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圣邦微电子推出 SGM42618，一款支持 1/32 细分的步进电机驱动器。该器件可应用于机器人、纺织设备、扫描仪、定位与跟踪设备及打印机等。

来源：圣邦微电子

作者：电子创新网张国斌

据中国科学院官网信息，近日，中国科学院自动化研究所李国齐和徐波团队与相关单位合作，推出类脑脉冲大模型“瞬悉1.0”（SpikingBrain-1.0）。该模型基于团队原创“内生复杂性”理论，在国产千卡GPU算力平台上完成全流程训练和推理，实现大模型在超长序列推理上数量级的效率和速度大幅度提升，展现出构建国产自主可控的新型（非Transformer）大模型架构生态的可行性。研究团队开源了SpikingBrain-1.0-7B模型，开放SpikingBrain-1.0-76B测试网址，同步公开经工业界大规模验证的类脑脉冲大模型SpikingBrain-1.0中英文技术报告（点击原文链接可以下载英文链接）。

这是中国首次提出大规模类脑线性基础模型架构、并首次在国产图形处理器（GPU）算力集群上构建类脑脉冲大模型的训练和推理框架。

据发布论文介绍，当前主流的Transformer模型存在固有缺点，即训练时开销随序列长度呈平方级增长，推理时显存占用随序列长度线性增加，造成资源消耗，导致其处理超长序列能力受限。

研发团队借鉴大脑神经元内部复杂工作机制，提出“基于内生复杂性”大模型构架方式，打造类脑脉冲大模型“瞬悉1.0”，在理论上建立脉冲神经元内生动力学与线性注意力模型之间的联系，揭示现有线性注意力机制是树突计算的特殊简化形式，展示出一条不断提升模型复杂度和性能的新型可行路径。进一步，研发团队构建并开源了基于脉冲神经元、具有线性及混合线性复杂度的新型类脑基础模型，开发出面向国产GPU集群高效训练和推理框架、Triton算子库、模型并行策略、集群通信原语。

据论坛介绍，SpikingBrain是一个全新的受大脑启发的模型系列，旨在实现高效的长上下文训练和推理。SpikingBrain 利用 （沐曦）MetaX1 GPU 集群，并专注于三个核心方面：i) 模型架构：具有自适应脉冲神经元的线性和混合线性注意架构；ii) 算法优化：一种高效的、基于转换的训练流程，与现有的 LLM 兼容，并配备专用的脉冲编码框架；iii) 系统工程：针对 MetaX 硬件量身定制的训练框架、算子库和并行策略。

利用这些技术，开发团队开发了两个模型：SpikingBrain-7B（线性法学硕士）和 SpikingBrain-76B（混合线性多因素方差法学硕士）。这些模型证明了在非 NVIDIA 平台上进行大规模法学硕士 (LLM) 开发的可行性。SpikingBrain 实现了与开源 Transformer 基线相当的性能，同时使用了极低的数据资源（持续预训练约 1500 亿个 token）。该模型还显著提高了长序列的训练效率，并实现了基于（部分）恒定内存和事件驱动脉冲行为的推理。例如，SpikingBrain-7B 在 4M 令牌序列的首个令牌时间 (TTFT) 上实现了超过 100 倍的加速。我们的训练框架支持在数百块 沐曦MetaX C550 GPU 上进行数周的稳定大规模训练，其中 7B 模型的模型浮点运算利用率 (MFU) 达到 23.4%。此外，提出的脉冲方案实现了 69.15% 的稀疏度，从而实现了低功耗运行。

该大模型摒弃了二次自注意力机制，设计了结合线性、局部和标准注意力模块的混合模型。探索了两种混合策略：层间顺序 (SpikingBrain-7B) 和层内并行 (SpikingBrain76B-A12B)。前者实现了线性复杂度，并在长上下文效率方面表现出色；后者通过更复杂的架构设计提供了更强大的语言建模能力。值得注意的是，线性注意力模型 也与生物系统中的神经元动力学 产生了共鸣。

通过使用统一的注意力图分析，通过重新映射现有 Transformer 模型的权重，将二次注意力模块转换为稀疏滑动窗口和低秩线性注意力。这降低了训练和推理成本，实现了高效的长上下文处理，所需计算量不到从头开始训练的 2%。

受事件驱动的生物神经元启发，研究团队提出了一种脉冲方案，将激活转换为整数脉冲计数，并将其扩展为稀疏脉冲序列。这实现了基于加法的事件驱动计算。该方案支持多种编码格式，包括二进制 {0,1}、三进制 {-1,0,1} 和按位脉冲编码。这些稀疏的事件驱动表示为低功耗推理设计奠定了基础，并可能启发下一代神经形态硬件的开发。

目前该大模型在 沐曦GPU上进行大规模训练和推理：两种模型均在数百块 MetaX C550 GPU 上进行训练，涵盖了从数据预处理到分布式训练和推理的整个流程，这项工作代表了在非NVIDIA平台上首次大规模训练受脑启发的LLM，并在760亿个参数下实现了稳定的训练。

最近中国半导体行业协会副会长、IEEE Fellow、清华大学教授魏少军在新加坡召开的一个行业论坛上警告称，依赖美国硬件将对中国及其亚洲伙伴构成长期风险，呼吁中国与其他亚洲国家摒弃使用英伟达 GPU 进行 AI 训练与推理。中科院的这个大模型为非英伟达GPU高效训练奠定了基础。（详见《魏少军呼吁中国和亚洲国家放弃英伟达GPU，美国网友表示：“早就应该这么做了！”》） 

类脑计算背景知识

类脑计算是一种模仿生物大脑信息处理机制的计算模式。它试图从大脑的结构和功能中汲取灵感，构建出更加高效、灵活和智能的计算系统。大脑由大量的神经元通过突触连接而成，神经元通过发放脉冲（动作电位）来进行信息传递和处理。类脑计算模型试图模拟这种神经元和突触的结构以及脉冲的传递过程，以实现类似大脑的计算功能。

类脑脉冲大模型通常具有较高的能效比。由于其模拟了大脑的神经元和突触的工作方式，能够在处理复杂任务时消耗较少的能量。与传统的深度学习模型相比，SNN在处理某些任务时可能只需要消耗极低的功耗，这对于移动设备、物联网设备等对能耗有严格要求的应用场景具有重要意义。

这种模型能够更好地适应动态变化的环境。大脑在处理信息时能够根据环境的变化灵活调整其神经元的活动和连接强度，类脑脉冲大模型也具有类似的特性。它可以通过学习和适应新的输入模式，快速调整自身的参数和结构，从而更好地应对环境的变化和不确定性。

此外，大脑能够同时处理多种模态的信息，如视觉、听觉、触觉等。类脑脉冲大模型也具有这种多模态融合的能力，可以将来自不同传感器或数据源的信息进行整合和处理，从而获得更加全面和准确的感知和理解。例如，在自动驾驶场景中，它可以同时处理摄像头的视觉信息、雷达的测距信息以及车辆的传感器数据，以实现更加安全和可靠的驾驶决策。

与传统的深度学习模型相比，类脑脉冲大模型的可解释性可能更强。由于其结构和工作原理更加接近生物大脑，人们可以通过研究其神经元的活动模式和突触连接的变化来更好地理解模型的决策过程。这有助于提高人们对人工智能系统的信任度，尤其是在一些对安全性要求较高的领域，如医疗、金融等。类脑脉冲大模型可以用于各种智能感知和认知任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。它能够更好地理解和处理复杂的感知数据，提供更加准确和自然的交互体验。例如，在智能语音助手领域，类脑脉冲大模型可以更好地理解用户的语音指令，并以更加自然和流畅的方式进行回答。

在机器人领域，类脑脉冲大模型可以作为机器人的大脑，控制机器人的运动和行为。它能够实时感知环境的变化，并根据这些变化做出快速的决策和反应，使机器人在复杂环境中具有更好的适应性和灵活性。例如，在工业机器人中，类脑脉冲大模型可以用于控制机器人的手臂运动，实现更加精确和高效的生产操作。

类脑脉冲大模型可以应用于智能决策和规划领域，如自动驾驶、智能交通、金融投资等。它能够根据实时的数据和环境信息，快速生成最优的决策方案，并进行动态调整。例如，在自动驾驶系统中，类脑脉冲大模型可以根据车辆的传感器数据和交通环境信息，实时做出驾驶决策，如加速、减速、变道等，以确保车辆的安全行驶。

类脑脉冲大模型还可以与脑机接口技术相结合，用于研究和开发新型的脑机接口系统。它能够更好地模拟大脑的神经活动，从而实现更加高效和自然的脑机交互。例如，在医疗康复领域，类脑脉冲大模型可以用于控制假肢或外骨骼设备，帮助残疾人恢复运动功能。

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AMD 今日宣布推出 EPYC™（霄龙）嵌入式 4005 系列处理器，专为满足对实时计算性能和成本效率日益增长的需求而设计，同时还优化了系统成本并延长了网络安全设备和入门级工业边缘服务器的部署生命周期。

AMD EPYC 嵌入式 4005 系列处理器基于业经验证的 AMD 服务器技术构建，其所设计的功能特性可满足对低时延、高效设计、长寿命和经济实惠性的独特应用需求。这款可扩展处理器系列能提供领先的每瓦性能、先进的安全与连接功能、具备大容量三级（ L3 ）缓存的高频核心，以及更长的产品生命周期。

高性能 AMD “Zen 5” x86 架构在紧凑的 4 纳米芯粒（ chiplet ）设计中集成了至多 16 核心与 32 线程。该处理器经过量身定制，可最大程度提升多线程性能并简化软件开发，从而实现更快速的产品上市进程。

该处理器具备高时钟速度和至高 128 MB 的三级缓存，可实现闪电般的数据管理，同时还针对网络数据包处理和工业实时控制系统等时延敏感型任务进行了性能优化。其还支持 AVX-512 指令集，具有 512b 数据路径，可优化 AI 推理工作负载的效率与性能。65W 至 170W 的可配置热设计功耗（ TDP ）范围，使客户能够根据其特定的嵌入式用例（例如下一代防火墙（ NGFW ））平衡性能和效率。

为嵌入式客户提供长期价值

嵌入式解决方案需要的不仅仅是性能——它们还需要长寿命、稳定性和弹性。EPYC 嵌入式 4005 系列处理器提供 7 年的计划制造供货期，以确保供应稳定，其内置的 RAS（可靠性、可用性、可维护性）功能，例如 DRAM ECC 位、片上 ECC/奇偶校验位和 PCIe 错误检测，可最大限度提升运行时性能。

易于集成对于嵌入式部署也至关重要，EPYC 嵌入式 4005 采用在多代 EPYC 中均使用的、同样的 AM5 插槽。这种一致性可简化板载设计和系统开发、达成整个 AMD 嵌入式生态系统的可扩展性，进而降低工程复杂性，同时还能确保持续的 x86 软件兼容性，实现更快速的产品上市和更简单的长期维护。该处理器令开发人员能够轻松升级其现有解决方案，从而助力他们打造面向未来的设计。

先进的安全性与连接性

EPYC 嵌入式 4005 处理器具备下一代边缘应用所需的连接性和带宽，包括：

• 支持 5600 MT/s 的 DDR5 内存，具有 128 位宽度和边带 ECC，可确保高吞吐量及可靠性。

• 支持 PCIe® Gen 5，拥有 28 个通道和 11 个根端口，使设计人员能够轻松集成高速网络、存储和加速卡。

• 内置的 AMD Infinity Guard 安全功能可助力保护敏感数据免受当今复杂的攻击并避免停机。

随着 EPYC 嵌入式 4005 系列的推出，AMD 正拓展其对嵌入式市场的承诺。客户将获得一个集领先性能、强大连接、易于集成和长期支持于一体的平台——从而助其更快地创新、简化升级并充满信心地进行部署。

欲了解更多信息，敬请访问：https://www.amd.com/en/products/embedded/epyc/4005-series.html

低成本RA0L1系列产品面向消费电子、小型家电及工业系统控制领域

全球半导体解决方案供应商瑞萨电子（TSE：6723）今日宣布推出基于Arm^® Cortex^®-M23处理器的RA0L1微控制器（MCU）产品群。该系列具备超低功耗特性，为电池供电设备及其他消费电子、家电、白色家电，及工业系统控制领域提供业界卓越的电容式触控解决方案，助力客户实现快速且经济的部署。

超低功MCU新品RA0L1，专为电容式触控应用，功耗降低90%

瑞萨RA家族MCU产品阵容

瑞萨于2024年推出的RA0 MCU系列凭借其经济性与低功耗优势，赢得众多客户的青睐。RA0L1系列在延续这些优势的基础上新增电容式触控功能，使设计人员能够以极低成本打造响应灵敏、外观精美且低功耗的用户界面。

RA0L1系列MCU拥有业界优异的功耗表现：工作模式下电流低至2.9mA，睡眠模式下仅0.92mA。此外，该系列还集成高速片上振荡器（HOCO），具备同类产品最快的唤醒速度。快速唤醒功能使RA0L1 MCU能更长时间保持待机模式，且功耗降至微不足道的0.25μA，较其它解决方案电流消耗降低达90%。

针对低成本优化的功能集

RA0L1系列的功能集专为成本敏感型应用优化。其工作电压范围宽达1.6V至5.5V，客户在5V系统中无需额外配置电平转换器/稳压器。该系列MCU还集成多种通信接口、模拟功能、安全功能及安全机制，有助于降低客户BOM成本。产品提供包括4mm×4mm 24引脚QFN微型封装在内的多种封装选项。

此外，新型MCU搭载的高精度（±1.0%）HOCO可提升波特率精度，使设计人员无需使用独立振荡器。与业界其它HOCO不同，该振荡器在-40°C至125°C环境下均能保持这一精度。宽温特性让客户无需在回流焊后进行耗时且成本高昂的“微调”，即可简化热设计。

瑞萨在电容式触控技术领域的卓越优势

瑞萨提供业界优异的电容式触控技术，助力客户在各类系统中快速、经济地实现高品质触控界面。其自电容法可简化防水设计，相比互电容方案可降低设计复杂度。瑞萨的多频测量技术符合IEC61000-4-3的第4级标准，适用于需要较强效抗电磁干扰防护的医疗应用。此外，瑞萨还提供专用的电容式触控开发资源，包括QE for Capacitive Touch工具，可简化电容式按键的灵敏度调节，加速开发进程。

Daryl Khoo, Vice President of the Embedded Processing Marketing Division at Renesas表示：“RA0L1融合了RA0系列MCU在功耗和成本效益方面的优势，以及我们卓越的电容式触控技术与工具。我们期待客户运用这些器件，创造出更多创新的触控界面解决方案。”

RA0L1产品群MCU的关键特性

内核：32MHz Arm^® Cortex^®-M23

存储：最高64KB，集成代码闪存及16KB SRAM

扩展温度范围：环境温度-40°C至125°C

定时器：定时器阵列单元（16位×8通道）、32位间隔定时器（8位×4通道）、RTC

通信外设：3个UART、2个异步UART、6个简化SPI、2个I²C、6个简化I²C

模拟外设：12位ADC、温度传感器、内部基准电压

HMI：电容式触控（最多24通道）、受控电流驱动端口（最多8个）

安全特性：SRAM奇偶校验、无效内存访问检测、频率检测、A/D测试、输出电平检测、CRC计算器、寄存器写保护

安全机制：唯一ID、TRNG、闪存访问窗口、闪存读保护

封装：24/32/48引脚QFN、32/48引脚LQFP、20引脚LSSOP

全新RA0L1产品群MCU由瑞萨灵活配置软件包（FSP）提供支持。FSP提供所需的所有基础架构软件，包括多个RTOS、BSP、外设驱动程序、中间件、连接、网络和安全堆栈，以及用于构建复杂AI、电机控制和云解决方案的参考软件，从而加快应用开发速度。它允许客户将自己的既有代码和所选的RTOS与FSP集成，为应用开发带来充分的灵活性。借助FSP，客户可简化与其它RA系列产品之间相互迁移的过程。

成功产品组合

瑞萨将全新RA0L1 MCU产品群与其产品组合中的众多可兼容器件相结合，创建广泛的“成功产品组合”，包括电容式触摸遥控器。“成功产品组合”基于相互兼容且无缝协作的产品，具备经技术验证的系统架构，带来优化的低风险设计，以加快产品上市。瑞萨现已基于其产品阵容中的各类产品，推出超过400款“成功产品组合”，使客户能够加速设计过程，更快地将产品推向市场。更多信息，请访问：renesas.com/win。

供货信息

RA0L1产品群MCU以及FSP软件现已上市，同步推出RA0L1快速原型开发板和RA0L1电容式触摸评估系统。客户可以在瑞萨网站或通过分销商订购样品及套件。更多新品详情，请访问：renesas.com/RA0L1。

瑞萨MCU优势

作为全球卓越的MCU产品供应商，瑞萨电子MCU近年来的平均年出货量超35亿颗，其中约50%用于汽车领域，其余则用于工业、物联网以及数据中心和通信基础设施等领域。瑞萨电子拥有广泛的8位、16位和32位产品组合，所提供的产品具有出色的质量和效率，且性能卓越。同时，作为一家值得信赖的供应商，瑞萨电子拥有数十年的MCU设计经验，并以双源生产模式、业界先进的MCU工艺技术，以及由250多家生态系统合作伙伴组成的庞大体系为后盾。关于瑞萨电子MCU的更多信息，请访问：renesas.com/MCUs。

关于瑞萨电子

瑞萨电子（TSE: 6723），科技让生活更轻松，致力于打造更安全、更智能、可持续发展的未来。作为全球微控制器供应商，瑞萨电子融合了在嵌入式处理、模拟、电源及连接方面的专业知识，提供完整的半导体解决方案。成功产品组合加速汽车、工业、基础设施及物联网应用上市，赋能数十亿联网智能设备改善人们的工作和生活方式。更多信息，敬请访问renesas.com。关注瑞萨电子微信公众号，发现更多精彩内容。