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                                MBI6657GSB

                                發布時間:2018-9-29 16:02:00 訪問次數:146 發布企業:深圳市哲瀚電子科技有限公司

                                MBI6657為高效率、恒電流、降壓型直流對直流輸換器,僅須透過5個外接組件即可為大電流的LED照明提供穩定之電流。MBI6657的Hysteretic PFM模式操作無須額外補償器設計,可簡化電路設計。

                                MBI6657的輸出電流可透過不同阻值的外接電阻來調整輸出電流大小,也可利用脈寬調變(Pulse Width Modulation, PWM)來進行調光控制。此外,MBI6657也提供了模擬調光,讓用戶可以透過直流電壓調變(DC voltage controlled)得到高效率且高線性度的電流輸出。

                                MBI6657 的特色還包括一系列完整的芯片保護裝置。啟動過流保護裝置(Start-Up)功能可限制芯片因電源啟動時所產生的突波電流。過熱保護關閉(Thermal Shutdown)和過熱軟保護(Thermal Foldback)裝置可確保系統穩定度,且蕭特基二極管短路保護、LED開路與短路保護機制也可避免芯片在不正常運作的情況下損毀。MBI6657目前除了提供SOT-23-6L小封裝之外,還提供了散熱性佳的SOT-89-5L封裝方便使用者選擇。

                                應用:

                                -車載照明
                                - 招牌與戶外裝飾照明
                                - 高功率LED照明應用

                                - 恒流照明源

                                AI芯片是當前科技產業和社會關注的熱點,也是AI技術發展過程中不可逾越的關鍵一環,不管有什么好的AI算法,要想最終應用,就必然要通過芯片實現。

                                談AI芯片,就必須先對AI下一個定義。在萊迪斯半導體亞太區資深事業發展經理陳英仁看來,"AI神經網絡"不是簡單定義為某類產品,而是一個新的設計方法,"傳統的一些算法,是照規則、照邏輯的,神經網絡是用數據訓練出來的結果。"那今天小編就給大家剖析四大AI芯片。

                                四大AI芯片

                                GPU:又稱顯示核心、視覺處理器、顯示芯片,是一種專門在個人電腦、工作站、游戲機和一些移動設備(如平板電腦、智能手機等)上圖像運算工作的微處理器。其用途是將計算機系統所需要的顯示信息進行轉換驅動,并向顯示器提供行掃描信號,控制顯示器的正確顯示,是連接顯示器和個人電腦主板的重要元件,也是"人機對話"的重要設備之一。

                                在當前的人工智能芯片領域,GPU的應用領域不容小覷。據數據顯示,在2008至2015年期間,除了2008年GPU市場規模稍有下降,其余年份全球獨立顯卡的出貨量和銷售額都呈現出明顯的上升趨勢,并且在2012至2015年有加速上升的表現。

                                FPGA:即現場可編程門陣列,它是在PAL、GAL、CPLD等可編程器件的基礎上進一步發展的產物。作為專用集成電路(ASIC)領域中的一種半定制電路而出現的芯片,既解決了定制電路的不足,又克服了原有可編程器件門電路數有限的缺點。系統設計師可以根據需要通過可編輯的連接把FPGA內部的邏輯塊連接起來,就好像一個電路試驗板被放在了一個芯片里。

                                目前,國內有許多創業企業,自動加入FPGA陣營,提供基于FPGA的解決方案。比如源于清華大學的深鑒科技,專注于深度學習處理器與編譯器技術,深鑒科技研發了一種名為"深度壓縮"的技術,它不僅可以將神經網絡壓縮數十倍而不影響準確度,還可以使用"片上存儲"來存儲深度學習算法模型,減少內存讀取,大幅度減少功耗。

                                ASIC:即專用集成電路,是指應特定用戶要求和特定電子系統的需要而設計、制造的集成電路。目前用CPLD(復雜可編程邏輯器件)和FPGA(現場可編程邏輯陣列)來進行ASIC設計是最為流行的方式之一,它們的共性是都具有用戶現場可編程特性,都支持邊界掃描技術,但兩者在集成度、速度以及編程方式上具有各自的特點。

                                ASIC的特點是面向特定用戶的需求,品種多、批量少,要求設計和生產周期短,它作為集成電路技術與特定用戶的整機或系統技術緊密結合的產物,與通用集成電路相比具有體積更小、重量更輕、功耗更低、可靠性提高、性能提高、保密性增強、成本降低等優點。

                                TPU(Tensor Processing Unit):是谷歌研發的一種神經網絡訓練的處理器,主要用于深度學習、AI運算。TPU具有像GPU和CPU一樣的編程,以及一套CISC指令集。作為機器學習處理器,不僅僅支持某一種神經網絡,還支持卷積神經網絡、LSTM、全連接網絡等多種。TPU采用低精度(8位)計算,以降低每步操作使用的晶體管數量。

                                雖然降低精度對于深度學習的準確度影響很小,但卻可以大幅降低功耗、加快運算速度。同時,TPU使用了脈動陣列的設計,用來優化矩陣乘法與卷積運算,減少I/O操作。此外,TPU還采用了更大的片上內存,以此減少對DRAM的訪問,從而更大程度地提升性能。

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                                                              上海快三走势图

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