在3月25日召开的上海市产业技术创新大会上，《2023上海硬核科技企业TOP100榜单》正式发布。作为国内首家EDA上市公司，概伦电子凭借十余年长期专注技术创新，关键核心技术具备国际市场竞争力的EDA领军企业的行业地位，荣登榜单，也进一步展现了EDA作为流程和设计方法学载体的重要战略价值。
榜单评价涉及1500余家企业，涵盖本市国家级和市级企业技术中心、上市公司、新兴产业百强企业、民营制造业百强企业以及承担市级重大项目的企业等。
硬核科技是高科技中的前沿技术，直接引领着高科技产业尤其是战略性新兴产业发展的方向和形态，也是未来产业发展的航向标。概伦电子一直致力于联动芯片设计与制造，打造应用驱动的EDA全流程。未来也将携手更多合作伙伴，合力建设基于DTCO理念的EDA生态圈，共同推动中国集成电路行业的发展。
嵌入式系统中的微控制器 (MCU) 像是繁忙机场的空中交通管制系统。MCU 可以感知所在的工作环境，根据感知结果采取相应操作，并与相关系统进行通信。MCU 可以管理和控制从数字温度计到烟雾探测器，再到暖通空调电机等几乎各种电子设备中的信号。
为了确保系统的经济性和使用寿命，嵌入式设计人员在设计过程中需要更大的灵活性。如果采用目前市面上的 MCU 产品系列，设计人员在当前和未来设计中可以重复使用的硬件和代码数量将很有限，并且计算、集成模拟和封装选项也很有限。这种有限的灵活性通常意味着设计人员必须向多家制造商采购 MCU，并需要花费额外的时间进行重新编程才能满足每个设计的独特需求，因此会增加开发成本以及整体系统成本和复杂性。
MSPM0 Arm® Cortex®-M0+ MCU 为设计人员提供更多的选择、更大的设计灵活性以及更直观的软件和工具，可帮助解决这些难题。本文将探讨所谓的“更”在这里的真正含义，以及这些 MCU 凭借更多的集成模拟选项和处理能力可能适用的潜在应用。
更多的计算选项
虽然 Arm Cortex-M0+ 为 8 位和 16 位应用带来了 32 位计算能力，但设计人员仍在寻求尽可能强大的计算性能，包括增加软件抽象层以实现代码复用和延长寿命，在具有超低时延要求的算法中加强分析能力，以及提高安全性。
执行计算工作的 MSPM0 MCU 选项有很多，从适用于简单应用的 32 MHz Arm Cortex-M0+ 中央处理器 (CPU)，一直到具有硬件加速数学函数（包括加速除法、求平方根、乘法累加和三角函数 [正弦、余弦、x 的反正切、y/x 的反正切]）的 80 MHz CPU。
MSPM0 G 系列（包括 MSPM0G3507）MCU 在两种闪存等待状态下具有 80 MHz 的计算能力，因此可以在如下应用中采用此类低成本 MCU：
运行频率大于 30 kHz 的无传感器磁场定向控制 (FOC) 电机驱动应用，由于数学加速，控制环路时延更低（应用示例如图 1 所示）。
电网基础设施中的多相电能计量计算。
图 1：FOC 电机驱动应用示例（工业电机、无绳电钻和家用电器）
更多的集成模拟选项
借助于 MSPM0 MCU 的集成构建块以及灵活的可编程片上连接，包括逐次逼近寄存器 (SAR) 模数转换器 (ADC)、比较器和数模转换器，可以帮助提高传感电路的精度。这些构建块还包括具有零交叉失真的零漂移、斩波稳定型、可编程增益运算放大器。集成的跨阻放大器具有用于实现光电二极管电路的超低输入偏置电流 (150pA)。
在低成本传感应用中，通过降低作为误差源的输入失调电压，可以实现更高的传感器信号增益，同时在整个温度范围内保持较低的残余输入失调电压误差（如图 2 所示），从而提高以下应用中的精度：
电力输送应用，如电池充电和电量监测。
监测和实时控制应用，例如电器、电动和园艺工具中的有刷直流和无刷直流电机驱动器。
医疗监护信号链，包括血压监测仪、脉搏血氧仪和温度计。
楼宇自动化应用，包括烟雾探测器和被动红外传感器。
图 2：在最大值 ±2 mV 和 ±300 μV 下的输入失调电压误差比较
集成的 SAR ADC 支持高达 4MSPS 的单调 12 位运算和高达 250kSPS 的 14 位运算，并支持同步采样以同步测量两个信号。此功能可在住宅和企业应用中进行能源监测，对电源电压和电流进行 14 位同步采样，以及在压缩机、泵和风扇等电机驱动器中进行高速低时延采样 (250ns)。
结语
在成本敏感的嵌入式系统中添加和改进功能取决于符合设计人员预算的 MCU 的传感精度和计算能力。随着越来越多的设计人员采用平台软件开发方法、对多个应用使用同一个软件框架，基于具有可扩展功能的 MCU 产品系列进行开发比以往任何时候都更加重要，这样能确保每个产品都使用具有必要检测和处理功能并经过成本优化的 MCU。采用现代 MCU 产品系列，设计人员可以在不增加成本的情况下添加新功能，或者在保留现有功能集的情况下降低成本，同时还可以开发在未来设计中可重复使用的可扩展软件。
其他资源：
阅读我们的系列应用简报，了解 MSPM0 MCU 如何在各种应用中简化设计：
关于德州仪器（TI）
德州仪器（TI）（纳斯达克股票代码：TXN）是一家全球性的半导体公司，致力于设计、制造、测试和销售模拟和嵌入式处理芯片，用于工业、汽车、个人电子产品、通信设备和企业系统等市场。我们致力于通过半导体技术让电子产品更经济实用，创造一个更美好的世界。如今，每一代创新都建立在上一代创新的基础之上，使我们的技术变得更小巧、更快速、更可靠、更实惠，从而实现半导体在电子产品领域的广泛应用，这就是工程的进步。这正是我们数十年来乃至现在一直在做的事。欲了解更多信息，请访问公司网站www.ti.com.cn。
摘要
本文介绍用于在低功耗信号链应用中实现优化能效比的精密低功耗信号链解决方案和技术。本文将介绍功耗调节、功率循环和占空比等用于进一步降低系统功耗的技术（不仅限于选择低功耗产品，这有时并不够）。还将探讨如何使用通道时序控制器、FIFO和电压监控模块等片内特性来简化系统设计，并在主机控制器侧和整个系统层面实现节能。
简介
对于在几十年之前的广告中演奏兔子舞曲的小鼓来说，最执着的事情就是能够持续不断地进行演奏。在为现场仪器仪表（检测温度、压力或流量）或远程生命体征监测设备等应用设计电池供电的测量系统时，低功耗信号链至关重要。甚至对于主电源供电的系统，也需要最大限度降低环境影响或能源成本，这促使硬件设计人员不断改善系统的能效比。低功耗设计能够带来一些间接性的优势，比如，如果能够减少并联的电池的数量，解决方案的尺寸会随之减小。低功耗设计还具有更深层次的优势，因为系统耗费的能量更少，使得IC芯片的温度也更低。这有助于延长产品的使用寿命。
要在短时间内完成低功耗硬件设计，从精密低功耗信号链着手会是一个非常不错的起点。除了选择低功耗元件之外，还可以采用多种功率优化技术来进一步降低系统功耗，例如功耗调节、功率循环和占空比。此外，很多设计选项，例如选择合适的电阻值或使用存储器也是非常重要的因素，关乎着能够实现严格的低功耗目标和优化的电池寿命。
例如，找出信号链中可以取消的构建模块，或者在达到某些条件时会暂时断电的模块，会有助于我们采用低功耗技术。这需要精准的时序分析1, 2，并对电路操作分级或调节占空比。如果多个构建模块多数时间都处于闲置状态，即可让这些模块进入关断模式或者直接将它们关闭。注意，与使用关断模式相比，设备进行全功率循环会对功率和时序产生一些影响。
在正确采用这种时序之后，可以通过尽可能减少微控制器互动来进一步改善主系统层级的功耗。这就需要使用外部或内部存储器，以便在主机控制器被关断之后存储数据。
在系统层面应用节能技术会有一些差异，具体取决于使用哪种类型的ADC来数字化传感器信息，包括SAR ADC和∑-∆ DAC，关于这一点将在后续章节中详细介绍。此外，硬件设计选择，例如数字通信上拉/下拉电阻、电阻分压器和增益设置电阻等也会影响整体的信号链功耗。
图1.SAR ADC信号链中的单通道电压、电流测量。
引脚命名会因设备而异。为了保持一致性，我们用AVDD表示模拟电源，用VIO表示数字电源，用VREF表示基准电压。
基于SAR ADC的信号链的功率优化
SAR ADC按要求执行转换，也就是说，在确认转换开始(CONVERSION START)命令之后，从采样模式切换到保持模式3。转换流程开始，然后，待该流程完成后，SAR ADC会回到采样模式，以获取信号。SAR ADC（例如图1所示的信号链中使用的AD4001转换器）在转换阶段会消耗大部分功率，而在图2所示的采集阶段则消耗最少功率。所以，尽管吞吐量能高达几个MSPS，但还是可以按照应用要求的最低速度来运行这些转换器，以大幅优化功率。
SAR ADC：随吞吐量调节功率
在许多低功耗应用中，无需持续提供传感器信息，而是以更低的速度提供，可能是按几kSPS或几十kSPS。在这些情况下，可以随吞吐量降低SAR ADC的功耗，包括模拟电源轨和数字电源轨。
表1.不同终端应用中的通信采样频率
应用 | 通信采样频率 |
现场仪表 | 60 SPS至600 SPS |
状态监控 | 1 kSPS至10 kSPS |
生命体征监测 | <1 kSPS |
大部分精密SAR ADC都内置时钟，用于管理转换流程，因此其转换时间(tCONV)是固定的。在tCONV固定的情况下，吞吐量越低，循环时间(tCYC)越长，采集时间(tACQ)也就越长，后者就是ADC保持最小功耗的时长。换句话说，吞吐率越低，采集每个样本所用的功耗也越低。
图2.SAR ADC时序图。
图3.AD4001 SAR ADC时序图和在一个循环内的功耗。循环时间越长，平均功耗越低：(a) 1 μs平均功率 = 6.1113 mW，(b) 10 μs平均功率 = 0.93756 mW，(c) 1 ms平均功率 = 0.36845 mW。
图4.(a) AD4001的功耗调节和吞吐量，(b) 相关频率范围（即低于10 kSPS）放大图的图示。
数字信号从外部触发转换，转换速度受到严格控制。采样速率越低，导致采样阶段时间变长，因此平均功耗越低。这一点可参见方程1：
其中：
tCONV为转换时间
tCYC为采样速率的倒数
VDD为模拟电源
VIO为数字电源
nBITS为ADC的分辨率
tSCLK为串行时钟周期时间(1/fSCLK)
VREF为基准电压，IREF为最大吞吐量(max_tput)时的电流
所以，根据公式1且如图4所示，如果tCYC延长且tCONV保持不变，ADC平均模拟功耗与采样速率成反比。
图1所示的ADC在转换阶段的功耗主要来自模拟电源，如图2所示。例如，在应变片检测电路中，数据采集速率可以低至1 kSPS，与按最大采样速率运行AD4001相比，其功耗可以降低20倍。
表2.AD4001功耗调节与吞吐量
AD4001 吞吐速率 | 总功耗 |
1 kSPS | 300 μW |
10 kSPS | 400 μW |
1 MSPS | 6 mW |
公式1（图示）显示功率如何随吞吐量成比例增加，如图4所示。
降低ADC采样速率会导致采集时间延长，这会降低ADC驱动器放大器的带宽要求，从而扩大可选设备的群集。带宽更低的放大器一般具有相对更低的静态电流。所以，降低ADC采样速率不仅会降低ADC功耗，还会降低配套使用的放大器的功率要求。
表3.运算放大器带宽与电流消耗和噪声性能的关系；带宽和功率成正比
运算放大器 | 带宽 | IQ | eN |
90 MHz | 3 mA | 1 nV/√Hz | |
16 MHz | 1.6mA | 7.3 nV/√Hz | |
80 kHz | 17 μA | 32 nV/√Hz |
但是，选择带宽更低的运算放大器也需要作出取舍。更低的带宽意味着更低的静态电流(IQ)，但缺点在于噪声电压密度(eN)会增大，如表3所示。根据经验，降低静态电流意味着噪声密度会按照1/√IQ的比例增大。但是，需要注意的是，调节带宽会过滤均方根噪声。换句话说，硬件设计人员可能根据给定的采样速率、放大器和RC净带宽在功耗（或电池寿命）和均方根噪声性能之间取舍。
图5.在多种吞吐量下，每个电源轨（运算放大器、模拟电源轨和数字电源轨）的电源分布；如表3所示，根据带宽需求，使用不同的放大器。
此外，用于设置运算放大器增益的反馈电阻也会影响功耗：这些电阻越大，它们消耗的功率就越少。但这期间也伴随着对噪声的取舍，因为电阻越大，产生的噪声也越多。正确的设计做法是，使电阻尽可能大，只要其噪声贡献值在总噪声中可以忽略不计。因为总噪声等于各个噪声的和方根，所以，根据一般经验，可以设置电阻均方根噪声的上限为该运算放大器的1/3，使其噪声贡献值在总噪声中的占比低于5%。如此，运算放大器噪声仍是主要噪声。
在有些应用中，会以低吞吐率（几kSPS）对低频率输入信号采样，例如表1所示的信号，在这种情况下，如果无需信号调理（例如增益级或低输出阻抗），即可移除驱动器放大器。在更高速度的应用中，更新的ADC（例如AD4000或AD4696系列）会提供高输入阻抗（高阻）模式，支持使用更低带宽（和更低功率）放大器来驱动模拟输入，有时甚至能完全取消使用驱动器。取消这种运算放大器也有助于降低总功耗（其功耗随之取消），如图5的蓝色条柱所示。与始终需要使用驱动器放大器的传统型SAR ADC相比，这有助于大幅节省功率。在使用AD4696 16通道器件时，这种功率节省的比例达到16倍。基准电压源高阻模式功能也会降低基准电压源输入电流，使得总系统功耗随之降低。
SAR ADC信号链：AFE动态功耗调节
如前文所述，SAR ADC功耗会随采样速率变化，但其他信号链元件并不是如此。放大器和基准电压在通电之后，消耗恒定的静态电流。在采样ADC样本期间对这些元件进行功率循环会降低信号链的平均功耗。每个电源周期必须等待信号确定，这会限制留给系统开启和关闭的时间。有关详情，请参阅“低功耗精密信号链应用最重要的时序因素有哪些？第一部分”和“低功耗精密信号链应用最重要的时序因素有哪些？第二部分”（但建议对每种具体的信号链设计执行精准分析）。
使用高度集成的ADC，在片内集成更多模拟前端(AFE)模块，可以加快上电和断电转换的速度，但无损其性能。但是，在许多场景下，为了实现最佳性能，设计最终可能会使用分立式元件。示例如图6所示。
此信号链为多通道，由一个MAX41400和每通道一个抗混叠滤波器组成，采用ADR3625精密基准电压源，将信息馈送给16通道SAR ADC（即AD4696）。
如前文所述，按照可接受的最低吞吐量运行ADC会降低其功耗。此外，如果空闲时间足够长，可在部分采样时间期间将MAX41400置于关断模式，对于这样的多路复用系统，可以一次只开启（上电）一个放大器。放大器MAX41400开启（上电）的频率为tCYC/LSEQ，其中LSEQ为时序长度，在图7所示的示例中，其数值为10。例如，如果按照每通道1 kSPS的速度进行转换，而转换时间最长为415 ns，这表示在每个通道上，MAX41400可在约占循环时间10%的时间里处于关断模式。
图6.多通道测量信号链。
图7.基于AD4696 ADC，在多通道多路复用应用中对MAX41400进行功率循环（为了便于查看，假设只有10个通道投入使用）。
在完全上电时，MAX41400的静态电流(IQ_ON)为65 μA，在进入关断模式(IQ_OFF)之后，该电流可以降低至0.1 μA。在采样之间将其关断，放大器消耗的平均电流(IAVG)会随吞吐量改变。
重申一下，吞吐量越低，tCYC越高，IAVG越低。tON表示放大器保持开启的时长。当ADC从采集阶段切换至转换阶段，放大器可以进入关断状态，因为延长tON时间，使其超过最短时间并不会带来任何好处。应使关断时间(tOFF = tCYC – tON)达到最长，以最大限度降低功耗，但不到需要牺牲SNR或THD的程度。要找到正确的时序，具体取决于应用、使用的设备和吞吐率。事实上，tON和吞吐量可能成反比：吞吐量更低时，导致闲置时间变长，闲置时间更长时，则需要更长的tON时间来唤醒放大器。根据数据手册，AD4696的典型转换时间为415 ns。这个转换时间，加上在关断之后重新给MAX41400上电所需的100 μs，即为最短的tON时间。所以，平均电流消耗为：
与始终使能的放大器相比，MAX41400在关断模式下的功耗和快速上电期间的功耗总和要低10倍。
一般来说，除了所示示例在给定吞吐率下计算得出的节省功率外，所有这些公式都可以如图9所示，以图形的方式展示，其规格则依照数据手册（假设已使能基准电压源和模拟输入高阻模式）。
图8.信号链功耗与吞吐量的关系（前端提供和不提供功耗调节功能）。
可以采用相同的分析方法来分析电池寿命，与功耗分析相反，需要使用电池容量除以平均电流。
表4.电池容量
电池 | 容量(mAh) |
CR927 | 30 |
2× LR44 | 158 |
2× AAA | 1000 |
CR2354 | 560 |
在这种情况下，两者成反比，也就是说，吞吐量越低，电池寿命越长。
图9.利用功率循环/调节功能延长电池寿命。
任何放大器，即使不像MAX41400一样支持关断模式，都可以如之前所示进行功率循环。也就是说，不是进入关断模式，而是彻底上电和彻底关闭。但是，在操作时必须小心。一方面，放大器的唤醒时间将会更长，所以最短tON时间也会更长。另一方面，重复对解耦电容充电和放电会影响在每个电源周期给它们充电的电流，与关断模式相比，会增大整体的功耗。此外，如果传感器在电源轨未上电的情况下仍然驱动放大器输入，在没有保护措施的情况下，可能会导致损坏。
基于SAR ADC的信号链：数字电源功耗调节
前文着重介绍降低模拟电源功耗(如果是总功耗的最主要来源时)该如何降低。降低吞吐量也会影响数字功耗，因为这使得串行时钟能以更低频率运行：
公式5指出，我们还可以采用两个额外的步骤来最大限度降低数字功耗：
使用更低的数字电源电压(VIO)
最大限度降低串行数据输出线路的走线电容
需要注意的另一点是数字通信线路中使用的上拉/下拉电阻的值。这些电阻用于确保在数字输入/输出端提供正确的逻辑电平，它们的数值会影响到系统的总功耗。使用的电阻值过低（也称为强上拉）可能会导致线路中有大电流通过。因此，应避免使用非必要的低电阻值。另一方面，如果电阻过高，泄漏电流导致的压降会导致错误的逻辑电平解译。此外，压降会影响传输。所以，设计人员必须在无损电压电平（取决于数字电源电压和泄漏电流）或信号完整性的情况下，使用最高的电阻值。
基于Σ-Δ ADC的信号链
在基于Σ-Δ ADC的信号链中，之前所述的功耗调节概念并不直接适用。这是因为转换不是从外部触发的，而是由自由运行的时钟触发的4。所以它们不能作为外部转换开始信号的函数，以闲置状态持续一定时间。
但是，许多Σ-Δ ADC支持待机模式，如果ADC无需持续转换，即可使用这种模式。如前文所述，我们还需要考虑时序问题5，因为在唤醒器件，到器件退出待机模式的这段时间里，是不能进行采样的。
除了待机模式外，高度集成的Σ-Δ ADC（例如AD4130）还提供占空比模式。如此，ADC会自动上电和关闭，无需在每次循环时与主机交互。AD4130提供两种模式，分别为1/4和1/16，这表示该器件在1/4和1/16的时间里保持激活。与连续转换模式相比，这会大幅节省功率，如图10所示。
表5.AD4130在每种功率模式下的电流消耗
AD4130功率模式 | 典型功耗 |
连续转换 | 32 μA |
占空比控制 | 5 μA |
关断模式 | 0.5 μA |
根据所需的吞吐率，在选择优化功耗的技术时，可以使用其中一种占空比模式，或者让器件在一定时间里处于待机模式。实际上，AD4130的多种工作模式都可能影响ADC的功耗。ACE6中可用的主动功能模型显示了所选ADC配置的功耗和预期的电池寿命。
图10.Ad4130在不同工作模式下的电流消耗：连续转换模式、1/4占空比和1/16占空比。
基于Σ-Δ ADC的信号链：AFE动态功耗调节，支持占空比
和基于SAR ADC的信号链一样，基于∑-∆ DAC的信号链可以利用占空比，在ADC处于低功耗状态（图10）时将某些模块置于关断状态。如此，可以实现与图9所示类似的AFE功率节省。
传感器激励
完整的解决方案器件（例如AD4130）不止提供核心转换器，还提供内部可编程增益放大器，以及传感器偏置和激励（可选的电流源和精密基准电压）。这种集成意味着易用性、尺寸，以及在不同构建模块之间使用偏置、时序或功率循环等的优化。所以，AD4130本身通过在片内集成这些模块来降低系统的整体功耗。此外，它能够灵活用在多种不同的平台中，例如RTD、热敏电阻或桥接传感器等等，能够帮助简化设计周期。它还减少了BOM数量，以及需要使用的电源轨的数量。
其他功率优化技术
本文介绍了多种最大限度降低信号链功耗的方法。但是，信号链还有一个部分需要考虑，即主机控制器。如果控制器因为需要读取和后处理来自ADC的数据而始终保持上电，那么它会消耗很多功率。在控制器未使用时，将其置于睡眠模式将有助于额外节省功率。
带片内FIFO的ADC
如果应用无需实时数据，但必须以更低的速率读取数据点，那么带片内FIFO的ADC应能派上用场。AD4130集成了这种模块，该FIFO能够存储多达256次转换，所以，如果输出数据速率(ODR)（例如）为2.4 kSPS，该微控制器无需每隔416 μs读取一次，而是可以进入睡眠模式，每隔100 ms唤醒，一次性读取整个存储器的数据（参见图11的数据传输部分）。换言之，如果ADC的存储器能存储最新的256个样本，也能使微控制器进行功率循环，从而大幅降低系统的总功耗。
图11.利用ADC的片内FIFO降低微控制器的功耗。
通过直接存储访问(DMA)将ADC数据流传输至存储器
对于不包含片内FIFO的ADC，可以转而使用大部分微控制器都包含的直接存储访问(DMA)。DMA能将数据直接从外设（在本例中为SPI）传输至存储器(SRAM)，不存在因为每次接收ADC样本而造成CPU干预或中断。选择的微控制器会直接影响到可以实现的功率节省。在许多情况下，微控制器在大部分时间里都能保持处于睡眠模式，只有在接收到ADC样本时才触发事件。此事件会简单提醒DMA开始执行SPI事务，之后再回到睡眠状态，相比CPU在整个SPI事务执行期间保持完全唤醒，这会使微控制器的功耗达到最低。注意，只有在ADC数据的格式与目标存储器一致时，才能使用DMA。也就是说，对于大部分微控制器，只有当ADC数据为16位或32位时，才能轻松使用DMA。
中断驱动编程
许多低功耗应用不要求记录和处理每个数据点，但需要监控检测的幅度是否位于特定的阈值之内。以前，为了进行监测，主机控制器需要始终保持唤醒，以读取每个ADC样本，确定其值是否正常，并且据此触发中断例程。
AD4696 (SAR ADC)和AD4130 (Σ-Δ ADC)都集成了这些阈值检测功能。阈值可以编入程序，使得GPIO引脚只在ADC输出代码超出用户定义的范围时进行认定。如此，主机控制器大部分时间都可以处于睡眠模式，只在GPIO认定时唤醒，这意味着，它只在需要执行操作时才保持活跃，因此能够最大限度降低功耗。
结论
在为便携式现场仪器仪表、状态监控或生命体征测量(VSM)等应用设计电池供电的测量系统时，可以使用analog.com/precisionlowpower所示的低功耗信号链来实现功率优化型解决方案。ADI的精密低功耗信号链帮助设计人员简化了构建低功耗测量解决方案的过程，该解决方案将精密放大器、基准电压、ADC和隔离产品优化组合在一起。在这些信号链中，功耗得到优化，同时兼顾噪声性能、尺寸、易用性这些重要指标。这些信号链提供不同配置：单通道、分立式多通道（多路复用）、完全集成的多通道解决方案和随时可用的功率优化设计，对于低功耗设计来说是非常不错的起点。
除了展示ADI的精密低功耗信号链之外，本文还展示多种提高信号链的能效比的系统级技术。这些技术包括功耗调节、功率循环、占空比，或使用FIFO这类片内功能，或者阈值检测这类中断驱动功能。
参考
1 Padraic O’Reilly。低功耗精密信号链应用最重要的时序因素有哪些？第一部分”。模拟对话，第56卷第3期，2022年8月。
2 Padraic O’Reilly。低功耗精密信号链应用最重要的时序因素有哪些？第二部分”。模拟对话，第56卷第3期，2022年8月。
3 数据转换手册。（ADI公司，2005年）
4 Michael Clifford。“Σ-Δ型ADC拓扑结构基本原理：
第一部分”。ADI公司，2016年1月。
5 Bruce Pepitas。“动态功耗调节简介”。ADI公司，2016年1月。
6 分析 | 控制 | 评估(ACE)软件。ADI公司
Brandon Hurst。“如何使用DMA在低功耗可穿戴设备中加快外设监测”。模拟对话，第56卷第1期，2022年1月。
Maithil Pachchigar和Alan Walsh。“新一代SAR ADC解决精密数据采集信号链设计的难点”。模拟对话，第50卷第4期，2016年12月。
Sanjay Rajasekhar和Arvind Shankar。“如何利用输入高阻技术来降低解决方案的功耗并减小尺寸”。ADI公司，2022年7月。
关于ADI公司
Analog Devices, Inc. (NASDAQ: ADI)是全球领先的半导体公司，致力于在现实世界与数字世界之间架起桥梁，以实现智能边缘领域的突破性创新。ADI提供结合模拟、数字和软件技术的解决方案，推动数字化工厂、汽车和数字医疗等领域的持续发展，应对气候变化挑战，并建立人与世界万物的可靠互联。ADI公司2022财年收入超过120亿美元，全球员工2.4万余人。携手全球12.5万家客户，ADI助力创新者不断超越一切可能。更多信息，请访问www.analog.com/cn。
关于作者
Lluis Beltran Gil，产品应用工程师
Lluis Beltran Gil毕业于瓦伦西亚理工大学，于2009年获电子工程学士学位，2012年获工业工程学士学位。毕业后，Lluis于2013年加入ADI公司，担任利默里克精密转换器部的应用工程师。目前，Lluis就职于仪器仪表事业部SAR ADC应用团队，工作地点在西班牙瓦伦西亚。他拥有瓦伦西亚大学电气工程硕士学位。
全新设计减少光学损耗，优化辐射特性，实现出色的电光转换效率；
采用新型开放式外壳设计，集成反射器，无需盖玻片和透镜；
采用业界标准的3535表面贴装，尺寸紧凑，易于系统设计集成；
275nm典型波长适用于工业与消费应用中的表面、空气和水处理。
全球领先的光学解决方案供应商艾迈斯欧司朗（瑞士证券交易所股票代码：AMS）今日宣布，推出OSLON® UV 3535系列中功率UV-C LED，使用寿命更长、输出功率更大且系统集成更容易，进一步满足客户需求。
OSLON® UV 3535 LED拥有紧凑的设计、领先的效率和卓越的品质，是水净化、空调系统消杀等消费和工业应用的理想选择。其中，SU CULDP1.VC型号在驱动电流为185mA时的典型输出功率为40mW，SU CULEP1.VC型号在驱动电流为350mA时的输出功率为75mW。
创新的封装设计集成了反射器，无需盖玻片，减少了光学损耗并提高光输出，电光转换效率高达3.7%。反射器可以收集芯片的辐射，并以120°的视角反射光线。产品采用3.5mm×3.5mm的标准尺寸，由于没有盖玻片和透镜，便于系统开发者灵活采用标准UV-C透镜及优化光输出。
全新OSLON®产品SU CULDP1.VC和SU CULEP1.VC拥有出色的使用寿命（视具体应用而定）。封装包括一个ESD保护器和一个作为保护元件的透明电介质涂层，有助于提高LED的稳健性。
艾迈斯欧司朗UV-C高级产品经理Pia Weinmann表示：“紫外线消毒设备制造商正竞相通过使用数量更少、寿命更长的发射器来产生所需的消毒剂量，为客户提供更大价值。OSLON® UV 3535产品输出功率更高，使用寿命更长，提供了新的竞争优势。”
技术创新带来性能突破
OSLON® UV 3535 LED性能的提升得益于封装设计和半导体技术的创新。创新的开放式封装设计坚固、紧凑、灵活，适用于需要中高UV-C输出功率的应用。
基于AlGaN的倒装芯片（Flip Chip）比传统UV-C光源更加可靠，在波长、输出功率和开关方面具有高灵活性。
产品图片：UV-C-LED SU CULEP1.VC（图片：艾迈斯欧司朗）
产品图片：UV-C-LED SU CULDP1.VC（图片：艾迈斯欧司朗）
应用图片：UV-C-LEDs（图片：艾迈斯欧司朗）
艾迈斯欧司朗OSLON® UV 3535系列中的SU CULEP1.VC LED和SU CULDP1.VC UV-C LED现已在全球上市。了解更多UV-C信息，请点击此处。
关于艾迈斯欧司朗
艾迈斯欧司朗集团（瑞士证券交易所股票代码：AMS）是光学解决方案的全球领导者。我们为光赋予智能，将热情注入创新，丰富人们的生活。这就是“传感即生活”的意义所在。
我们拥有超过110年的发展历史，以对未来科技的想象力为引，结合深厚的工程专业知识与强大的全球工业产能，长期深耕于传感与光学技术领域，持续推动创新。在汽车、消费、工业与医疗健康领域，我们致力于为客户提供具有竞争力的解决方案，在健康、安全与便捷方面，致力于提高生活质量，推动绿色环保。
我们在全球范围拥有约2.2万名员工，专注于传感、照明和可视化领域的创新，使旅程更安全、医疗诊断更准确、沟通更便捷。我们致力于开发突破性的应用创新技术，目前已授予和已申请专利超过15,000项。
集团总部位于奥地利Premstaetten/格拉茨，联合总部位于德国慕尼黑。2022年，集团总收入超过48亿欧元。ams-OSRAM AG在瑞士证券交易所上市（ISIN:AT0000A18XM4）。
ams是ams-OSRAM AG的注册商标。此外，我们的许多产品和服务是艾迈斯欧司朗集团的注册或归档商标。本文提及的所有其他公司或产品名称可能是其各自所有者的商标或注册商标。
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亚马逊云科技自2006年推出对象存储服务Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)至今，一直不断根据客户需求持续丰富Amazon S3的功能。目前，Amazon S3拥有超过 280 万亿个对象，平均每秒处理超过 1 亿个请求。在Amazon S3 17周年之际，亚马逊云科技宣布推出诸多新的服务及功能，包括Amazon S3 的开源文件客户端Mountpoint for Amazon S3（内测版），可轻松查找、订阅和使用第三方数据文件的Amazon Data Exchange for Amazon S3，Amazon S3 Multi-Region Access Points支持跨多个亚马逊云科技账户间复制数据集，以及Aliases for S3 Object Lambda Access Points自动为客户呈现不同的数据视图等。
Amazon S3具有 99.999999999%（11 个 9）数据持久性，旨在为客户提供具有高持久性的数据存储。为了保护客户数据的完整性，Amazon S3 每秒执行超过 40亿次校验和计算。多年来，亚马逊云科技持续丰富Amazon S3的功能，例如推出一系列的存储类，更经济、高效地存储客户的数据。每天，客户平均从 S3 Glacier Flexible Retrieval 和 S3 Glacier Deep Archive 存储类中恢复超过1PB数据。自推出 Amazon S3 Intelligent-Tiering 以来，客户使用该功能已经节省了 10 亿美元。2015 年，亚马逊云科技增加了跨区域复制数据的可能性。每周，Amazon S3 Replication都会移动超过100PB的数据。Amazon S3是数十万个数据湖的核心。同时也成为无服务器应用程序的关键组成，Amazon S3 每天向无服务器应用程序发送超过1,250亿个事件通知。
亚马逊云科技持续基于客户需求进行创新，在Amazon S3 17周年之际，推出诸多Amazon S3相关新的服务及功能，帮助客户更方便的存储、查询、复制数据。
Mountpoint for Amazon S3（内测版）：Amazon S3 的开源文件客户端
Mountpoint for Amazon S3 是 Amazon S3 的开源文件客户端，客户可以将其安装在计算实例上。它将本地文件存储 API 调用转换为对 Amazon S3 中对象的 REST API 调用。客户使用 Mountpoint for Amazon S3 时，使用文件 API 访问对象的数据湖应用程序可以实现较高的单实例传输速率，从而节省计算成本。
客户可以通过在计算实例的本地挂载点安装 Amazon S3 存储桶开始使用 Mountpoint for Amazon S3。挂载后，应用程序将对象读取为本地可用的文件。Mountpoint for Amazon S3 支持对现有 S3 对象执行顺序和随机读取操作。它可以作为内测版下载用于 Linux 操作系统，尚不适用于生产工作负载。亚马逊云科技希望能收集更多客户反馈，进一步改进设计和实施。欲开始使用，客户可访问 Mountpoint for Amazon S3 GitHub 存储库，阅读技术发布博客。
推出Amazon Data Exchange for Amazon S3
Amazon Data Exchange for Amazon S3 使客户能够轻松查找、订阅和使用第三方数据文件，从而更快地获得见解、优化存储成本、简化数据许可管理等。Data Exchange 订阅用户可以直接使用数据提供商的 Amazon S3 存储桶中的文件，通过亚马逊云科技的服务进行分析，无需创建或管理其账户的副本。数据提供商可以许可对其 Amazon S3 存储桶中托管的数据进行就地访问。要详细了解数据提供商如何简化和扩展对多个数据订阅用户的访问管理，可以阅读此博客。
Amazon S3 Multi-Region Access Points多区域接入点现已支持跨多个亚马逊云科技账户复制数据集
亚马逊云科技于2021年9月推出了Amazon S3多区域接入点，并于2022年11月增加了故障切换控制。Amazon S3 多区域接入点现在支持在多个亚马逊云科技账户之间复制数据集。该功能简化了跨区域或者跨账号的对象存储访问，无需在应用程序中开发复杂的请求路由逻辑。它们为客户的跨多区域应用程序提供单一的全局接入点，并根据客户定义的策略动态路由 S3 请求。这可以帮助客户轻松实现多区域韧性、基于延迟的路由和故障切换，即使客户的数据存储在多个亚马逊云科技账户中也是如此。客户可以在 Amazon S3 常见问题中了解相关更多信息。
将Aliases for S3 Object Lambda Access Points作为Amazon CloudFront分发源
亚马逊云科技在2021年3月推出Amazon S3 Object Lambda ，允许客户将自己的代码添加到 S3 GET、HEAD 和 LIST API 请求中，以便在数据返回到应用程序时对其进行修改。Aliases for S3 Object Lambda Access Points的推出让任何需要 S3 存储桶名称的应用程序都可以根据请求者轻松呈现不同的数据视图。现在，客户可以使用 Aliases for S3 Object Lambda Access Points作为 Amazon CloudFront 的分发源，以修改所请求的数据。例如，客户可以根据用户访问时使用的设备（例如台式机或智能手机）动态转换图像。欲了解更多，可阅读此博客文章，包含更多详细信息和代码示例。
关于亚马逊云科技
自2006年以来，亚马逊云科技（Amazon Web Services）一直以技术创新、服务丰富、应用广泛而享誉业界。亚马逊云科技一直不断扩展其服务组合以支持几乎云上任意工作负载，目前提供超过200项全功能的服务，涵盖计算、存储、数据库、网络、数据分析、机器学习与人工智能、物联网、移动、安全、混合云、虚拟现实与增强现实、媒体，以及应用开发、部署与管理等方面；基础设施遍及31个地理区域的99个可用区，并已公布计划在加拿大、以色列、马来西亚、新西兰和泰国新建5个区域、15个可用区。全球数百万客户，包括发展迅速的初创公司、大型企业和领先的政府机构，都信赖亚马逊云科技，通过亚马逊云科技的服务支撑其基础设施，提高敏捷性，降低成本。要了解更多关于亚马逊云科技的信息，请访问： www.amazonaws.cn。
稿源：美通社
使用Coventor SEMulator3D®创建可以预测寄生电容的机器学习模型
作者：泛林集团半导体工艺与整合工程师 Sumant Sarkar
原文链接：
https://www.coventor.com/blog/creating-airgaps-to-reduce-parasitic-capac...
减少栅极金属和晶体管的源极/漏极接触之间的寄生电容可以减少器件的开关延迟。减少寄生电容的方法之一是设法降低栅极和源极/漏极之间材料层的有效介电常数，这可以通过在该位置的介电材料中引入空气间隙来实现。这种类型的方式过去已经用于后道工序 (BEOL) 中，以减少金属互连之间的电容 [1-4]。本文中，我们将专注于前道工序 (FEOL)，并演示在栅极和源极/漏极之间引入空气间隙的SEMulator3D®模型[5]。SEMulator3D®是一个虚拟的制造软件平台，可以在设定的半导体工艺流程内模拟工艺变量。利用SEMulator3D®设备中的实验设计 (DoE) 功能，我们展示了寄生电容与刻蚀深度和其他用于制作空气间隙的刻蚀工艺参数的相关性，以及它与空气间隙大小和体积的相关性。
图1显示了SEMulator3D® FinFET模型的横截面。为了在FinFET的栅极和源极/漏极之间引入空气间隙，我们进行了高选择比的氮化硅刻蚀工艺，然后进行经过优化的氮化硅沉积工艺，以封闭结构并产生空气间隙结构。接着用氮化硅CMP（化学机械抛光）工艺对表面进行平坦化处理。
图1：在FinFET模型中引入空气间隙的SEMulator3D工艺流程。可视性沉积的步骤通过在顶端夹止的方式产生空气间隙，然后进行CMP步骤除去多余的氮化硅。空气间隙减少了栅极和源极/漏极之间的寄生电容。空气间隙的大小可以通过改变刻蚀反应物的刻蚀深度、晶圆倾角和等离子体入射角度分布来控制。
使用SEMulator3D的虚拟测量功能测量以下指标：
1 栅极金属和源极/漏极之间的寄生电容
2 空气间隙的体积
3 空气间隙z轴的最小值，代表空气间隙的垂直尺寸
在氮化硅刻蚀步骤中，刻蚀深度、刻蚀反应物等离子体入射角度分布（在文献中称为等离子体入射角度分布）和晶圆倾角（假定晶圆旋转）在实验设计期间是变化的。图2a-f 显示了在不同的晶圆倾角和等离子体入射角度分布值下，电容和空气间隙的体积如何跟随刻蚀深度发生变化。随着刻蚀深度的增加，产生的空气间隙也变大（图2d）。因为空气的介电常数比氮化物要低很多，所以这降低了有效的介电常数。相应地，栅极和源极/漏极之间的寄生电容就减小了。倾斜角减小会将刻蚀反应物从侧壁移开，并将其推向所产生的空气间隙底部（图3b-c）。这解释了为什么在给定的深度和等离子体入射角度分布值下，晶圆倾角越小，空气间隙越大，电容越小（图2a&d）。另一个重要的结果是，等离子体入射角度分布的增加会导致晶圆倾角影响减弱。当等离子体入射角度分布设置为5度（对应较宽/等向性的角分散）的时候，晶圆倾角对电容和空气间隙体积完全没有影响（图2c&f）。这与等离子体入射角度分布增加对刻蚀的影响是一致的。等离子体入射角度分布增加会使刻蚀反应物更等向性地轰击基板（图3a）。这意味着相比等离子体入射角度分布值低的时候，晶圆倾角不再影响刻蚀行为。
图2：随着刻蚀深度增加，空气间隙体积增大，寄生电容减少（图2a&d）。随着晶圆倾角降低，这种下降更为急剧。但晶圆倾角的影响随着等离子体入射角度分布的增加而减小，当等离子体入射角度分布为5度时，晶圆倾角对电容和空气间隙体积没有影响（图2c&f）。
图3：(a) 角分散 (sigma) 对刻蚀反应物方向性的影响；(b) 45度晶圆倾角的影响（晶圆被固定）；(c) 80度晶圆倾角的影响（晶圆旋转）
图片来源：SEMulator3D产品文档
运行大型的实验设计需要消耗很多时间和算力资源。但这在工艺优化中很有必要——实验设计参数空间上的任何减少都有助于减少所需的时间和资源。能够基于自变量预测结果的机器学习模型非常有用，因为它能减少为所有自变量组合进行实验设计的需求。为了这一目标，将从实验设计中收集到的数据分成训练集 (70%) 和测试集 (30%)，然后将其输入人工神经网络 (ANN)。该模型有两个隐藏层（图4a），用网格搜索法进行超参数调优。该模型在测试数据上运行，发现其平均准确度为99.8%。四分之三测试集的绝对百分比误差 (APE) 为0.278%及以下（图4c）。图4e显示了预测和实际寄生电容的测试行样本。这种机器学习的应用使我们能够降低实验设计的规模，减少所需时间。我们可以大幅减小参数空间，与此同时并没有明显降低结果的准确性。在我们的案例中，实验设计的规模从~5000减少到~2000个参数组合。SEMulator3D的自定义python步骤将这种类型的机器学习代码整合到工艺模拟中，其结果可以导入半导体工艺模型的下一个步骤。
图4：根据刻蚀深度、晶圆倾角和等离子体入射角度分布来预测寄生电容的人工神经网络 (ANN) 模型。测试数据的预测准确度为99.8%。衡量预测电容和实际电容之间差异的指标是绝对百分比误差 (APE)。75%测试案例的APE值为0.28%或更低。准确的机器学习模型可以帮助探索更小的参数空间，从而减少所需的时间和算力资源。
结论：
使用Coventor SEMulator3D® 在FinFET器件的栅极和源极/漏极之间引入虚拟空气间隙，我们研究了空气间隙对寄生电容的影响，并通过改变刻蚀工艺参数，研究了对空气间隙体积和寄生电容的影响。随后，结果被输入到人工神经网络中，以创建一个可以预测寄生电容的机器学习模型，从而减少为每个刻蚀参数值组合进行实验设计的需求。
参考资料：
[1] Hargrove, M. (2017, October 18). Reducing BEOL Parasitic Capacitance using Air Gaps https://www.coventor.com/blog/reducing-beol-parasitic-capacitance-using-...
[2] Nitta, S., Edelstein, D., Ponoth, S., Clevenger, L., Liu, X., & Standaert, T. (2008, June). Performance and reliability of airgaps for advanced BEOL interconnects. In 2008 International Interconnect Technology Conference (pp. 191-192). IEEE.
[3] Shieh, B., Saraswat, K. C., McVittie, J. P., List, S., Nag, S., Islamraja, M., & Havemann, R. H. (1998). Air-gap formation during IMD deposition to lower interconnect capacitance. IEEE Electron Device Letters, 19(1), 16-18.
[4] Fischer, K., Agostinelli, M., Allen, C., Bahr, D., Bost, M., Charvat, P., … & Natarajan, S. (2015, May). Low-k interconnect stack with multi-layer air gap and tri-metal-insulator-metal capacitors for 14nm high volume manufacturing. In 2015 IEEE International Interconnect Technology Conference and 2015 IEEE Materials for Advanced Metallization Conference (IITC/MAM) (pp. 5-8). IEEE.
[5] Banna, S. (2016, August). Scaling challenges and solutions beyond 10nm. In 2016 IEEE International Conference on Electron Devices and Solid-State Circuits (EDSSC) (pp. 181-186). IEEE.
英飞凌科技股份公司（FSE 代码：IFX / OTCQX 代码：IFNNY）日前宣布，推出全新的 iMOTION™ IMI110 系列智能功率模块（IPM）。该产品系列在紧凑的 DSO-22 封装中集成了 iMOTION 运动控制引擎（MCE）、三相栅极驱动器和 600 V/2 A 或 600 V/4 A IGBT。这款集成的电机控制器系列适用于各种应用，包括大、小型家用电器中的电机，以及输出功率通常为 70 W 的风扇和泵机。取决于系统设计，该系列甚至可以实现更高的输出。
MCE 经过实践检验，能够在无传感器电机控制器中实现高效的磁场定向控制（FOC）。MCE 还附带电机控制和集成脚本，无需用户编写任何代码，即可随时投入使用。设计人员可以利用软件工具 Solution Designer 轻松配置和调试 MCE，从而更简单地开发高度集成、功能优化的电机控制解决方案，大幅加快产品上市速度。此外，他们还可以通过用于 iMOTION 模块化应用设计套件（MADK）的两个新控制板，快速设计特定客户基于iMOTION IPM的产品原型。
IMI110 系列可提供更佳的电气间隙和爬电距离。这些器件具有出色的耐用性和可靠性等特点，并且通过了HV-H3TRB 测试认证。得益于无传感器的单电阻采样方案、集成自举二极管和单层 PCB 设计，该产品系列的BOM（物料清单）成本更低。IMI110 系列已预先通过 UL/IEC 60730（B 类）标准的认证，达到应用对功能安全性的要求。此外，它们还在软硬件中采取了完善的保护措施。
供货情况
iMOTION IMI110 系列中的 600 V/2 A（IMI111T-026H）型号现已开放订购。600 V/4 A（IMI111T-046H）型号将于 2023 年第二季度初上市。了解更多信息，请访问 www.infineon.com/iMOTION 和 www.infineon.com/MADK。
如需详细了解英飞凌在提高能源效率方面做出的贡献，请访问：www.infineon.com/green-energy。
关于英飞凌
英飞凌科技股份公司是全球功率系统和物联网领域的半导体领导者。英飞凌以其产品和解决方案推动低碳化和数字化进程。该公司在全球拥有约56,200名员工，在2022财年（截至9月30日）的收入约为142亿欧元。英飞凌在法兰克福证券交易所上市（股票代码：IFX），在美国的OTCQX国际场外交易市场上市（股票代码：IFNNY）。
更多信息，请访问www.infineon.com
更多新闻，请登录英飞凌新闻中心：https://www.infineon.com/cms/cn/about-infineon/press/press-releases/
英飞凌中国
英飞凌科技股份公司于1995年正式进入中国大陆市场。自1995年10月在无锡建立第一家企业以来，英飞凌的业务取得非常迅速的增长，在中国拥有约3,000多名员工，已经成为英飞凌全球业务发展的重要推动力。英飞凌在中国建立了涵盖研发、生产、销售、市场、技术支持等在内的完整的产业链，并在销售、技术研发、人才培养等方面与国内领先的企业、高等院校开展了深入的合作。
Microchip Technology Inc.
资深技术顾问Bob Martin
人工智能（AI）和机器学习（ML）技术在自主性日益增强的系统中的应用越来越普遍，这将提高各行各业对更智能的安全系统的要求。关注重点已经从节约成本转向给用户带来便利性和安全性。这需要一个完整的功能安全（FuSa）层，其中包括安全协处理器与可信的输入/输出控制器，两者协同工作来保护系统。单片机（MCU）为实现这些安全协处理器提供了低成本的解决方案，是当今新一代自主系统的核心。
自主安全功能和规范
安全协处理器可以执行部署的ML模型，这种模型用于接收视频、音频、环境和操作员数据等外部数据流，而在某些情况下，也可以同时接收所有这些数据流。这些数据流必须具有固有的可信度。
同样重要的是，安全协处理器必须信任它们为电机、继电器、指示器和其他执行器产生的输出状态的真实再现。如果发生故障，主处理器也应该能够依靠这些输入/输出（边带）控制器快速做出明智的决策。
使用MCU作为安全协处理器
在全面的开发生态系统的支持下，8位和32位MCU主要用于四大功能安全领域，业内为此制定了下列工业标准规范：
ISO 26262：汽车安全完整性等级（ASIL），适用于汽车应用
IEC 61508：安全完整性等级（SIL），适用于工业应用
IEC 60730：家用电器功能安全标准
IEC 60730：医疗设备功能安全标准
图1. 工业机器人正在焊接大型重物
开发工具生态系统有两个重要的后端要求。第一个要求是在开发过程中以及在编译成机器码过程中采用稳健的编码。使用功能安全编译器可满足此要求，这些编译器通过TÜV SÜD（一家国际认可的测试机构）等组织获得ISO或IEC功能安全标准认证。第二个后端功能是详细分析在一个典型的测试周期中，哪些代码被执行，哪些代码被遗漏。这需要一个代码覆盖率分析插件。
自主安全功能的工作原理
与外界的主要交互是通过硬件层实现的，首先需要支持FuSa的MCU（位于边缘）提供的直接传感器和执行器接口。请参见下面的图2。
图2. 8位单片机的自主安全功能
主要功能包括：
欠压检测（BOD）
拥有理想电源的工作环境十分少见。微波炉和激光打印机会导致灯光闪烁，大型电动工具会触发断路器。自主系统必须提前预知其电源要发生故障，从而可以启用备用电源，或者设置关键数据和输出状态以确保干净的掉电。
这些MCU中的BOD电路可以持续监视电源电压，并以两种特定方式对下降的电压作出反应。首先，当电压超过某个可选阈值时，电压监视（VLM）功能将触发中断，从而在超过实际BOD电压阈值之前立即执行紧急关断任务。超过BOD电压后，设备将保持在复位状态，直到消除此条件。同时，也可以确定复位事件的原因，以确保采取适当的恢复策略，这可能与第一次的上电周期不同。
窗口化看门狗定时器
现代MCU使用看门狗定时器作为故障恢复机制，旨在终止无限循环（又称“自旋锁”）条件，这种条件除了采取严厉的措施外没有任何解决方法。早期版本设置了以秒或毫秒为单位的超时阈值，然后需要在达到此阈值之前对运行代码进行某种类型的“刺激”。确认后，超时阈值重置，倒计时重新开始。懒惰的程序员使用周期性中断服务程序来更新定时器，但是即使系统的其他部分卡在某个无限循环中，这些程序仍会自行继续执行，不会通过系统复位来解决这种情况。
窗口看门狗定时器通过允许指定看门狗服务窗口解决了部分问题。这样一来，看门狗定时器的服务速度不能太慢，也不能太快。这使得依赖已知执行时间短于最大阈值的代码变得更加困难。
循环冗余校验（CRC）代码扫描
CRC代码扫描外设可确保已编程代码映像的完整性。它比单纯的校验和更加强大，因为校验和很容易被数学操作欺骗。可将特定的MCU硬件模块配置为在程序存储器的自举程序部分、应用程序部分或整个闪存阵列上运行扫描。然后，外设会将其CRC结果与附加在指定代码空间末尾的正确校验和进行比较。如果这两个16位数字匹配，则证明代码空间未遭到修改。可将匹配失败配置为产生不可屏蔽中断，以进一步处理该问题。
实际输入路径通用输入/输出（GPIO）外设
在早期的MCU中，如果将GPIO引脚配置为输出，验证引脚电压（即5V）与控制位值（即1）相匹配的惟一方法是使用配置为输入的单独GPIO引脚来读取电压。配置为输出的GPIO引脚不能回读实际电压，而只能回读写入的值；因此，“输入”值始终保持一致。
实际输入路径GPIO单元可以提供到离散的内部输入寄存器的独立电气路径，从而反映引脚上设置的实际电平。虽然该电平只能以逻辑1或逻辑0的方式读取，但它仍可提供足够的反馈来验证写入输出控制寄存器的内容。这两个值应始终保持一致。如果两者之间存在差异，则表明该特定GPIO引脚上存在短路或开路情况，需要适当的处理。
具有这些功能的MCU可为完整的FuSa层奠定基础。随着基于AI/ML的自动化将关注重点从系统生产和维护成本节约转向用户体验的安全性和便利性，FuSa层的重要性将不断提高。
3月25日到27日，以"经济复苏：机遇与合作"为主题的中国发展高层论坛2023年年会在北京召开。IBM大中华区董事长、总经理陈旭东应邀参会，并在"人工智能引领新产业革命"主题会场发言。他认为，AI的发展经过几十年的量变积累，"质变时刻"正加速到来。人工智能在企业中要产生业务价值，必须实现AI在核心业务的应用。以下是他的发言内容节选：
IBM大中华区董事长、总经理陈旭东
各位嘉宾、各位朋友：
大家好，很荣幸与在座的各位专家共同探讨人工智能（AI）如何引领新产业革命。
过去五年，AI已经进入了加速发展的轨道。企业的 AI 采用率和 AI 能力都翻了一番，越来越多的企业正在从传统应用+AI时代（比如数据集成+分析），过渡到以AI为核心的AI+时代（比如预测、自动化、机器学习）。IBM也在2018年就提出了混合云和AI的战略，打造并持续优化IBM Watson AI平台；该平台利用机器学习和自然语言处理技术为企业提供智能分析和预测功能，以帮助客户实现混合云和AI的集成。
随着ChatGPT横空出世，普通大众的目光再次被吸引到AI上来。ChatGPT虽然还存在一些问题，但它无疑是AI发展史上的里程碑，证明了超大规模语言模型是一条走得通、通往未来AI的道路之一。
这也预示着，AI的发展经过几十年的量变积累，"质变时刻"正加速到来。
重新思考AI的商业应用场景
我们发现，一些企业很早就开始了人工智能的应用和探索，但是由于对AI的认知不足，很多企业浅尝辄止，具体表现为：不从核心业务开始；企业内各个部门各自尝试，每个部分投入的人才和资源都不足；各种小模型缺乏数据支持，产生的AI精度有限，无法投入实际的应用场景；很快就失去了对AI的热情。
在这个质变时刻加速到来之际，越来越多的企业又开始思考如何利用AI技术重新定义生产力，并产生业务价值。
人工智能在企业中要产生业务价值，必须实现AI在核心业务的应用。核心业务的优化，才能给企业带来最大的价值。核心业务的风险管控、供应链、营销、综合决策等环节，存在很多不确定因素，有很多人工智能能够发挥作用的空间。
IBM的企业级AI解决方案及落地场景
IBM是全球企业级AI技术与应用的领导者，全球有超过4万企业客户正在使用IBM的人工智能，即IBM Watson。通过一系列企业 AI 工具、应用程序和解决方案，能够帮助企业解决核心业务方方面面的问题，比如提供基础模型帮助企业分析理解数据促进科学决策；可以帮助企业优化业务流程，降低运营成本；也可以帮助企业建立资料共享平台、预测风险等等。
案例1：IBM和美国宇航局（NASA）最近宣布展开合作，将IBM AI基础模型技术应用于NASA海量的地球观测卫星数据，从而快速推进人类对地球的科学理解以及对气候相关问题的响应。
案例2：延锋汽车作为一家在全球 20 多个国家拥有 9 家研发基地、240 多个工厂的全球汽车零部件供应商，每天收到整车厂和下游厂商的订单量是巨大的，此前手动分类带来的人工成本和高错误率，仅国内的20多个工厂，每天每个工厂要安排2个人、花150分钟来处理。基于 IBM Watson Discovery 构建的 AI 决策大脑，从 1.8 亿条历史数据中，学习了外部订单对应的内部订单背后蕴藏的规则，实现了全自动执行流程，且订单分类正确率从 85% 提升到 97%。
AI时代已经在加速到来，企业乃至个人都会面临很大的机遇和挑战。总的来说，我认为AI会极大地提高我们的生产效率，同时让更多的人去做更有创造力的事情。对于企业来说，对AI的掌握程度直接关系到竞争力。因而在当下的技术浪潮中，企业要勇于拥抱新技术，将AI这个利器用于核心业务来驱动决策，提升竞争力。
关于IBM
IBM 是全球领先的混合云、人工智能及企业服务提供商，帮助超过 175 个国家和地区的客户，从其拥有的数据中获取商业洞察，简化业务流程，降低成本，并获得行业竞争优势。金融服务、电信和医疗健康等关键基础设施领域的超过 4000 家政府和企业实体依靠 IBM 混合云平台和红帽 OpenShift 快速、高效、安全地实现数字化转型。IBM 在人工智能、量子计算、行业云解决方案和企业服务方面的突破性创新为我们的客户提供了开放和灵活的选择。对企业诚信、透明治理、社会责任、包容文化和服务精神的长期承诺是 IBM 业务发展的基石。了解更多信息，请访问：https://www.ibm.com/cn-zh
稿源：美通社
当地时间3月24日，英特尔公司和戈登与贝蒂·摩尔基金会宣布，英特尔公司联合创始人戈登·摩尔先生逝世，享年94岁。
据基金会称，摩尔先生于当地时间2023年3月24日星期五在夏威夷家中，在家人陪伴下平静离世。
1968年7月，戈登·摩尔和他长期合作的同事罗伯特·诺伊斯创立了英特尔。摩尔最初担任执行副总裁，自1975年起担任总裁。1979年，摩尔被任命为董事会主席兼首席执行官，直至1987年卸任首席执行官的职位，并继续担任董事长。1997年，摩尔成为名誉主席，于2006年卸任。
在其一生中，摩尔致力于投身慈善事业，特别是环境保护、科学发现和病患护理改善。摩尔与他的妻子相伴72年，共同成立了“戈登与贝蒂·摩尔基金会”，自2000年成立至今向慈善事业捐赠超过51亿美元。
戈登与贝蒂·摩尔基金会主席哈维·菲尼博格表示：“我们这些与戈登相识并曾共事的人，将永远被他的智慧、谦逊和慷慨所激励。尽管他从未想过要成为一个家喻户晓的人，但其远见和毕生贡献推动了重塑人们生活的重大创新和技术进展。然而，这些历史性的成就仅仅是他留给世界的一部分。作为慈善家，他和贝蒂的慷慨贡献将继续惠及未来数代人。”
英特尔公司首席执行官帕特·基辛格表示：“戈登·摩尔通过他的洞察力和远见定义了技术行业。他在揭示晶体管的力量方面发挥了不可或缺的作用，并激励着几十年来的技术专家和企业家们。在英特尔，我们仍然为摩尔定律所启发，并会一直遵循摩尔定律，直至穷尽元素周期表。戈登的愿景会始终指引着我们，利用科技的力量造福地球上每一个人。我的职业生涯和大部分经历都受益于戈登掌舵英特尔的时期，对于延续他的精神和成果，我身感责任重大。”
英特尔董事会主席Frank D. Yeary表示：“戈登是一位杰出的科学家，也是美国领先的企业家和商业领袖之一。如果没有戈登·摩尔的贡献，无法想象在我们今天生活的世界里，计算是如此重要。他将永远激励着我们英特尔大家庭，他的思想是我们创新文化的核心。”
英特尔董事会前主席安迪·布莱恩特表示：“我将永远铭记，戈登是一位杰出的科学家、一位直言不讳的人以及一位睿智的商人，他不断寻求让世界变得更好的方式，并总是做着正确的事情。认识他是我的荣幸，同时他的精神在其创立公司的文化中得以延续，对此我倍感感激。”
在成立英特尔之前，摩尔和诺伊斯参与了仙童半导体公司（Fairchild Semiconductor）的创立，他们在首个离散式硅晶体管的商业生产以及此后全球首个商业可行的集成电路中发挥了核心作用。两人此前在威廉·肖克利手下共事，肖克利是晶体管的共同发明者与肖克利半导体实验室（Shockley Semiconductor）的创始人，该公司是后来成为“硅谷”地区成立的第一家半导体公司。摩尔和诺伊斯自立门户后，雇用了第三名员工即后来成为英特尔首席执行官的安迪·格鲁夫，他们三人将英特尔打造成世界上最伟大的公司之一。他们一起被称为 “英特尔的三驾马车”，他们的精神和成果延续至今。
除了创立世界上两家先峰科技公司，戈登·摩尔在1965年作出了一个著名预测，即集成电路上的晶体管数量将每年翻一番，这一预测后来被称为“摩尔定律”。
摩尔在2008年一次采访中分享道：“我所做的一切都是为了传达这样一个讯息，即通过在一个芯片上集成越来越多的元器件，所有电子产品将变得更便宜。”
随着其预测在1965年得到证实，摩尔在1975年将其修正为——未来十年内，集成电路上的晶体管将每两年翻一番。无论如何，芯片技术以指数级速度增长，不断使电子产品变得更快、更小、更便宜，这个想法成为了半导体行业的驱动力，使得芯片普遍用于成百上千万的日常产品成为可能。
2022年，基辛格宣布将英特尔团队开发未来制程技术的地方——位于俄勒冈州的Ronler Acres园区，更名为“Ronler Acres戈登摩尔园区（Gordon Moore Park at Ronler Acres）”。RA4大楼是英特尔技术开发集团大部分员工的所在地，更名为“摩尔中心（The Moore Center）”，楼内咖啡厅以The Gordon命名。
“这是我能想到最好的方式，以此纪念戈登·摩尔以及其对这家公司的深远影响，”基辛格在一次活动上提到，“戈登，我希望我们能让你引以为傲，同时全世界都在感谢你。”
戈登·厄尔·摩尔于1929年1月3日出生在美国旧金山，父母名为Walter Harold和Florence Almira "Mira" (Williamson) Moore 。摩尔曾就读于圣何塞州立大学、加州大学伯克利分校和加州理工学院，并于1954年获得化学博士学位。
摩尔的研究生涯始于马里兰州的约翰·霍普金斯应用物理实验室。1956年，他回到加州，加入肖克利半导体实验室。1957年，摩尔与罗伯特·诺伊斯和其他六位来自肖克利半导体实验室的同事共同创建了仙童半导体公司，隶属于仙童摄影器材公司。十一年后，摩尔和诺伊斯共同创立了英特尔公司。
随着仙童和英特尔公司在创造收益方面取得成功，摩尔和他的妻子开始了慈善事业。他们从个人捐赠开始（其中许多是匿名捐赠），随后成立了摩尔家庭基金会，并最终于2000年创建了戈登与贝蒂·摩尔基金会。他们寻求通过慈善事业创造更美好的世界并造福后代。他对慈善工作充满热情，并对创造影响的深度和广度寄予厚望。
1990年，摩尔获得乔治·赫伯特·沃克·布什总统颁发的美国国家技术奖章，并于2002年获得乔治·沃克·布什总统颁发的美国最高的平民荣誉——总统自由勋章。
自2006年从英特尔退休后，摩尔往返于加利福尼亚和夏威夷，期间担任戈登与贝蒂·摩尔基金会的董事会主席，直到2018年转为名誉主席。摩尔还曾担任保护国际基金会（Conservation International）和吉利德科学公司（Gilead Sciences, Inc.）的董事会成员。他是美国国家工程院院士、英国皇家工程师协会会员，以及美国电气与电子工程师协会学者。从1995年到2001年初，他一直担任加州理工学院的董事会主席，并继续担任终身理事。
1950年，摩尔与贝蒂·艾琳·惠特克结婚，拥有两个儿子Kenneth和Steven以及四个孙子孙女。
关于戈登与贝蒂·摩尔基金会（Gordon and Betty Moore Foundation）
戈登与贝蒂·摩尔基金会旨在为后代创造优良的环境。为实现这一愿景，我们致力于推动突破性的科学发现、环境保护、病患护理改善以及旧金山湾区特殊性保护。敬请访问Moore.org了解更多信息。
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英特尔（NASDAQ: INTC）作为行业引领者，创造改变世界的技术，推动全球进步并让生活丰富多彩。在摩尔定律的启迪下，我们不断致力于推进半导体设计与制造，帮助我们的客户应对最重大的挑战。通过将智能融入云、网络、边缘和各种计算设备，我们释放数据潜能，助力商业和社会变得更美好。如需了解英特尔创新的更多信息，请访问英特尔中国新闻中心newsroom.intel.cn以及官方网站intel.cn。