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作者:电子创新网张国斌

——兼论全球算力重构浪潮下的开放指令集机遇

在全球AI算力需求呈指数级增长的当下,传统封闭指令集架构(如x86与Arm)正面临灵活性不足、生态封闭与成本高企的多重挑战。与此同时,从终端AI推理到边缘智能再到车载计算,各类垂直场景对“定制化+低功耗+长生命周期”的计算架构提出迫切需求。

在这种背景下,开放、可裁剪、可扩展的RISC-V指令集架构,正成为全球从“架构跟随者”向“架构共建者”转变的关键抓手。根据Semico Research预测,到2030年,RISC-V核心出货量将突破600亿颗,市场渗透率将超过25%。特别是在中国、印度、欧洲等追求“计算主权”的地区,RISC-V更是成为“去中心化算力路线”的核心支撑技术。

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在此产业大背景下,在7月17日2025年RISC-V中国峰会圆桌论坛是上,13位产业大佬观点激烈碰撞,呈现出极高的产业代表性与趋势前瞻性,总结13位大佬的观点,可以提炼出RISC-V当前走向主流计算的五大趋势观察:

趋势一:“Baby RISC-V”与微核异构——控制路径创新的新方向

Tenstorrent的首席架构师练维汉表示Tenstorrent提出的“Baby RISC-V”设计念,采用大量小型RISC-V核来承担芯片内控制任务,如数据搬运、资源调度与指令解析。这种设计不仅降低控制逻辑复杂度,还优化了硅面积利用率,是AI芯片架构创新的重要方向。

在AI芯片中,“控制流”与“数据流”日趋解耦,微核异构架构正快速普及。2024年已有如Groq、Esperanto等AI芯片初创公司采用类似策略,RISC-V正成为微核的标准接口选择。

知合计算的孟建熠博士表示除了“Baby RISC-V”,还有把计算矩阵增强、用新的器件、新的方法套上RISC-V这个壳。“自主可控”是大家经常讲的,“繁荣”是一个生态必须要走的一条路,今天RISC-V应该说是国内最繁荣的一支了。还有一个是“创新”,创新就是相当于把RISC-V放在上面,其实底下到底是“Baby”还是“Big”或者各种各样物理器件上的支撑,这些不同的器件都可以通过RISC-V拿到一个统一的界面、拿到一个软件编程的统一接口,这对生态繁荣非常有好处。

趋势二:软件定义RISC-V生态,挑战CUDA的长期可能

与会嘉宾普遍认为,RISC-V未来能否在AI计算中崛起,关键在于软件栈是否统一与标准化。目前,国内外RISC-V厂商正从编译器(如LLVM后端)、运行时、AI算子库(如TVM、Triton)、模型部署工具(如ONNX)等方向共同推进。

2023年,谷歌与英特尔均宣布支持RISC-V编译器生态的建设,国内阿里平头哥、芯原、算能、玄铁也在加速自有软件栈的开源开放协同。这种“后CUDA路径”有望降低AI开发门槛,打破GPU算力的封闭壁垒。

算能高级副总裁高鹏博士表示AI计算最重要的特点是对于算力、对于存储、内存的带宽、内存的容量乃至芯片互联的带宽提出的挑战和需求是远超一般其他应用的。因此为了应对这些挑战,我们看到整个科技界在工业界做了大量的探索。RISC-V的开放特性使得开发者们可以非常轻松的基于这种免费开放的RISC-V指令集去做架构创新,这个特点是Arm、x86这样的指令架构完全所不具备的。

此外,RISC-V具有可扩展性和模块化这意味着我们可以基于RISC-V指令,去面向专门的某个应用,比如AI这样的应用,去构建一套新的扩展指令集。并且我们选取硬件的时候,可以选取支持的模块化的RISC-V的指令,而不是要实现全部。这样就能实现芯片设计的成本最优。

“今天在AI的领域CUDA是最大的生态。数据显示CUDA在全球有数百万的开发者。但是我认为RISC-V是非常有机会去挑战CUDA生态的,因为我们基于前面的这种开放性和可扩展性,RISC-V是为开发者去实现无限的这种创新实现了一个基础的平台。这样的这种创新又以RISC-V国际基金会的标准,这样会最终形成一个共识,这样的创新探索再实现共识的这种方式,我认为会把大多数的未来面向AI应用的开发者们聚集在一起形成一个新的共识,这样的新的共识我认为非常有机会去挑战CUDA生态。”他分析说。

趋势三:端侧AI催生RISC-V MCU/MPU率先落地

在低功耗+高集成的嵌入式设备中,RISC-V以其轻量、灵活、低成本特性迅速获得青睐。与会嘉宾认为,AI手表、智能音箱、扫地机器人、AI眼镜等将是未来两年RISC-V MCU/MPU率先落地的主力场景。

截至2024年底,中国已有超40家MCU厂商推出基于RISC-V的产品,沁恒、兆易、赛昉、奕斯伟等走在前列。RISC-V在超低功耗IoT场景中已成为主流选项,进一步推动“AI on Device”范式成型。

趋势四:RISC-V车规级芯片“破圈”,统一异构软件孤岛

汽车电子对算力、功耗、安全性、认证合规提出极高要求。RISC-V正凭借开放性和标准化优势切入域控制器、ADAS、座舱等场景,推动打破传统车规架构“碎片化生态”的困局。

目前全球已有包括SemiDrive、芯驰、英飞凌、赛灵思等厂商在ADAS系统中试水RISC-V IP,并积极参与ISO 26262车规认证生态建设。开放IP将加速整车厂与芯片商的深度协同,构建可演进的智能汽车架构。

趋势五:EDA与“芯粒(Chiplet)”协同推动架构重构

随着Chiplet成为后摩尔时代核心方向,RISC-V的小核化、标准化特性天然适配“多芯粒异构集成”。同时,其开放架构也更容易嵌入EDA早期设计验证流程,实现更低成本、快速试错的芯片开发路径。

全球如Cadence、Synopsys、合见工软、思尔芯等厂商已陆续发布针对RISC-V的软硬协同验证平台与IP复用套件。结合Chiplet标准(如UCIe),RISC-V有望成为“IP-SoC-系统”三级架构打通的关键粘合剂。

RISC-V不是替代者,而是重构者

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圆桌论坛主持人戴伟民博士认为,RISC-V的本质不是替代某一种架构,而是提供一种计算世界的“重构接口”:它让定制成为可能,让协作成为趋势,让生态成为资源。在AI时代强调协同异构、算法快速迭代、计算随需应变的大趋势下,RISC-V正在成为“软硬解耦 + 软件先行”的下一代计算范式的底层共识。

在这场新的架构竞赛中,未来的赢家,不再只是单一指令集或单一芯片厂商,而将是那些掌握了“开放生态 + 精细调优 + 多场景适配”能力的系统集成者与平台运营者”。

对此,大家怎么看?欢迎留言讨论!

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作者:电子创新网张国斌

RISC-V作为一种开放指令集架构标准,虽具有诸多优势,但也面临一些挑战和批评,其中被诟病软件生态不成熟外就是高性能应用不足,与ARM和x86相比,RISC-V在高性能计算领域的表现略显不足,虽然其在嵌入式应用中表现出色,但在需要复杂计算的场景(如数据中心和高性能服务器)中,其性能仍需提升,不过这个短板即将被补齐了!

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在今天开幕的第五届RISC-V中国峰会上,Tenstorrent首席架构师练维汉(Wei-Han Lien)在发言中透露Tenstorrent 将在2027年推全球最快的RISC-V CPU!RISC-V将不再是低端处理器的代名词,将在AI时代发挥巨大的作用。

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在早上的主旨发言中,硅谷芯片大神Tenstorrent首席执行官 Jim Keller发表了视频演讲,他指出:我们要聚焦于下一轮的“融算于开、慧启未来”的趋势,我觉得今天是非常适合的。Tenstorrent选择RISC-V是因为这是一个非常开放的CPU架构,并且大家可以在任何时间、任何地点,以及通过他们想要的方式搭建。越来越多的人加入其中发挥创新与创造力,也取得了很多学者和专家的支持,通过这样的方式我们能够让RISC-V更加普惠,普惠到大学的学生。我们相信接下来的五年中,可能在“变化”方面比前十年都要更加多,这也是为什么我们会希望利用灵活开源的RISC-V架构,通过这样的方式搭建软件栈、通过这样的方式改进我们的工作。我非常开心、也非常荣幸看到RISC-V现在越来越包罗万象,我们现在也在全球范围内打造更加快速运行的CPU、并且我们也希望能够在性能方面百尺竿头、更进一步,也希望之后在这方面持续发力、做得更。

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他指出Tenstorrent在资源支持方面做的非常好,Tenstorrent做了非常多的测试架构配置、甚至是搭建RISC-V的架构站。在人工智能方兴未艾的发展方面,可以看到整个语言是开源的,所有的编程、语言是非常有助于大家进一步编程的,其中包括非常好的模型、还有一些前沿的模型可以不断的发布出来,大家可以尽情的使用。

Tenstorrent会用小型的操作手法及相关的处理器帮助我们打造芯片方面的一些应用,这都是基于RISC-V架构的,并且Tenstorrent相信通过这样的方式能够锐意创新把它变得越来越小、并且让它的性能更加强大,Tenstorrent也希望不断的去遵循相关的标准,通过这样的方式、Tenstorrent以合规的方式不断的改善整个架构。这样的话,进一步赋能所有的开发者、让他们能够悦享其中。

他指出我们觉得CPU及AI和相关软件与硬件的打造是非常重要的,我们看到AI已经成为一个加速器、我们现在聚焦于人工智能计算,并且我们也要更多的看到在整个处理器方面能够做到哪些、我们是不是能够做到更好的交互,以及整个操作系统是不是能够进一步改善?CPU之间的交互是不是更好?我们现在已经看到这一点,人工智能会产生更多的代码,我们可以用AI去做各种各样的编程、编码、监测及测试、认证等等,我们现在甚至可以用人工智能去做相关的RTL及相关的硬件,我觉得我们可以更快速的发展,我也相信这样的一个项目能够让我们更好的在AI时代打造相关的RISC-V软硬件和产品。

“RISC-V因为是开源的,我们可以尽情使用它服务于自身的项目更好的发展。我知道大家今天都要说到RISC-V的话题,几年前有人会觉得RISC-V只是一个软件的抓手,但是我想说:RISC-V更多是好的架构指令集,能够让我们利用这样一项工具和技术解决现实的更多问题,尤其是在问题还没有演化成一个非常成熟状态的时候就能够利用RISC-V去解决问题。还有一点很重要,就是我们现在也希望打造低代码的硬件、希望能够让整个芯片打造变得更加简单,而且我们也会有不同的一些相关的培训、教育及不同的一些培训教学模块整合到一起。在此,我们也希望把AI处理及RISC-V的软件合而为一,只有这样才能打造开源、并且是开放的解决方案。”他指出。

从他的演讲可以感受到在AI芯片设计走向多元化、定制化的新时代,Tenstorrent正通过其“开放即创新”的理念,全面推动RISC-V架构普及,并构筑一个更加高效、普惠的AI计算生态。

练维汉则在接下来的演讲中深入分享了Tenstorrent的未来产品策略与在RISC-V领域的战略布局,他表示当今AI产业飞速发展,推动了对定制化、高性能、低功耗处理器的迫切需求,传统x86与ARM架构面临种种局限,开放的RISC-V日益受到青睐。“芯片设计已迈入多样性与融合共生的黄金时代”他指出这一趋势也体现在:AI算力门槛提高:基础算力已成为AI落地的核心瓶颈。芯粒化架构崛起:Chiplet设计能降低成本、加速异构融合。开源需求日益扩大:AI民主化需建立在开放软硬件平台之上。

“如果说你要把AI民主化,所谓的“民主化”就是说大家都可以使用。Tenstorrent希望打造最优化、最亲民的AI架构,这个东西就需要开源,所以Tenstorrent很多的技术都是针对在“开源”上面。未来芯片的设计实际上并不只是包含芯片的设计,还包含了软件、软件开源系统、开发系统、主机板等所有的东西,这些造成芯片的价格非常昂贵。现在一个芯片的设计要接近10亿-20亿美金,这样的话就一定需要大家共同合作、合作的方法就必须要经过开源和开放系统进行合作。”他解释说。

在这一背景下,Tenstorrent的策略不仅具有前瞻性,更契合未来五至十年的技术演进路径。

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练维汉表示Tenstorrent在RISC-V生态的核心投入包括:

1、构建完整的CPU架构栈:自研基于RISC-V的高性能CPU,如Ascalon与Calandor。

2、提供AI软硬件整合支持:包括编译器(支持PyTorch)、代码性能优化工具及AI模型支持。

3、赋能开发者生态:打造训练模块、低代码硬件开发平台与教育方案,降低技术门槛。

这些布局旨在构筑一个以RISC-V为底座的“AI操作系统”,让AI芯片开发更简单、更具可持续性。

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那Tenstorrent的产品战略是什么?练维汉表示是从Chiplet到开放式芯粒架构(OCA)的策略,他表示Tenstorrent最大的创新在于其“开放式芯粒架构(OCA, Open Chiplet Architecture)”,其宗旨是解决高性能芯片设计成本过高、集成复杂等痛点。

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“2028年60%-80%的高性能AI都会根据芯粒的架构”,芯粒的好处就是研发价格可以降低、可用性、组合性灵活,可以跟别人一起来合作这个东西。我们花了两年半的时间研究这个东西,在两年半之后、我们在今年年底要发布一个东西,我们愿意把我们两年半学到的技术来做芯粒开放的架构有一个开放的跟大家分享我们学习到的东西,就是希望大家能够在一起合作做出芯片来应付现在越来越多元化的AI需求。我们准备推出的就是“开放式芯粒架构(OCA),这个跟以前最不一样的地方就是我们这个东西是所有里面的主要组合都是开源的,软件也是一样的,我们不会让任何的需要有费用的东西在里面,我们这完全是一个开源的系统、而且我们最不同的地方是把芯粒看成一个系统。我们的设计是从物理性的抽象层一直到软件层全部都包含在里面,这是跟所有的芯粒开放架构最不同的地方。”他解释说。

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他指出OCA的核心优势:从物理层到软件层的全栈开放:包含物理、传输、协议、系统、软件五大抽象层。支持跨厂商、跨领域协作:企业与研究机构可聚焦自身核心IP开发,避免重复造轮子。强化定制化与灵活性:可灵活组合各种AI处理单元,适应自动驾驶、工业AI等多元场景。降低成本,提升普及率:通过模块化复用降低SoC开发成本,支持AI民主化战略。

他表示未来OCA或将成为AI芯片设计的“Android系统”,推动一个共建共享的算力生态。

打造全球最快RISC-V CPU

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他分享的Tenstorrent的产品路线图展示出清晰的增长逻辑:Ascalon系列:逐年性能提升10%,专注高通用性AI计算。Calandor(预计2027发布):目标成为“全球最快CPU”,强调指令宽度、编译器优化能力与AI适配性。Athena芯粒:8核架构,为OCA提供基础构件,适配通用与边缘场景。

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这些产品背后是Tenstorrent深厚的工程能力、对开源生态的信仰,以及对未来CPU“多样化+模块化+智能化”的精准预判。

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练维汉表示Tenstorrent不是单纯打造一颗芯片,而是重构从芯片设计、软件栈到生态协作的整个范式。他们所构建的是:一个以RISC-V为核心的开放架构体系;一种以OCA为纽带的异构合作模式;一场以AI民主化为使命的计算革新运动。“当我们以开放的心态看待科技成长的时候,坚持共享和协作的精神、让智慧能够萌芽、成长和照亮更好的未来。“融算”代表现在AI CPU等融合与统一,“于开”就是对于开放和开源精神的呼应,“慧启未来”是昭示我们追求的不仅仅是算力的提升、更是智慧与智能携手共进的时代。我们公司深信未来的开放智算是属于那些能够永远保持开放的心态、勇于融合创新之人。”他指出。

正如Jim Keller所说:“未来五年将比过去十年变化更剧烈”,Tenstorrent正是在这场变化中,以技术为利器、以开源为文化,为全球AI计算架构书写新的蓝图。

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“要有开放的心态、勇于融合创新,未来的算力世界是属于这样的。我们公司也是非常注重在开放系统、开源软件的发展上,希望各位听了之后也能够看看我们共同开发的开放美丽系统生态,我们一起来设计更多的芯片、让AI能够更亲民化、AI的价格、硬件的价格也能够更低。”他最后总结说。

本次RISC-V中国峰会是迄今、规模最大的RISC-V峰会,很多大厂都开始下场,如英伟达、新思科技等,也有更多本土厂商推出了自己的独特产品,在算力、IOT、音频处理、视频处理,车载等都有RISC-V的影子,详见《2025年RISC-V中国峰会精彩抢先看》老张认为经过15年的发展,RISC-V即将迎来大爆发!大家怎么看?欢迎留言讨论!

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作者:电子创新网张国斌

在全球算力标准迎来重塑的节点上,RISC-V 正在从学术实验室逐步迈入产业核心,推动一个更开放、更灵活的计算生态体系。在2025世界人工智能大会上,RISC-V国际基金会首席架构师 Krste Asanovic 深度解读了这一路径中的关键趋势,释放出RISC-V从“可选项”走向“基础设施”的战略信号。

趋势一:RISC-V已在嵌入式和AI加速领域取得规模性突破

Krste强调,RISC-V已经成为嵌入式领域的重要支柱,芯片出货量已达到数十亿级。更令人振奋的是,RISC-V在AI加速器上的应用正在爆发,成为新型AI架构设计的重要支撑。在算力爆炸背景下,RISC-V的可定制性使其在卷积加速、Transformer优化等方向更具落地潜力,尤其适用于轻量型、边缘型AI设备。

趋势二:从“通用架构”向“垂直领域适配”全面转型

他指出RISC-V未来的发展将不再仅聚焦于ISA自身的标准化,而是转向各垂直行业的深度适配与生态建设。Krste明确指出,将围绕汽车、MCU、AI等具体行业制定专属配置文件与特性集,如RVM(微控制器规范)。

这意味着RISC-V将不再强调“通用处理器替代者”的身份,而是作为多垂类架构平台,适配各类场景的个性化需求。

“RISC-V不仅仅只是针对一个领域,它不仅仅只是一个核,而是一个包罗万象的应用,它的应用范围比任何其他的ISA都更加广泛,尤其我们看到它的指令集是非常简单、灵活的,而且具有很好的扩展性。我们看到将不同的组件组合在一起去满足不同市场的需求并做好自己的定制化,RISC-V的设计是非常广泛而灵活的。”他指出。

趋势三:RVA23发布奠定通用计算兼容性基

Krste强调RVA23指令集配置文件已正式发布,将成为未来RISC-V生态构建的核心基准,涵盖虚拟化、安全、向量等必备能力,类似于x86、Arm ISA里的主流特性配置。

RVA23的发布不仅是标准化的里程碑,更意味着未来将有一批通用SoC/AI芯片基于此标准诞生,推动RISC-V在操作系统、主流软件栈中获得“原生支持”。

趋势四:RISC-V安全特性全面升级,瞄准汽车与实时系统

Krste介绍了SPMP(二级内存保护)、S模式支持、Lightweight Memory Tagging、CHERI扩展等新安全能力,尤其强调将其应用于MCU和汽车控制等关键领域。这标志RISC-V正从通用性向高可靠性与功能安全过渡,为攻入车规、工业级领域铺路,增强其与Arm Cortex-M系列的对标力。

趋势五:长指令集布局开启,突破32位编码空间限制

RISC-V自诞生以来采用压缩与可变长指令机制以节省空间,现正启动对“长指令”的全面规划,支持更多数据类型和AI优化路径。长指令集将成为RISC-V迈向高性能计算、AI/图形处理器架构的重要一步,对标x86-64和Arm SVE等复杂架构,为RISC-V进入高端算力打通编码空间。

趋势六:路线图清晰化,迈向2030年的RVA30与生态联动

Krste特别提到RVA30的路线图已经开启,将是继RVA23之后的新一代标准。这不仅是技术演进的标志,也代表RISC-V社区将以版本为节点,稳定推进硬件与软件配套发展。这强化了RISC-V“生态协同”的战略模式,即硬件公司与系统软件厂商同步参与标准制定与测试,保证标准执行力与落地效率。

从“开源替代”到“架构新范式”

Krste最后强调,RISC-V真正的价值不仅在于其开源特性,而是其提供了一个可以持续演化、自主定制、横向协同的架构范式。它不是对x86或Arm的简单模仿,而是计算架构未来的一种“共同语法”。

“首先RISC-V是一个非常重要的基础性的组件,它现在已经就位并运行良好,并且正在进入各个垂类领域,每个垂类都需要集中精力来构建生态系统并填补指令集架构或者软件支持方面的空白,同时保持整体指令集架构设计的连贯性。RISC-V给我们带来了简单、灵活、高效的标准,这样我们能够更好在全球范围内兵书使用AI。”他指出。



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适用800V载电池系统

东芝电子元件及存储装置株式会社(“东芝”)今日宣布,推出一款车载光继电器[1]TLX9165T”,其采用10引脚SO16L-T封装,支持输出耐压1800V(最小值)的高压车载电池。该产品于今日开始支持批量出货。

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更短的充电时间以及更长的续航里程对于电动汽车的发展普及至关重要,且这两者都需要电池系统的更高效地运行。电池管理系统(BMS)通过监控电池充电状态来实现系统高效运行,同时监控电池与车身之间的绝缘情况,确保高压电池的安全使用。而需要处理高电压的BMS正采用了电气隔离光继电器。

储能系统(ESS)也采用了与BMS类似的配置,可确保可再生能源高效运行。由于储能系统也会像电动汽车一样处理高电压,所以也是电气隔离光继电器的重要应用市场之一。

尽管目前400V电池系统是电动汽车的主流,但随着更长续航里程以及更快充电速度的需求不断增长,电动汽车将加速向800V电池系统的过渡。这些电池系统采用的光继电器必须要有约为系统电压两倍的耐压性,因此对于800V电池系统而言,耐压值需为1600V以上。东芝推出的新款光继电器,采用其最新的高压MOSFET,其输出耐压为1800V(最小值),适用于800V电池系统。

该光继电器的10引脚SO16L-T封装采用相对漏电起痕指数(CTI)[2]为600以上的树脂,属于IEC 60664-1[4]国际标准中I[3]类材料,而且其引脚配置可确保光接收器侧的爬电距离为7.5mm以上[5](图1)。这些特性均符合IEC 60664-1标准,可提供1500V的工作电压。

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图1:10引脚SO16L-T封装的引脚配置。

引脚间距和引脚配置与SO16L-T封装[6]相同,允许通用PCB图案设计。

未来东芝将继续扩大其适用于车载应用电池系统及工业设备储能系统的光继电器产品,为设备的安全运行做出贡献。

应用:

-车载设备:BMS(电池电压监控、机械式继电器粘连检测和接地故障检测等)

-工业设备:ESS

-替代机械式继电器

特性:

-输出耐压:VOFF=1800V(最小值)

-常开(1-Form-A)器件

-雪崩电流额定值:IAV=0.6mA

-隔离高压:5000Vrms(最小值)

-通过AEC-Q101认证

-符合IEC 60664-1国际标准

主要规格:

(除非另有说明,Ta=25°C)

器件型号

TLX9165T

触点

1-Form-A

绝对最大额定值

输入正向电流IF(mA)

30

通态电流ION(A)

30

工作温度Topr(°C)

–40至125

雪崩电流IAV(mA)

0.6

电气特性

断态电流IOFF(μA)

VOFF=1500V

最大值

0.1

输出耐压VOFF(V)

IOFF=10μA

最小值

1800

推荐工作条件

电源电压VDD(V)

最大值

1500

耦合电气特性

触发LED电流IFT(mA)

ION=30mA,t=10ms

最大值

3

返回LED电流IFC(mA)

IOFF=100μA,Ta=–40°C至125°C,t=40ms

最小值

0.05

导通电阻RON(Ω)

ION=30mA,IF=10mA,t<1s

最大值

340

开关特性

导通时间tON(ms)

IF=10mA,RL=20kΩ,VDD=40V

最大值

1

关断时间tOFF(ms)

最大值

1

隔离特性

隔离电压BVS(Vrms)

AC,60s

最小值

5000

间隙距离(mm)

最小值

8

爬电距离(mm)

最小值

8

封装

名称

10引脚SO16L-T

尺寸(mm)

典型值

10.3×10.0×2.45

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注:

[1] 光继电器:原边(控制)和副边(开关)为电气隔离。直接连接至交流线路的开关以及接地电位不同的设备之间的开关可通过绝缘层控制。

[2] 相对漏电起痕指数(CTI):IEC 60112[7]将CTI定义为:在给定测试条件下,氯化铵溶液滴在绝缘材料表面导致漏电起痕之前可能达到的最大电压。

[3] I类材料:IEC 60664-1[4]中对成型材料的一个分类,相对漏电起痕指数(CTI)[2]为600以上的材料。

[4] IEC 60664-1:该标准为AC高达1000V或DC高达1500V的系统规定了绝缘配合的原则、要求和测试方法。

[5] 爬电距离为7.5mm以上:1500V工作电压、I类材料、污染等级为2(使用电气设备的工作环境的污染程度:污染物完全不导电,但可能因凝结而变得导电。)所需的爬电距离。

[6] SO16L-T:东芝TLX9160T和TLX9152M采用的封装。

[7] IEC 60112:一项规定了测量绝缘材料相对漏电起痕指数(CTI)测试方法的国际标准。该标准用于评估固体绝缘材料表面的电击穿(漏电起痕)特性。

相关信息

如需了解有关新产品的更多信息,请访问以下网址:

TLX9165T

https://toshiba-semicon-storage.com/cn/semiconductor/product/isolators-solid-state-relays/photorelay-mosfet-output/detail.TLX9165T.html

如需了解相关东芝隔离器和固态继电器的更多信息,请访问以下网址:

隔离器/固态继电器

https://toshiba-semicon-storage.com/cn/semiconductor/product/isolators-solid-state-relays.html

如需了解有关东芝车载器件的更多信息,请访问以下网址:

车载器件

https://toshiba-semicon-storage.com/cn/semiconductor/product/automotive-devices.html

如需了解相关新产品在线分销商网站的供货情况,请访问以下网址:

TLX9165T

https://toshiba-semicon-storage.com/cn/semiconductor/where-to-buy/stockcheck.TLX9165T.html

*本文提及的公司名称、产品名称和服务名称可能是其各自公司的商标。

*本文档中的产品价格和规格、服务内容和联系方式等信息,在公告之日仍为最新信息,但如有变更,恕不另行通知。

关于东芝电子元件及存储装置株式会社

东芝电子元件及存储装置株式会社是先进的半导体和存储解决方案的领先供应商,公司累积了半个多世纪的经验和创新,为客户和合作伙伴提供分立半导体、系统LSI和HDD领域的杰出解决方案。

公司22,200名员工遍布世界各地,致力于实现产品价值的最大化,东芝电子元件及存储装置株式会社十分注重与客户的密切协作,旨在促进价值共创,共同开拓新市场,公司现已拥有超过7,971亿日元(49.6亿美元)的年销售额,期待为世界各地的人们建设更美好的未来并做出贡献。

如需了解有关东芝电子元件及存储装置株式会社的更多信息,请访问以下网址:https://toshiba-semicon-storage.com

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重磅发布Amazon Bedrock AgentCore,亚马逊云科技Marketplace上新并追加1亿美金投资以加速agentic AI发展

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亚马逊云科技在云计算领域树立了安全、可靠与数据隐私标准。如今,亚马逊云科技将这些原则进一步引入agentic AI领域,发布一系列全新的能力与工具,帮助客户在其坚实的技术基础上构建AI agents。其中最重要的创新是Amazon Bedrock AgentCore,它将帮助客户大规模、安全部署和运行高性能AI agents。

亚马逊云科技Agentic AI副总裁Swami Sivasubramanian在亚马逊云科技纽约峰会上发表主题演讲,阐述了公司的agentic AI战略。他表示,AI agents借助AI进行推理、规划、调整并完成的自主软件系统,将显著加快各行业的创新节奏,提升整体生产效率。

Swami Sivasubramanian表示,"这是一场在多个维度上的深刻变革。它颠覆了软件的构建方式,同时也为部署与运行带来了全新的挑战,而更深远的潜在影响是它改变了软件与世界的交互方式,也重塑了我们与软件的互动方式。"

借助 Amazon Bedrock AgentCore,实现AI agent的大规模部署与运行

Amazon Bedrock AgentCore 提供一整套部署并高效运行AI agents(您可以使用任意框架和模型构建)的能力。

在企业加速拥抱AI agents的进程中,他们面临的关键挑战是:构建的系统既能在数字边界间自主行动,又需要符合企业级部署需要的安全、可靠与治理标准。

Amazon Bedrock AgentCore帮助开发者打通AI agent从概念验证到生产部署之间的关键环节。通过一套可组合的能力体系,企业能够将agent从原型转为应用,扩展至数百万终端用户。目前,Itaú Unibanco、Innovaccer、Boomi、Epsilon与Box等客户已率先开始使用AgentCore进行构建。

Amazon Bedrock AgentCore能力包括:

  • AgentCore Runtime:Agents需要一个既安全又具弹性、能够应对多变任务负载的运行环境。AgentCore Runtime支持低延迟的交互体验,并可处理长达8个小时的复杂异步工作负载,时长居业内领先。同时,它也是目前唯一支持跨各类开源和商业框架使用并实现完整会话隔离的运行环境。

  • AgentCore Memory:正如人类需要依赖短期与长期记忆,agents同样依赖复杂的记忆结构实现高效运行。AgentCore Memory提供业界领先的长期和短期记忆精度,使开发者轻松构建具备上下文感知能力的agent更加高效。

  • AgentCore Identity:Agents在执行用户请求时,需基于正确的授权方式安全访问各类工具与资源。AgentCore Identity提供无缝、安全的agent身份验证能力,可与Amazon Cognito、Microsoft Entra ID、Okta等身份服务集成。

  • AgentCore Gateway:AI agents需要访问多种工具以执行现实任务。AgentCore Gateway为agent提供安全路径以发现与调用各类工具,并可轻松将API、Lambda函数及现有服务便捷转换为agent可兼容工具。

  • AgentCore Code Interpreter:AI agents在执行复杂计算、验证推理、处理数据或生成可视化内容时,需要在安全的沙箱环境中编写并执行代码。AgentCore Code Interpreter允许开发者根据安全要求自定义执行环境的实例类型与会话参数。

  • AgentCore Browser Tool:这是一款不依赖具体模型的、快速且安全的云端浏览器工具,让AI agents大规模的与网站进行交互,可用于填写表单、网页导航等任务。

AgentCore Observability:在生产环境中,全面跟踪和追踪agent的每个动作对于性能表现至关重要。AgentCore Observability基于Amazon CloudWatch构建,通过内置仪表板和telemetry提供重要指标,并可与现有可观测性系统集成,让开发人员具有实时可观测性。

亚马逊云科技Marketplace新增AI agent工具类别,简化企业应用落地流程

在亚马逊云科技纽约峰会上,Swami Sivasubramanian宣布"AI Agents与工具"正式上线亚马逊云科技Marketplace,客户可通过这一渠道便捷地发现、采购、部署并管理来自领先提供商的AI agents与相关工具。

通过亚马逊云科技Marketplace中的"AI Agents与工具"类别,客户可简化搜索流程,在一站式商店中获取AI Agents解决方案和工具,从而加快他们的AI计划。这些即插即用的解决方案将帮助客户更高效地构建AI系统,并结合具备agent构建、运维与扩展经验的专业服务,推动其AI战略快速落地。

加码投入生成式AI技术创新中心,助力全球客户持续创新

为加速客户构建自主型Agentic AI系统,亚马逊云科技宣布将向其生成式AI技术创新中心追加1亿美元投资。这项新投入建立在过去两年成果基础之上,该中心已帮助全球数千家客户提升生产力、优化客户体验。

Warner Bros. Discovery Sports Europe基于Amazon Bedrock、Anthropic的Claude 3.5模型及其他亚马逊云科技服务,构建出一套AI驱动的解决方案,帮助自行车赛事解说员更高效地检索资料。宝马(BMW)则在亚马逊云科技上打造了AI解决方案,彻底重塑其面向全球超2,300万辆联网汽车的网络故障诊断方式。先正达(Syngenta)和阿斯利康(AstraZeneca)等企业也已在Agentic AI的创新实践中取得了显著成效。

亚马逊云科技生成式AI创新中心由一支全球化AI技术团队组成,涵盖科学家、战略顾问与工程师,他们与全球客户及合作伙伴紧密协作,共同攻克AI落地过程中最具挑战性的难题。

更多来自亚马逊云科技纽约峰会的发布

全新Amazon Nova定制功能帮助客户根据自身需求实现更高准确率与更强灵活性

功能强大的Amazon Nova定制化套件已在Amazon SageMaker AI中可用,并支持Amazon SageMaker HyperPod。这将帮助客户进一步按需优化Nova模型。同时,Nova Act SDK的功能增强将带来额外的安全与访问控制,助力开发者将原型推向生产环境,构建能够在网页端可靠执行操作的agents。

Amazon S3 Vectors正式发布

Amazon S3 Vectors是首个原生支持AI工作负载向量处理的云对象存储服务。借助Amazon S3 Vectors,客户在存储和查询向量数据时可将成本最多降低90%,相比传统方法更具性价比。这使企业能够以更低成本保留并利用大规模向量数据集,以增强AI效果以及S3数据的语义搜索结果。该服务可与Amazon Bedrock Knowledge Bases和Amazon OpenSearch Service集成,进一步简化并降低RAG及向量搜索操作的成本。

Kiro加速AI从原型到生产的代码开发

Kiro是一款面向开发者推出的全新IDE(集成开发环境),旨在简化AI agent参与软件开发项目时的整体开发体验。借助Kiro,开发者不仅能氛围编程(vibe code),更能基于如Specs和Hooks功能,与agents协作制定详细计划,并自动触发agent执行如测试、生成文档等工作流任务。

全新MCP资源,助力更轻松构建agentic世界

Model Context Protocol(MCP)是一项新兴标准,旨在帮助agents连接数据源、工具、记忆模块等多种资源。此次新增的本地Amazon API MCP服务器,涵盖了完整的Amazon API接口内容,使开发者能够与亚马逊云科技协同编程,使任何软件助手都能轻松成为"亚马逊云科技专家"。另一项新资源是Amazon Knowledge MCP服务器,它提供了一个始终保持最新的MCP,包含全面的亚马逊云科技文档知识。它是完全托管的,持续更新,并可以从客户选择的任何MCP客户端远程访问。

TwelveLabs AI模型现已上线Amazon Bedrock

TwelveLabs AI通过同步处理视频中的图像、音频与文本元素,将视频资源转化为可搜索、可执行的内容资产。客户现在可通过自然语言提示即刻发现并使用相关内容,所有操作均依托亚马逊云科技提供的安全性、隐私保护与高性能。同时,亚马逊云科技是首个提供TwelveLabs模型的云服务商。

亚马逊云科技与Meta合作支持初创企业

亚马逊云科技与Meta达成合作,支持初创企业基于Llama构建AI应用,该计划将为30家北美初创企业分别提供高达20万美元的亚马逊云科技云资源额度,及来自Meta与亚马逊云科技专家的技术支持。该为期6个月的项目现已开放申请,截止时间为2025年8月6日,旨在助力初创企业借助Llama模型加速AI创新。

发布Strands 1.0,轻松实现AI agent间的协同工作

亚马逊云科技宣布推出开源SDK Strands Agents的更新版本,这是一款全新开发者工具,更轻松构建多AI 系统,通过多个AI agent协作解决复杂问题。这项技术将原本需耗时数月的集成与开发工作缩短至数小时内完成,使企业能快速打造AI助手团队,承担客服响应、数据分析等复杂任务。

Amazon AI League以挑战赛的形式帮助开发者掌握关键AI技能

亚马逊云科技推出了Amazon AI League挑战赛,开发者使用生成式AI解决现实世界的挑战,同时帮助他们掌握推动企业创新所需的关键技能。该项目将为参赛者提供总额高达200万美元的亚马逊云科技云资源额度,用于开展微调、模型定制与提示词工程等上手实践。表现优异者还将获得前往亚马逊云科技 re:Invent大会的全额差旅资助及现金奖励。

亚马逊云科技助力初阶人才迎接AI时代的技术职业变革 

亚马逊云科技计划为全球6,600多所"亚马逊云科技Academy"合作院校的学生提供免费的Skill Builder高级订阅内容及认证考试券,帮助其掌握AI核心技能。非Academy体系的学生及应届毕业生,也可通过Skill Builder获取关于未来热门岗位的调研报告及匹配的免费学习计划,引导他们的职业发展。亚马逊云科技的目标是在第一年内触达全球270万名学生与初级技术人才。

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240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、媒体,以及应用开发、部署与管理等方面;基础设施遍及37个地理区域的117个可用区,并已公布计划在智利、新西兰和沙特阿拉伯等新建4个区域、13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

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Abracon的冲压金属Niche天线将我们创新的Niche技术与传统冲压金属天线的性能和可靠性相结合。与我们所有冲压金属产品一样,该天线支持在PCB下方放置元器件,从而实现更大的设计灵活性。

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Abracon的AANI-NI-0014冲压金属Niche天线,将尖端Niche技术与紧凑的5.5×3.9×0.49 mm冲压金属设计相结合。针对PCB边缘安装进行了优化,在6.24 GHz至8.74 GHz频段提供卓越的射频性能,群延时变化低于79 ps,回波损耗优于–7.4 dB,峰值增益高达2.9 dBi,是高效超宽带系统的理想选择。 

这款天线专为极端的环境设计,在灌封、涂层或包覆成型时仍保持稳定性能,非常适合需要抗振动和抗冲击的应用场景。尽管体积小巧,其总效率仍能达到46%至72%(依频率而定)。 

AANI-NI-0014系列天线可完美适用于无线遥控器、实时定位跟踪、数字钥匙系统、无接触支付、室内导航以及超宽带物体检测等领域。

产品优势

- 高性价比解决方案  

卓越的带宽性能

自由空间设计

设计灵活性

高效率

尺寸紧凑

低回波损耗

性能稳健

产品特性

- 高效率  

适用于灌封天线应用

低回波损耗

可穿戴应用中的稳定性

增加带宽

提升速度

更大的设计灵活性

应用场景

- 物联网(IoT)  

- M2M

- 消费电子  

- 医疗领域  

- PAN(个人区域网络)

- 工业/商业设备  

- 实时定位  

- 数字钥匙  

- 无接触支付  

- 室内导航

产品参数

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来源:Abracon艾博康

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在汽车工业飞速发展的今天,汽车照明系统已不仅仅只是简单的照明功能,更是保障行车安全、提升驾驶体验的关键组成部分。从外部的头灯、尾灯、刹车灯、日间行车灯,到内部的氛围灯、阅读灯,都对LED驱动芯片的性能、安全性和可靠性提出了极高要求。正是基于汽车照明系统对于功能安全的需求,近日,络明芯正式推出支持功能安全ASIL-B高边线性恒流LED驱动芯片 IS32LT315x 系列,该系列芯片包含三款产品:单通道的 IS32LT3151x、三通道的 IS32LT3152x 和 IS32LT3153x。芯片按照功能安全ASIL-B 设计开发,支持热量分散功能和完善的故障报错能力。非常适合汽车尾灯、 刹车灯、转向灯等应用场合。

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热量分散:降低芯片热应力,提升系统可靠性

线性 LED 驱动芯片工作时产生的热量,是影响其性能与寿命的关键因素。IS32LT315x系列的热量分散功能,为解决这一难题提供了巧妙方案。该系列芯片通过外接功率电阻,将原本落在线性芯片内部的功耗转移到外部电阻,实现热量分散,降低芯片的热应力,确保芯片在高温环境下稳定工作。如图1所示,芯片内部设置两路电流路径:主路径(OUTx 引脚)直接驱动 LED;分流路径(SHUNTx 引脚加外接电阻 RSHUNTx)用于分散热量。芯片可根据输入电压动态分配两条路径电流比例:低输入电压时,电流更多走主路径(OUTx)以保证恒定电流;当输入高电压时,电流更多的转向分流路径(SHUNTx),热量通过外接电阻散出,避免芯片过热

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图1、两路恒流路径

热量分散功能既保证 LED 获得稳定驱动电流,又将芯片温度控制在安全范围,实现亮度恒定和散热的平衡。此设计不止于 “给芯片降温”,更提升了汽车照明系统的可靠性。图2:加热量分散电阻和不加热量分散电阻实测温度对比。

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图2 、实测温度对比

功能安全:汽车照明系统安全的保障

IS32LT3152B/IS32LT3153B/IS32LT3151C/D采用创新的设计,首创在普通线性芯片中加入功能安全等级,产品从设计源头就将安全基因深度植入,严格遵循 ISO26262 标准流程设计开发,符合功能安全 ASIL-B 等级。为了实现功能安全ASIL-B等级,芯片除了支持常规LED开路/短路,单灯故障短路,过温,UVLO等保护,芯片内部设计大量冗余电路,如FAULTB Bist/PWM Bist/State machine Bist/EN Bist/Iout Monitors等。芯片通过冗余的设计,提升应对故障的能力。目前市面上大部分普通线性驱动芯片,只能报告开路、短路、单灯短路故障,当输出电流发生较大偏差时,芯片是无法实现报错。IS32LT3152B/IS32LT3153B/IS32LT3151C/D内部增加的电流监控功能,当输出电流偏差超过±30%,系统会通过FAULTB进行报错。此外,芯片带功能安全版本和不带功能安全版本可以P2P兼容,极大方便系统工程师们设计的灵活性。所有芯片都通过了 AEC-Q100 Grade1认证,可在 - 40°C 至 125°C 的温度范围内正常工作,能够适应汽车在各种极端环境下的使用需求。

故障保护报错:全方位保障

IS32LT3153A/B和IS32LT51A/C 集成了完善的故障检测和保护机制,能有效应对各种可能出现的故障情况。芯片支持 LED 串开路 / 短路、单个 LED 短路、外部欠压锁定设置、电流基准设置电阻开路 / 短路以及热关断等故障检测。当检测到故障时,FAULTB 引脚会发出故障信号。FAULTB引脚是一个双向开漏引脚,不仅可以报告芯片故障,还能接收系统故障输入。在多芯片应用时,FAULTB 引脚可以连接在一起,实现 “一灭全灭” 功能,满足系统的安全要求。IS32LT3151B/D 和 IS32LT3152A/B 芯片则精简了部分功能,以优先实现紧凑封装和成本节约的目标。

卓越性能:灵活高效的驱动方案

IS32LT315x系列拥有强大的性能,能满足多样化的汽车照明需求。芯片支持4.5V~40V宽输入电压范围,可适配 12V 汽车应用场景,在电压波动的情况下依然能稳定运行。芯片在全工作温度范围内电流精度为 ±4.5%,能保证 LED 亮度的一致性。每个通道都有独立的电流设置电阻,方便根据实际需求进行调节。此外,IS32LT3151A/C 和 IS32LT3153A/B/E 等芯片具备模拟调光功能,支持通过外部NTC实现LED过温降电流或LED亮度分级功能,同时还可以通过控制外部FET开关管,实现两种亮度控制。在功耗方面,IS32LT315x表现优异,故障模式下的典型供电电流仅为 150µA,有助于降低整个系统的能耗。而且,该系列芯片具备较低工作压差,能减少芯片功率损耗,提高效率。IS32LT315x系列芯片由于通道数量、输出电流和故障功能,功能安全等级的差异,对应不同的封装和型号,可以满足不同应用选型需求。具体选型如表1所示。

表1、 IS32LT315x系列选型

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络明芯全球营销与销售总裁Lyn Zastrow表示:“IS32LT315x 系列产品的设计涵盖了热管理、电流调节和功能安全等所有关键特性,且无需在这些方面做出任何妥协。该系列产品的推出使得工程师能够实现更智能的设计,且无需权衡取舍”。

产品主要特性

IS32LT3152/53x主要特性

  • 功能安全ASIL - B (IS32LT3152B/53B)

  • 宽输入电压范围:4.5V - 40V

  • 支持每通道独立热分散电阻,降低芯片热应力

  • 输出电流:3CH*150mA

  • 电流精度: ±4.5%(-40℃ ~ 125℃)

  • 模拟调光(仅3153A/B/E)和PWM调光

    -  支持外接亮度分级电阻

    -  支持外接 NTC,实现 LED 过温降电流

  • 低压差:最大压降 0.8V@150mA

  • 故障模式下供电电流低(典型值 150μA )

  • 故障检测与保护

    -  LED 灯串开路 / 短路检测

    -  单个 LED 短路检测(3153A/B/E)

    -  外部欠压锁定(UVLO)设置检测

    -  电流基准设置电阻开路 / 短路检测

    -  热关断

  • 多芯片共享故障标志,实现 “一灭全灭” 功能

  • 符合 AEC - Q100  Grade1 认证

  • 封装:eTSSOP-16(3152A/B)/  eTSSOP-20(3153A/B/E)

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图3、IS32LT3153A/B/E典型应用电路

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图4、IS32LT3152A/B典型应用电路

IS32LT3151x主要特性

  • 功能安全ASIL - B (IS32LT3151C/D)

  • 宽输入电压范围:4.5V - 40V

  • 支持热量分散电阻,降低芯片热应力

  • 输出电流:1CH*450mA

  • 电流精度: ±5%(-40℃ ~ 125℃)

  • 模拟调光(仅3151A/C/E)和PWM调光

    -  支持外接亮度分级电阻

    -  支持外接 NTC,实现 LED 过温降电流

  • 低压差:最大0.7V@300mA

  • 故障模式下供电电流低(典型值 150μA)

  • 故障检测与保护

    -  LED 灯串开路 / 短路检测

    -  单个 LED 短路检测(3151A/C/E)

    -  外部欠压锁定(UVLO)设置检测

    -  基准设置电阻开路 / 短路检测

    -  热关断

  • 芯片共享故障标志,实现 “一灭全灭” 功能

  • AEC - Q100 Grade1 认证

  • 封装:eTSSOP-14(3151A/C/E)/ SOP-8-EP(3151B/D)

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图5、IS32LT3151A/C/E典型应用电路

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图6、IS32LT3151B/D典型应用电路

关于络明芯

络明芯微电子(Lumissil),是全球技术领先的集成电路设计企业,其分支机构分布于厦门、武汉、苏州、合肥、深圳、上海、北京、中国香港、美国、日本、新加坡、欧洲、印度和韩国及其它地区。主要产品为用于中低功率的RGB混色和高功率照明应用的LED驱动、音频驱动、电源、MCU和传感器、GreenPHY和有线通信等各种集成电路芯片。主要应用于汽车;通信;工业、医疗、家电;消费电子等市场。更多资料请关注我们的官网:http://www.lumissil.com

来源:Lumissil络明芯微电子

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作者:Frederik Dostal,电源管理主题专家

摘要

本文介绍了借助多相运行(即多个变压器并联)提升反激式转换器功率水平的可能性。此外,这种配置还降低了反激式开关模式电源拓扑结构输入侧的传导发射。

引言

多相反激式转换器能够突破功率的最大极限,具备易于设计的优势,还能有效减少传导干扰。

反激式转换器是生成稳压且电气隔离电压的理想选择。凭借简洁的电路架构与成熟的技术体系,这种电压转换技术在众多领域得到了广泛应用。图1展示了反激式转换器的简化示意图。

不过,反激式技术的应用存在一些局限性。其最大可传输功率是有限的。这是因为,在开关Q1导通期间,变压器的初级侧有电流流过,如图1所示。在此期间,能量存储在变压器线圈T1中。在Q1关断期间,初级侧没有电流流动,但变压器的次级侧会形成电流。先前存储的能量通过次级绕组释放出来。

变压器中能够存储的最大能量是有限的。因此,反激式转换器的最大功率也受到了限制。虽然借助特殊设计的变压器,可使输出功率突破100 W,但一般来说,反激式结构更适用于输出功率在约60 W及以下的场景。

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1.一种采用无光耦技术的简单反激式转换器。

要让反激式拓扑在更高功率场景下高效运作,有一种别出心裁却极为精妙的方案。通过使用多个通道,反激式转换器可以配备两个或更多的变压器来运行,将输出功率分配到这些变压器上。这类变压器在市面上品类丰富、选型多样,并且支持并联使用。

2展示了一个双通道反激式转换器电路。它由一个特殊的控制器集成电路MAX15159进行控制。这款集成电路是一种双通道反激式控制器,采用相移的方式工作,并确保电流均匀分布在两条并联的功率路径中。更为值得一提的是,借助两个MAX15159反激式控制器,还可以驱动由四个变压器组成的四相反激式电路。因此,在使用小型变压器的情况下,这样的电路能够产生超过100 W的高功率输出。

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2.MAX15159能够控制多相反激电路。

与单通道反激式电路类似,多相反激式电路也能在反馈路径中不依赖光耦合器而运行。MAX15159配备了无光耦技术。这项技术通过评估关断时间初级侧绕组两端的电压来调节输出电压。

多相反激式(转换器)的一个独特优势在于,它能有效降低传导干扰。在输入侧,反激式(转换器)的工作特性类似于开关模式降压转换器;也就是说,就像使用降压拓扑结构的稳压器一样。这两种拓扑结构中都会产生脉冲输入电流。为了将输入侧的干扰降至最低,多相反激式转换器中的各个通道采用了相移技术;也就是说,各个通道在不同的时间启动。这不仅改善了电磁干扰(EMI)性能,还减少了输入侧所需电容器的尺寸和数量。图3展示了一个双通道反激式转换器的输入侧电流情况。

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3.多相反激式转换器输入侧的电流流动。

多相反激式转换器具有一个独特的优势,能够在许多应用中借助多个结构简单、成本低廉且外形小巧的变压器来替代单个大型变压器。

结论

在开发具有电气隔离功能的电源时,除了常见的解决方案(即功率等级低于60 W时采用反激式转换器,高于60 W时采用正激式转换器)之外,还有其他方案可选。多相反激式转换器同样能够胜任60 W以上功率等级的应用场景。以MAX15159控制器集成电路为代表的解决方案,创新性地应用了无光耦技术。此类方案摒弃了光耦合器,借助相移控制策略将传导干扰抑制到极低水平。

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2024财年收入超过90亿美元,全球员工约2.4万人。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

作者简介

Frederik Dostal是一名拥有20多年行业经验的电源管理专家。他曾就读于德国埃尔兰根大学微电子学专业,并于2001年加入National Semiconductor公司,担任现场应用工程师,帮助客户在项目中实施电源管理解决方案,进而积累了不少经验。在此期间,他还在美国亚利桑那州凤凰城工作了4年,担任应用工程师,负责开关电源产品。他于2009年加入ADI公司,先后担任多个产品线和欧洲技术支持职位,具备广泛的设计和应用知识,目前担任电源管理专家。FrederikADI的德国慕尼黑分公司工作。

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荷兰菲尔德霍芬,2025年7月16日—阿斯麦(ASML)今日发布2025年第二季度财报。2025年第二季度,ASML实现净销售额77亿欧元,毛利率为53.7%,净利润达23亿欧元。第二季度的新增订单金额为55亿欧元2,其中23亿欧元为EUV光刻机订单。ASML预计2025年第三季度净销售额在74亿至79亿欧元之间,毛利率介于50%至52%;预计2025年全年净销售额将同比增长约15%,毛利率约为52%。

(除非特别说明,数字均以百万欧元为单位)

2025年第一季度

2025年第季度

净销售额

7,742

7,692

其中装机售后服务 1

2,001

2,096

售出的全新光刻系统 (台)

73

67

售出的二手光刻系统 (台)

4

9

新增订单金额2

3,936

5,541

毛利润

4,180

4,130

毛利率   (%)

54.0

53.7

净利润

2,355

2,290

基本每股收益(欧元)

6.00

5.90

季末现金及现金等价物和短期投资

9,104

7,248

(1) 累计装机售后服务等于净服务和升级方案(field option)销售额的总和

(2)订单包括所有的系统销售订单和通胀调整,且均经过书面确认。

数字已经四舍五入,方便读者阅读。基于美国通用会计准则合并的财报完整摘要发布在www.asml.com

 

CEO声明及展望

ASML总裁兼首席执行官傅恪礼(Christophe Fouquet)表示:“我们2025年第二季度的净销售额为77亿欧元,处于此前营收预测区间的高位;毛利率为53.7%,高于预期,这主要得益于装机售后业务中升级服务的增长,以及非经常性的一次性费用带来的成本下降。”

“我们看到光刻机投资在晶圆厂总体投资中所占的比重持续保持强劲,尤其是在DRAM(动态随机存取存储器)领域,而TWINSCAN NXE:3800E的推出也进一步巩固了这一趋势。与此同时,EUV光刻机的应用正在按计划推进,其中包括高数值孔径(High NA)系统。本季度,我们发运了首台TWINSCAN EXE:5200B系统。”

“展望2026年,我们看到人工智能客户的核心业务基础依然坚实,为其持续增长提供支撑。与此同时,宏观经济和地缘政治局势依旧在动态变化中。因此,尽管我们正在为2026年的增长做准备,但当前阶段仍存在不确定性。”

“我们预计2025年第三季度的净销售额将在74亿至79亿欧元之间,毛利率介于50%至52%;预计研发费用约为12亿欧元,销售及管理费用约为3.1亿欧元。对于2025全年,我们预计全年净销售额将增长约15%,毛利率约为52%。”


股息和股票回购计划

 

ASML将于2025年8月6日支付每股普通股1.60欧元的中期股息。

根据目前的2022至2025年股票回购计划,ASML在2025年第二季度回购了约14亿欧元的股票。

有关股票回购计划及该计划下的所有交易以及股息建议的详细信息,均会发布在ASML官网(www.asml.com/investors)上

 

季度视频采访和投资者电话会议

随着本新闻稿的发布,ASML还发布了一段视频访谈,首席执行官傅恪礼(Christophe Fouquet)以及首席财务官戴厚杰(Roger Dassen)在访谈中分享了2025年第二季度的业绩,以及对2025年的展望。可登录www.asml.com查看视频和文字记录。

首席执行官傅恪礼(Christophe Fouquet)以及首席财务官戴厚杰(Roger Dassen)还将于欧洲中部时间2025年7月16日15:00/美国东部时间9:00与投资者和媒体进行投资者电话会议,详情可访问官网。


 


关于ASML

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本文属于德州仪器“电源设计小贴士”系列技术文章,本期,我们将聚焦于 DCM 反激式转换器的设计探讨为何在低功耗、低电流应用中 DCM 反激式转换器是一种结构更紧凑、成本更低的选择并讲解完成此类设计的分步方法。

反激式转换器可在连续导通模式 (CCM) 或不连续导通模式 (DCM) 下运行。不过,对于许多低功耗、低电流应用而言,DCM 反激式转换器是一种结构更紧凑、成本更低的选择。以下是指导您完成此类设计的分步方法。

DCM 运行的特点是,在下一个开关周期开始之前,转换器的整流器电流会降至零。在开关之前将电流降至零,可以降低场效应晶体管 (FET) 功耗和整流器损耗,通常也会降低变压器尺寸要求。

相比之下,CCM 运行会在开关周期结束时保持整流器电流导通。我们在电源设计小贴士《反激式转换器设计注意事项》,和电源设计小贴士《设计 CCM 反激式转换器》中介绍了反激式设计的利弊和 CCM 反激式转换器的功率级公式。CCM 运行非常适合中高功率应用,但如果您有一个可以使用 DCM 反激式转换器的低功率应用,请继续阅读。

图 1 展示了反激式转换器的简化原理图,该转换器可在 DCM 或 CCM 模式下运行。此外,电路还能根据时序在不同模式之间切换。要保持在 DCM 模式下运行(这也是本文要评估的内容),关键元件的开关波形应具有图 2 所示的特性。

当 FET Q1 在占空比周期 D 内导通时,运行开始。T1 初级绕组中的电流始终从零开始,然后达到根据初级绕组电感、输入电压和导通时间 t1 设定的峰值。在此 FET 导通期间,二极管 D1 由于 T1 次级绕组极性而反向偏置,迫使在 t1 和 t3 期间由输出电容器 COUT 提供所有输出电流。

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图 1. 这款简化的反激式转换器可在 DCM 和 CCM 下运行。

当 Q1 在周期 1-D 内关断时,T1 的次级电压极性会反转,从而允许 D1 向负载传导电流并为 COUT 充电。在 t2 时间内,D1 中的电流从峰值线性下降至零。一旦 T1 的储存能量耗尽,在 t3 期间的剩余时间内只会出现残余振铃。产生这种振铃的主要原因是 T1 的磁化电感以及 Q1、D1 和 T1 的寄生电容。这在 t3 期间的 Q1 漏极电压(该漏极电压从 VIN 加上反射输出电压下降回 VIN)中很容易看出,因为一旦电流停止,T1 就无法支持电压。(注意:如果 t3 没有足够的死区时间,则可能会在 CCM 下运行。)CIN 和 COUT 中的电流与 Q1 和 D1 中的电流相同,但没有直流失调电压。

图 2 中的阴影区域 A 和 B 突出显示了变压器在 t1 和 t2 期间的伏微秒积,它们必须保持平衡才能防止饱和。区域“A”表示 (Vin/Nps) × t1,而“B”表示 (Vout + Vd) × t2,两者均以次级侧为基准。Np/Ns 是变压器初级/次级匝数比。

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图 2. DCM 反激式转换器的关键电压和电流开关波形包括设计人员必须指定的关键参数。

表 1 详细说明了 DCM 相对于 CCM 的运行特性。DCM 的一个关键属性是,初级电感越低,占空比就越小,无论变压器的匝数比如何。此属性可用于限制设计的最大占空比。当您尝试使用特定的控制器,或保持在特定的导通或关断时间限制内时,这一点非常重要。较低的电感需要较低的平均储能(尽管峰值 FET 电流较高),这也往往使得变压器尺寸小于 CCM 设计所需的尺寸。

DCM 的另一个优点是,这种设计消除了标准整流器中的 D1 反向恢复损耗,因为电流在 t2 结束时为零。反向恢复损耗通常表现为 Q1 中的耗散增加,因此消除反向恢复损耗可降低开关晶体管上的应力。此方法的优势在输出电压较高的情况下变得越来越重要,因为整流器的反向恢复时间会随着额定电压较高的二极管的增加而延长。

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表 1. 与 CCM 设计相比,DCM 反激式设计既有优点,也有缺点。

开发人员在开始设计时需要了解几个关键参数以及基本电气规格。首先选择开关频率 (fSW)、所需的最大工作占空比 (Dmax) 和估算的目标效率。然后,方程式 1 按如下方式计算导通时间t1:

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方程式1

接下来,使用方程式 2 估算变压器的峰值初级电流 Ipk。对于方程式 2 中的 FET 导通电压 (Vds_on) 和电流检测电阻电压 (VRS),假设一些适合您设计的小压降(如 0.5V)。您可以稍后更新这些压降。

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方程式2

方程式 3会根据图 2 中的均衡区域 A 和 B 计算所需的变压器匝数比 Np/Ns:

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方程式3

其中 x 是 t3 所需的最短空闲时间(从 x = 0.2 开始)。如果您想更改 Np/Ns,请调整 Dmax 并再次迭代。接下来,使用方程式 4 和方程式 5 计算 Q1 (Vds_max) 和 D1 (VPIV_max) 的最大“平顶”电压:

7.png

方程式4

8.png

方程式5

由于这些元件通常会因变压器漏电感而产生振铃,因此根据经验,实际值应比方程式 4 和方程式 5 预测值高出 10% 至 30%。如果 Vds_max 高于预期,则减小 Dmax 会降低 Vds_max,但 VPIV_max 会增加。确定哪个元件电压更为关键,并在必要时再次迭代。

使用方程式 6 计算t1_max,该值应接近于方程式 1 中的值:

9.png

方程式6

使用方程式 7 计算所需的最大初级侧电感:

10.png

方程式7

如果所选电感比方程式 7 中所示的更低,则根据需要进行迭代,以增大 x 并减小 Dmax,直到 Np/Ns 和 Lpri_max 等于所需值为止。

现在可以计算方程式 7 中的 Dmax:

11.png

方程式8

并且可以分别使用方程式 9 和方程式 10 计算最大 Ipk 及其最大均方根 (RMS) 值:

当 fsw 高于 fr1 时,输出电感器电流会处于连续导通模式。换言之,与 LLC-SRC 相比,ΔB 减小,电感器交流损耗可能大幅减小,转换器效率可能提高。

12.png

方程式9

13.png

方程式10

根据所选控制器的电流检测输入最小电流限制阈值 Vcs(方程式 11)计算允许的最大电流检测电阻值:

14.png

方程式11

使用方程式 11 中计算出的 Ipkmax 值和 RS 来验证方程式 2 中假设的 FET Vds 和检测电阻 VRS 的压降是否接近;如果明显不同,则再次迭代。

使用方程式 12 和方程式 13 计算 RS 的最大耗散功率,并根据方程式 10 计算 Q1 的导通损耗:

15.png

方程式12

16.png

方程式13

FET 开关损耗通常在 Vinmax 时最高,因此最好使用方程式 14 计算整个 VIN 范围内的 Q1 开关损耗:

17.png

方程式14

其中 Qdrv 是 FET 总栅极电荷,Idrv 是预期的峰值栅极驱动电流。

方程式 15 和方程式 16 计算 FET 非线性 Coss 电容充电和放电产生的总功率损耗。方程式 15 中的被积函数应与实际 FET 的 Coss 数据表中 0V 至实际工作电压 Vds 之间的曲线密切吻合。在高压应用中或使用超低 RDS(on) FET(具有较大 Coss 值)时,Coss 损耗通常非常大。

18.png

方程式15

19.png

方程式16

可通过对方程式 13、方程式 14 和方程式 16 的结果求和来近似计算总 FET 损耗。

方程式 17 表明该设计中的二极管损耗将大大降低。务必选择一个额定次级峰值电流的二极管,该电流通常远大于 IOUT。

20.png

方程式17

输出电容通常选择为方程式 18 或方程式 19 中的较大者,根据纹波电压和等效串联电阻(方程式 18)或负载瞬态响应(方程式 19)计算电容:

21.png

方程式18

22.png

方程式19

其中 ∆IOUT 是输出负载电流的变化,∆VOUT 是允许的输出电压偏移,fBW 是估算的转换器带宽。方程式 20 计算输出电容器均方根电流为:

23.png

方程式20

方程式 21 和方程式 22 估算输入电容器的参数为:

24.png

方程式21

25.png

方程式22

方程式 23、方程式 24 和方程式 25 总结了三个关键波形时间间隔及其关系:

26.png

方程式23

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方程式24

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方程式25

如果需要额外的次级绕组,方程式 26 可轻松计算额外的绕组 Ns2:

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方程式26

其中 VOUT1 和 Ns1 是稳压输出电压。

变压器初级均方根电流与方程式 10 中的 FET 均方根电流相同;变压器次级均方根电流如方程式 27 所示。变压器磁芯必须能够处理 Ipk 而不会饱和。您还应考虑磁芯损耗,但这超出了本文的讨论范围。

30.png

方程式27

从提供的步骤中可以看出,DCM 反激式设计是一个迭代过程。最初的一些假设(如开关频率、电感或匝数比)可能会根据后来的计算(如功率耗散)而改变。但要不断尝试,尽可能频繁地执行设计步骤,以实现所需的设计参数。如果您愿意付出努力,优化的 DCM 反激式设计可以提供低功耗、紧凑型和低成本的解决方案,以满足电源转换器的需求。

德州仪器“电源设计小贴士”系列技术文章由德州仪器专家创建并撰写,旨在深入剖析当前电源设计普遍面临的难题,并提供一系列切实可行的解决方案和创新设计思路,帮助设计人员更好应对电源设计挑战,助力设计更加高效、可靠。

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