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作者:电子创新网张国斌

近年来,RISC-V作为开放指令集架构(ISA)的代表,从学术探索快速转向产业落地,逐步成为全球芯片架构创新的新变量。尤其是在中国,RISC-V的成长路径呈现出“政策支持+创业活跃+生态不齐”的复杂局面。在这背后,一家特殊的非营利平台组织——上海开放处理器产业创新中心(SOPIC),正试图以“产业纽带”的方式,推动共性技术建设、生态协同与人才培养,为RISC-V在中国的系统性发展铺设基础设施。

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在近日召开的2025ICDIA创芯展上,上海开放处理器产业创新中心副理事长彭剑英在接受电子创新网等媒体专访时分析了RISC-V在中国发展的下一步策略。

一、RISC-V的现状:中国走在产业化前沿,却仍缺统一协作机制

彭剑英表示虽然中国已经涌现出一大批优秀的RISC-V创业公司,产品布局覆盖从MCU、AIoT到边缘智能与高性能计算,但RISC-V在高性能场景的落地依旧面临如下挑战:

软件生态零散:操作系统、编译器、调试器、算法库等基础软件工具链成熟度还较低,“能用”到“好用‘ —支撑大规模商用部署还有距离。

大厂迟疑观望:尽管国内大部分CPU服务器厂商都已有RISC-V技术布局,但大多数主流厂商仍未All-In。

共性技术重复开发:各家企业在IP研发、工具链、验证平台等基础环节。重复开发,”内卷“严重。

缺乏中立协调平台:没有一个像ARM当年的Linaro组织那样,能够统筹生态发展方向和资源协同的“公地”。

在这一语境下,SOPIC的设立,既是产业的需求所致,也是在中国RISC-V发展进入“从创业走向体系”的关键节点上,一种制度化回应。

二、创新中心的三重角色定位

据她介绍SOPIC以非营利组织(NGO)身份设立,角色定位可分为三大类:

1. 共性技术牵引器

SOPIC不直接做产品开发,而是协调产业成员资源,对共性技术需求进行识别、排序与组织解决。其目标是“揭榜挂帅”式地推动工具链、验证平台、系统软件等软性基础设施的补齐,避免重复投入。

“我们不是重资产公司,不养大团队,而是通过联盟协同、出题引导、成果共用的方式推动基础研发。”她强调。

2. 人才生态孵化器

SOPIC计划与高校共建课程体系、实训平台、产教融合实验室,逐步培养具备RISC-V软硬协同能力的新一代工程人才,试图从根上改善“学生不熟悉,企业难用人”的恶性循环。

3. 国际生态连接器

SOPIC并不主张封闭发展中国“本地生态”,而是强调在全球RISC-V生态体系内积极参与标准建设,推进中国技术与全球兼容,以“全球平台+中国落地”的方式推动RISC-V走向产业化。

三、从“单点尝试”到“体系建设”的路线图

目前,SOPIC已选择智能终端、汽车电子、AI推理、数据中心四大典型场景,作为产业化落地的重点方向。其整体路径可理解为“先垂直、再横向”,在真实应用中暴露共性痛点,进而推动解决:

阶段

动作

目标

阶段一

场景验证、项目制推进

找到RISC-V的“甜蜜点”

阶段二

搭建通用技术平台(工具链、验证、OS适配)

构建基础设施

阶段三

推动软硬件垂直整合

打通“芯-软-系统”协同

阶段四

加入全球标准组织治理

深度融入国际生态

这一策略呈现出高度的协作哲学——以联盟机制驱动共识、以真实场景牵引发展、以中立组织协调生态。这对于当前RISC-V“多点开花、缺乏主线”的状态而言,是一次有组织、有章法的转向尝试。

四、关于大厂:RISC-V的“窗口期”与策略选择

大厂入场被认为是RISC-V走向主流的重要信号。“彭剑英认为当前正处于RISC-V从“Academic”向“Industrial”过渡的关键期,大厂正在观望,也在低调投入。

她表示英飞凌、NVIDIA、高通等海外厂商已在车载、GPU协同、AI推理等场景中布局RISC-V,部分产品已量产或进入工程验证阶段。

国内部分主流CPU企业虽未全面押注,但已有深度技术储备,只待产业链成熟、商业逻辑成立后择机发力。

“对于大厂来说,他们等的是‘子弹飞一会’后的窗口期,他们不怕进晚,只怕看错。”她指出。

换句话说,RISC-V若要真正进入主流阵营,仍需用真实场景+共性基础设施+标准稳定性打动主流玩家,而这恰恰是SOPIC试图构建的“加速轨道”。

五、软件生态是系统突围的核心短板

她指出RISC-V产业的最大制约,或许并非硬件设计本身,而是软件生态的“迟缓跟进”:如工具链如GCC/LLVM虽有开源支持,但在稳定性、兼容性、性能调优上仍存在差距;再如操作系统如麒麟、鸿蒙、RTOS等虽已尝试适配,但多数仅为演示级版本,缺乏持续演进;还有应用层面则严重依赖场景牵引,缺乏强势系统集成商推动。

她表示SOPIC认识到这一痛点,正推动从系统集成角度,联合大厂共同打造“软硬一体”的场景验证体系,努力形成“有商业价值的软件适配”循环,而非停留在“有版本即可”的虚假繁荣。

六、总结:RISC-V中国路径的“系统解”

她认为当前的RISC-V在中国,正面临着一个典型的“技术跃迁陷阱”:有技术突破、有应用需求、有创业热情,却因缺少系统共识、生态协调和基础软件而难以放大价值。

而SOPIC的路径,则可以视为一种“系统解”策略:用中立平台协调、用真实场景驱动、用开放协同机制引导资源,以慢变量换取快突破。

RISC-V未来是否成功,不在于某一家企业或一款芯片的胜负,而在于产业链是否真正能“拉通”。在这个背景下,SOPIC所推动的,是一场“中国式RISC-V协同实验”,它值得期待,也需要更多人参与其中。在刚刚结束的第五届RISC-V中国峰会上,无论是参会者、演讲者以及展商都再次创下了历史新高,Tenstorrent 甚至喊出将在2027年推全球最快的RISC-V CPU!这意味着RISC-V的爆发已经不远了!

注:本文为原创文章,未经作者授权严禁转载或部分摘录切割使用,否则我们将保留侵权追诉的权利

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在世界人工智能大会(WAIC)期间,荣耀正式发布自研多模态感知大模型——MagicGUI大模型。作为荣耀推出的首个GUI开源大模型,MagicGUI以7B(70亿)参数规模,支撑底层 AI 智能体的多模态感知与自动执行规划能力,比肩SOTA模型达到行业领先水平。同时,MagicGUI也是荣耀阿尔法战略不断持续推进的重要里程碑,此次面向全球软硬件开发者正式开源,将持续助力行业构建更繁荣的AI生态,进一步助力AI真正地走进用户生活。

荣耀MagicGUI大模型开源

荣耀MagicGUI大模型开源

技术创新突破:从感知到执行的AI进化 

凭借独创的"继续预训练+强化微调"两阶段训练方案,荣耀MagicGUI大模型在荣耀Magic V5常用场景用机操控中的准确率达到91.5%,较行业同类开源模型提升16.4%。这背后,是荣耀在AI技术方面的创新突破。

荣耀采用全新的 AI 算法方案,创新性引入多样化多模态训练数据,并通过继续预训练与强化微调的两阶段训练方法,解决了现有技术瓶颈。在数据工程方面,荣耀构建了高效的数据采集与构造框架,优化数据配比与筛选方案,形成多样且高质量的训练数据集;训练中引入空间增强的复合奖励函数、DF-GRPO 强化学习算法等创新方法,大幅提升模型数据利用效率与泛化能力,使其在未经训练的新场景中仍能保持稳定性能,实现跨场景适应。 

对比评测结果显示MagicGUI 大模型已达到行业领先水平。在行业开源和荣耀内部榜单测试中,移动端的视觉定位能力、页面理解问答能力、单步操作能力、动作序列拆解执行能力4类任务跑分全面领先。

单步操作能力、动作序列拆解执行能力的模型效果对比

单步操作能力、动作序列拆解执行能力的模型效果对比

加速AI落地:YOYO一语打车越用越好用

当 AI 进入智能体时代,技术革新已超越简单的信息处理范畴。荣耀Magic V5 作为首款搭载MagicGUI 大模型的折叠屏旗舰,其智能助手 YOYO完成了从单智能体任务执行到多智能体协同的跨越式升级。借助MagicGUI大模型赋予的感知、推理、规划、反思、执行任务的全链路能力,YOYO能够像人类助理般拆解复杂任务、调度跨应用资源、闭环完成操作流程,让"一语打车"等常用场景用机操控成为现实。

荣耀MagicGUI大模型开源 荣耀Magic V5首发搭载

荣耀MagicGUI大模型开源 荣耀Magic V5首发搭载

以出行场景为例,只需一句话,YOYO便会在用户授权范围内自主调度高德、滴滴等应用,完成打开App、修改地址、选择车型、下发或取消订单,无需手动操作。这种交互体验,让YOYO真正成为用户的"贴身助理"。

基于MagicGUI的多模态感知和自动化执行能力,YOYO还能高效完成常见APP主页搜索、查看订单与购物车等操作。经过训练的 MagicGUI 大模型,在"自动驾驶"时能根据屏幕视觉信息边思考边行动,依据页面反馈精准推理下一步操作,让 YOYO 的操作更智能高效。如果遇到用户指令有误、操作无法完成等突发情况,它还能主动停止,实现自动操作和人工接管的智能切换,保证操作流程顺畅进行。

安全与智能并重是荣耀MagicGUI大模型的亮点之一。上述YOYO 智能体所有"自动驾驶"操作,荣耀均采用了业界公认的隐私保护方法,并且通过 ISO/IEC 27701、ISO/IEC 27001、ePrivacyseal 等多项国际权威隐私安全认证,从技术与合规层面双重保障用户信息安全,让 "放心用 AI" 成为基本前提。

阿尔法战略加速度:技术、标准、安全协作共进

在阿尔法战略指导下,荣耀正以开放包容的生态思维开辟独特路径,将技术共识转化为切实可感的落地实践。不仅是技术创新引领,在标准建设以及安全等领域荣耀也协同共进,推动AI终端生态向更加成熟、规范的方向快速发展。

此次,在WAIC人工智能标准化国际合作论坛上,荣耀作为首批单位将与中国电子技术标准化研究院、阿里、百度等百余家行业企业共同发布《智能体协议共建共享联合倡议》,以进一步推动人工智能技术、标准的国际交流合作以及产业发展。截至今年6月,荣耀也已联合20余家企业推动终端智能化分级指南标准落地,并联合中国信息通信研究院等牵头10余个AI终端的标准立项及起草,为AI终端技术产品应用普及和产业发展提供中国方案。

在AI隐私保护与安全方面,荣耀在积极推动AI安全治理体系的完善。近日,在中国人工智能产业发展联盟第十五次全会上,荣耀携手中国信息通信研究院、阿里、百度等行业领军企事业单位,共同发布了《人工智能安全承诺》实践披露成果。联盟围绕风险管理、模型安全、数据安全等6大核心内容,提炼了20项关键安全标签,公开了43项企业典型实践,致力于推进我国人工智能安全治理迈入体系化、透明化、实操化新阶段,为全球贡献"以人为本、智能向善"的中国方案。荣耀MagicGUI大模型此次开源,正是践行该理念的典范。

今年以来,AI创新正进入应用落地的重要机遇期。近日,在中国互联网协会组织召开的第24届中国互联网大会上,荣耀与行业伙伴共同发起"智能体创新推进计划",联合产业力量,围绕技术攻关、应用拓展、生态建设等方向,凝聚行业力量,推动智能体技术突破与产业化落地进程。

荣耀以开放共建AI终端生态蓝图

在AI生态系统的参天巨树中,荣耀坚持做"树干"——向下整合芯片、算法、数据等"根系"资源,向上支撑场景、服务、交互等"枝叶"生长,通过双向价值循环的枢纽地位,将技术要素转化为可感知的用户体验。同样MagicGUI 大模型并非封闭的技术孤岛:荣耀将模型的技术报告、参数配置、评估数据等核心要素向公众开放,旨在打破 AI 技术壁垒,推动行业内的技术共享与创新加速。

对于全球 AI 产业而言,MagicGUI 大模型的价值不仅在于降低了技术研发的门槛——全球开发者可基于开源资源快速构建差异化应用,更在于它为行业提供了一个开放的创新基座,推动 AI 技术从"同质化竞争"转向"多样化突破",最终满足千行百业对 AI 服务的个性化需求。

这种开放合作的理念,在 MagicGUI 大模型的研发过程中也得到充分体现。自 2023 年起,荣耀便与复旦大学共建自然语言处理大模型校企联合实验室,在自然语言理解、多模态大模型、Agent等前沿领域展开深度合作。MagicGUI 大模型正是双方共同探索的成果——通过联合设计数据生成框架、优化训练方案、创新强化学习算法,最终实现了终端场景下业界领先的 "理解 - 规划 - 操作" 一体化能力,"一语打车"等特性也得以在荣耀 Magic V5 上快速落地。

这正契合荣耀对 AI 未来的判断:AI 的发展不依赖单点突破,而在于生态协同。基于这一理念,荣耀将持续通过开源合作、产学研联动,与全球开发者共同打造更智能、更开放的终端体验,让技术创新真正惠及每一位用户。这种开放创新的产业范式,也将为 AI 技术的可持续发展注入持久动力。

荣耀MagicOS副总裁孙建发表示:"我们始终坚持"以人为中心",将科技与人文相结合,加速推动AI融入每一位用户的生活。MagicGUI不仅是技术成果的分享,更是我们推动AI终端生态的责任目前荣耀MagicGUI大模型报告已登陆GitHub平台,模型与相关测试数据将于近期上线相关开源平台。荣耀期待与各界伙伴携手,加速AI终端生态的普惠化进程。"

稿源:美通社

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这些器件提供了便于手指设置的旋钮选项,以及适合顶部和侧面调节的多种引脚配置

日前,威世科技Vishay Intertechnology, Inc.(NYSE 股市代号:VSH)宣布,推出一款新的工业级3/8英寸方形单匝金属陶瓷微调器---M61Vishay Sfernice M61配有扩展轴、交叉插槽转子或旋钮选项,便于手指设置,并提供多种引脚配置,适合顶部和侧面调节,以优化PCB上的布局。

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日前发布的器件具有10 W至2 MW的宽电阻范围,支持-55 °C至+125 °C的温度,温度系数低至± 100 ppm/°C。M61采用全密封设计,可承受标准电路板清洗处理,在+85 °C条件下的额定功率为0.5 W,非常适合工业应用,包括焊接设备、电动工具和 3D 打印机,以及加热、冷却和通风系统。

M61现可提供样品并已实现量产,供货周期为15周。

VISHAY简介

Vishay 是全球最大的分立半导体和无源电子元件系列产品制造商之一,这些产品对于汽车、工业、计算、消费、通信、航空航天和医疗市场的创新设计至关重要。服务于全球客户,Vishay承载着科技基因——The DNA of tech. ®Vishay Intertechnology, Inc. 是在纽约证券交易所上市(VSH)的“财富1,000 强企业”。有关Vishay的详细信息,敬请浏览网站 www.vishay.com

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专注于引入新品的全球电子元器件和工业自动化产品授权代理商贸泽电子 (Mouser Electronics) 持续扩展其针对机器学习 (ML) 工作优化的专用解决方案产品组合。

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越来越多的应用寻求融入人工智能 (AI) 和ML功能,推动了对各种高效嵌入式处理器和微控制器的需求。新一代器件配备专用的AI/ML加速器,可在从低功耗微控制器到专用现场可编程门阵列 (FPGA) 等不同计算层级上提供定制性能。这些解决方案不断涌现出新品,对于协助物联网医疗机器人工业自动化等行业的工程师打造更智能、响应更快、更节能的最终产品至关重要。

贸泽供应一系列针对ML优化的全新产品,包括:

Renesas Electronics RZ/V2N中端嵌入式AI微处理器 (MPU) 兼具强大的AI性能和成本效率,设计用于紧凑型低功耗应用。这些MPU包含四核Arm® Cortex®-A55处理器、用于低功耗工作的Cortex-M33处理器,以及用于处理ML和AI任务的DRP-AI3 0 TOPS/W AI加速器。这些产品带两个4通道MIPI-CSI2摄像头输入,以及可选的ISP和硬件加速H.264/265编解码器,可实现先进的视频处理。它们还配备高速LPDDR4/4X内存、双Gb以太网和PCIe Gen3连接。RZ/V2N系列的高效设计非常适合AI摄像头、驾驶员监控系统、扫地机器人和停车监控等应用。

Altera® Agilex™ 3 FPGA和SoC FPGA系列设计用于为成本优化应用提供更高性能,采用先进的Hyperflex™ Gen 2内核架构技术,性能比上一代Cyclone V系列提升了1.9倍。这些器件具有高速收发器、LPDDR4内存支持,以及英特尔紧凑型可变间距BGA封装。它们配备双Arm Cortex-A55处理器和强化外设,提供强大的嵌入式处理能力,并在FPGA架构中嵌入AI张量模块,适合专用的AI和ML加速。应用领域涵盖智能工厂、物联网、健康护理、先进消费电子产品(如AR/VR、无人机)以及智慧城市基础设施等。

Silicon Labs EFM32PG26微控制器设计用于低功耗、高性能嵌入式物联网应用,采用80MHz Arm Cortex-M33处理器和专用硬件AI/ML加速器,为智能家居、智慧城市、工业自动化和通用物联网部署提供快速的边缘推理。这些器件与EFR32无线SoC平台软件兼容,采用8mm × 8mm QFN68和BGA136封装,具备高达2MB的闪存和256KB的RAM。其他安全功能包括LCD控制器、Secure Vault®技术、硬件加密加速和ARM TrustZone®支持,非常适合在各种环境中保护联网应用的安全。

ROHM Semiconductor ML63Q2537和ML63Q2557微控制器采用32位Arm Cortex-M0+ CPU和AxlCORE-ODL AI加速器,支持嵌入式ML任务。这些MCU集成了丰富功能,包括CAN FD控制器、三相电机控制PWM、双A/D转换器、模拟比较器以及I2C、SPI和UART通信接口,支持2.3V至5.5V工作电压和−40°C至105°C温度范围。ML63Q2537采用48引脚封装,提供256KB ROM,而ML63Q2557则采用64引脚封装,提供相同容量的ROM。每款MCU都适合为智能家电、住宅设备、办公室设备和测量仪器赋予智能功能。

贸泽于2025年第二季度推出超过15,000种可迅速发货的新品。想要抢先了解更多创新新品,请访问https://info.mouser.com/new_products/

如需了解更多贸泽新闻和新品介绍,请访问https://www.mouser.cn/newsroom/

作为全球授权代理商,贸泽电子库存有丰富的半导体、电子元器件以及工业自动化产品。贸泽旨在为客户供应全面认证的原厂产品,并提供全方位的制造商可追溯性。为帮助客户加速设计,贸泽网站提供了丰富的技术资源库,包括技术资源中心、产品数据手册、供应商特定参考设计、应用笔记、技术设计信息、工程工具以及其他有用的信息。

工程师还可以一键订阅免费的贸泽电子报,及时了解业界新品动态和资讯。在订阅贸泽的电子报时,我们可以根据您不断变化的具体项目需求来提供相关的新闻报道和参考信息。贸泽充分尊重用户的权利,让您能自由掌控想要接收的内容。欢迎登陆https://sub.info.mouser.com/subscriber-sc注册,及时掌握新兴技术、行业趋势及更多资讯。

关于贸泽电子 (Mouser Electronics)

贸泽电子是一家授权半导体和电子元器件代理商,专门致力于向设计工程师和采购人员提供各产品线制造商的新产品。作为一家全球代理商,我们的网站mouser.cn能够提供多语言和多货币交易支持,提供超过1200家品牌制造商的680多万种产品。我们通过遍布全球的28个客户支持中心,为客户提供无时差的本地化贴心服务,并支持使用当地货币结算。我们从占地9.3万平方米的全球配送中心,将产品运送至全球223个国家/地区、超过65万个顾客的手中。更多信息,敬请访问:https://www.mouser.cn

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西门子数字化工业软件近日宣布,Veloce Strato CS 与Veloce proFPGA CS 已被 Veloce 的长期合作伙伴 Arm 部署应用,作为Arm® Neoverse™计算子系统 (CSS) 的设计流程的一部分。

Arm 生产力工程主管 Karima Dridi 表示:“对于我们的生态合作伙伴而言,产品上市速度日益成为关注焦点,而这也是在当前计算时代保持竞争力的关键。Arm Neoverse CSS 的核心要素之一是 pre-validation 与验证工作,通过采用西门子 Veloce CS 系统这类创新工具,我们的合作伙伴能够更快地将硅基解决方案推向市场。”

西门子数字化工业软件硬件辅助验证部门副总裁兼总经理 Jean-Marie Brunet 表示,我们很高兴能将与 Arm 的合作拓展至 Veloce CS 系统领域。搭载 Veloce PCIe 复合设备的 Veloce Strato CS 在仿真性能上实现了显著提升其独特的容量扩展能力已得到充分验证而搭载 AMD VP1902 自适应 SoC Veloce proFPGA CS 则提供了一套快速且可扩展的原型验证解决方案。借助 Veloce CS 系统,我们能够应对硬件、软件及系统工程师面临的各类挑战。西门子 EDA Arm 的长期合作关系为我们奠定了坚实基础,使我们能在市场需求变化时,准确把握 Arm 的需求及其业务动态。

Veloce CS 系统采用模块化刀片式配置,更加符合现代数据中心的要求,具备易于安装、低功耗、散热优良及占地面积小等特点。Veloce proFPGA CS 还提供桌面实验室版本为用户带来更高灵活性。

Veloce Strato CS 拥有高性能仿真能力,可保持快速的全可见度调试,且容量从 4000 万门 (MG) 扩展至 400 亿门 (BG)。Veloce PCIe 复合设备 (PCD) 技术是一套硬件仿真加速解决方案,旨在帮助验证 Arm CSS 中的客户 IP。PCD 技术将 Arm 合规套件 (ACS)、PCIe 和 NVMe 集成到统一的系统可视化和调试环境中,并由 Veloce Protocol Analyzer 支持。

Veloce proFPGA CS 提供快速且全面的软件原型验证解决方案,规模可从一个 FPGA (VP 1902) 扩展到数百个 FPGA,其高性能以及高度灵活的模块化设计,能够帮助客户显著加快固件、操作系统和应用程序的开发以及系统集成任务的执行。

如需了解更多关于西门子 Veloce CS 及其如何帮助 Arm CSS 用户显著加快系统级芯片 (SoC) 和系统级验证与确认的信息,请访问:

https://eda.sw.siemens.com/en-US/ic/hav/veloce-cs/

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西门子数字化工业软件通过 Siemens Xcelerator 开放式数字商业平台的软件、硬件和服务帮助各规模企业实现数字化转型。西门子的工业软件和全面的数字孪生可助力企业优化设计、工程与制造流程,将创新想法变为可持续的产品,从芯片到系统,从产品到制造,跨越各个行业,创造数字价值。Siemens Digital Industries Software - Accelerating transformation.


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作者:林俊明英飞凌科技消费、计算与通讯业务大中华区首席工程师

摘要:半桥功率级是电力电子系统中的基本开关单元,应用于电源转换器、电机驱动器和D类功率放大器等电路设计中。本文介绍了一种系统方法,该方法利用预充电驱动电源方案和欠压锁定(UVLO)机制的控制策略,确保半桥电路中高边和低边开关的同步性。传统的基于自举电源的半桥驱动存在固有局限性,包括高边和低边驱动器之间电源的不对称性,这会破坏开关的同步性和开关管的工作特性。本文通过详细的电路设计和SPICE仿真验证了该方法在改善开关同步性和可靠性方面的有效性,特别是对于GaN和SiC晶体管这种对驱动电压范围要求比较高的驱动更有应用意义。

1 引言

半桥功率级常因高边和低边驱动器之间的非对称开关而面临挑战。图1展示了传统的自举电路驱动方式,该电路在低边导通期间通过一个二极管给电容器(Cb)充电,从而为高边驱动器提供电源。然而,Cb需要足够的充电时间才能达到场效应晶体管(FET)的驱动电压。表格显示了不同FET所需的驱动电压。

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1:传统的基于自举的电源和FET的驱动电压

如图2所示,在Cb充电至正确电压水平之前,高边和低边开关存在非对称性,半桥功率级上的这种开关非对称性会给系统带来以下问题:

  • 启动不稳定性:由于高边难以开启,导致不确定的瞬态阶段。

  • 占空比限制:需要避免自举电容过度放电。

  • 开关频率限制:自举电容需要足够的充电时间。

问题示例包括D类功率放大器上的高直流偏置、DC/DC转换器上的控制崩溃、甚至采用磁场定向控制(FOC)方法的三相电机驱动器上的不稳定启动。本文介绍了一种用于高边驱动器的创新自供电方法,该方法独立于高边和低边开关,以及一个可调的UVLO系统控制机制,以确保驱动器在不同的FET上以正确的电压水平工作。

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2:启动期间的高边和低边开关非对称性

2 创新方法

所提出的创新方法如图3所示,包括两个主要单元以实现高边和低边的同步开关。

  • 预充电单元

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如红线所示,当Q2导通时,电容器(CP)由VDD充电并储存能量。随后,Q2关闭,Q1导通,CP放电并将其储存的能量转移到CB。CP和CB上的电压可以通过方程进行检测。

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因此,CB上的电压通过预充电单元持续上升,用作高边驱动器的电源。同时,高边和低边驱动器在逻辑信号单元启用之前保持非激活状态。

  • 逻辑控制单元

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该单元可以激活或禁用预充电单元或者高边/低边驱动器。一旦高边/低边驱动器开始工作,预充电电路就会被禁用。控制机制通过监测高边驱动器的电源,当电压达到阈值水平(例如,对于Si FET为10 V)时,比较器的输出从低电平变为高电平。电平移位器将电平参考点从浮动参考点VS变换为系统参考点COM,从而可以去控制以系统COM为参考点的逻辑电路。这个电路就是典型的欠压锁定电路(UVLO),在本文系统设计中,该欠压锁定电路的控制信号会同时去控制高边/低边驱动器和预充电电路的使能,控制高边/低边驱动器的信号和控制预充电电路的信号是反相的,避免系统上电启动以后预充电单元还在工作。此外,阈值水平应具有滞后范围,因为VCB在充电和放电之间存在纹波。滞后范围确保逻辑控制单元进行可靠控制。输入脉冲来自功率控制器或微控制器,通常是具有某种拓扑结构的典型脉冲宽度调制(PWM)信号。预充电电路可以使用与驱动器相同的脉冲进行预充电工作,也可以使用独立的脉冲进行充电,这在驱动器的PWM为高频率且占空比不确定时,对充电尤为灵活。

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3:开关对称性的创新方法

VDD是整个驱动器的电源,参考COM,高边和低边驱动器的驱动电压取决于它。可以调整VDD以适应Si、SiC、GaN甚至IGBT晶体管。此外,高边UVLO阈值水平可以根据VDD灵活调整,以确保驱动器仅在固定于晶体管的正确电压水平下工作。整个系统工作过程如下:

  • 根据开关管特性提供合适的VDD。

  • 设定合适的高边侧供电的UVLO阈值。

  • 预充电单元工作。

  • 上下管同步开关动作。

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控制信号的电平移位器任务是将电平参考点从浮动点VS转换到系统参考点COM。由于VB相对于COM参考点是比较高的电压,为了减少晶体管的功率损耗,设计的电平移位器让晶体管仅在控制信号的上升沿或下降沿期间导通,其余时间保持关闭。因此,控制信号的上升沿和下降沿转换为两个短脉冲,这两个短脉冲作为置位和复位信号去控制RS触发器,触发器输出再现原始控制信号的电平状态。

1.控制信号从低电平变为高电平。

2.T1导通产生一个相对于COM的短脉冲。

3.T2导通产生一个稳定的电压水平脉冲(置位信号)。

4.置位信号触发置位输出高电平。

与上述过程相同,下方的晶体管电路处理控制信号 从高电平变为低电平的状态信号。

  • 仿真结果

图4显示了仿真电路和详细波形。VB用作高边驱动器的电源,设计用于驱动栅极电压为5 V的GaN晶体管。UVLO配置为在4.5 V时触发,具有0.5 V的滞后范围。GL和GH分别代表高边和低边推挽驱动器的输出,在驱动晶体管的正确电压水平下实现对称开关。

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4:仿真与顺序波形

3 结论

在任何半桥功率级应用中,具有正确驱动器电压水平的高边和低边同步开关对称性至关重要。所提出的系统方法,结合了预充电和UVLO控制机制,成功地实现了这一目标。

参考文献:

[1] R.     Erickson, “Fundamentals of Power Electronics”, 3rd ed.

[2] Infineon, “600 V GaN HEMT Driver Design Guide”, AN 2021

[3] IEEE Trans. Power Electron., vol.35, no.3, 2020

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亚马逊云科技日前宣布,推出Amazon S3 Vectors预览版,专为持久存储向量数据而打造,能够将向量数据的上传、存储和查询总成本降低多达90%。Amazon S3 Vectors是首款具备原生存储大规模向量数据集能力的云存储服务,可提供亚秒级查询性能,让企业能够以经济实惠的方式,大规模存储适用于AI的数据。该服务现可与Amazon Bedrock、Amazon OpenSearch Service和Amazon SageMaker Unified Studio服务集成,帮助企业以更高性价比构建语义搜索、检索增强生成(RAG)和AI Agent等生成式AI应用。

作为一种新兴技术,向量搜索在生成式AI应用中,通过利用距离或相似度度量标准,比较数据的向量表示形式,来查找与给定数据相似的数据点。向量则是利用嵌入模型生成的无结构化数据的数值表示形式,用户可以使用嵌入模型为文档中的各个字段生成向量,并将这些向量存储到Amazon S3 Vectors中,以便进行语义搜索。

Amazon S3 Vectors引入了向量存储桶,这是一种配备了一组专用API的新型存储桶,用户无需配置任何基础设施即可存储、访问和查询向量数据。创建Amazon S3 Vectors时,用户可在向量索引中对向量数据进行组织,从而能够轻松地对数据集运行相似性搜索查询。每个向量存储桶最多可拥有10,000个向量索引,且每个向量索引可存储数千万个向量。

创建向量索引后,在向该索引添加向量数据时,用户还可为每个向量附加上键值对形式的元数据,以便后续根据日期、类别、用户偏好等一系列条件,对查询结果进行筛选。随着时间推移,当用户不断对向量进行写入、更新以及删除等操作时,即便数据集规模持续扩大、内容不断演变,Amazon S3 Vectors也会自动优化处理向量数据,从而确保向量存储达到最佳性价比。

Amazon S3 Vectors可与Amazon Bedrock知识库及Amazon SageMaker Unified Studio集成,可用于构建极高性价比的检索增强生成(RAG)应用。Amazon S3 Vectors还通过与Amazon OpenSearch Service集成,可将查询频率较低的向量存储在Amazon S3 Vectors中,实现存储成本降低。并且随着查询需求增加,又能迅速将这些向量迁移至Amazon OpenSearch Service中;或者当需要支持实时、低延迟的搜索操作时,也能通过该功能轻松实现。

借助Amazon S3 Vectors,企业能以经济高效的方式,将代表海量无结构化数据(如图像、视频、文档和音频文件)的向量嵌入存储起来,从而使得可扩展的生成式AI应用成为可能,包括语义搜索、相似性搜索、RAG以及构建Agent记忆等应用。此外,企业还可以开发各类应用,轻松应对多种行业的应用场景需求,如个性化推荐、自动化内容分析和智能文档处理等,并且无需承担管理向量数据库的操作复杂性与管理高成本。

目前,Amazon S3 Vectors,及其与Amazon Bedrock、Amazon OpenSearch Service和Amazon SageMaker的集成功能,现已在美国东部(弗吉尼亚北部)、美国东部(俄亥俄)、美国西部(俄勒冈)、欧洲(法兰克福)和亚太(悉尼)区域提供预览版。

用户可在Amazon S3控制台中,立即开始试用Amazon S3 Vectors功能。

稿源:美通社

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7月27日,移远通信宣布与RWKV公司建立全面合作关系,双方将依托移远的算力平台,优化并支持RWKV最新模型架构,共同推动大模型在端侧设备的低资源占用部署。此次合作成果于2025世界人工智能大会(WAIC)首次亮相,标志着端侧大模型解决方案向更高性能、更广场景的应用迈出关键一步。

RWKV(Receptance Weighted Key Value)是全球领先的RNN大模型架构,它成功结合了递归神经网络(RNN)的恒定复杂度和高效串行推理,以及Transformer的并行处理优势,使其在文本生成、时间序列、图像和视频、语音和音乐等领域表现出色,推理成本和训练成本显著低于Transformer。

这项技术的核心突破在于引入RWKV算子替代Transformer的位置编码和多头注意力机制。这一革新有效解决了Transformer在处理长序列时的空间和时间复杂度问题,在确保模型性能不受影响的前提下,实现了内存占用恒定、token计算复杂度恒定,意味着运算过程更高效、更省力。这一特性让 RWKV 在端侧设备部署中展现出显著优势:处理长序列时速度更快、内存占用更低,相当于为终端设备配备了一个 "轻量化的AI大脑"。

在本次世界人工智能大会(WAIC)上,基于高通 QCS8550 平台的两大 RWKV 联合解决方案将重磅登场:

  • RWKV Chat:思考永续

RWKV Chat是一款离线AI聊天应用,无需联网即可实现推理、深度对话与文本续写,支持个性化会话配置,成为用户的"口袋级"生产力伙伴。例如其中的RWKV7-G1 2.9B模型在高通手机平台的速度可达30 token/s,且由于RWKV架构无需KV cache,在超长推理后仍然可以速度恒定,内存占用恒定。

  • RWKV Sudoku:超长CoT

RWKV 数独则展示了20M超小参数模型在超长链式推理(CoT)下的数学解题能力,凭借恒定内存与极少token消耗,轻松破解复杂数独,直观呈现RWKV架构在端侧的高效潜能。

在Transformer架构主导大模型领域的当下,移远通信以前瞻性的眼光,积极布局非Transformer的技术路线,致力于为客户提供更低算力、更少内存消耗的解决方案。

此次展出的RWKV7-G1 1.5B模型,经过移远通信的工程优化后,在SG885G模组上的实测数据表现亮眼,明显优于同等参数量的Transformer架构的模型,具体来说,在Prefill阶段:

  • 平均耗时减少83%

  • 平均处理速度提升345%

在Decoding阶段:

  • 平均CPU使用减少23%

  • 平均内存使用减少36%

  • 平均功耗减少18%

移远通信的SG885G基于高通QCS8550平台开发,其AI综合算力高达48 TOPS,能够支撑7B左右参数级的多模态模型在本地化推理,从而实现实时视觉理解与多模态信息融合。在模型兼容性方面,移远构建了强大的端侧适配体系,率先实现对Llama、通义千问、DeepSeek等主流开源模型的全方位兼容,兼容的参数范围覆盖0.5B至8B,打造出了功能强大的端侧大模型超级平台。此外,在架构创新上,SG885G支持运行非Transformer路线的RWKV7架构,这一特征显著降低了对算力和内存的需求。

移远通信首席运营官张栋表示:"此次与RWKV的战略合作,是移远通信 ‘让终端拥有AI大心脏'技术理念的关键落地!RWKV的线性注意力架构,突破性地解决了端侧设备的长序列处理瓶颈,再结合移远的高算力模组,成功将AI大模型‘装进'了物联网终端。当农机能‘看懂'土壤的干湿,当手表可以‘提醒'健康风险,AI就不再是飘在云里的概念,而是真真切切来到了田间地头、来到了你我的手腕上,让科技真正服务于每一处需要它的地方。"

RWKV联合创始人&COO罗璇表示:"我们希望让每一台设备都聪明起来,就像为它们植入了会思考的‘大脑'。随着RWKV架构在移远算力平台上实现规模化部署,让终端设备突破资源限制,构建‘云端能力+本地智能'的双引擎协同生态,为万物智联时代奠定技术基石。"

移远通信与RWKV的战略合作,不仅是一次技术与硬件的强强联合,更是推动智能计算走向普惠的关键里程碑,让"AI大模型"真正走出云端,融入万物。

7月26日-29日,诚邀莅临WAIC 2025移远展台(H1 D815),近距离体验端侧大模型解决方案的前沿科技魅力。

关于移远通信

上海移远通信技术股份有限公司(股票代码:603236)是全球领先的物联网整体解决方案供应商,拥有完备的IoT产品和服务,涵盖蜂窝模组(5G/4G/3G/2G/LPWA)、车载前装模组、智能模组(5G/4G/边缘计算)、短距离通信模组(Wi-Fi&BT)、GNSS定位模组、卫星通信模组、天线等硬件产品,以及物联网平台、认证与测试服务、RTK网络校正方案、工业智能、智慧农业等服务与解决方案。公司具备丰富的行业经验,产品广泛应用于智慧交通、智慧能源、金融支付、智慧城市、无线网关、智慧农业&环境监控、智慧工业、智慧生活&医疗健康、智能安全等领域。更多信息,敬请访问移远官网https://www.quectel.com.cn/,关注微信公众号/视频号"移远通信"或发送邮件至marketing@quectel.com

稿源:美通社

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7月24日下午,上海国投公司、概伦电子、上海芯合创一号基金战略合作框架协议签署仪式举行。上海国投公司党委书记、董事长袁国华,概伦电子董事长刘志宏出席并见证签约。概伦电子总裁杨廉峰,上海国投公司党委委员、副总裁陆雯,上海芯合创一号基金委派代表吴巍代表三方签约。

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袁国华表示,上海国投公司始终紧扣服务国家战略与上海“五个中心”建设的核心任务,全力担当上海科技创新与产业策源孵化的主力军,为打造世界级产业集群贡献国有平台的独特力量。上海在EDA(电子设计自动化)领域拥有深厚的产业积淀,而概伦电子作为本市EDA产业的龙头企业,此次三方构建长期、稳定的全面战略合作关系,将有力助推上海打造具备全流程服务能力的EDA平台。

根据协议,上海国投公司将充分发挥国有投资运营平台的资源整合与产业协同优势,与概伦电子、上海芯合创一号基金携手深化产业投资合作,精准发掘EDA领域优质企业,共同构建上海市EDA产业生态体系,助力上海建设成为国内领先、国际知名的EDA产业高地。

来源:概伦电子Primarius

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近日,大华股份与北京北大软件工程股份有限公司(以下简称"北大软件")签署战略合作协议。双方将重点围绕长江禁渔等领域,发挥各自在产品、技术、平台等方面的经验和优势资源,实现互利共赢、携手发展,共同推进行业数字化转型升级。

北大软件法治科技事业群总裁魏述强、法治科技事业群副总裁梅金芳、法治科技事业群研发部经理杜海军,大华股份国内营销中心公共民生行业总经理占伟、北京分公司业务经理孙洪岩等双方领导出席并见证签约仪式。

会上,双方就如何实现共同发展进行了深入交流。占伟对魏述强一行的到来表示热烈欢迎,对北大软件长期以来给予大华股份的信任和支持表示感谢,并介绍了大华股份的产业布局、研发创新、核心及特色业务发展情况。他表示,双方在赋能行业数字化转型方面有着共同的目标,期待双方在农业农村部长江办渔政执法格局平台共建基础之上,建立长效沟通对接机制,共谋共赢发展契机,大华股份也将全力做好品质服务和专业化支撑,推动双方高质量发展。

魏述强对大华在水域禁捕等领域的技术探索及成果给予充分肯定,同时围绕北大软件的战略规划及各个细分领域的发展愿景进行了分享。他表示,大华股份与北大软件具有良好的合作基础,希望双方持续扩大合作的深度与广度,携手打造优势互补、互利共赢的合作平台。

此次战略协议签署,标志着大华股份与北大软件的合作进入新阶段。双方均表示将以此战略合作为新的契机,共同创新合作模式,携手谱写互利共赢的高质量发展新篇章。

稿源:美通社

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