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为了给乘客带来更安全的出行体验,运维工作对现代交通系统而言尤为重要。经 IRIS 认证的铁路通讯解决方案提供商 Moxa 推出面向轨旁和道路移动应用的全新 V2403C 系列。这款强固型工业计算机符合 E Mark 标准,让智慧交通系统运维更省力。

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多重功能,契合交通基础设施互联需求

依托 Moxa 在构建强固型计算平台方面的丰富专业知识,V2403C 系列支持宽温操作,对恶劣环境适应良好,能时刻保证高计算能力和可靠无线连接。作为一款即用型解决方案,V2403C 计算机搭载英特尔®酷睿™ i7/i5/i3 处理器或英特尔®赛扬®高性能处理器,配备高达 32 GB 的RAM、1个 mSATA 插槽和 2 个2.5英寸热插拔固态硬盘,便于扩展内存。这款超轻便无风扇计算机嵌入 2 个 mPCIe I/O 扩展插槽,支持多个显示扩展,适用于监控室等多种应用场景,确保实时掌控现场状况。

对抗极端条件,尽显强固特性

部署于轨旁和道路车辆的设备需具备极其稳固的功能和扩展能力,即使是通过Wi-Fi或蜂窝无线技术,也能平稳连接附近的传感器、摄像头和其他各类设备。此外,这些设备必须能应对发动机启动和安全关闭期间产生的“脏电”,从而延长车辆电池寿命。V2403C 计算机既通过了 E1 Mark 和 MIL-STD-810G 认证,可在极端环境(如海拔4000米)下保持良好防震抗振功能;也符合 EN 50121-4 轨旁应用要求。为保证乘客安全,该系列计算机融入出色的电源点火管理功能,无惧不稳定电源,能妥善保护所有与其相连的设备资产。V2403C 系列不仅坚固耐用、小巧紧凑,且拥有卓越性能和加固安全功能,支持无线连接,是关键任务、重型车辆和道路移动应用的不二之选。

产品亮点

  • 内置英特尔®第 7 代酷睿™ i7/i5/i3 处理器或英特尔®赛扬®高性能处理器

  • 出色的电源点火管理功能,保护财产安全

  • 搭载可信平台模块 (TPM),提升网络安全

  • 外形小巧,设计稳固,具备强大无线扩展能力

  • 符合 MIL-STD-810G 标准,配备抗冲击、防振动保护装置

  • 获得道路移动应用领域的 E Mark 认证

  • 符合 EN50121-4 轨旁应用要求

  • -40 ~ 70摄氏度 (-40 ~ 158华氏度) 宽温型号可供选择

  • 已通过 Microsoft Azure 和 AWS 物联网应用认证

了解 V2043C 系列产品信息和技术规格,请访问产品详情页:

https://www.moxa.com.cn /products/industrial-computing/x86-computers/v2403c-series

关于 Moxa:工业自动化领域您所信赖的合作伙伴

Moxa 是工业设备连网、工业计算及网络基础设施解决方案领导者,致力于工业互联网的共同推动与实践。Moxa 以逾 30 年的产业经验、连结全球逾 7,100 万台的工业设备,跨越 80 余国,提供全球完善的经销和服务网络。Moxa 以“可靠连网,真诚服务”的品牌承诺,协助客户打造工业通信基础建置,提升工业自动化与通信应用,创造长远的竞争优势及商业价值。

稿源:美通社

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助力汽车软硬件解耦,释放产业协同创新力

功能完善且完全开放,可以基于不同的芯片平台进行开发

近日,全球自动驾驶计算芯片引领者黑芝麻智能对外发布瀚海-ADSP(Autonomous Driving Solution Platform)自动驾驶中间件平台。该中间件产品能让客户快速简便地接入并使用黑芝麻智能华山系列芯片的强大处理性能,成为黑芝麻智能打造国产大算力自动驾驶平台“矩阵”的重要一环。

中间件对于汽车软硬件解耦具有重要意义

进入“软件定义汽车”时代后,EE架构逐渐趋于集中化,汽车软件系统出现了多种操作系统并存的局面,导致系统复杂,开发成本剧增。为提高软件的管理性、移植性、裁剪性和质量,需要重新定义一套架构、方法学和应用接口,从而实现标准的接口、高质量的无缝集成、高效的开发以及通过新的模型来管理复杂的系统,即“中间件”。

中间件是基础软件的“三驾马车”之一,它作为连接应用程序和操作系统的桥梁,能够屏蔽基础硬件、操作系统和通讯协议的异构性,为应用开发者提供统一的、标准的交互界面。

当前,全球汽车行业中聚集了众多整车厂和供应商,中间件能够尽可能地让相同产品在不同车型上重复利用,以及让不同Tier1的产品实现相互兼容,进而大幅减少开发成本。与此同时,愈发复杂的软件和不同规格的硬件平台,使得软硬件组合所需要面临的挑战也成指数增长,中间件在这其中承担了承上启下的作用,便于开发者快速、高效、灵活地开发自动驾驶软件。

近年来随着自动驾驶应用从低阶到高阶的迅速发展,传统的开发模式即功能定义、硬件选型、针对不同芯片平台开发适配各自系统软件,已难以满足当前的开发需求。同时,行业对自动驾驶应用理解日趋深入,普遍认为未来自动驾驶系统软件将基于业务驱动型的SOA开发方法:既要满足当下的需求,还需具备相当的前瞻性、兼容性和扩展性,能够支持后续软硬件升级换代、增减模块的需求,使得终端客户在当前实现的功能基础上,进一步增加功能适用场景,同时提升当前已实现功能的性能指标。

面向自动驾驶的中间件,就正是这样一个可以按需调整、满足越来越复杂的底层硬件、传感器及上层应用灵活需求的平台。

自动驾驶中间件对下可以适配不同的硬件平台、传感器类型、OS内核和架构,对上可以提供统一的标准接口,支持自动驾驶数据链路上需要的各项服务,同时负责各类应用软件模块之间的通信以及对底层系统资源的调度,是未来自动驾驶方案不可或缺的一部分。

不难看出,中间件在汽车软硬件解耦的发展趋势中发挥了关键作用。为了帮助客户更好地基于黑芝麻智能华山系列芯片进行产品开发,提升研发效率,降低开发门槛和综合成本,加速产品量产,黑芝麻智能推出瀚海自动驾驶中间件平台。

为业界提供功能完善完全开放的中间件平台

瀚海自动驾驶中间件平台是黑芝麻智能基于华山系列自动驾驶计算芯片所推出的一款智能驾驶平台SDK开发包,包含Target(SoC)SDK、X86(Host主机)端SDK、Target(MCU)端SDK,可以支持车端、路端及各种智能驾驶和车路协同场景开发。

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瀚海自动驾驶中间件基于大算力高性能的华山系列芯片进行了深度优化,在提供全面功能集成的同时也保证了极高的运行性能。

例如,通信组件在芯片的不同进程间可以通过零拷贝的方式进行数据传递,极大地降低了内存和系统带宽的占用;芯片与芯片之间也可以使用该组件进行通信,使得客户现有设备与华山系列芯片直接进行互连高效地获取数据;传感器抽象组件,可以通过标准数据结构实现软硬件解耦;时间同步中间件可以通过调用华山系列芯片的硬件同步机制实现亚微秒级的时间同步。

此外,执行管理相关组件提供一系列的诊断机制框架及操作系统的实时性增强,从而提升诊断鲁棒性、减少线程间切换开销。

  • Target(SoC)SDK提供在SOC上的运行时环境和主机端的编译环境,实现了异构计算单元实时任务调度器、传感器接入与管理服务SensorManager、高精度时间同步服务、多传感器融合服务和ADS诊断服务。BST ADS-Platform所有服务和任务节点的通信都基于BST ADS-COM通信中间件,可以在进程内/进程间/异构计算单元间/跨主机间实现高性能DDS通信,同时可以兼容CyberRT、ROS等中间件生态;

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  • X86(Host主机)端SDK包含用于车路协同路侧场景的多传感器标定工具,用于数据录制、回放、可视化、实时分析的数据编排工具,任务调度、资源监控与可视化的流程编排工具、用于多传感器融合算法调试、验证和可视化的传感器融合集成开发平台。为了与SOC端进行DDS通信互联,X86 SDK中提供了DDS环境与二次开发接口;

  • Target(MCU)端SDK面向ASIL-D MCU计算平台,提供MCU端的二次开发SDK包,支持SOME/IP、PTP时间同步(IEEE 1588v2)、UDS on CAN诊断协议和日志系统。此外,Target端SDK中提供了轻量级DDS框架XRCE-DDS,可与X86和BST SOC实现DDS通信。

黑芝麻智能瀚海自动驾驶中间件平台不仅能帮助开发者快速开发出智能驾驶应用并完成部署,还可减少客户上层应用的开发工作量,缩短应用的开发时间,有助于提高客户自动驾驶应用软件的质量。此外,瀚海自动驾驶中间件平台尽可能地让相同产品能在不同车型上重复利用,以及让不同Tier1的产品实现相互兼容,从而大幅度地减少开发成本。

作为行业领先的车规级自动驾驶计算芯片和平台研发企业,黑芝麻智能积极提前布局,此次推出瀚海-ADSP自动驾驶中间件平台,体现了对技术的领先布局以及对满足客户需求的不懈追求。不仅如此,黑芝麻智能自主研发的华山二号A1000系列芯片覆盖L2-L3级别自动驾驶需要,是国内算力最大、性能最强的量产级自动驾驶计算芯片,目前已开始持续向客户出货,进入车型落地的快车道。未来,黑芝麻智能将继续以领先的自研技术与产品,积极赋能中国乃至全球智能驾驶的发展。

稿源:美通社

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疫情之下,越来越多企业采取远程办公模式以保持业务的连续性和生产的正常运转。居家办公成为新常态后,除了为人们提供便利,还会引发了新的问题。那么,企业该如何应对随之而来的安全隐患和挑战?为此,德国莱茵TUV大中华区(简称"TUV莱茵")以"疫情下居家办公相关设备的检测认证"为主题,举办了系列在线研讨会,从"远程办公所需的硬件及网络机制"、"电子设备能效及安全合规"等维度着手,针对安规、无线、化学和热门国家的市场准入要求等方面,对居家办公设备检测认证法规进行详细解读,从产品端携手行业上下游打造安全且高效的远程办公环境。

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办公设备安全与环保成为企业高度关注的议题

聚焦安全与绿色,居家电子设备安规要求升级

随着绿色环保理念在电子设备行业的普及,如何选择更环保的材料、生产更安全优质电子设备、降低生产过程中能源消耗等问题,成为电子设备生产商机采购方共同关注的焦点。

TUV莱茵大中华区电子电气产品服务部门经理邱满联在研讨会中分享了《真无线耳机安规评估方案最新解读》,内容有真无线耳机(True Wireless Stereo,简称"TWS")安规要求讲解(包括IC和电池的62368-1最新要求),TWS安规方案的实例分析以及TWS安规评估IEC 62368-1第四版最新解读,并对产品部件如安全防护材料、电芯、电池包、关键元器件的安规检测提出了专业的解决方案。对于耳机产品外壳是否防火、触摸温度是否过高等产品设计问题,他表示,TUV莱茵可以在产品研发阶段介入,给予TWS产品对应的技术支持,以保证产品符合最新标准要求。

TUV莱茵大中华区电子电气产品服务资深项目工程师钟海玲则带来题为《PD快充针对各个国家的能效要求》的内容分享,包括各国能效法规的要求,以及多口PD快充比例分配法解析等。面对各国标准不一的产品能效要求及申请认证方式,钟海玲着重介绍了如何在实操过程中有效避"坑"的方法。

针对电子电气产品限制使用的有害物质这一话题,TUV莱茵大中华区电子电气产品服务材料化学测试经理庞锦带来《欧美有害物质法规更新解读》在线分享。她重点解读了最新版RoHS、REACH法规,以及美国有毒物质控制法(Toxic Substances Control Act,简称TSCA)、美国包装材料指令(Toxics in Packaging Clearing House,简称TPCH)及其实例分析。

在采购显示器时,不少企业和用户特别关注产品是否安全且符合可持续性发展要求,TCO认证是瑞典专业雇员协会推行的一种显示器认证标准,是判断屏幕是否影响人体健康的重要参考指标,从生态(ecology)、能源(energy)、辐射(emissions)以及人体工学(ergonomics)四个维度衡量显示器对使用者健康的影响。TUV莱茵大中华区电子电气产品服务高级项目经理张晓明分享了《TCO第9代显示器新规解读》,他表示,TCO是以涵盖产品安全、性能、可持续性以及社会责任的综合认证,对于采购方有不少益处,比如拥有TCO认证的产品拥有较低的可持续性风险,节约认证资源,可持续性的指标较高等。TCO目前已正式发布第9代,TUV莱茵可以为品牌和工厂的企业社会责任、环境社会责任,产品的安全,性能以及全生命周期的全方位测试评估。

最后,TUV莱茵大中华区电子电气产品服务项目经理叶欢带来《应急启动电源和户外电源安全及能效评估》主题分享,内容包括UL 2743标准最新解读、美国加拿大相关能效要求(CEC/DOE/NRcan)等。 她指出,在UL 2743标准中,制造商需要重点关注测试要求、元器件要求、标签要求、说明书警告语等。在解读CEC/DOE/Nrcan能效认证内容时,她从定义、测试方法、标识要求等切入,详尽介绍了它们的认证注意事项及区别,帮助相关制造商清晰应急启动电源和户外电源认证的法规和能效要求。

在线研讨会主题丰富,免费回看

作为国际独立第三方检测、检验和认证机构,TUV莱茵深耕消费电子和家用电器领域多年,可为产品提供电气安全、电磁兼容、无线、性能、产品适用性及可靠性等测试,可为客户提供产品优势评估、绿色解决方案等一站式市场准入服务,协助客户提升产品竞争力,布局全球市场。

稿源:美通社

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所有货币以人民币列账,除非特别指明。

本合并财务报告系依中国企业会计准则编制。

5月12日 -- 国际主要半导体代工制造商中芯国际集成电路制造有限公司(上交所科创板证券代码:688981,香港联交所股份代号:00981)(“中芯国际”、“本公司”或“我们”)于今日公告截至2022年3月31日止三个月的综合经营业绩。

一、 重要提示

1.1 公司董事会、董事和高级管理人员保证季度报告内容的真实、准确、完整,不存在虚假记载、误导性陈述或重大遗漏,并承担个别和连带的法律责任。

1.2 公司负责人、主管会计工作负责人及会计机构负责人(会计主管人员)保证季度报告中财务报表信息的真实、准确、完整。

1.3 本公司2022年第一季度报告未经审计。

1.4 本报告财务数据按中国企业会计准则编制并呈列。

1.5 前瞻性陈述的风险声明。

本报告可能载有(除历史数据外)"前瞻性陈述"。该等前瞻性陈述乃根据中芯国际对未来事件或绩效的现行假设、期望、信念、计划、目标及预测而作出。中芯国际使用包括(但不限于)"相信"、"预期"、"打算"、"估计"、"期望"、"预测"、"指标"、"前进"、"继续"、"应该"、"或许"、"寻求"、"应当"、"计划"、"可能"、"愿景"、"目标"、"旨在"、"渴望"、"目的"、"预定"、"展望"和其他类似的表述,以识别前瞻性陈述。该等前瞻性陈述乃反映中芯国际高级管理层根据最佳判断作出的估计,存在重大已知及未知的风险、不确定性以及其他可能导致中芯国际实际业绩、财务状况或经营结果与前瞻性陈述所载数据有重大差异的因素,包括(但不限于)与半导体行业周期及市场情况有关风险、半导体行业的激烈竞争、中芯国际对于少数客户的依赖、中芯国际客户能否及时接收晶圆产品、能否及时引进新技术、中芯国际量产新产品的能力、半导体代工服务供求情况、行业产能过剩、设备、零备件、原材料及软件短缺、制造产能供给、终端市场的金融情况是否稳定、来自未决诉讼的命令或判决、半导体行业常见的知识产权诉讼、宏观经济状况,及货币汇率波动。

二、 公司基本情况

2.1 管理层业绩评述

中芯国际管理层评论说:"2022上半年,新冠疫情、国际局部冲突等事件,给全球集成电路行业的发展带来了不确定因素,在消费电子需求疲软的同时,新能源汽车、显示面板和工业领域的需求增长,则导致了半导体制造产能结构性紧缺在短期内的加剧。得益于公司过去半年的规划部署,围绕市场缺口,公司及早进行了产能分配优化调整,并有序推动产能建设。

今年以来,公司部分厂区所在城市先后经历了疫情。面对考验,公司全力以赴,贯彻落实各项防控措施,防疫抗疫,为员工筑起一道安全屏障;保生产,全力保障客户需求。

在全体员工的努力下,一季度公司销售收入和毛利率保持增长。其中,毛利率超过指引,主要有两个原因,一、由于疫情原因,公司将原定的部分工厂岁修延后;二、疫情对天津、深圳工厂的影响低于预期。

二季度,由于部分工厂的岁修延至当季,加上疫情对上海工厂产能利用率的短期影响,公司预计销售收入环比增长1%~3%,毛利率在37%到39%范围。

基于公司上半年的成长预期,随着产能逐步释放,若外部条件无重大不利变化,预计今年全年销售收入增速会好于代工行业平均值,公司毛利率会好于年初预期。

在此,我们感谢全体员工、客户、供应商、投资者,以及社会各界的信任和支持!"

2.2 财务数据及指标

2022年第二季指引

以下声明为前瞻性陈述,此陈述基于目前的期望并涵盖风险和不确定性。以下数据不包含汇率变动的影响。本公司预期中国企业会计准则下的指引为:

季度收入环比增长1%-3%。

毛利率介于37%至39%的范围内。

资本开支概要

2022年第一季度资本开支约人民币55亿元。2022年计划的资本开支约为人民币320.5亿元,主要用于持续推进老厂扩建及三个新厂项目。

完整版的中芯国际2022年第一季度报告,包括财务数据表,请参阅:

https://smic.shwebspace.com/uploads/627d0016/ER_SC.pdf

电话会议/网上业绩公布详情

日期:2022年5月13日(星期五)

时间:北京时间上午8:30-9:30

网络参与方式

会议将在https://edge.media-server.com/mmc/p/2e2m8aak做在线直播。

电话参与方式

请提前通过http://apac.directeventreg.com/registration/event/9846958 注册电话会议。

网络回放

会议结束约1小时后,您可于12个月内在以下网页重复收听会议。

https://www.smics.com/site/company_financialSummary

关于中芯国际

中芯国际集成电路制造有限公司(香港联交所股份代号:00981;上交所科创板证券代码:688981)及其子公司,是世界领先的集成电路晶圆代工企业之一,也是中国大陆集成电路制造业领导者,拥有领先的工艺制造能力、产能优势和服务配套,向全球客户提供0.35微米到14纳米不同技术节点的晶圆代工与技术服务。中芯国际总部位于中国上海,拥有全球化的制造和服务基地,在上海、北京、天津、深圳建有三座8吋晶圆厂和三座12吋晶圆厂;在上海、北京、深圳各有一座12吋晶圆厂在建中。中芯国际还在美国、欧洲、日本和中国台湾设立营销办事处、提供客户服务,同时在中国香港设立了代表处。

详细信息请参考中芯国际网站www.smics.com

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在2022亚太轨道展期间,华为举办了以"助力轨道数字化,共创行业新价值"为主题的2022华为全球轨道峰会,与全球轨道企业高层、行业专家共谋轨道新发展、新未来,探讨创新ICT技术如何激发数字化转型的活力并分享智慧化方案促进行业发展的实践经验,助力轨道交通行业数字化转型。

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2022华为全球轨道峰会现场

华为亚太企业业务部高级副总裁王绍潼为本次峰会做了开场演讲。他表示:"作为全球领先的ICT解决方案提供商,华为提出了基于多样化联接和统一数字平台的全业务架构的智慧城轨和智能铁路解决方案,使能轨道数字化和商业智能。"

全球轨道交通行业的发展正面临数字化变革拐点,面向MaaS(出行即服务)、绿色低碳、智能化等趋势,亟需打破传统思维、构建新范式,以进一步释放行业价值。华为企业BG全球交通业务部副总裁向曦在峰会上表示:"轨道交通行业的数字化,通常分为4个发展阶段,从基础设施的信息化逐步发展到轨道上云,再通过数据与ICT技术融合构建智慧轨道,打造面向未来的综合交通。当前,华为面向行业场景,通过重塑联接、构建平台、智慧应用三个层面打造智慧轨道解决方案,全面推动未来轨道的数字化转型。"

在中国,城市轨道交通正在经历从高速发展到高质量发展的转变,正积极建设一个网络化、智能化与更加环保的城市轨道系统。中国轨道交通协会专家与学术委员会副主任李中浩分享了中国城市轨道交通数字化转型的经验:"我们将利用网络整合不同形式的城市轨道交通,同时增强运营的安全性和弹性。城轨云和LTE-M(城市轨道交通车地综合通信系统)技术将是实现这一目标的基础。"

泰国国家铁路局(以下简称:SRT)Sanyawit Aphichatapon、通号国际控股公司亚太区域中心副总经理张晓利还分别分享了创新的ICT技术助力SRT迈向数字化未来,以及构建信号与通信的数字基础设施的智慧实践。

为满足行业智慧化发展需求,华为重磅发布了未来铁路移动通信系统(FRMCS)白皮书,首次展示了下一代城轨线路承载网方案 -- Smart300G,重点解读了车地Wi-Fi6网络通信方案、城轨云解决方案及其应用实践,为智慧轨道的建设带来新动能。同时,在2022亚太轨道展上,华为还展示了综合IP网络、全光网络、数字能源等创新的ICT基础设施和城轨云平台、城轨IOC、智慧客运、智慧运维、铁路周界入侵检测等智慧化解决方案,助力构建智慧城轨和智能铁路。

行业数字化已成为时代的关键主题之一,是城市发展的重要推动力,轨道数字化将持续创造新价值。作为全球领先的ICT基础设施提供商,华为已在交通行业深耕26年,服务全球300多条城市轨道线路、130000多公里的铁路。未来,华为将继续携手行业客户、生态伙伴,通过创新的数字化手段,助力数字亚太乃至全球轨道交通行业的数字化转型,打造安全、效率、体验、绿色全面提升的智慧轨道,为城市发展注入新动能,共促城市发展,共建数字之城,共创行业新价值。

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作者:ADI模拟设计经理 Abhilasha KawleADI应用工程师Naiqian RenADI数字设计经理 Mayur Anvekar

本系列文章已突出介绍了连续时间Σ-Δ(CTSD)模数转换器(ADC)调制器环路的架构特性,这种架构能够简化ADC模拟输入端的信号链设计。现在讨论将ADC数据与外部数字主机接口以对此数据执行应用相关处理的简单但创新的方法。对任何应用而言,数字数据输出采样速率都是ADC信号链的一个关键参数。但是,不同应用有不同的采样速率要求。本文章介绍一种新型片内采样速率转换技术,其用在核心ADC的输出上,允许信号链设计人员以应用所需的采样速率处理ADC数字输出数据。

ADC的作用是对模拟输入信号进行采样,并将其转换为等效的数字格式。应用对数字数据做进一步处理所需的采样速率不一定与ADC对模拟信号进行采样的速率相同。每个应用都有独特的数字输出采样速率要求。采样速率转换器将ADC数据的输入采样速率映射为所需的输出采样速率。本文首先概述各种应用的采样速率要求,证明ADC需要支持广泛的输出采样速率。然后,本文快速回顾已知ADC架构中的传统采样速率转换技术及其缺点。接下来,本文介绍新颖的异步采样速率转换(ASRC),它能与任何ADC架构配对,以获得任何所需的输出采样速率,并用外部数字主机简化数字接口设计。ASRC与CTSD ADC搭配可谓两全其美,不仅能简化ADC模拟输入端的信号链设计,也能简化数字输出端的信号链设计。

采样速率要求

驱动数字数据采样速率选择ADC的主要性能参数之一是ADC的预期精度。数字数据中的样本数量越多,对模拟输入的表示就越准确。但不利的一面是需要处理大量数据,外部数字主机接口设计的复杂度和功耗会提高。因此,每个应用根据所需的精度、功耗预算和设计复杂度以及计划的算法处理,决定了数字数据的采样速率。所需的大多数一般采样速率可以分类如下:

奈奎斯特采样速率

众所周知的奈奎斯特采样1准则指出:为了提供模拟输入的忠实数字表示,采样速率至少应为输入带宽的两倍。因此,奈奎斯特采样速率应用的数字采样速率为目标输入带宽的两倍。这种采样速率的一个众所周知的例子是CD上的数字音频数据存储,其速率为44.1 kSPS,而目标输入音频带宽最高为20 kHz,即人类听力的频率上限。

过采样速率

有少数一些应用,例如频率谐波分析或时域分析,其需要的采样速率比输入带宽高出好多倍。过采样速率的一个例子是冲击检测环境中瞬态信号的时域分析,如图1所示。如果这种信号的采样速率是奈奎斯特采样速率,我们将无法了解信号的全貌。拥有更多的采样点可以更忠实地重建和分析信号。

ADI技术文章图1 - CTSD精密ADC—利用异步采样速率转换(ASRC)简化数字数据接口.jpg

1.瞬态信号的时域分析:(a) 奈奎斯特采样速率,(b) 过采样速率

可变采样速率

某些应用(例如相干采样)要求以良好的分辨率根据模拟输入频率调整输出采样速率。电力线监测就是这种应用的一个例子,需要相干采样来满足IEC 61000-4-30规定的A类电能质量计量要求。这些标准的精度要求决定了采样速率需要跟踪输入线路频率漂移。在这些应用中,电力线上的时钟频率合成器电路产生ADC的输出数字数据采样时钟,如图2所示。

ADI技术文章图2 - CTSD精密ADC—利用异步采样速率转换(ASRC)简化数字数据接口.jpg

2.可变采样速率:电力线质量监测

多采样速率

在检测和分析宽范围且不同类型的模拟输入的多通道应用中,例如示波器或数据采集应用,每个通道的采样速率可能不同。在这种情况下,平台中使用的ADC应该能够灵活地支持多采样速率。

ADI技术文章图3 - CTSD精密ADC—利用异步采样速率转换(ASRC)简化数字数据接口.jpg

3.多采样速率应用

因此,数字数据采样速率要求因应用而异,并不存在一种万能的采样速率。所以,面向广阔市场的ADC需要支持宽范围的可编程数字数据采样速率。

图4展示了一个具有外部数字主机的广义ADC数字数据接口。需要注意的是,本文中讨论的数字数据接口不包括器件配置控制接口,如SPI或I2C。

ADI技术文章图4 - CTSD精密ADC—利用异步采样速率转换(ASRC)简化数字数据接口.jpg

4.广义ADC数字数据接口

核心ADC利用速率为fsin的采样时钟对模拟输入采样,如图4所示。在大多数数据手册中,输入采样时钟本身一般表示为MCLK。最终数字输出数据的采样速率为fodr。通常,这些引脚在数据手册中标记为ODR、DRDY或CONVST时钟。本文使用ODR时钟这个总称来表示数字输出数据时钟。

ADC核心的采样速率fsin取决于ADC架构。数字输出数据速率fodr取决于外部数字主机的数据接口要求。在大多数ADC信号链应用中,fsin和fodr可以具有不同的值并且不相关。因此需要进行采样速率转换,将ADC核心的fsin数据映射为fodr的数字输出数据。以下部分将讨论众所周知的ADC架构(如奈奎斯特ADC和过采样ADC)中使用的传统采样速率转换技术。此外,我们将深入了解其他相关的数字数据接口要求。

奈奎斯特速率ADC中的采样速率转换

在奈奎斯特速率转换器中,ADC核心的采样频率是模拟输入带宽fin的两倍。此类别下最常见的例子是奈奎斯特速率SAR ADC,其输入和输出采样速率相同。因此,数字输出数据速率时钟ODR可以复用为ADC核心采样时钟MCLK。在SAR ADC数据手册中,数字输出数据时钟表示为CONVST或DRDY。但如前所述,本文将所有这些时钟统称为ODR时钟。ODR和MCLK组合可简化数字数据接口,如图5所示,仅需一条时钟布线。由于时钟由外部时钟源或外部数字主机提供并控制,因此ADC由外部提供时钟。这意味着ADC是在外部托管模式下运行。

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5.托管模式中奈奎斯特速率转换器的简化数字数据接口

根据应用要求和模拟输入带宽,很容易调整采样速率fodr。通过调整fodr,我们还能调整ADC核心的采样时钟速率fsin。另一个优点是,当调整fodr时,整个ADC的功耗也会线性地调整。这种简化的数字数据接口还有许多其他延伸的好处,其中一个是多通道应用中易于同步。

易于同步

在单通道ADC应用中,提供给ADC的本地时钟会固有地将数字数据与给定时钟同步。在多通道ADC应用中,挑战是要保证多个模拟输入的同步采样,以及数字数据与ODR时钟边沿同步以进行进一步数字处理。多通道同步应用有很多广为人知的例子,例如音频应用,其中左右通道具有特定的同步要求。另一个典型例子是监测电网中的各种电力线。在每条电力线内部,电压、电流和功率输入测量需要同步。利用奈奎斯特速率ADC,如图6所示,通过共享ODR时钟并对其路由进行良好规划,可以轻松实现多通道同步。规划良好的路由可以确保ODR时钟以相同延迟传播到每个ADC,并提供尽可能好的通道同步。

ADI技术文章图6 - CTSD精密ADC—利用异步采样速率转换(ASRC)简化数字数据接口.jpg

6.简化奈奎斯特速率采样速率转换器中的同步

简化的数字数据接口是奈奎斯特速率转换器的一个重要优势。下面讨论其无法胜任的一些数字数据接口挑战。

奈奎斯特速率控制的局限性

噪声调整

在基于应用的模拟输入带宽的奈奎斯特速率转换器中,可以轻松调整数字数据时钟。时钟调整可带来功耗上的优势,但由于所谓混叠折返现象,ADC噪声会增加。奈奎斯特采样准则的延伸是,任何超出奈奎斯特频率的信息都会折返或混叠回到目标频带。ADC的模拟输入会有大量来自信号源和输入模拟电路的干扰信息或噪声,其延伸到非常高的频率。ADC采样导致任何超过fsin/2的输入噪声折返,使得目标输入带宽中的噪声增加。如图7所示,随着采样速率降低,会有更多这样的外部噪声折返,从而增加ADC输出中的噪声。

ADI技术文章图7 - CTSD精密ADC—利用异步采样速率转换(ASRC)简化数字数据接口.jpg

7.输入噪声折返与采样频率的关系

时钟时序约束

对于SAR ADC,模拟输入采样时钟需要两个阶段,如图9a所示。一个是采样阶段,其中ADC的输入采样电容对模拟输入充电;另一个是转换阶段,其中该采样数据被数字化。为了获得尽可能好的ADC性能,ADC的采样电路一般存在最短采样时间要求。因此,生成此时钟的外部数字主机或时钟源需要遵守这些时序约束。

时钟抖动

应用电路板上的时钟路由对时钟源的电源噪声或与电路板上的其他信号耦合敏感,因为该噪声会增加时钟边沿的不确定性。时钟边沿的不确定性被称为抖动,采样时钟上有多种类型的时钟抖动会影响ADC的性能。最常见的是周期间均方根抖动,其增加了模拟信号采样点的可变性,导致性能下降,如图8所示。有关均方根时钟抖动对ADC性能的影响的更多详细信息,请参阅相关文章2

ADI技术文章图8 - CTSD精密ADC—利用异步采样速率转换(ASRC)简化数字数据接口.jpg

8.时钟抖动引起模拟输入采样点的不确定性

总结一下,时钟抖动导致ADC数据的误差增加可以量化为信噪比(SNR)的降低:

ADI技术文章公式1 - CTSD精密ADC—利用异步采样速率转换(ASRC)简化数字数据接口.jpg

其中σj为均方根抖动。

当数字主机或时钟源的噪声很高时,式1意味着要达到所需的SNRj,我们要么限制输入带宽,要么采用额外的技术来滤除时钟噪声。

时钟抖动是多通道应用的一个更严重挑战,平衡同步和长时钟布线引起的抖动增加需要良好的时钟架构规划3。在这种情况下,需要采取适当的隔离和缓冲措施以确保ADC具有低噪声时钟。隔离可利用常见的数字隔离器实现,但需要增加设计复杂度和功耗方面的预算。

ADI技术文章图9 - CTSD精密ADC—利用异步采样速率转换(ASRC)简化数字数据接口.jpg

9.奈奎斯特速率转换器数据接口的局限性:(a) 时钟时间约束       (b) 多通道应用中的隔离要求

了解奈奎斯特速率ADC中的采样速率控制之后,我们看一下过采样ADC中使用的采样速率控制技术。

过采样ADC中的采样速率转换

如本系列之前的文章所述,对连续时间信号进行采样和数字化会有信息损失,并且会在采样输出中引入量化噪声。有一类ADC遵循这样的原则,即样本数越大,精度越高,量化噪声误差越小。因此,其模拟输入采样速率高于奈奎斯特采样速率,这被称为过采样。一些新型精密SAR ADC使用这种过采样技术,被称为过采样SAR ADC。图10a显示了过采样SAR ADC的噪声优势。另一类使用过采样概念的ADC是Σ-Δ型ADC4,其量化噪声Qe被进一步整形并向外推出,以提高目标输入带宽中的性能。图10b显示了Σ-Δ型调制器的量化噪声的噪声整形特性。在数学上,采样频率为OSR × fodr/2,其中OSR为过采样率。

ADI技术文章图10 - CTSD精密ADC—利用异步采样速率转换(ASRC)简化数字数据接口.jpg

10.(a) 过采样SAR ADC的频谱(b) Σ-ΔADC的频谱

如果直接将核心ADC的过采样数据与外部数字主机接口,那么后者将要接受许多冗余信息,导致过载。此外,在某些情况下,主机可能不支持这种高数字数据速率传输所需的严格时序约束,而且还会导致高功耗。因此,最优方式是仅提供目标输入带宽中的性能优化数据。这意味着,输出数字数据速率应降低或抽取到奈奎斯特速率(2 × fin),或奈奎斯特速率的几倍,具体取决于应用需要。因此,需要一种采样速率转换器来将ADC核心数据的高采样速率fsin映射为所需的fodr

有一种称为抽取的传统数字采样速率转换技术,它能以2N的倍数滤波和抽取核心ADC数据,如图11所示。向ADC提供称为MCLK的输入采样时钟。所需的数字输出数据采样速率(ODR/DRDY)时钟——其为MCLK的分频版本——作为输出提供。基于所需的抽取率,通过设置N来实现分频比。对于fodr编程,为了获得更精细的分辨率,MCLK也可以根据应用的输入带宽要求进行调整。观察过采样ADC的数字数据接口,ODR时钟由ADC给出和控制。这意味着ADC提供该时钟,在主机模式下其名称为ADC。

ADI技术文章图11 - CTSD精密ADC—利用异步采样速率转换(ASRC)简化数字数据接口.jpg

11.离散时间Σ-Δ(DTSD) ADC的数字数据接口

因此,将抽取用作采样速率转换技术时,ADC能以较低输出数据速率提供高性能数字数据。但是,这种技术也有自己的局限性。

使用抽取控制采样速率的局限性

非线性噪声、功耗调整

在可变速率应用中,抽取率和MCLK两者或其中之一可以调整。当仅提高抽取率时,fodr降低,噪声随着数字滤波器滤除更多量化噪声而降低。只有数字滤波器的功耗线性降低。如果像在SAR ADC中讨论的那样降低MCLK,则整个ADC的功耗会线性降低,但噪声会因为混叠折返而增加。

许多系统同时调整ADC的MCLK和抽取率来实现宽范围的ODR,但这种方法可能导致测量噪声性能或系统功耗性能发生不希望的阶跃变化。

时钟抖动

由于输入采样时钟频率fsin更高,因此过采样ADC对时钟抖动的敏感性比奈奎斯特速率SAR ADC更高,如式1所示。所以,时钟源和MCLK的时钟路由应基于应用容许的抖动噪声来规划。无论单通道还是多通道应用信号链,应用电路板上都会有许多切换信号在运行。来自这种高噪声信号的耦合会提高MCLK上的时钟抖动。因此,为了获得最优ADC性能,需要利用数字隔离器来满足MCLK的隔离需求。这种额外的设计规划会带来面积和功耗方面的成本。如前所述,为了让fodr编程具有更精细的分辨率,MCLK也会调整。然而,具有所需fsin值和抖动性能的MCLK时钟源可能很有限。

同步

实现同步是过采样ADC的另一个挑战。通常,Σ-Δ型ADC中提供一个称为SYNC_IN的额外引脚用于同步。SYNC_IN引脚的触发会启动对模拟输入的同步采样以及抽取滤波器的复位。经过数字滤波器建立时间之后,数字输出数据是同步的。数字滤波器建立期间的数字输出数据是中断的,如图12所示。它还假设,所有ADC的MCLK和SYNC_IN命令是同步的。在高采样速率时钟上实现这种同步,特别是在有隔离器或频率合成器的情况下,会是一个巨大挑战。一种致力于解决数据中断和同步挑战的系统解决方案是时钟频率合成器电路,例如PLL,它会为所有通道生成同步的MCLK。

ADI技术文章图12 - CTSD精密ADC—利用异步采样速率转换(ASRC)简化数字数据接口.jpg

12.发生数据中断的DTSD ADC中的同步

快速总结一下,当触发SYNC_IN引脚时,PLL环路启动与参考时钟的时钟同步。在PLL建立期间,MCLK速率会调整,使得在建立结束时,输入ADC采样边沿和ODR时钟边沿同步。有关该解决方案的原理和细节,请参阅“同步关键分布式系统时,最新Σ-Δ ADC架构可避免数据流中断5

ADI技术文章图13 - CTSD精密ADC—利用异步采样速率转换(ASRC)简化数字数据接口.jpg

13.基于PLLDTSD ADC同步解决方案

要点是,与SAR ADC相比,Σ-Δ型ADC或过采样SAR ADC的同步多出了板载电路、PLL或时钟频率合成器要求,这会增加设计复杂性和功耗。ADI公司探索了另一种新颖的技术,称为同步采样速率转换,它能在一定程度上帮助化解同步挑战。

同步采样速率转换(SRC)

对于已讨论的简单抽取的若干挑战,一种解决方案是使用同步采样速率转换6。SRC的优点是抽取率可以是fsin的任何整数或小数倍,从而可以更精细地控制fodr。ADI探索了该技术,并将其与AD7770中的精密DTSD转换器配对使用。有关SRC的更多细节,请参阅AD7770的数据手册参考资料

重点是,SRC中能以精细分辨率对fodr进行编程,因此同步变得更容易。例如,抽取率能以非常精细的步进变化,而无需调整外部MCLK。因此,当触发SYNC_IN时,通道将会同步,如图14所示。

ADI技术文章图14 - CTSD精密ADC—利用异步采样速率转换(ASRC)简化数字数据接口.jpg

14.使用SRC实现多通道同步

在不调整MCLK的情况下实现更精细的fodr,可以克服简单抽取技术的大多数局限性。SRC也有自己的局限性和挑战需要克服。

SRC的局限性

SRC并未解决让所有通道具有相同MCLK的同步挑战。

时钟抖动/同步

在MCLK抖动方面,SRC具有与简单抽取采样速率控制相同的局限性。ADC性能对高fsin引起的时钟抖动的敏感性,需要通过MCLK的隔离栅或噪声滤波电路来解决。在多通道应用中,由于MCLK要路由到多个ADC通道,因此这一挑战的难度进一步加大。为了实现同步,MCLK和SYNC_IN引脚信号需要同步,如图16a所示。挑战在于,所有时钟同时到达ADC,与时钟到PCB的距离和隔离栅可能造成的延迟相关。需要建立包括隔离栅和路由架构在内的精心设计的时钟方案,以确保所有ADC通道经历同样的延迟,包括路径中的隔离器。

接口模式

到目前为止,所讨论的数字数据接口是主机模式和托管模式,其与ADC核心架构相关。例如,奈奎斯特速率ADC的数字数据时钟由外部时钟源或数字主机控制并提供。因此,它们只能被设置为托管模式。过采样ADC提供并控制外部数字主机的数字时钟。因此,它们只能被设置为主机模式。由此可见,上面讨论的所有采样速率控制技术存在一个普遍的局限性,那就是不能独立地规划数据接口。

对于大多数数字数据接口挑战,一种解决方案是将MCLK时钟域和ODR时钟域解耦。因此,ADI公司重新引入了新颖的异步采样速率转换技术,使得ODR时钟和数据接口时钟相互独立,从而打破了ADC核心架构长久以来的障碍,ODR时钟的选择和控制不再受限。

异步采样速率转换

ASRC在数字域中以fsin对核心ADC数据重新采样,并将其映射到任何所需的输出数据速率。ASRC可以被认为是能够实现任何非整数抽取的数字滤波器。然而,为了实现优化的性能、面积和功耗,应由ASRC处理小数抽取,然后由一个简单的抽取滤波器来处理整数抽取,如图15所示。ASRC对ADC核心数据重新采样,并以fsin/N × fodr抽取数据。ASRC的输出数据速率为N × fodr。同时,抽取滤波器得到所需的÷N抽取。

在某种形式的ASRC实现中,系数fsin/N × fodr可以由信号链设计人员根据ADC的fsin、所需fodr和从ADC上实现的抽取滤波器获知的N来设置。这类似于设置SRC中的抽取率,不同点是抽取比率可以是无理数比率,并且支持非常精细的分辨率。在这种情况下,如同在SRC中,ODR时钟与MCLK同步,并且是在片内通过MCLK分频而产生的输出。

另一种形式的ASRC实现是,ODR时钟由外部时钟源或类似于奈奎斯特速率转换器的数字主体提供。在这种情况下,ASRC具有内部时钟频率合成器,它会计算fsin/N × fodr比率,并为ASRC和抽取滤波器产生所需的时钟。ODR无需与MCLK同步,可以独立设置为任何采样速率。

ADI技术文章图15 - CTSD精密ADC—利用异步采样速率转换(ASRC)简化数字数据接口.jpg

15.ASRC实现:(a) 设置比率,(b) 片内计算比率

因此,无论何种形式,ASRC技术都支持信号链设计人员以细粒度设置fodr,并打破长久以来的限制,即fodr以输入采样速率的整数或小数比为限。结果是,ODR时钟的采样速率和时序要求现在纯粹属于数字接口的功能范围,并且完全与ADC的输入采样频率无关。这两种实现形式的任何一种都展现了ASRC的优势,信号链设计人员因而得以简化数字数据接口设计。

ASRC的价值主张

MCLKODR时钟解耦

在任何一种实现形式中,由于能以更精细的分辨率设置/调整fodr(调整幅度可以是几分之一赫兹),因此ASRC允许独立选择MCLK和ODR时钟速率。MCLK速率fsin可以根据ADC性能和时钟抖动要求来选择,而ODR时钟fodr可以根据数字数据接口要求来实现。

时钟抖动

在奈奎斯特速率转换器和过采样ADC中,我们都看到MCLK和ODR相关,需要调整MCLK以实现更精细分辨率的fodr。然而,能够匹配任何fsin速率的MCLK之时钟抖动要求的时钟源是有限的。因此,需要权衡MCLK抖动引起的ADC性能降低和fodr的可能分辨率。就ASRC而言,可以选择MCLK源以提供最佳的时钟抖动,因为fsin的值可以独立选择,与ODR无关。

接口模式

ASRC让MCLK和ODR的时钟速率不再相关,因此接口模式的选择有一定的自由度。任何具有ASRC后端的ADC都可以独立配置为主机或托管外设,而不用考虑ADC核心架构。

同步

在先前讨论的多通道同步技术中,MCLK时钟路由有严格的要求。需要规划隔离栅和时钟架构以满足时钟抖动和同步要求。现在,每个通道的MCLK源可以是独立的,如图16b所示。在主机工作模式下,抽取率可以独立设置以实现同步。在托管模式下,如图16b所示,ODR可以共享和同步。由于ODR时钟的速率较低且只是一个数字数据选通时钟,因此它没有像MCLK那么严格的抖动要求,故而可以放松对隔离栅或时钟路由的严格要求。

ADI技术文章图16 - CTSD精密ADC—利用异步采样速率转换(ASRC)简化数字数据接口.jpg

16.(a) 使用SRCClockSYNC_IN分配    (b) 利用ASRC简化时钟和同步

总之,ASRC开辟了创新和简化与外部数字主机接口的探索之道。此外,MCLK可以是独立的,因而它非常适合与CTSD ADC配对使用。

ASRCCTSD ADC配对

CTSD ADC核心对过采样和噪声整形的Σ-Δ概念也有效,同时提供电阻输入、参考驱动和固有混叠抑制等架构优势。这些特性大大简化了模拟输入前端设计。如2部分所讨论,由于核心ADC环路是一个连续时间系统,因此将环路系数调整为数据手册中指定的固定输入采样速率。

CTSD ADC的局限性是MCLK不能像在DTSD或SAR ADC中那样调整。如果CTSD ADC与SRC配对,则ODR将是该固定采样时钟的函数。这会限制CTSD ADC的使用范围。应用需要的ODR可以是该固定fsin的无理数比。此外,CTSD ADC要求该MCLK精确且具有低抖动,以实现优化ADC性能。例如,精度要求可以是±100ppm左右,均方根抖动为10 ps。因此,MCLK将需要一个规划良好的时钟架构,以保证多通道应用中的抖动噪声较低。MCLK是高频时钟,因而挑战难度加大。

ASRC能让MCLK和ODR解耦,非常适合应对CTSD ADC架构的局限性。MCLK时钟源可以在本地且靠近ADC,避免长时钟布线及耦合到其他信号,导致抖动噪声增加。因此,ASRC与CTSD ADC的组合带来一类新的ADC,其既有CTSD ADC的架构优势,又能克服固定、低抖动MCLK的局限性。

结论

ASRC让信号链设计人员可以独立地以粒度选择所需的输出数据速率。另一个优点是,由于输入采样时钟和ODR时钟解耦,多通道应用中可以有效地规划数字隔离。自由地配置数据接口而不用考虑核心ADC架构,是对信号链的另一种简化。本文有助于了解相比于传统采样速率转换,ASRC给数字数据接口带来的各种优点和简化。一般而言,ASRC可以与任何ADC核心架构配对,但与CTSD ADC配对可以简化模拟输入端及数字数据端的完整信号链设计。明确ASRC的需求和价值主张之后,请留意后续文章,我们将深入阐述ASRC的概念及其构建模块。这些细节有助于信号链设计人员了解与ASRC相关的性能指标,并在应用中发挥其优势。

参考资料

1 Walt Kester。“MT-002教程:奈奎斯特准则对数据采样系统设计有何意义。”ADI公司,2009年。

2 Derek Redmayne、Eric Trelewicz和Alison Smith。“设计笔记1013:了解时钟抖动对高速ADC的影响。”凌力尔特,2006年。

3 Pawel Czapor。“Σ-Δ ADC时钟——不只是抖动。模拟对话,第53卷第2期,2019年4月。

4 Michael Clifford。“Σ-ΔADC拓扑结构基本原理1部分。”ADI公司,2016年1月。

5 Lluis Beltran Gil。“同步关键分布式系统时最新Σ-Δ ADC架构可避免数据流中断。”《模拟对话》,第53卷第3期,2019年9月。

6 Anthony O’Shaughnessy和Petre Minciunescu。“AN-1388使用AD7779 24位同步采样Σ-ΔADC实现电能质量测量的相干采样。”ADI公司,2016年2月。

AD1893数据手册。ADI公司。

作者简介

Abhilasha Kawle是ADI公司线性和精密技术部模拟设计经理,工作地点位于印度班加罗尔。她于2007年毕业于班加罗尔印度科学理工学院,获电子设计和技术硕士学位。联系方式:abhilasha.kawle@analog.com

Naiqian Ren是ADI公司在爱尔兰科克的精密转换器技术部门的应用工程师,Naiqian于2007年加入ADI公司,拥有都柏林城市大学的电气工程学士学位和利默里克大学的VLSI系统硕士学位。联系方式:naiqian.ren@analog.com

Mayur Anvekar是ADI公司在印度班加罗尔的线性精密技术部门的模拟设计经理。Mayur拥有嵌入式系统硕士学位,在数字设计和验证领域拥有近15年的经验。联系方式:mayur.anvekai@analog.com

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  • 得益于权利金与非权利金营收的强劲表现,2021 财年整体营收同比增长 35%,达 27 亿美元。

  • 2021 财年授权许可(非权利金)营收增长 61%,达 11.3 亿美元,受惠于 Arm 产品组合的扩展与包括 Arm Flexible Access 等新业务模式的推动,让更多客户有授权采用Arm技术的更多动机与方式。

  • 2021 财年权利金营收增长 20%,达 15.4 亿美元,创历史新高,主要的助力来自 5G 智能手机的持续强劲增长,更多高级驾驶辅助系统 (ADAS) 与车载信息娱乐系统 (IVI) 芯片被采用于汽车中以及 32 位微控制器的价格上涨。

  • 调整后 EBITDA 同比增长 68%,达 10 亿美元,调整后 EBITDA 利润率为 37%。

  • 2021 财年基于 Arm 架构的芯片出货量创下新高,达 292 亿颗,其中在财年第四季度出货近 80 亿颗(78亿)。

  • 随着合作伙伴基于 Arm 架构的芯片出货量累计超过 2,250 亿颗,Arm 拥有全球最大规模的计算覆盖,与对全方位计算领域的独到见解。

Arm 首席执行官 Rene Haas 表示:“我们的业务表现创下了历史新高,这彰显了市场对 Arm 技术的强劲需求前所未见,而 Arm 生态系统展现的实力也更胜以往。我们的计算平台将驱动云计算、汽车与自主系统、物联网、元宇宙等下一波的科技革新。展望由 Arm 技术构建的未来,重中之重便是持续落实我们的业务战略,通过对产品路线图和工程人才的加大投资,为生态合作伙伴提供所需的解决方案,并与他们一同携手重新定义计算的未来。”

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关于Arm

作为计算及数据革命的核心,Arm技术正改变着人们生活及企业运行的方式。Arm低功耗处理器设计和软件平台已应用于超过2,250亿颗芯片的高级计算,Arm的技术安全地为电子设备提供支持,覆盖从传感器到智能手机乃至超级计算的多样化应用。Arm携手超过1,000家技术合作伙伴,为从芯片到云端的AI增强型互联计算的所有领域提供设计、安全和管理方面的技术,并在该技术领域处于业界领先地位。

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作者:电子创新网张国斌

广东是我国信息产业第一大省,2020年全省电子信息产业营业收入约5万亿元,连续30年居全国第一,在消费电子、通信、人工智能、汽车电子等领域拥有国内最大的半导体及集成电路应用市场,芯片消耗量全国占比超过一半,集成电路进口金额占全国的40%左右。2021年10月,广东省发布的《广东省科技创新“十四五”规划》提出到2025年广东半导体及集成电路产业营业收入突破4000亿元,广东要培育发展半导体和集成电路产业集群,推动芯片设计与架构、特色工艺制程、先进封装测试工艺、化合物半导体、EDA工具、特种装备及零部件的研发应用,从制造、设计、封测、材料、装备、零部件、工具、应用构建产业“八柱”,把广东打造成我国集成电路产业发展的第三极。
对于致力打造中国集成电路产业发展第三极的广东而言,广州“芯版图”布局有着重要地位。从产业布局来看,广州集成电路产业“制造”特色明显。目前已经聚集了一些集成电路相关企业,但相比长三角、京津冀而言还需要补足的短板很多。
2022年3月17日,广州市工信局对外公布《广州市半导体与集成电路产业发展行动计划(2022-2024年)》提出到2024年,广州半导体与集成电路产业年主营业务收入要突破500亿元,年均增长目标超过15%,培育5家以上销售收入超亿元的集成电路设计企业,并特别提到了要重点发展高端半导体元器件、集成电路设计业及封装测试业,积极发展第三代半导体芯片,加快推进EDA等设计软件的国产化和引领创新。
在政策东风的引导下,一些有先见之明的公司已经开始布局珠三角,有“科创板EDA第一股”的概伦电子已经率先动作。

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近日,虽然有疫情阴霾,但概伦电子广州子公司隆重开业了!
概伦电子副总裁刘文超在接受电子创新网专访时表示,概伦电子广州子公司的设立是响应国家战略和广东集成电路“强芯”工程,于2021年初开始筹备,11月1日正式注册成立,注册资金一亿元。子公司将以加快推进EDA软件的国产化和引领创新为需求,吸引国内外技术专家,开展集成电路设计与制造领域EDA工具的研发攻关,打造国产EDA创新和服务中心。

同时,广州子公司利用概伦电子已有的国际领先的EDA工具和解决方案,打造先进的集成电路工程服务中心,业务涵盖器件建模、工艺设计套件(PDK)、标准单元库和基础IP设计开发,以及EDA生态和DTCO流程建设,支撑广东省建设更有竞争力的区域性集成电路生态圈,助力打造中国集成电路第三极。

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概伦电子副总裁刘文超
刘文超指出,广州是广东省省会,也是集成电路第三极核心承载城市,其创新能力在国家创新型城市中排名全国第二,创新发展成效显著,研发投入强度增幅居国内主要城市首位。广州既有广东省重点项目粤芯半导体、芯粤能、湾区半导体、增芯科技等集成电路制造企业,也有许多知名集成电路设计企业,概伦电子将华南区域子公司设在广州,充分考虑了集成电路的上下游生态、城市的创新环境、以及概伦电子的长远发展规划。
近年来,EDA已经成为我国发展集成电路“卡脖子”的问题,国家高度重视,希望能够早日打破国外的垄断,实现EDA工具的国产化替代。但是由于历史原因,目前本土EDA仍有很多短板亟需突破,针对这个状况,刘文超表示EDA工具种类众多,支撑着集成电路设计、制造与封装测试各个环节,概伦电子选择了优先突破关键环节EDA工具的发展路径,集中优势在多个核心产品得到国际领先客户验证并形成国际领先地位后,再针对特定设计应用领域推出具有国际市场竞争力的关键流程解决方案。
实际上,自2010年成立以来,概伦电子秉承了差异化的发展道路——即围绕集成电路行业工艺与设计协同优化进行技术和产品的战略布局,推动先进工艺节点的加速开发和成熟工艺节点的潜能挖掘。经过十多年的研发投入,概伦电子已具备国际竞争力,并凭借产品的性能和质量受到全球领先半导体厂商的广泛认可和长期使用,并在全球范围内形成较为稳固的市场地位。对此,刘文超表示:“集成电路制造工艺的向前推进往往是由世界级的大企业首先实施,EDA工具和解决方案如果能在世界知名企业得到验证与认可,对于工具的推广至关重要;公司客户目前已涵盖全球前十大晶圆代工厂中的九家和全球规模前三的存储芯片厂,概伦电子DTCO方法学在世界级大客户的高标准下不断验证与反馈,从而促进技术迭代和产品落地,更容易被其它集成电路企业所接受,特别是新建的晶圆厂,DTCO可以帮助其加快工艺开发的进度,提升工艺平台的竞争力。”
随着集成电路工艺的推进和芯片集成度的提高,芯片电路仿真占据了产品开发中的大量人力物力,效率的提升一直是电路仿真的核心问题。在集成电路设计领域,概伦电子提供的业界领先的双引擎快速电路仿真器NanoSpice Pro已经被全球领先的存储器公司规模量产使用,包括NAND闪存、DRAM等,并在加速应用到国内领先的存储器公司,以及对嵌入式存储器的定制设计应用关注的高端SOC如CPU和FPGA的设计中;在针对超大规模各类存储器的高精度仿真验证和设计优化中,NanoSpice Pro可以数倍缩短仿真的周期,大大增强了高端存储器流片前验证的质量;同样的产品和技术也适用于具备高精度仿真要求的大规模后仿模拟/混合信号全芯片电路和数字电路的关键路径等。

概伦电子近期推出的产品如业界首创的自动化器件建模平台SDEP则是对传统的半导体器件建模技术的革命性产品,可以缩短数倍先进工艺节点下的器件建模时间,从而大大加速先进工艺开发的进程;在PDK自动生成和标准单元库特征化方面推出的新产品PCellLab和NanoCell,则可以通过自动生成PDK中的基础单元Pcell加速PDK生成的进程,以及利用大规模的计算资源快速生成数字电路设计所需的标准单元库;通过上述创新的DTCO平台和引擎,集成电路设计所需的模型、PDK和标准单元库得以高质量地、在更短的时间提供给设计工程师,使得工艺开发和芯片设计之间的快速迭代成为可能,极大推动了DTCO流程的落地进程。
在半导体测试领域,概伦电子9812系列已经是业界低频噪声测试领域的技术和市场的领导者, 同时FS-Pro系列过去几年持续发力,在2021年增加了全新研发的短脉冲测试模块后,已基本形成对半导体基本参数测试需求的全面覆盖,去年公司将9812和FS-Pro进行集成,并利用了先进的并行测试技术,极大提高了半导体基本参数和低频噪声特性测试的速度、质量和精度,并已得到了晶圆代工和IDM领域的龙头企业的认可和量产使用,支持其业界最领先工艺节点的研发需求。
展望未来,按照《广东省制造业高质量发展“十四五”规划》,到2025年广东集成电路设计水平将进入国际先进行列,会建成较大规模特色工艺制程生产线,产业链及供应链自主可控水平进一步增强,概伦电子对广东集成电路产业未来发展充满信心,将进一步加强投资,助力广东集成电路第三极建设!(完)

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作者:电子创新网张国斌

5月12日,Gartner研究副总裁 盛凌海接受了媒体的专访,就全球半导体未来进行了探讨,盛凌海表示Gartner认为全球半导体虽然遭受新冠疫情的影响,但未来除了2024年略有衰退外,将一直保持增长,据Gartner预测,到2026年年,全球半导体将达到7900亿美元规模。

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他还细分了2021全球半导体发展状况

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图1是全球top 25 2021营收排名和增长率,可以看出由于苹果和AMD的抢夺,英特尔增长率为0 ,索尼由于华为被美国打压增长率2% ,其他公司都是高速成长。

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图2是top 10代工厂营收和增长,可以看出本土公司增长不错,但是台积电一骑绝尘。

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图3是器件变化情况,可以看出未来存储和模拟器件增长比较快。

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图4是全球半导体工艺节点变化情况 可以看出向5nm ,10nm, 65nm迁移明显。

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图5是节点成本变化,可以看出 2019年是最低点,目前代工价格一路高涨!

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图6是本土top25排名可以看出 目前top25入门门槛提到5亿美元,长江存储、紫光展锐、兆易创新、国科微等有高速增长!,盛凌海比表示“一鲸落万物生”在这里体现的淋漓尽致,因为华为海思被打压,其他多家公司营收有很大增长。

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图7是本土半导体产品占据全球份额,可以看出市场份额还比较低,前景不一定就很乐观,这与一些媒体分析的情景似乎不一一致。盛凌海表示自国内半导体快速发展的同时,国外半导体通过并购等也获得快速发展,所以,国内版答题不应沉浸于“黄金十年”的乐观状态,应看到,目前需要补足的短板还很多。对于印度的崛起,他倒不担心,认为印度和中国的基础建设方面相差还和很大。
不过对于上海疫情对找中国半导体的影响,他表示因你不确定因素较多  目前还难以预测,不过他阿表示,一旦上海疫情结束也许未来中国会迎来一波报复性反弹。(数据来源:Gartner)



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英特尔®至强®可扩展处理器是面向云游戏、多媒体处理与传输、虚拟桌面基础架构和推理运算的处理器标杆,致力于为当今的媒介消费提供鼎力支持。随着当前工作负载密度和复杂程度的快速增长,以上每个细分领域都将提出不同的工作负载需求,包括从处理像素、推理和分析、到渲染新的画面内容,再到将这些像素输出至客户端设备进行查看或进一步分析。然而,目前这些工作都是通过在云端的各个独立产品来完成的。

在本届英特尔 On 产业创新峰会(Intel Vision)上,英特尔分享了其代号为 Arctic Sound-M(ATS-M)的数据中心 GPU 的更多细节。ATS-M 是一颗支持高质量转码和高性能的强大 GPU,能够提供每秒 150 万亿次运算(150 TOPS),共拥有两种配置。ATS-M 能够通过单一解决方案灵活地处理广泛的工作负载,并在不牺牲性能或者质量的同时,优化总体拥有成本(TCO)。

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更多信息:欲了解关于代号为 Arctic Sound-M 的英特尔数据中心 GPU 的更多信息,以及 Business Insights Vision 上的演讲和新闻,请访问英特尔新闻中心

面向数据中心工作负载的多用途 GPU

该英特尔数据中心 GPU 将包含两种不同的配置。150W 功率版本在一个3/4长、全高尺寸的 PCIe 4.0 加速卡中封装了 32 个 Xe 内核。75W 功率版本则在半高尺寸的 PCIe 4.0 加速卡中封装了两颗具有 8 个 Xe 内核的 GPU,共 16 个 Xe 内核。这两种配置均配备了 4 个 Xe 媒体引擎、英特尔首款面向数据中心的 AV1 硬件编码器和加速器、GDDR6 内存、光线追踪单元和内置 XMX AI 加速。

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采用开源软件的行业领先数据中心 GPU

该英特尔数据中心 GPU 由完整的解决方案堆栈支持,为开发者提供了面向流媒体、云游戏和云端推理的开源软件堆栈,并广泛支持 AVC、HEVC、VP9,以及更多 API、框架和最新的编解码器。

oneAPI 为加速计算提供了高效、智能的路径,让开发者免受专有编程模型所带来的经济和技术负担。它为专用硬件的封闭编程语言供了开放的选择,即通过一套完整、可靠的工具包来完善现有编程语言和并行计算模型,从而释放硬件的全部性能,并且能够让开发者设计出开放、可移植的代码,更大限度地利用多种 CPU 和 GPU 的组合。

云游戏

全球云游戏市场呈现持续快速增长趋势,预计到2026年,其复合年增长率(CAGR)将达到 43.2%,市值将近 32 亿美元[1]。英特尔可为 Windows 和 Android 云游戏平台提供支持,为广大玩家带来高品质的游戏体验。ATS-M 拥有两种不同的产品外形设计,用户可灵活地选择符合他们特定工作负载的产品配置。无论用户对峰值性能、高密度提出需求,还是期待通过一个平台满足跨智能手机和 PC 游戏的融合云游戏解决方案,这款 GPU 均可以提供出色的游戏串流体验。

全堆栈媒体流支持

该 GPU 配备了英特尔首款基于硬件加速的 AV1 编码器,可在不牺牲质量的同时,带来 30%[2]比特率的提升。[3]作为引领新一代媒体串流的 GPU,它可实现一卡同时处理多达 8 路 4K 视频流或超过30 路 1080p 视频流。在一台 4 卡服务器中,可以实现每节点处理 120 路视频流以及每机架处理 13,000 路视频流。 

利用 Intel® oneVPL,媒体串流和传输软件堆栈可以面向包括 AV1 在内的所有主流编解码器进行解码和编码加速。流媒体发行商可以在 FFmpeg 或 GStreamer 这两大领先多媒体处理框架中进行选择,它们均可通过 oneVPL 针对英特尔 CPU 和 GPU 进行加速。英特尔还提供了开放视觉云(Open Visual Cloud),这是一套用于媒体、分析、图形和沉浸式媒体的开源软件堆栈,它针对云原生部署进行了优化,使其能够在 FFmpeg 和 GStreamer 框架内运行。

全堆栈虚拟桌面基础架构支持(VDI

过去两年,随着远程办公需求的增加,虚拟桌面基础架构(VDI)和设备即服务(DaaS)迎来了快速增长(最近一项研究表明增长超过 11%[4])。现代操作系统和应用程序对图形处理的要求越来越高,显示器的分辨率也随之提高;GPU 可以通过承载渲染和编码功能,以更短的响应时间和更高的帧率来改善用户体验。由此释放出来的 CPU 处理能力可以带来应用程序工作负载的性能提升。

英特尔的这款数据中心 GPU 还提供了灵活的虚拟 GPU(vGPU)调度策略(固定的、灵活的以及硬件利用率优化过的时间片任务调度器),让管理员能够单独微调 GPU 上每个虚拟机的运行指令。目前,其他厂商的产品仅允许在所有虚拟机的全局设置中进行相关调整。

与目前市面上其他产品不同的是,英特尔不会针对基于硬件的可扩展 I/O 虚拟化(SIOV)额外收取任何软件授权费,这将有助于相关提供商降低虚拟化部署的总成本。

全堆栈媒体分析支持

每个在视觉媒体场景执行的推理都需先经过视频解码和预处理,然后才能交给 AI 模型进行下一步操作。集成两颗 GPU 的 75W 功率版本 ATS-M 能够在计算和解码能力上实现很好的平衡,且不受媒体限制。因此,它能够针对媒体分析类的工作负载提供良好的扩展性,为客户提供更高的流密度和更低的成本。

在使用 oneVPL 对于视频流的解码和编码进行加速的同时,oneDNN(oneAPI 深度神经网络库)可针对内核进行 AI 优化,加速面向 TensorFlow 或 PyTorch 框架的推理模型;也可通过 OpenVINO 的模型优化器和推理引擎,进一步加速推理以及客户工作负载的部署。上述 AI 和媒体软件以及堆栈的组合可以在至强处理器和英特尔数据中心 GPU 之间无缝运行。

代号为 Arctic Sound-M 的英特尔数据中心 GPU 已经获得超过 15 款来自业界领先合作伙伴的设计,并将于 2022 年第三季度发布。

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注意事项与免责声明:

实际性能受使用情况、配置和其他因素的差异影。更多信息请访问:www.Intel.com/PerformanceIndex

性能结果基于配置信息中显示的日期进行测试,且可能并未反映所有公开可用的更新。配置详情见备用信息。没有任何产品或组件能够保证绝对安全。

您的成本和结果可能有所不同。

2GPU 质量数据由英特尔于 2022 2 9 日在试验生产的英特尔数据中心  GPU150)上取得,配置为 IFWI ATS_M1_512_B0_EU_008_IFWI_21WW50_01_GS1463_PC9446A_HEADLESS_OP1040_P2SB_DS_14GT_LRG_TR_DS1 节点双插槽第三代英特尔®至强 Gold 6336Y 微代码 0x11,服务器主板(Coyote pass)客户参考号 128GB 32-ch 3200 MT/secHT 启用,睿频加速开启,Ubuntu 20.04 LT2 内核 5.10.54gfx-driver-master-10017,试验生产FFMPEGCPU 质量数据由英特尔于 2022 2 9 日在Intel SawTooth Pass Server 上取得,配置为 1 节点双插槽英特尔®至强® Platinum 8180 CPU @ 2.50GHzHT 启用,睿频加速开启,CPU 微代码 0x4DWindows 10 Enterprise LTSC 64位操作系统,240GB 15-chDDR4-2666 DRAM。命令行参见预发布版本https://github.com/intel/media-delivery 27个播放/游戏序列的 TU1 (质量模式)收集“2 秒延迟”的数据,详情请参见https://dgpu-docs.intel.com/devices/iris-xe-max-graphics/guides/media.html,使用 VBENCH 序列收集的“超低延迟”数据,详情请参见 http://arcade.cs.columbia.edu/vbenchPSNRY-BDRATE质量指标与在英特尔至强 6336Y上测量的x264-mediumPSNR 调优, 1-pass)相比。

所有产品计划和路线图可能随时更改,恕不另行通知。

英特尔不控制或审核第三方数据。在评估数据准确性时,请参考其他信息源。

英特尔技术可能需要已启用的硬件、软件或激活服务。

本文中有关未来计划或预期的陈述均为前瞻性陈述。此类陈述基于当前的预期,涉及若干风险和不确定,并可能导致实际结果与这些前瞻性陈述中明示或隐含的内容之间存在重大差异。欲进一步了解有关可能导致实际结果出现重大差异的因素,请参见我们最近发布的收益报告和美国证券交易委员会文件,网站:www.intc.com

©英特尔公司,英特尔、英特尔logo及其它英特尔标识,是英特尔公司或其分支机构的商标。文中涉及的其它名称及品牌属于各自所有者资产。

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关于英特尔

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


[1] 《对2026年全球云游戏市场的洞见——包括英特尔、谷歌和微软等公司》——《调查与市场》,2022年1月4日。https://www.globenewswire.com/news-release/2022/01/24/2371478/28124/en/Insights-on-the-Cloud-Gaming-Global-Market-to-2026-Featuring-Intel-Google-and-Microsoft-Among-Others.html

[2] 基于主张与免责声明下的性能

[3] H.264/AVC声明根据https://engineering.fb.com/2018/04/10/video-engineering/av1-beats-x264-and-libvpx-vp9-in-practical-use-case/.

[4] https://www.gminsights.com/industry-analysis/virtual-desktop-infrastructure-vdi-market?gclid=EAIaIQobChMIyKDg3bLD9wIVF5BoCR2P1gbvEAAYAiAAEgK7YfD_BwE

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