的验证采集。
• 该解决方案可加速 AI/ML 系统级芯片（SoC）的研发进程，提升产品可靠性，助力 NVIDIA 团队在首轮流片前，即可稳定运行大型工作负载并完成设计优化。

西门子与 NVIDIA 密切合作，使西门子 Veloce™ proFPGA CS 硬件辅助验证与确认系统，能够支持芯片设计工程师与系统架构师在首轮流片前，运行并采集数万亿次验证时钟周期，从而实现更优的设计迭代。

作为双方长期战略合作的重要成果，NVIDIA 与西门子携手攻克了此前行业难以实现的技术目标，依托西门子 Veloce proFPGA CS 可扩展、优化的硬件架构，结合 NVIDIA 高性能芯片架构，仅需数天即可完成数十万亿次时钟周期的验证采集工作。

西门子数字化工业软件硬件辅助验证事业部高级副总裁兼总经理 Jean-Marie Brunet 表示：“NVIDIA 与西门子在多个领域展开深度合作，近期更是聚焦硬件辅助验证方法论的推进，尤其是基于 FPGA 的原型验证方向，以适配复杂 AI/ML SoC 带来的严苛验证与确认需求。Veloce proFPGA CS 将高度灵活可扩展的硬件架构，与先进易用的实现及调试软件流程相结合，以应对上述挑战。无论是单 FPGA 的 IP 核验证，还是数十亿门级的芯粒设计，都能为客户提供适配的解决方案。”

NVIDIA 硬件工程事业部副总裁 Narendra Konda 表示：“随着 AI 与计算架构复杂度的持续攀升，芯片研发团队亟需高性能验证解决方案，以完成海量工作负载的验证，加速产品上市进程。NVIDIA 性能优化的芯片架构与西门子 Veloce proFPGA CS 深度融合，可支持设计工程师在数天内完成数万亿次时钟周期的验证，为下一代 AI 技术的可靠性保障提供了所需的规模支撑。”

基于 FPGA 的原型验证系统具备出色的运行速度，其运行流片前验证工作负载的耗时，远少于软件仿真（Simulation）甚至硬件加速（Emulation）。但由于芯片本身以及配套软件复杂度不断升级，当前 AI/ML 设计对验证能力提出了更高要求。

为适配行业发展需求、保障产品上市时间与可靠性，在短时间内运行数万亿次时钟周期的能力，已成为芯片验证的核心刚需。传统的软件仿真与硬件加速验证工具，在合理的实际作业时间内，仅能支持数百万次时钟周期验证，即便在优化场景下也仅能实现数十亿次规模，无法实现更大规模扩展。