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PLS: Neue Version des Debuggers UDE
UDE 2026 bietet zusätzliche Debug- und Trace-Funktionen und unterstützt noch zusätzliche Arm-Cortex-MCUs und Emebdded-Prozessoren.
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Lauterbach: Debug-Unterstützung für S32N7-Prozessoren von NXP
TRACE32 unterstützt Multicore-Debugging und zeitkorreliertes Tracing für Automotive-Software auf dem Automotive-Flaggschiff von NXP.
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TI: Computing-SoCs für Edge-AI-Anwendungen
Die Bausteine der TDA5-Familie bieten für KI-Anwendungen bis zu 1.200 TOPS und verfügen über eine integrierte C7-NPU sowie eine chipletfähige Architektur.
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Renesas: SDK und Evaluierungsboard für R-Car-Gen5-SoC
Siliziummuster des R-Car X5H sowie passende Evaluierungsboards und RoX Whitebox SDK verfügbar. Demos auf der CES.
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ETAS: Kalibrierungstools in der Cloud
ETAS bietet den ETAS Data Operator, die ETAS Analytics Toolbox (EATB) und das Advanced Simulation and Calibration Model (ETAS ASCMO) als SasS-Lösung in der Azure-Cloud an.
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Lauterbach: Volle Debug-Unterstützung für R-Car-Gen-5-X5H-SoC
Die Debug- und Trace-Tools von Lauterbach unterstützen jetzt den R-Car-Gen-5-X5H-SoC in vollem Umfang.
Branchen-News
Synopsys und NVIDIA integrieren KI- und GPU-Computing mit Engineeringlösungen
Die mehrjährige Zusammenarbeit betrifft NVIDIA-CUDA-beschleunigtes Computing, agentische und physikalische KI sowie Omniverse-Digitale Zwillinge.
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RTI: KI-gestütztes Kommunikationsframework für die SDV-Entwicklung
SDV-Toolchain Connext Drive 4.0 steigert Entwicklerproduktivität und verbindet Legacy- und moderne Automotive-Architekturen.
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Tracetronic: Cloud-Plattform für Testing und Integration von Fahrzeugsoftware
One:cx vereint den Test und die Integration vom ersten Code-Schnipsel bis zum fertigen OTA-Release in einer Umgebung.
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Analog Devices: Embedded-KI-Entwicklung mit neuer Open-Source-Plattform
Ein neues, einheitliches Set an Konfigurationstools, Multicore-Unterstützung und integriertes Debugging erleichtert die Entwicklung auch auf komplexen, unterschiedlich aufgebauten Systemen. Mit dem modularen, auf Zephyr basierenden Framework lassen sich zudem KI- und ML-Laufzeiten analysieren.