Co je PLM a proč používat PLM v cloudu?
Chcete se dozvědět více o softwaru pro správu životního cyklu výrobku (PLM)? Pokud vás zajímá, jak vám může PLM pomoci při vývoji a konstrukci strojních, elektro a elektrických komponent, stejně jako s tvorbou softwaru vašich chytrých výrobků, měli byste si přečíst tuto infografiku. Zjistěte, jak vám může PLM v cloudu pomoci efektivně spravovat digitální dvojče, abyste mohli na trh rychleji uvádět inovativní výrobky. Zajímá vás, jestli je pro vás cloudové řešení SaaS (software jako služba) vhodné? PLM v cloudu je rychlé a efektivní řešení, které poskytuje rychlé výsledky.
Co je PLM:
Získejte informace o hodnotě PLM a o tom, jak můžete zrychlit uvedení výrobků na trh, zlepšit spolupráci a snížit rizika tím, že převezmete kontrolu a propojíte nástroje pro návrh strojních, elektro, elektronických a softwarových komponent. Seznamte se se základy PLM nad rámec správy konstrukční dokumentace, abyste zjistili, jak vám může PLM pomoci uspokojit požadavky zákazníků na dodávky požadovaných výrobků v dohodnutých termínech.
Co je PLM v cloudu:
Získejte informace o hodnotě PLM v cloudu z hlediska rychlého a efektivního přístupu pro uživatele kdykoli a kdekoli.
Co je PLM s řešením SaaS Teamcenter X v cloudu:
Získejte informace o řešení Teamcenter X a zaregistrujte si naši bezplatnou zkušební verzi, abyste si vyzkoušeli SaaS PLM v cloudu sami.
Související zdroje informací
Harvard University: Effective SW/HW Co-Design of Specialized ML Accelerators Using Catapult HLS
Harvard sheds light on their agile algo-hw co-design & co-verification methodology powered by HLS. It led to an order of magnitude improvement in the design effort across 3 generations edge AI accelerator SoCs.
Stanford University: Edge ML Accelerator SoC Design Using Catapult HLS
Describes the design and verification of the systolic array-based DNN accelerator taped out by Stanford, the performance optimizations of the accelerator, and the integration of the accelerator into an SoC.
How NVIDIA Uses High-Level Synthesis Tools for AI Hardware Accelerator Research
With constant change in AI/ML workloads, NVIDIA leverages a High-Level Synthesis design methodology based off SystemC and libraries like MatchLib to maximizing code reuse & minimizing design verification effort