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英国思百吉 (Spectris plc) 集团旗下子公司红狮控制公司宣布收购MB connect line GmbH(以下称“MB connect line”),这是一家领先的机器和工厂安全连接产品供应商,其产品广泛应用于远程访问、数据收集和M2M通信。MB connect line的加入有利于红狮控制加快推进自身的发展战略,从而更好地为全球客户提供安全、易用的边缘连接解决方案,助力实现数据的实时可见性并提高生产力。

MB connect line是一家总部位于德国丁克尔斯比尔 (Dinkelsbühl),在安全远程访问、工业物联网和工业安全服务领域的领军企业,其高度安全的硬件和软件解决方案能增强红狮控制模块化且坚固耐用的工业自动化和网络技术。

红狮控制早在2019年就与MB connect line建立了战略合作关系,此次收购更是在原有合作基础上顺势而为。作为工业网络安全领域的领军企业,MB connect line携全套产品,以及为客户提供远程监测和远程配置的远程服务门户 (Remote Service Portal) 加入,大幅扩展了红狮控制的产品组合。安全的远程访问解决方案将帮助客户满足工业环境需求,增强运营弹性。

红狮控制总裁Jack Lee表示:红狮控制和MB connect line是一个超强组合,由于共同关注安全连接解决方案,我们将更好地服务全球客户,通过融合信息技术和运营技术来增强客户运营弹性。我们很高兴能够开启这一新篇章,为客户提供更广泛的产品和更多的技术资源。

MB connect line的首席执行官兼创始人Siegfried Müller表示:完成收购后,红狮控制和MB connect line成功的合作伙伴关系将更进一步。MB connect line将继续扩大安全远程维护、网络,以及边缘和云连接的全面解决方案组合。我们也非常高兴能与红狮控制公司携手并进,致力于为行业的数字化转型提供最佳解决方案,并受益于红狮控制的强大全球影响力。

关于红狮控制公司

红狮控制公司起步于1972年,深耕工业自动化与网络通信、监测和控制领域,一直致力于为全球客户提供创新解决方案。我们的技术帮助全球范围内的客户获取实时数据,提高生产效率。红狮隶属于思百吉集团,后者是一家制造精密仪器仪表及控制设备,并致力于为客户提高生产率的公司。更多资讯,敬请访问https://www.redlion.cn/

关于MB CONNECT LINE

MB connect line成立于1997年,是一家中型的独立创新企业,致力于提供专业的互联网通信解决方案,尤善于机器和工厂安全连接的相关应用,如远程维护、数据收集、M2M通信和云连接等。凭借远程服务平台mbCONNECT24和各种数据设备、工业路由器、防火墙和工业物联网设备,MB connect line能为客户提供完整的解决方案。更多资讯,敬请访问 www.mbconnectline.com

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AvantreeQuartet 在耳机和发射器中同时采用nRF52832 SoC器件,实现低延迟的远程音频传输

美国Avantree公司发布“Quartet”音频解决方案,采用无线方式将多组耳机连接到单个音频源。基础方案包括四对耳机和一个发射器底座,这款底座可将任何使用AUX或光学接口输出音频之设备(例如电视机、投影机或立体声接收机)的音频内容无线中继传输到用户耳机。

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Avantree公司同时在耳机和发射器底座上采用Nordic Semiconductor的nRF52832通用多协议系统级芯片 (SoC),以运行专有2.4 GHz协议进行无线音频传输。这款解决方案设计用于需要将多组耳机连接到同一音频源的应用场合,例如在教室、老年护理设施或户外电影院中。传输延迟低至7 ms,从而消除了电视或电影播放时口型不同步的问题。通过nRF52832 SoC的多协议无线电,Quartet 能够在室外100米或室内30米范围内可靠地传输音频内容。其提供-96-dBm最大接收(RX)灵敏度,最大发射(TX)输出为+4-dBm,总体链路预算则为>100dBm。

这款可扩展解决方案能够将最多100组耳机连接到单一发射器底座上,同时每对耳机都能够进行独立的音量控制,因此听力水平不同的人士可以调校自己想要的音量。对于某些听众不喜欢使用耳机的情形,“直通(pass-through)”功能还允许使用现有的音响或立体声接收器/扬声器系统同时播放音频内容。

这个处理器密集型应用由nRF52832带有浮点单元(FPU)的64 MHz, 32-bit Arm® Cortex® M4处理器提供支持,该处理器具有充足的512kB 闪存和64kB RAM。用于nRF52832的nRF Connect SDK 软件开发套件集成了Zephyr RTOS,支持使用低功耗蓝牙、蓝牙mesh和Thread的应用,并包括示例、低功耗蓝牙 配置文件和所有外围设备的驱动程序支持。

使用锂电池供电的Quartet耳机一次充电可持续运作长达20小时,部分得益于nRF52832 SoC的超低功耗特性以及2.4GHz无线电的5.5mA 峰值RX/TX电流和全自动电源管理系统。Avantree首席产品官梁颢铧表示:“我们在为Quartet 耳机选择无线芯片时,具有尽可能长的电池使用寿命是非常重要的。这一点在考虑主要使用场景时尤为关键,例如用户想要长时间观看电视而不给耳机充电。”

虽然Arm CPU能力、大内存容量、无线电灵敏度和低功耗特性都是选择芯片的关键因素,不过,我们的主要设计需求在于nRF52832 SoC提供的低延迟特性和高可扩展性。”

关于Avantree 公司

https://avantree.com

关于Nordic Semiconductor

Nordic Semiconductor是一家挪威无晶圆厂半导体企业,专业提供助力物联网(IoT)的无线通信技术。Nordic成立于1983年,在全球范围拥有1000多名员工。Nordic 是 ANT+联盟、蓝牙技术联盟(SIG)、Thread Group、Zigbee联盟、Wi-Fi联盟和全球移动通信系统协会(GSMA)的成员。借助低功耗蓝牙解决方案Nordic开创了超低功耗的无线通信技术,这使我们成为全球市场领导者。在技术范围方面,补充了ANT+、Thread和Zigbee技术,并于 2018 年推出了紧凑型低功耗LTE-M/NB-IoT蜂窝物联网解决方案,以扩大物联网的渗透率。2021年我们在产品组合中进一步补充了Wi-Fi技术。

我们向用户提供开发工具支持的领先无线技术,这些技术使得设计人员免受RF技术复杂性的影响,可让任何有想法的人能够创建基于 IoT 平台的创新产品。现今,我们屡获殊荣的、高性能且易于设计的低功耗蓝牙解决方案被世界各大领先品牌用于各种产品中,包括无线PC外设、游戏、运动和健身、手机配件、消费电子、玩具、医疗保健和自动化产品。

要了解更多信息,请访问:www.nordicsemi.com/About-us

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近日,西安交通大学迎来126周年校庆,校庆日当天,OPPO正式与西安交通大学签署合作协议,共同创建 “数学与未来泛在软件体系”联合实验室。西安交通大学副校长柴渭教授、OPPO产学研事务部部长秦征通过线上完成了本次协议的签署。

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“数学与未来泛在软件体系”联合实验室将坚持“以用户为中心的泛在服务建设”为核心发力目标,开展针对万物互融理念下的多设备互联互通、跨应用功能体验等人、机、物互联领域的专项研究,同时通过培养人才与技术赋能培训,提升泛在服务软件开发的产学研交流互动,共同推动中国泛在操作系统自主研发的跃迁。

强强联合 共推泛在服务新发展

自2021年在ODC大会上提出“泛在服务”理念,OPPO便专注于通过提升软硬件的感知交互能力以及计算决策能力,为用户提供更加符合行为习惯,覆盖更多使用场景下的主动式服务体验。而西安交通大学作为国家“双一流”大学,拥有国内领先、国际一流的教学和研发水平,在国家人才培养、新能源、人工智能、自主软件研发与应用等多个领域均硕果累累,并于泛在操作系统的研究方面同样具备领先优势。

根据双方签订的合作协议,未来双方将本着优势互补,互利多赢的原则,基于联合实验室,围绕大数据与人工智能的数学研究、最优化算法与应用、泛在软件体系技术、多媒体创新技术、无线通信系统、面向终端数据库技术、区块链技术应用等多个技术研究领域展开科学与工程化的联合研究工作,并通过联合实验室搭建技术需求与科学研究的桥梁,探索面向泛在计算场景的操作系统新理论及其软件定义新方法,力争形成泛在操作系统基础理论、方法技术与生态构建的有机体系,真正打通“产学研用”,以自身能力赋能和共建产业生态。

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产教融合 促进创新落地

在联合培养工程和研究人才方面,则更加体现了双方本次合作的深入,以及共同推动泛在服务发展的决心。未来,双方将共同面向本科生、研究生在OPPO设立实习基地,深化产教融合,对接产业界需求,以提升本科生应用技术水平,为研究生创造更多了解产业界需求和对外交流与合作的机会。双方还将为博士研究生的培养创造更佳条件,包括共同探索科研方向,在OPPO设立科研实践基地等。西安交通大学还将面向OPPO相关技术人员展开更加系统化的方法赋能和技能培训,从而真正促成“产教融合,协同育人”目标和愿景的实现。

未来,西安交通大学与OPPO将共同以联合实验室为研究平台,针对泛在服务涉及的前沿科技、底层关键技术、基础理论开展具有战略性、创新性和协作性的合作研究,通过共同探索泛在软件发展的趋势,促进泛在操作系统的自主研发,力争在泛在软件领域取得创新性成果和影响力。同时OPPO还将继续推动将泛在操作系统的前沿研究快速应用于各类智能终端,以不断优化的科技产品和智能体验,让广大消费者享受到更美好的泛在服务体验,与产学研各界共同微笑前行。

关于OPPO

OPPO于2008年推出第一款“笑脸手机”,由此开启探索和引领至美科技之旅。今天,OPPO 凭借以Find X 和Reno系列手机为核心的多智能终端产品,ColorOS操作系统,以及 OPPO Cloud、OPPO+等互联网服务,让全球消费者尽享至美科技。OPPO 业务遍及全球50多个国家和地区,拥有超过4万名OPPO员工共同致力于为人们创造美好生活。

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作者:Eduardo Montanez

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随着处理器性能增强,电池续航时间延长,互联愈发普遍,传感、监控和跟踪更智能以及更友好的用户界面等方面技术的快速进步,可穿戴设备得到了大力发展,同时产品尺寸更小、成本更低。

智能手表设计的演变

智能手表已成为我们智能、互联和运动的生活方式中不可或缺的可穿戴设备。几十年前,随着《至尊神探》(Dick Tracy)中的双向腕式收音机/电视机、《杰森一家》(The Jetsons)中的笨重视频腕表以及《星际迷航》(Star Trek)电影中首次亮相的“腕式通讯器”等科幻小玩意的出现,智能手表的概念应运而生。带LED屏幕的数字手表是智能手表的前身,它于20世纪70年代初上市,而第一批具有处理和通讯功能的真正智能手表则出现在20世纪90年代末。

进入21世纪后,智能手表继续发展,与腕式健身追踪器展开竞争。如今的智能手表成为了功能丰富、无线连接的“腕式计算机”,可提供健身追踪器的生物识别健康监测功能,以及触摸屏和语音控制、图形、多媒体和移动电话功能——手腕上的智能手机集各种功能于一身。

热门趋势:功能丰富的智能手表,打造注重健康的生活方式

消费者对功能丰富的智能手表的需求日益增长,尤其是精通科技的千禧一代城市人口,市场应运增长。智能手表也在吸引包括老年人在内的新用户,因为可穿戴设备制造商增加了健康监测功能,能使用户实时跟踪自己的健康状况和生物识别数据。

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访问技术展厅,详细了解健康&保健可穿戴设备

如今的智能手表甚至比几年前功能更强大。智能手表通常借助连接蓝牙的智能手机或直接通过Wi-Fi、4G-LTE或5G与云和流媒体服务通信。近年来,电池续航时间有所提升,一些型号的智能手表电池续航时间从几天延长到几周。有机发光二极管(OLED)和有源矩阵有机发光二极管(AMOLED)显示屏以及带有动画、语音控制和音频播放的生动图形用户界面打造了更直观的用户体验。如今的智能手表还具有更强大的内置信息安全功能,可保护个人和商业数据。

智能手表的生物识别传感功能已经变得更加成熟,超越了基本的健康/活动追踪器的功能,支持一系列健康监测功能,包括SOS紧急服务、安全区警报、接触者追踪以及生命体征监测和报告。一些智能手表还提供“设备即服务”功能,包括个人健康状况监测(即睡眠模式、心率监测、跌倒检测和血氧水平),儿童、老年人和宠物的位置监测,以及面向心脏护理、糖尿病管理和物理治疗的远程医疗保健等。

低功耗是你的超能力。可穿戴设备单次充电可使用数周。了解适合电池供电产品的i.MX RT MCU如何赋能智能可穿戴产品

许多功能齐全的智能手表设计配备了运动模式,配备虚拟教练、音乐存储播放、语音通话、本地语音控制和语音云助手,如Amazon Alexa和Google Assistant。例如,Amazfit GT3 手表的高级功能包括长达21天的电池续航时间、超高清AMOLED显示屏、24小时健康管理、150多种运动模式以及用于语音控制的Amazon Alexa等。另一个出色的产品是Garmin Venu 2 Plus,这是一款健身智能手表,专为积极运动的生活方式而打造,支持语音通话、动画手表锻炼、睡眠评分和常规健康监测。可穿戴设备也在不断发展,不仅限于腕式,还包括眼镜式,如具有照片捕捉、视频录制和音频播放功能、外形时尚的雷朋Stories智能眼镜。

使用恩智浦i.MX RT MCU系列设计续航时间长的安全智能手表

与领先的平台提供商合作,以在激烈的智能手表市场赢得竞争优势。使用经过市场验证的处理平台,您可以专注于自己最擅长的事情:设计与众不同的创新智能手表产品。恩智浦作为您的可穿戴设备技术合作伙伴,可提供广泛的低功耗微控制器(MCU)产品组合、先进的语音软件、强大的安全技术和全面的开发生态体系。

成功的智能手表设计始于优化的片上系统(SoC)平台。恩智浦的i.MX RT500i.MX RT600系列安全跨界MCU提供低功耗处理和高性能功能的理想平衡,以及丰富的集成和高级安全性。i.MX RT500/600 MCU将Arm® Cortex®-M33内核的实时功能与高性能DSP内核相结合,有助于释放智能互联可穿戴应用的潜力。

采用恩智浦的低功耗技术延长电池续航

i.MX RT 500/600 MCU提供高性能和高能效的最佳平衡。MCU可以运行频率高达300 MHz的Arm® Cortex®-M33内核、集成的Cadence® Tensilica® Fusion F1或HiFi 4 DSP内核、PowerQuad数学引擎、2D图形处理GPU和大量片上外设接口来同时运行多个任务。采用这种巧妙的多任务处理方法,可穿戴设备设计能够使用适当的任务处理工具或界面。

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查看i.MX RT500跨界MCU,了解更多详细信息

MCU为节能异构计算提供多种电源模式。例如,Cortex-M33处理器可以在DSP工作时保持睡眠模式。i.MX RT MCU电源架构支持动态电压和频率调节(DVFS)和多个时钟分频器,可轻松调节处理内核。内核速度可根据需要调节,可穿戴设计能使用内置低功耗时钟源,而不是更高功率的外部源。这些创新低功耗MCU可将智能手表的电池续航延长至三周。

为您的智能手表设计添加语音功能,实现语音控制操作

恩智浦的i.MX RT MCU集成了TenSilicon Fusion 1或HiFi 4 DSP,可提供高性能音频DSP功能,支持智能手表实现语音助手和语音呼叫功能。我们的语音智能技术(VIT)是一个免费的综合语音控制软件包,可作为MCUXpresso SDK中的现成库。VIT使用恩智浦的在线模型创建工具启用客户定义的唤醒词和语音命令。除了VIT,恩智浦还可提供高级语音支持和语音处理技术,包括:

  • VoiceSeeker——用于语音控制的高级音频前端信号处理,包括波束成形、高级降噪和回声消除

  • VoiceSpot——低功耗唤醒单词引擎,以可靠的方式触发语音

  • Conversa——多麦克风双向传输语音通话套件

为您的智能手表设计生动的图形和灵活的显示界面

i.MX RT500 MCU集成2D GPU以呈现生动的图形,实现现代化的人机交互界面设计,适用于低功耗应用。恩智浦全面的软件生态体系包括一系列来自合作伙伴的第三方解决方案,进一步简化了图形开发。

Zepp OS UI搭载AMETEK Crank软件,在Amazfit GT3智能手表等小巧设备中打造了类似智能手机的惊艳体验。Zepp OS基于FreeRTOS的开源代码,是目前市场上最轻的智能手表操作系统之一,搭载i.MX RT500等系列低功耗、高性能MCU,可使智能手表单次充电后运行三周。

AMETEK Crank Storyboard GUI框架可在恩智浦的MCUXpresso IDE工具包中直接获取,极大地简化了评估恩智浦MCU和创建丰富嵌入式GUI的流程。

24小时健康安全管理

如今,始终联网的智能手表持续监测健康生物识别数据,如日常活动及心率变化。睡眠监测也已成为许多智能手表设计的热门用例。为了在没有CPU干预的情况下轻松收集生物识别数据,i.MX RT MCU配备了低功耗DMA引擎和一系列低功耗传感器接口,如I2C和I3C总线。

如今的智能手表能够与远程医疗保健服务商分享生物识别数据,进行监测和诊断。因此,必须保证无线连接的安全性和私密性,以保护用户数据。确保智能手表设计的安全性需要强大且易于实施的安全框架,且框架必须基于强大的隔离和成熟的硬件安全技术。为了辅助智能手表和其他可穿戴设备抵御入侵,恩智浦i.MX RT MCU提供先进的内置安全功能,包括安全启动、唯一密钥存储以及对称和加密算法的硬件加速。

与恩智浦合作,推动下一代智能手表的发展

随着智能手表新用例的兴起,恩智浦在跨界MCU、无线连接、传感器接口、语音软件和安全技术方面的进步将继续满足可穿戴设备设计日新月异的需求。恩智浦全面的软件解决方案和第三方生态体系帮助开发人员优化其智能手表设计,在微型外形下降低成本和复杂性,并加快上市的时间。如需了解恩智浦的智能手表和其他可穿戴设备的解决方案,请访问www.nxp.com/wearables或下载我们的手册

作者:

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Eduardo Montanez

恩智浦半导体边缘处理事业部可穿戴设备和个人设备市场总监

Eduardo Montañez获得了得克萨斯大学奥斯汀分校电气工程理学学士学位,主修计算机工程和集成电子技术。Eduardo拥有20多年的半导体行业工作经验,专注于物联网边缘处理器方面,担任过多个职位,涉及系统与架构、业务开发和市场营销等领域。目前,Eduardo负责恩智浦的全球市场战略和市场增长,为客户开发跟踪器、智能手表、耳机/耳机、电子阅读器、AR/VR产品以及其他可穿戴设备。

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多年来,移动处理器的生产商致力于优化设计,以在有限的功耗预算、存储空间和带宽范围内获得最佳性能。过去显然这些考量因素在数据中心或个人电脑(PC)等市场并未得到重视。如今,传统数据中心和PC市场的变革正在悄然发生——改变处理器设计规则,让开发人员重新考虑其芯片架构以获得更高的性能功耗比。

移动处理器设计原则运用于PC和数据中心

今天,越来越多的云游戏、数据挖掘、人工智能/数据分析和高性能计算均在云端实现。虽然这些应用的要求各不相同,但在不断提高计算量的要求方面如出一辙。

数据中心无法通过不断扩大物理占地面积来满足这一需求。为了将运营支出(OpEx)保持在可接受的范围内,以及实现净零(Net Zero)目标,企业需要在有限的空间内增加计算密度,从而获得更高的计算性能。图形处理器(GPU)、中央处理器(CPU)、人工智能(AI)加速器等处理元件必须在最小的功耗/散热和面积预算内实现最高的性能。为此,遵循移动设计原则进行处理器的设计是一个理想的出发点。

分析PC市场的趋势,也可以得出相似的结论。在传统PC模式下,大部分功能被各自集成为一个个的独立模组。但是,随着大多数组织希望扩大混合办公模式,人们逐渐用笔记本电脑取代台式机。将越来越多的功能(包括图形处理、神经网络加速、安全、I/O等)集成到具有统一存储器架构的单个系统级芯片(SoC)中,既可以提高性能,又能将功耗保持在最低水平。因此,下一代PC处理器看起来越来越像是智能手机处理器。

大型科技公司借助定制芯片设计实现差异化

随着摩尔定律的终结,行业再也不可能每两年出现一次性能提升。在此背景下,企业纷纷加入这场设计竞赛,争相以最佳的芯片,打造最好的用户体验。

全球大型科技公司早已深谙此道,有备而来。它们正着力自主设计定制芯片,以用于消费类产品、PC或数据中心等。这些公司从现成可用的芯片转向定制芯片,寄厚望于更好地掌控设计,赢得优势。因此,我们看到亚马逊投资于Graviton CPU设计,谷歌推出了以TPU为中心的Tensor CPU。苹果公司的M1处理器将为Mac电脑带来一款借助移动设计原则进行优化的芯片,提供更高的集成度和更出众的性能功耗比。

OEM替代方案

对于没有内部硬件和软件设计团队,尚未着手开发定制芯片的原始设备制造商(OEM)而言,他们面临的挑战在于如何让自己的设计脱颖而出,与高度优化的架构相媲美。这些OEM使用的芯片大部分都是现成可用的,可能会使他们处于劣势。许多为PC和数据中心设计的芯片是暴力解决方案,虽然可以提供所需的性能,但通常过于耗电,太占用内存/带宽,缺乏竞争力。此外,这些芯片在可用的特定软件和操作系统方面也存在限制。

部分移动市场的SoC供应商开始进入数据中心和PC市场,期望瓜分现有玩家的部分市场份额,但它们的数量少之又少,很难帮助OEM厂商实现既创新又控制成本的差异化。因此,一些行业替代方案正在应运而生。我们不乏看到很多厂商正在考虑基于RISC-V架构的CPU 解决方案。但是,单一的CPU设计无法完全解决OEM目前面临的激烈的竞争困局。OEM需要放眼整个数据中心的架构结构提升整体方案的创新,从而增加自身的竞争力。

可扩展的异构架构是关键

通过异构计算,灵活利用CPU,GPU等计算单元,实现硬件最大利用率以达到计算性能的优化提升,同时满足效率和功耗比优化。异构计算架构为数据中心不断提高的计算量要求提供了灵活阵列工作方案。目前很多半导体厂商都在研究相关的产品和应用,以赋能OEM市场竞争力。传统的GPU IP 公司Imagination 就在去年推出了其CPU产品线,并强化了异构计算的研发,意图通过产品组合的优化提升,给客户提供更加完善的异构计算解决方案,从而更好的服务客户以适应未来高性能计算的需求。

移动GPU奠定基础

移动GPU是打造高效异构设计的理想切入点。与试图将高端GPU强行纳入移动功耗预算范围相比,把移动GPU升级应用于数据中心和PC领域将更加有意义。因为移动GPU天生为”小而美”而生。移动GPU厂商开发拥有很多专利技术,以最大程度的实现GPU高性能低功耗。在数据中心和PC粗放式单一追求高性能GPU的背景下,这些技术优势可以让移动GPU厂商更加具有竞争优势,并给OEM提供更多的管理附加价值。

提及移动GPU的专利技术,不得不又再次提及Imagination这家专注于GPU设计的老牌企业。和它的对手相比,Imagination 多年来把主要精力放在了GPU领域的研究中,尤其是在更复杂的GPU渲染领域,Imagination是很多技术的先驱开发者, 例如GPU硬件虚拟化,分块式延迟渲染(TBDR), 实时硬件光线追踪(Ray Tracing) 等。分块式延迟渲染(TBDR)技术是将几何数据分割成小区域(图块),并统一处理。由于每个图块都经过光栅化和单独处理,渲染的尺寸非常小,因此可以将所有数据保存在快速运行的片上存储器中。这项技术为M1的图形处理奠定了基础。

对于诸如安卓云游戏等应用场景,数据中心需要灵活处理多个用户的不同游戏消费场景。在多个小型GPU上处理多个小型并发工作负载的方法比使用传统桌面GPU更高效。云游戏产业链都在强化GPU硬件虚拟化技术的开发应用以降低成本。移动GPU通过向上扩展分散式多核移动GPU架构,使每个GPU既可支持更多用户,同时为云端的许多用户提供更高的能效。

以芯动科技(Innosilicon)为例,作为国产高端GPU第一芯的行业领头羊,该公司基于Imagination 移动GPU IP的基础上,把移动GPU架构向上扩展至高性能服务器级别的硬件,旨在打破台式机显卡市场的现有格局。在这个长期由双寡头垄断的高端市场中,没有人预料到会出现新的竞争对手,但芯动科技正在利用不断变化的市场力量和高度可扩展的高效技术提供替代方案。

增加高效的片上AI处理(正如M1所示)是OEM的另一个机会。由于片上AI处理尚未成为PC的标准,OEM可以利用这项能力来支持超分辨率降噪、音频命令、安全等新兴应用。这种AI功能通常需要巨大的计算能力,使用基于移动设计原则设计的神经网络加速器(NNAIP便可以在SoC上集成高效、高度可靠的AI推理功能。在端侧的AI边缘加速器领域,相较于其他竞争对手,ImaginationNNA 边缘加速器硬件不仅继承了其GPU设计的高性能低功耗的DNA,同时在不同的数量级的计算领域都有高于竞争对手的优异表现。

设计专用芯片不仅服务于大型科技公司

SoC制造商需要通过基于移动设计原则设计的可扩展IP内核,以创造高能效、高带宽和高性能的设计。借助这种专为异构架构设计的处理器,他们可以创建专用、高效的新型解决方案。这可以帮助OEM提供极具竞争力和差异化的产品,牢牢把握企业的未来发展方向。

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器件R25 阻值包括1 kW1.5 kW低阻值及5 kW阻值,适用于EVHEV汽车中的IGBT和功率MOSFET模块

日前,Vishay Intertechnology, Inc.(NYSE 股市代号:VSH)宣布,NTCS0603E3.....TNTCS0805E3.....T系列汽车级玻璃封装保护热敏电阻扩充06030805外形尺寸,+25 °C(R25下新阻值器件。器件符合AEC-Q200标准, R25阻值包括1 kW和1.5 kW低阻值及新增5 kW阻值,适用于电动汽车(EV)和混合动力汽车(HEV)的IGBT和功率MOSFET模块保护。

20220411_NTCS0805_NTCS0603.jpg

增强型热敏电阻采用玻璃封装,实现全面保护,R25阻值和β值(B25/85)公差低至± 1 %,可在-40 °C ~ +150 °C温度范围内进行精确温度检测、保护和补偿。NTCS0603E3.....T和NTCS0805E3.....T系列器件尺寸小于MELF电阻,易于组装,具有极高抗弯强度,适用于车载升/降压转换器、LED模块、电池组、电动汽车充电桩、风电和太阳能电池板逆变器以及办公设备。

NTC热敏电阻采用SMD结构,镍锡端子,适合波峰焊和回流焊。器件符合RoHS标准,无卤素,采用卷盘穿孔纸带包装,每盘4,000支。

器件规格表:

系列

NTCS0603E3.....T

NTCS0805E3.....T

外形尺寸

0603

0805

R25   阻值

1   kW~100   kW

1   kΩ~680 kW

R25   公差

± 1 %;  ±   2 %;  ± 3 %;  ±   5 %

B25/85  

3170   K~4100 K

3370   K~4125 K

B25/85   公差

±   1 %

±   1 %; ±   3 %

最大功耗

125   mW

210   mW

工作温度

-40   °C~+150   °C

TCR

-7   %K @ -40 °C~
  -2   %K @ +150 °C

-6   %K @ -40 °C~
  -2   %K @ +150 °C

NTCS0603E3.....TNTCS0805E3.....T系列扩充器件现可提供样品并已实现量产,大宗订货供周期为20周。

VISHAY简介

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

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作者:是德科技通信解决方案事业部总裁Kailash Narayanan

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随着关键垂直行业的连通性和数字化转型计划不断扩展,通信行业进入重大转型时期。自 2021 下半年以来涌现的三个关键趋势说明了我们所面临的问题的严重性。去年 12 月,3GPP 标准机构针对 5G 18 版的优先级和范围做出了调整,这是第一个被命名为高级的版本,它将支持更多的设备类型和使用场景。此外,网络虚拟化的趋势也让有线和无线网络的部署方式发生了重大变化,重塑了商业模式。最后,5G 部署的第三年即将结束,与新一代技术(6G)保持一致的要求也变得越发明显和重要。这些趋势是否真有如此重要?我们认同这一判断,理由如下。

配图.png

不断发展的标准、5G SA、专网

5G 最初的愿景包括扩大规模、提高可靠性和网络性能,从而使企业能够以创新的方式使用移动网络。现在已经是 2022 年初,大多数的正式网络才刚刚开始评估第 16 版的功能,而 3GPP 将于今年给第 17 版画上句号。第 18 版的工作有望在三月份启动。

本届世界移动通信大会的重大主题包括金融科技、万物互联和工业物联网。这些垂直行业才刚刚开始将移动通信用于核心运营,第 16 版和第 17 版中指定的功能将能够帮助他们实现 5G 愿景。此时又恰逢 5G 独立组网(SA)模式的网络都在扩大(必要的)规模,其中大部分早期实施将位于专网当中。这种转变反映出企业优先考虑和部署移动网络的方式发生了巨大变化。

虚拟化

移动核心网的虚拟化进程始于 2010 年代中期的 4G 系统,它已经快速发展到了这样一种程度——不仅所有传统网络设备制造商都拥有虚拟 5G SA 核心网,超大规模提供商现在也进入了市场。AWS 最近宣称,他们将通过公民宽带无线业务(CBRS)提供网络即服务(NaaS),这表明主流超大规模数据中心开始同时进入网络基础设施和通信服务市场。此举对超大规模数据中心和通信服务提供商(CSP)之间已然建立的边缘计算服务合作伙伴关系形成了补充。5G 的一部分早期愿景包括将虚拟化扩展到现已全面实施无线接入网(RAN)。RAN 虚拟化与 Open RAN 标准之间存在密切的关联。去年 12 月,英国和日本政府都已经设定了自己的目标,打算采用或至少认真评估在全国范围内采用 Open RAN。

这种类型的政府参与举措不仅限于互操作性层面,还在塑造新一代无线网络的功能。

6G 指日可待

正式的 5G 系统才刚刚开始探索增强型移动宽带以外的功能,业界与研究机构和政府已经展开合作,以期为 6G 提供动力。以往在无线领域处于领先地位的地区和国家都有政府赞助的 6G 计划,有些国家/地区甚至可以看到政府的直接参与。例如,美国众议院向美国参议院提交了一项史无前例的法案,拟成立“6G 工作组”来负责调研如何设计和部署 6G 技术。过去两年多来,是德科技与业内领导企业和学术机构一起投身于 6G 研究,并且看到了越来越快的发展步伐。

这对于 2022 年意味着什么?这三个指标的交叠标志着业界进入了下一个激动人心的 5G 阶段。首先,垂直行业将开始探索 5G,并对技术和服务提出新需求。随着行业开始启用新应用或新使用场景,网络性能和安全性将在这样的转变中发挥至关重要的作用。虚拟化不仅仅是提供更灵活的网络,还将带来商业模式上的巨大变化,网络设备和网络运营领域也会涌现新参与者。第 16 版功能将从新生走向主流,我们会看到 5G 能力三角中的“另外两个角”在业界发挥重要作用。

我们非常高兴能够参与其中,因为我们在全球范围内从事射频性能、无线网络安全、Open RAN 、数据中心测试、网络部署和网络可视化等领域的工作。我们期待看到 6G 的种种创新——从通信、传感与定位的融合到人工智能在整个网络中的使用。2022 年有望成为网络、无线和整个通信行业的又一个标志性年份,也会是业界见证重大变革的一年。是德科技厉兵秣马,枕戈待旦。

关于是德科技

是德科技提供先进的设计和验证解决方案,旨在加速创新,创造一个安全互联的世界。我们在关注速度和精度的同时,还致力于通过软件实现更深入的洞察和分析。在整个产品开发周期中,即从设计仿真、原型验证、自动化软件测试、制造分析,再到网络性能优化与可视化的整个过程中,是德科技能够更快地将具有前瞻性的技术和产品推向市场,充分满足企业、服务提供商和云环境的需求。我们的客户遍及全球通信和工业生态系统、航空航天与国防、汽车、能源、半导体和通用电子等市场。2021 财年,是德科技收入达 49 亿美元。关于是德科技公司(NYSE:KEYS)的更多信息,请访问 www.keysight.com

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作者:Paul McLellan

传感器要求

Menju列出了关于传感器的十一个关键要求:

  1. 感应范围应能充分适应车速。

  2. 视野(FoV)足够宽阔以展示全景视野。这里的一部分原因是由自动紧急制动规则——AEB 2018所驱动的,而由于2020和2022对视野的要求更高,要求车辆能够在交叉路口避免发生碰撞,因此现在需要更宽的FoV。

  3. 角度:角度检测和分辨率应满足检测相关特征的要求。这个问题在于雷达识别人类的能力相对较弱(雷达对玻璃纤维帆船的识别能力也相对较弱,所以人们在桅杆顶部设置了一个特殊的反射器)。

  4. 速度:测量并解析移动物体的速度。雷达可以做到这一点,但大多数激光雷达不能直接做到这一点,它们可以通过测量一段时间内帧与帧之间的差异来间接实现这点。

  5. 分类:雷达在这方面的能力比较欠缺。美国军方拥有每架敌方坦克和飞机的雷达标记,并采用了机器学习。雷达在探测范围内很难识别物体类型(树、行人、汽车等)。

  6. 颜色:颜色对交通信号灯来说尤为重要,部分色盲者只能在距离交通信号灯足够近的情况下通过亮灯的位置来进行判断。

  7. 信号处理用度:从获得原始传感器数据到得出“这是个小孩”或“这是一个消防栓”等结论,中间涉及大量的信号处理和图像分类工作。

  8. 运行:当所有照明灯(日间和夜间行车灯)打开时,或在恶劣天气中时,运行其全部功能面临着巨大的挑战。

  9. 恶劣天气:雨、雾、雪。即使是人类,在恶劣天气状况下也会遇到麻烦。

  10. 干扰:存在两种干扰类型,分别是环境干扰和其他传感器干扰。摄像头比人眼更容易因受到图像信号干扰而产生混乱。车上有多个雷达和激光雷达单元。雷达发出的信号通常随距离的平方而减弱,并且返回的反射波也会随距离的平方而减弱(从目标处开始计算),因此雷达的感应范围是距离的四次幂。因此,当一辆驶向我们的汽车在R2处充满雷达信号,而我们又正在R4对其进行探测时,就很容易因为干扰而产生混乱。再加上每辆车可能有4-6个雷达,产生的干扰就更大了。

  11. 成本:关于何时可运用无人驾驶汽车的预测,部分取决于成本。谷歌/Waymo可以制造几辆无人车在凤凰城行驶而不关心其成本,但降低传感器成本对批量生产至关重要。而降低成本最终还是需要依靠技术,才能将传感器运用到售价2万美元的汽车中。 

传感器类别

三种传感器类别分别是视觉传感器(摄像头)、雷达和激光雷达。

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视觉传感器:汽车所需的CMOS图像传感器(CIS)与消费性电子产品不同(消费性电子产品所需的CMOS图像传感器主要关注于制作好的Instagram图像)。汽车需要拥有高动态范围和更好的低光灵敏度的图像传感器,其应有更高的像素、更低的分辨率、更快的响应时间,并能同时满足在更高和更低温度下工作的性能需求(智能手机要适应口袋的温度,而汽车则需适应像沙漠和雪山那样的极端气候)。显而易见,摄像头有一个很大的缺陷:即与人类在夜间行车时一样,其视野受到车辆前照灯的限制。同时,摄像头需要一直保持清洁,这是另外一个问题。

激光雷达:现在市面上有大量不同类型的激光雷达(甚至比利用激光雷达的方式还多)。对于汽车而言,目前样车使用的是机械扫描激光雷达,但从长远来看,使用MEMS微振镜或光学相控阵的固态激光雷达是重点发展目标。激光雷达的运用存在一个小问题,即使用波长为850-940nm的近红外光雷达成本最低,但这种雷达会对眼睛造成伤害,且需要在有太阳光的环境中使用。波长为1550nm的雷达性能更高,这种雷达的许用能量比近红外光雷达高5个数量级(500,000倍而不是5倍),所需的太阳光比近红外光雷达低10倍,但是成本十分昂贵。其加分项在于角度分辨率很高,但在遇到反光性很差的物体和雾/雨/雪天气时也会出现问题;同时,清洁也是一个需要注意的问题。

雷达:目前所有的雷达都使用模拟FMCW(调频连续波)发送线性调频脉冲,这种脉冲与接收到的反射波混合,之后降低速度至基频带,再使用低通滤波器。有一个问题是,车上需要有多个雷达单元,但每次只能有一个雷达单元发射信号,因此有必要进行时分多路复用(基本上,每次只有一个信号绕每个雷达旋转)。

优势和不足

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以上是各个传感器类型的蜘蛛图。左侧是雷达图,中间是激光雷达图,右侧是视觉传感器图。

这些传感器都很重要,因为如果我们同时使用这些传感器,那么一种传感器的优势就可以弥补另一种传感器的不足。雷达无法判断交通灯是红色还是绿色,但是视觉传感器可以;视觉传感器在大雾天看不清楚,但雷达可以;诸如此类……但是这些传感器离人们的需求仍有很大差距。

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新一代雷达

“如果我们对雷达传感器进行改造会怎么样?今天的雷达都是为探测大型目标而设计的。现在,很多公司都在研究对雷达传感器进行改造这个问题。”Manju表示。

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如果我们的雷达具有更大的感应范围,更高的分辨率(垂直和水平方向),非常灵敏的速度检测,更好的明暗目标比率和更强的抗干扰性,那么将对现在的雷达带来极大改变,如上面的蜘蛛图所示。

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更重要的是,这将缩小与人类需求之间的差距。事实上,这些改造将大大缩小这一差距,从而使激光雷达具有边际价值。对于快速驾驶,车头仍然需要安装激光雷达,以检测道路上的障碍物(如一块木头);对于这类障碍物,雷达无法进行反射,而摄像头也无法及时检测。但是总体而言,所需的激光雷达数量会减少。

新一代雷达将是一个绝佳的解决方案:通过取消多个激光雷达,我们将从成本上获益。Menju的未来发展蓝图如下图所示(绿色部分代表Unhder正在开发的雷达):

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温度传感器

Owl Autonomous Imaging公司的Chuck Gershman提出了第四种传感器类型:温度传感器。其一大优势在于可以探测到活物,而且可以在白天和夜晚照常工作,还能应对各种天气状况。

仅仅使用激光雷达并不能满足我们的需求,激光雷达虽然能看到物体,但无法对此做出判断。此外,激光雷达的感应范围在恶劣天气下严重降低。特别是905nm的激光雷达,在雾和雨中会完全失去感应能力。猫头鹰公司已研发出一款焦平面阵列(FPA)双色探测器,并将其交付给空军使用。

正如Chuck在结束演讲时所说的:

“我们的传感器能直接看到活人。”

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《华尔街日报》关于传感器的报道

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《华尔街日报》曾发表过一篇关于汽车传感器的文章:

 “在低能见度条件下,包括在日落之后,摄像头在捕捉环境图像方面效果不佳。然而,激光雷达和雷达不受黑暗的影响,因为它们通过波长大于和小于可见光的各种电磁波收集有关环境的信息。”

其实,人眼也是如此工作的。我们通常通过在车辆前部放置高强度可见波长光源产生器,并查看其反馈回来的内容来解决这个问题。而这些光源产生器被称为前照灯。激光雷达和雷达并非由于所使用的波长而不受到黑暗的影响,而是因为它们已经做了类似的事情,发出电磁辐射脉冲,然后查看其反馈回来的内容。

引用一句话:

“滚珠轴承用于将传感器固定在汽车顶部,而在不平坦的路面上行驶会影响激光雷达的校准,并导致滚珠轴承过度磨损。车辆遇到这些情况的次数越多,激光雷达传感器需要更换的频率就越高。”

目前,放置于车顶上的大型旋转式激光雷达并未被真正提议作为进行商业批量生产的解决方案。它们的成本比汽车的其他部件都要高,这些只是实验平台。如上所述,若想进入经济上可行的商业生产,我们需要一个没有滚珠轴承和其他配件的固态激光雷达解决方案。

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来源:Cadence楷登PCB及封装资源中心

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据瑞穗证券称,今年三星预计将从中国显示面板制造商京东方和华星光电采购650万台智能手机OLED面板。瑞穗证券分析师Yasuo Nakane在分析公司UBI Research在韩国釜山举行的一次会议上说,这将是它去年从这两家公司采购量的大约八倍,即80万块。这位分析师说,三星将从京东方采购350万台,从华星采购300万台。

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据Nakane称,今年三星预计将采购总计1.555亿块智能手机OLED面板。它将从子公司Samsung Display采购1.49亿片,占总数的96%,其余4%来自BOE和华星。

去年,三星总共采购了1.408亿块,其中99%来自三星显示器。尽管京东方和华星在三星OLED供应链中的份额仍然很小,但预计未来将持续增长。三星显示器一直是三星的OLED面板的独家供应商,直到2020年。据了解,上述这两个供应商去年也参与了针对2022年型号Galaxy A73的OLED面板的开发,这是Galaxy A系列的顶级型号。

由于A73的出现,京东方和华星极有可能看到他们对三星的供应增加。华星去年还参与了三星Galaxy M系列遗留型号的OLED面板的开发,目标是印度市场。同时,京东方也在积极争取向苹果供应更多的OLED面板,以对抗竞争对手三星显示器和LG显示器。

在会议上,Nakane指出,预计苹果今年将采购2.23亿台智能手机OLED面板。这将比去年的1.815亿台增加4000万台。在2022年的总量中,苹果预计将从三星显示器采购1.37亿块,即67%,从LG显示器采购5500万块,即25%,从京东方采购3100万块,即14%。

来源:cnBeta.COM

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作者:ADI公司高级软件工程师    Mahesh Phalke

快速发展的技术需要软件支持(固件驱动程序和代码示例)来简化设计导入过程。本文介绍如何利用no-OS(无操作系统)驱动程序和平台驱动程序来构建ADI公司精密模数转换器和数模转换器的应用固件,这些器件在速度、功耗、尺寸和分辨率方面提供高水平的性能。

ADI公司提供基于no-OS驱动程序的嵌入式固件示例来支持精密变换器。no-OS驱动程序负责器件配置、转换器数据采集、执行校准等,而基于no-OS驱动程序的固件示例则便于将数据传输到主机进行显示、存储和进一步处理。

no-OS和平台驱动程序简介

顾名思义,no-OS驱动程序设计用于通用(或无特定)操作系统。该名称还意味着这些驱动程序可以用在没有任何OS支持的裸机(BareMetal)系统上。no-OS驱动程序旨在为给定精密转换器的数字接口访问提供高级API。no-OS驱动程序使用器件的这些API接口访问、配置、读取、写入数据,而无需知道寄存器地址(存储器映射)及其内容。

no-OS驱动程序利用平台驱动程序层来支持跨多个硬件/软件平台复用相同的no-OS驱动程序,使固件高度可移植。平台驱动程序层的使用将no-OS驱动程序隔绝开来,后者无需知道平台特定接口(如SPI、I2C、GPIO等)的低级细节,因此no-OS驱动程序不需要修改就能跨多个平台复用。

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1.精密转换器固件协议栈

使用no-OS驱动程序

图2显示了no-OS驱动程序的典型代码结构。

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2.no-OS驱动程序代码结构

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3.器件配置枚举、结构和API

精密转换器的no-OS驱动程序代码通常包含在两个以C编程语言编写的源文件中:adxxxx.cadxxxx.h,其中xxxx代表器件名称(例如AD7606、AD7124等)。器件头文件(adxxxx.h)包含器件特定结构、枚举、寄存器地址和位掩码的公共编程接口,将此文件包含到所需的源文件中便可使用这些公开访问接口。器件源文件(adxxxx.c)包含接口的实现,用于初始化和移除器件、读/写器件寄存器、从器件读取数据、获取/设置器件特定参数等。

典型的no-OS驱动程序围绕一组常见功能来构建:

►器件特定寄存器地址、位掩码宏、器件配置枚举、读/写器件特定参数(如过采样、增益、基准电压等)的结构的声明。

►通过no-OS驱动程序的器件初始化/移除函数以及器件特定的初始化和驱动程序结构与描述符初始化物理器件/解除器件初始化。

►使用器件寄存器读/写函数访问器件存储器映射或寄存器详细信息,例如adxxxx_read_register()adxxxx_write_register()

no-OS驱动程序代码使用

使用器件特定地址、位掩码、参数配置枚举和结构:

如前所述,adxxxx.h头文件包含所有器件特定枚举和结构的声明,这些枚举和结构被传递到器件特定的函数或API以配置或访问器件参数。具体情况如图3所示。

图3中显示的adxxxx_config结构允许用户选择多路复用器通道并为其设置过采样率。此结构的成员(afe_mux_channeloversampling)是存在于同一头文件中的枚举,其包含这两个字段的所有可能值的数字常量,用户可以选择。

adxxxx.c文件中定义的adxxxx_set_adc_config()函数通过配置结构获取用户传递的配置/参数,并进一步调用adxxxx_spi_reg_write()函数,通过数字接口(在上例中是SPI)将数据写入ADXXXX_REG_CONFIG器件寄存器。

使用no-OS驱动程序结构和初始化函数初始化器件:

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4.器件初始化和驱动程序结构的声明

除了器件配置枚举和结构之外,no-OS驱动程序还提供以下两个结构:

►器件初始化结构。

►设备驱动程序结构。

器件初始化结构允许用户在用户应用程序代码中定义器件特定的参数和配置。初始化结构包含其他器件特定的参数结构和枚举的成员。图5显示了器件初始化结构的定义。

器件驱动程序结构通过器件初始化函数adxxxx_init()加载器件初始化参数。器件驱动程序结构是在运行时(动态)从堆空间中分配内存。器件驱动程序结构和器件初始化结构中声明的参数几乎完全相同。器件驱动程序结构是器件初始化结构的运行时版本。

以下步骤说明典型的器件初始化函数和初始化流程:

►第1步:在应用程序中创建器件初始化结构的定义(或实例)(例如struct adxxxx_init_params),以初始化用户特定的器件参数和平台相关的驱动程序参数。参数在编译期间定义。

注意:初始化结构中定义的参数因器件而异。

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►第2步:在应用程序代码中创建器件驱动程序结构的指针实例(变量)。

用户应用程序需要创建器件驱动程序结构的单个指针实例。将此实例传递给所有no-OS驱动程序API/函数以访问器件特定参数。应用程序代码中定义的此指针实例指向堆中动态分配的内存,这是通过no-OS驱动程序中定义的器件初始化函数(如adxxxx_init())完成的。

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►第3步:调用器件初始化函数以初始化器件和其他平台特定的外设。

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no-OS驱动程序中定义的adxxxx_init()函数用adxxx_init_param结构传递的用户特定参数初始化器件。器件驱动程序结构的指针实例和器件初始化结构的实例作为两个参数传递给此初始化函数。用户应用程序代码可以多次调用adxxxx_init()函数,只要调用初始化函数之后再调用器件移除函数来平衡。

通过器件寄存器读/写函数访问存储器映射(寄存器内容)如图6所示

用户可以通过no-OS驱动程序器件特定的adxxx_read/write()函数访问器件寄存器内容(例如产品ID、暂存区值、OSR等)。

大多数情况下,用户不会直接使用寄存器访问函数。器件特定的函数通过这些寄存器访问函数(如adxxxx_spi_reg_read/write())来调用。如果可能,建议使用器件配置和状态API来访问器件存储器映射,而不要使用直接寄存器访问函数,因为这样能确保器件驱动程序结构与器件中的配置保持同步。

平台驱动程序

平台驱动程序是包装平台特定API的硬件抽象层(HAL)之一。它们由no-OS器件驱动程序或用户应用程序代码调用,使后者可以独立于底层硬件和软件平台。平台驱动程序包装了平台特定的低级硬件功能,例如SPI/I2C初始化和读/写、GPIO初始化和读/写、UART初始化和接收/发送、用户特定的延迟、中断等。

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5.用户应用程序中的器件初始化结构定义

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6.访问寄存器内容

SPI平台驱动程序模块的典型文件结构如图7所示。

使用平台驱动程序

平台驱动程序代码通常包含在以C/C++编程语言编写的三个源文件中。

1) spi.h这是一个与平台无关的文件,包含SPI功能所需的器件结构和枚举。此头文件中定义的C编程接口没有平台依赖性。

初始化和器件结构中声明的所有参数对任何平台上的SPI接口都是通用的。

器件初始化结构中使用的void *extra参数允许用户传递额外的参数,这些参数可以是所用平台特定的。

SPI驱动程序结构和SPI初始化结构中声明的参数几乎完全相同。SPI驱动程序结构是SPI初始化结构的运行时版本。

2) spi.cpp/.c此文件包含spi.h文件中声明的函数的实现,这些函数用于初始化特定平台的SPI外设以及读/写数据。广义的“平台”是指硬件微控制器(目标器件)和软件(如RTOS或Mbed-OS)的组合。此文件依赖于平台,移植到其他平台时需要修改。

图9详细说明了Mbed平台的SPI接口,并显示了如何使用这些接口和器件初始化/驱动程序结构来初始化SPI和读/写数据。

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7.SPI平台驱动程序代码结构

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8.SPI初始化和驱动程序结构

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9.SPI API或函数注意增加的spi_init()spi_write_and_read()代码是节略代码

为清楚起见而省略了细节。

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10.SPI额外的初始化和驱动程序结构

3) spi_extra.h此文件包含其他器件结构或枚举,其特定于给定平台。它允许用户应用程序代码提供通用spi.h文件中未涉及的配置。例如,SPI引脚可能随平台而异,因此可以作为这些平台特定的额外结构的一部分添加。

移植平台驱动程序

平台驱动程序可以从一个平台(微控制器)移植到另一个平台;若要移植,通常需要创建平台特定的.cpp/.c_extra.h文件。平台驱动程序驻留在微控制器单元供应商提供的器件特定硬件抽象层(HAL)之上的一层。因此,为将平台驱动程序从一个平台移植到另一个平台,与调用供应商提供的HAL中存在的函数或API相关的平台驱动程序代码需要做一些细微改动。

图12区分了基于Mbed的SPI平台驱动程序和ADuCM410 SPI平台驱动程序。

ADI no-OS存储库和平台驱动程序的GitHub源代码链接可在ADI公司WikiGitHub页面上找到。

no-OS驱动程序做贡献

ADI no-OS驱动程序已开源并托管在GitHub上。驱动程序不仅支持精密转换器,也支持许多其他ADI产品,如加速度计、收发器、光电器件等。任何熟悉源代码的人都可以为这些驱动程序做贡献,方式是提交变更和创建拉取请求来审核这些变更。

有许多示例项目可以在Linux和/或Windows环境中运行。许多示例项目是用硬件描述性语言(HDL)开发的,以便在Xilinx®、Intel®等公司开发的FPGA以及由不同供应商开发的目标处理器上运行。

如需无操作系统的系统的no-OS软件驱动程序(用C编写),请访问ADI公司no-OS GitHub存储库

ADI公司Wiki页面提供了使用Mbed和ADuCMxxx平台为精密转换器开发的示例

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11.Mbed平台特定的SPI初始化实现

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12.平台驱动程序差异

作者简介

Mahesh Phalke是ADI公司位于印度班加罗尔的精密转换器技术软件部门的高级软件工程师。2011年毕业于瀑内大学,获电子工程学士学位。联系方式:mahesh.phalke@analog.com

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