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突破性技术为客户端应用呈现全球首款 2TB容量 2230 规格 SSD

内存和存储解决方案领先供应商 Micron Technology, Inc.(美光科技股份有限公司,纳斯达克代码MU)宣布已批量出货全球首款 176 QLC (四层单元) NAND 固态硬盘 (SSD)。美光 176 QLC NAND 采用最先进的 NAND 架构,具备业界领先的存储密度与优化性能,广泛适用于各类数据密集型应用。专为跨客户端及数据中心用例而设计,美光该突破性的全新 NAND 技术现已通过美光 2400 SSD 问世—— 这是全球首款基于 176 QLC PCIe 4.0 客户端 SSD。该项技术还将被用于美光 Crucial 英睿达的部分消费级 SSD,作为组件供系统设计师使用。

美光此前已率先推出业内首款 176 层 TLC (三层单元) NAND, 此次发布的176 QLC NAND 在堆叠层数与密度方面均创下新高。此外,与上一代解决方案相比,美光 176 QLC NAND 的输入/输出 (I/O) 速度[1]提升了 33%,读取延迟[2]降低了 24%;替换栅极架构是目前唯一一款将电荷捕获与阵列下 CMOS (CuA) 设计相结合的已量产 QLC 闪存。这些升级将推动客户端 PC 市场对于 QLC SSD 的采用——预计到 2023 年,客户端 PC 市场的 QLC 采用率将增加两倍,超过 35%2025 年容量 (bit) 份额将达到近 80%[3]

美光科技企业副总裁兼存储事业部总经理 Jeremy Werner 表示:“2400 系列 SSD 采用业界领先的美光 176 NAND 技术,将推动客户端市场过渡到 QLC 存储。该系列 PCIe 4.0 SSD新品进一步巩固了美光的市场领先地位,将显著加速 QLC 在客户端设备中的普及,为系统设计提供更广泛且具备高性价比的存储选择。”

用于日常计算的 QLC NAND SSD

美光 2400 为主流和高性价比的 NVMe SSD 带来了业界领先的存储容量,为原始设备制造商 (OEM) 提供了更为灵活的设计解决方案,从而实现优秀的用户体验。2400 系列 SSD 176 NAND PCIe 4.0 技术于一身,较美光上一代客户端 SSD 的性能提升了一倍,将启动和加载的读取时间缩短了 23%[4]

美光 2400 SSD 还是全球唯一提供 2TB 容量 M.2 2230 规格的 SSD。与 M.2 2280 规格相比,2230 规格节省了 63% 的物理空间,提升设计灵活性,更加适用于小型便携式笔记本电脑。2400 SSD 还提供 M.2 2242 2280 规格且均配备通用固件,最大限度地简化设计认证。

2400 系列 SSD 可为不同应用提供稳定的用户体验,很大程度上得益于美光的主机内存缓冲 (HBM) 技术,使主机能够灵活地优化性能。其低功耗性能足以支撑全天候、不受限制的计算;与美光上一代解决方案相比,其主动闲置功耗降低了 50%。美光 2400 系列 SSD 满足英特尔 Project Athena (雅典娜计划) 规范,笔记本电脑即使在开启高清显示的情况下,电池实际续航时间也可超过 9 小时。[5]

更多资料

关于 Micron Technology Inc.(美光科技股份有限公司)

美光科技是创新内存和存储解决方案的业界领导厂商,致力于通过改变世界使用信息的方式来丰富全人类生活。凭借对客户、领先技术、卓越制造和运营的不懈关注,美光通过Micron® Crucial® 品牌提供 DRAMNAND NOR 等多个种类的高性能内存以及存储产品组合。我们通过持续不断的创新,赋能数据经济发展,推动人工智能和 5G 应用的进步,从而为数据中心、智能边缘、客户端和移动应用提升用户体验带来更大的机遇。如需了解 Micron Technology, Inc.(美光科技股份有限公司,纳斯达克股票代码:MU)的更多信息,请访问https://cn.micron.com/


[1] ONFI 4.x – 1600 MT/s 与 1200 MT/s

[2]数据对比基于美光上一代 96 层 QLC NAND

[3] 数据来源:Forward InsightsSSD Insights2021 11

[4] 数据对比基于美光上一代 96 层 QLC NAND

[5] 数据基于Intel.com 发布的英特尔测试:雅典娜计划—— 英特尔针对高端笔记本电脑的创新方略(intel.com)

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日前,TUV南德意志集团(以下简称“TUV南德”)发布了标题为“人工智能在医疗设备中的应用 -- 验证和确认基于人工智能的医疗设备”新版白皮书。白皮书讨论了医疗设备制造商在寻求将新技术推向市场时面临的机遇和挑战,包括了对患者和医疗卫生专业人员都安全的人工智能医疗设备。该白皮书还提供了一个制造商在开发和评估包括这些先进技术的创新设计时需要考虑的基本准则。

人工智能(AI),特别是机器学习(ML)的潜在应用是卫生健康部门的重大期许。通过利用先进的算法和日常使用产生的大量数据,人工智能医疗设备和作为医疗设备的软件(SaMD)可以迅速适应新的信息和不断变化的条件,实时优化其性能。这些优势可以给患者带来不断提高的治疗效果,从而使医疗健康各方面的整体质量获得降低成本和重大收益。

然而,欧盟(EU)和其他重要医疗市场的监管要求目前没有考虑到包括人工智能和机器学习技术的医疗设备的独特和复杂要求。人工智能技术具有改变世界的力量。然而,眼下可用的先进技术与现有法规之间的差距给寻求设备批准的医疗器械制造商带来了无数挑战,同时潜在地将患者置于危险之中TUV南德功能安全、软件和数字化全球总监、本白皮书作者Abbin Rad博士警告说。

人们对人工智能医疗设备的接受度越来越高只是这一全球转变的一个方面。然而,人工智能医疗设备的进一步发展取决于是否存在专门用于评估这些技术所相关的独特性能和安全问题的标准和法规。

开发具有嵌入式人工智能功能的医疗技术的组织,在评估产品安全性时应着重考虑采取更全面的方法。这种方法可以应对产品规划和开发过程中各方面的挑战,还应能解决产品初始发布之后的问题,包括严格的上市后监督活动。

为了帮助开发商和制造商评估这些过程,德国医疗设备公告机构协会(IG-NB)发布了全面的“要求核对清单”用于评估人工智能医疗技术安全性(https://www.ig-nb.de/dok_view?oid=824260,该文件英文版本可从约纳究所网站获取(www.johner-institute.com)。https://www.ig-nb.de/dok_view?oid=824260http://www.johner-institute.com/这份清单由TUV南德协助编制,旨在为人工智能控制的医疗设备制造商弥补当前合规性差距。这为寻求实现全球合规性的制造商提供了重要途径,当我们最需要创新技术时, 可以推动它们的及时引进。

该白皮书的英文版本可在以下网站免费下载:https://www.tuvsud.com/en/resource-centre/white-papers/artificial-intelligence-in-medical-deviceshttps://www.tuvsud.com/en/resource-centre/white-papers/artificial-intelligence-in-medical-devices

中文版本可在以下网站免费下载:https://www.tuvsud.com/zh-cn/resource-centre/white-papers/artificial-intelligence-in-medical-devices 

关于TUV南德意志集团

TUV南德意志集团成立于1866年,前身为蒸汽锅炉检验协会。发展至今,已成为了全球化的机构。TUV南德意志集团在50个国家设立了1,000多个分支机构,拥有25,000多名员工,致力于不断地提高自身的技术、体系及专业知识。集团的技术专家在工业4.0、自动驾驶及可再生能源的安全与可靠性方面均作出了显著的技术创新。

www.tuvsud.cn 

稿源:美通社

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柯马为吉利汽车集团在其宁波威睿工厂开发并部署了一条自动化电驱动装配线,用于电机、减速箱和逆变器的完整装配。在与吉利团队的紧密合作下,整线采用柔性化自动生产系统来完成永磁电机转子、减速器和电驱系统(三合一总成)的装配,此外还配置了自动质量控制和测试。该创新解决方案将工厂的自动化率从40%提升至80%,年产能12万。

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由于项目的工艺复杂性,双方技术团队在过程中始终保持密切协同工作。柯马凭借自身在动力总成装配领域逾45年的经验,结合最佳实践技术和工艺创新助力吉利实现大批量生产目标。产线中使用多台机器人协作安装电机转子,集成3D视觉定位引导、磁钢自动高速安装、转子铁芯自动注塑和转子双位自动动平衡校正、自动充磁及检测等功能。另一方面,部分装配生产线使用了先进的三合一装配工艺,如电机定子机壳热套、电机静电测试、电机动态测试、全自动轴承上料和压装、全自动螺栓上料和拧紧,以及自动测量选择垫片。

自项目启动以来,柯马投入了大量工程设计资源,包括20名工程师,在短短4个月内完成项目的设计阶段。执行团队还克服了新冠疫情的影响以及产品优化变更带来的额外挑战,仅用12个多月就交付了生产线。由于柯马对交付后的修改要求做出了快速和有针对性的响应,大规模量产于2021年底正式启动。

我们所开发的解决方案使整个制造过程更加灵活和高效,是在与柯马的合作下取得的切实成果,”吉利威睿副总经理孙永晶表示。“这条自动化生产线有助于确保我们的新车型将继续具有相同的高质量和卓越水平,进而使极氪品牌在全球取得成功。

根据IHS Markit公布数据,预计到2050年,电动汽车将占所有新车销量的60-80%。这一预测促使汽车制造商纷纷寻找将电机、变速器和动力电子设备集成为电驱动系统的装配自动化方法。这为走在这一趋势前沿的柯马等工业自动化公司创造了机会。

我们非常高兴能进一步扩大与吉利的长期合作关系,并通过柯马在电驱动系统中的专业技术体系支持客户迈向电动出行之旅,“ 柯马中国技术总监王骏武说道。“这条已交付的创新装配线是柯马在自动化、智能制造和数字化方面长期经验的直接结果,此外我们还具备开创性的电气化专业知识。

该项目的成功交付为吉利纯电动汽车的生产提供了强有力的生产保障,同时丰富了柯马在自动化电驱动生产线方面的设计和制造经验,将在后续同类项目的实施中发挥作用。

关于柯马

柯马是Stellantis集团的成员,是提供先进工业自动化产品和系统的全球领导者。它的综合产品组合包括用于电动、混合动力和传统动力汽车制造的技术和系统、工业机器人、协作和可穿戴机器人、自主物流、专业加工中心以及能够传输、设计和分析机器和工艺数据的互联数字化服务和产品。凭借超过45年的经验和在主要工业国家的强大地位,柯马正在帮助几乎任何行业的各种规模的制造商体验更高的质量、更高的生产率、更快的上市时间和更低的总体成本。柯马还提供项目管理和咨询服务,以及各种工业部门的维护和培训。

公司总部位于意大利都灵,柯马在全球范围内设有6个创新中心,5个数字化中心,9 个生产工厂, 遍布13个国家,拥有4,000名员工。全球经销商和合作伙伴网络使公司能够快速响应世界各地各种规模客户的需求。作为开放自动化方法的一部分,柯马还致力于通过形成个人和团体来增强效能,从而改善人机协作。这包括柯马学校的实践培训计划,该计划旨在培养应对工业4.0 挑战和机遇所需的技术和管理能力。

柯马中国成立于1997年,总部位于中国上海,运营上海和昆山的两家工厂。柯马亚太创新中心位于上海工厂,包含先进的电气化系统解决方案,数字化解决方案,智能制造解决方案,机器人和自动化产品。超过900名员工分布在上海、昆山、大连和深圳。柯马中国有专业经验和强大实力来完成汽车行业和一般工业提供产品和系统解决方案。柯马中国已与许多本土客户在汽车制造领域建立了牢固的合作伙伴关系,并将先进的自动化技术渗透到工业制造的各个领域中,已经帮助很多企业提升自动化水平和生产率。

www.comau.com

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为了可靠地捕获高频信号和快速瞬态脉冲,示波器和有源探头等宽带宽数据采集系统需要满足以下要求的高性能模拟前端(AFE)信号链:

  • (至少)支持1 VPP信号,以确保高信噪比。

  • 支持直流到500MHz的高输入阻抗(高阻态),以防止加载待测器件。

  • 提供低噪声和低失真,以保持高信号保真度。

  • 提供高直流精度。

克服这些设计难题的一种方法是建立基于复合环路的方案,使低频和高频信号链交错,以获得直流精度和较宽的大信号带宽。

由于部署满足系统要求的基于复合环路的电路非常复杂,工程师通常需要设计定制的应用特定集成电路(ASIC)或使用多个分立式元件,如图1所示。这两种方案都存在弊端,包括需要专门的ASIC专业知识,同时还会增加设计复杂性。这两种方案还需要在性能和成本方面进行权衡:分立式实施比ASIC成本低,但不符合性能等级的要求。

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1:具有精密放大器模拟前端的分立式缓冲器复合环路

本文将探讨与全新BUF802 Hi-Z缓冲器单芯片实施相比,分立式缓冲器复合环路实施存在的设计难题。

分立式缓冲器复合环路架构

图1中Hi-Z AFE的分立式实施使用在复合环路中配置的精密放大器和基于分立式结型场效应晶体管(JFET)的源极跟随器电路。环路将输入信号分离为低频和高频分量,通过两个不同的电路将两个分量传递到输出(传输功能),并将它们重新组合,呈现为净输出信号,如图2所示。

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2:分立式复合环路低频和高频路径

低频路径提供了网络转输功能良好的直流精度,而基于JFET源极跟随器的高频路径为网络传输功能提供了较宽的大信号带宽以及低噪声和低失真。图2所示电路的一个主要难题是实现两条路径的顺利交错,以确保平坦的频率响应。两条路径的传输功能中的任何不匹配都将导致网络传输功能频率响应中断,从而丧失信号保真度。

复合环路架构的目标

在直流或低频下,CHF(高频电容器)处于开路状态,电压输出(VOUT)由低频路径中的精密放大器控制。α和β电阻网络之比可控制直流或低频增益。

在高频下,由于增益带宽产品的限制,CHF短路和精密放大器会用尽带宽。分立式缓冲器充当JFET源,负-正-负发射极跟随器确定VOUT。在图3中,分立式缓冲器级称为增益(G),用于确定高频路径增益。

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3:分立式缓冲器复合环路架构

在中频下,由于低频和高频路径可确定输出,因此为了确保平坦的频率响应,请务必对极点和零点的单独增益和交互进行调优。由于具有相同的分量,中频下的增益均衡难以实现,CHF和RHF(高频电阻)将确定低频和高频路径的极点,如图4所示。

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4:分立式缓冲器频率响应

复合环路应具有平坦的频率响应和较高的交叉频率区域,以便降低1/f噪声并实现快速过驱恢复。

分立式实施的复杂性

由于低频路径和高频路径相互依赖(如图5所示),为实现平坦的频率响应,CHF和CF(补偿电容器)的值达到了数十纳法。但这些值致使交叉频率范围从几十赫兹达到几百赫兹,因而限制了信号链的直流噪声性能。

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5:低频和高频路径的相互依赖

以分立方式实施复合环路的另一难题是精密放大器开环增益的极点以及由RHF和CHF 组成的电阻器-电容器网络的极点会导致低频路径中形成双极点网络,从而导致不稳定。在精密放大器(图3中名为“γ网络”)上实施附加网络可以针对这种不稳定现象提供补偿,但为了实现更平坦的频率响应,还需要进行调优,这就导致在工作范围内建立平坦的频率响应时的复杂性进一步增加。

使用BUF802实施复合环路

实施分立式复合环路的主要限制之一是低频和高频路径之间相互依赖,并需要增加γ网络进行补偿,而TI的全新BUF802高阻态缓冲器在器件中内置了辅助路径。将精密放大器的输出连接到辅助路径会形成复合环路,同时可确保低频和高频路径之间相互隔离。隔离不同频率的路径可建立更高交叉频率的区域,并且无需γ网络和补偿电路。低频和高频信号分量在BUF802内部重新组合,在OUT引脚上重新呈现,如图6所示。

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6:具有内部BUF802的复合环路精密放大器

结语

BUF802等集成式Hi-Z缓冲器有助于解决基于复合环路实施的复杂难题。BUF802的集成保护功能(如输入/输出钳位)有助于保护信号链中的后续级,减少过驱恢复时间和输入电容,并提高系统可靠性。

考虑在当下应用场景中使用AFE时,您还必须考虑未来的测量需求,未来通常需要更高的带宽。BUF802具备的功能和优势可显著提高测量精度,确保系统设计投资可满足未来测试要求。

其他资源

关于德州仪器 (TI)

德州仪器(TI)(纳斯达克股票代码:TXN)是一家全球性的半导体公司,致力于设计、制造、测试和销售模拟和嵌入式处理芯片,用于工业、汽车、个人电子产品、通信设备和企业系统等市场。我们致力于通过半导体技术让电子产品更经济实用,创造一个更美好的世界。如今,每一代创新都建立在上一代创新的基础之上,使我们的技术变得更小巧、更快速、更可靠、更实惠,从而实现半导体在电子产品领域的广泛应用,这就是工程的进步。这正是我们数十年来乃至现在一直在做的事。 欲了解更多信息,请访问公司网站http://www.ti.com.cn/

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通过集成软硬件简化机器人应用的开发和部署

作者:凌华科技新世代机器人平台事业处产品经理 刘宜政

世界的变化正在快速改变现代仓库的变化。电子商务、零售商、医院和其他第三方物流企业,将自主移动机器人(AMR)视为控制劳动力成本、提高吞吐量、缩短交货时间的关键技术。工厂的老板和经理想要快速、易于部署,并且能够即时更改的AMR。与其前身无人搬运车(AGV)有所不同,AMR可以理解命令并动态检测和避开障碍物,在不同的工作环境中进行导航,因此无需在现有路径上或者由操作员控制其运动。本文描述了使用集成的软硬件技术开发和部署AMR,并包含工厂、智慧城市和医院的实际应用案例。

复杂的仓库需求驱动着 AGVAMR转变的大趋势

AMR市场正在蓬勃发展。2020年,其市场规模约为3.56亿美元。据MarketWatch预测,到2026年,AMR全球市场规模将增至10.11亿美元,年复合增长率(CAGR)为15.9%。制造和物流企业需要高吞吐量、快速简单的机器人部署以及灵活的生产线。这一发展趋势伴随着新应用的出现,驱动着AGV向AMR的重大转变。为了理解这个转变,让我们先来解释一下这两种技术。

AGVAMR的主要区别

直到现在,AGV也代表了最新的先进技术——能够将原材料、半成品和成品运输到制造生产线上或者放到仓库存储或者送到物流中心进行检索。AGV使用软件以及基于传感器的导引系统来引导其路径。它们在运送货品时安全可靠,因为他们遵循固定的路线进行移动,具有精确控制的加速和减速以及障碍物检测缓冲器。

然而,AGV缺乏灵活性(见图1),例如,如果生产线布局发生变化,这就意味着导航的轨道基础设施需要重新进行路线规划,这样往往会牵涉到时间和相关成本的问题。当AGV检测到障碍物时,它就会停止,直到有人移除了障碍物。此外,AGV无法进行人机互动,因为车队管理系统是集中式的,非点对点的通信。

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1. AGV AMR 之间的比较

与AGV相比,AMR更加灵活。如果产线布局发生变化,同步定位与建图(SLAM)可以让机器人探索不熟悉的位置空间以便自动创建地图,且无需操作人员额外的努力或者成本。AMR可以使用一系列的传感器技术来动态检测和躲避障碍物,包括人。这些机器人使用传感器和摄像头检测与实时.通信相结合的技术,实现了与人类的实时协作。

新的方向:从ROS 1ROS 2的迁移,实现了机群机器人的自主化

机器人操作系统(ROS)是一个用于机器人软件开发的开源框架,它既不是机器人也不是操作系统。ROS是由两位斯坦福大学的博士Eric Berger 和 Keenan Wyrobek与2007年创建的,他们期望即使是掌握很少机器人硬件相关知识的软件开发人员,也能够为机器人编写软件。

如今,ROS Classic(亦称ROS 1)已经拥有丰富且稳定的软件包、工具和教程,涵盖用于开发不同机器人应用程序的硬件。ROS模块包含了传感器的融合、导航、可视化和运动规划。

ROS 1最初只是为了学术用途而开发的,其使用前提是拥有完美的通信能力。但是在现实世界中,通信条件并非想象的那么完美,尤其是在工业环境中。一些变化的因素,如带宽、网络的可用性和通信的范围,以及透过电池供电的移动机器人的收发器的功耗,都大大增加了系统的复杂度。此外,ROS 1仅仅适用于单个机器人。想要工厂更加智能,就需要有多个机器人,且需要这些机器人之间能够相互协作。基于DDS(Data Distribution Service)的通信架构,ROS 2通过机群自治的方式让车队管理系统去中心化,让AMR实现了对等的实时的通信。

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2,一个新的方向:从ROS 1ROS 2的迁移,实现了机群机器人的自主化

从AGV到AMR的转变以及从ROS 1到ROS 2的迁移,可能是由于工厂经理的工作优先级引起或者驱动的。在现代的智能工厂、仓库和物流中心,工厂经理往往希望有更高的吞吐量。他们需要高效且能够执行其他任务的AMR。业主还希望能够快速且轻松地进行部署,这就意味着他们需要AMR来快速升级运营,且无需预安装任何基础设施。他们还需要能够灵活的修改生产线、实时调整设置并轻松执行任务。由于这些原因,虽然许多开发人员使用ROS 1进行了AMR的原型设计,但都有迁移到ROS 2的需求。

构建新一代基于ROS 2 AMR挑战

AMR的未来是实现机群的自治。机群自主移动机器人可以在几乎没有人类操作监督的情况下,完成他们的工作。为了实现这一目标,行业必须从ROS 1迁移到ROS 2。

但是,迁移到ROS 2具有一定的挑战性,尤其是在开发和部署大量AMR时。对于已经使用ROS 1的开发人员来说,主要面临三大挑战:复杂性、可扩展性和可升级性。

AMR的设计比较复杂,想要构建一个机器人系统,开发人员需要选择和购买从计算平台到传感器、运动控制器等硬件,还要考虑机械设计、安装软件(操作系统、驱动和软件包)。如果开发人员对系统不熟悉,完成整个系统集成可能需要长达一个月的时间。如果还需要实时能力和专用的QoS等先进功能,那么开发人员就必须自行编写代码。一旦开始构建机器人作为概念验证时,可扩展性和部署就成为更大的问题。

ROS 1的构建本意并不是用于多个AMR之间的通信,用ROS 1来开发AMR管理系统来说,会给AMR带来准确性、故障以及损坏的风险。运营者需要的是大规模的AMR部署,而不是高昂的执行成本。

并且对ROS 1的支持预计将在2025年中止(EOL),这就意味着更多的公司需要确定如何从ROS 1迁移到ROS 2。为此,开发人员需要熟悉迁移的过程。

利用ROS 2实施AMR部署需要注意的事项

ROS 2将ROS 1从学术界带入了工业领域。ROS 2允许通过多机器人之间的协作以及可靠的、容错的实时通信在工业中使用。ROS 2采用DDS做为通信主干,提供了一个统一的数据交换环境,就像一条数据之河,因此,机群AMR可以相互通信。其他采用分布式数据服务(DDS)技术的设备,也可以使用数据之河来共享数据。

DDS是ROS 2的一个关键组件,其技术核心是以数据为中心的发布-订阅(Data-Centric Publish-Subscribe, DCPS)模式,提供了一个所有独立应用均可访问的全局数据空间。美国海军使用ROS 2解决了舰船在复杂的网络环境下大规模进行软件升级的兼容性问题。自2004年对象管理组(Object Management Group, OMG)发布以来,DDS被广泛用作数据发布和订阅的标准解决方案,在自主和要求苛刻的系统中,实现分布式的实时通信。

在寻找合适的基于ROS 2的AMR解决方案时,需要考虑以下几个因素。

  • 首先,开发人员必须确定系统是否针对AMR导航进行了优化(包括硬件和软件集成),以避免耗时的依赖性、版本问题和编译错误。

  • 为了利用传感器的融合实现高精度,以及多个集成传感器之间的时间同步,例如GMSL图像(千兆多媒体串行链路),惯性测量单元(IMU)至关重要。

  • 为了优化数据的内部处理,需要考虑系统是否具有共享内存的机制(见图3)。在传统的实现方法中,系统中的进程需要透过操作系统网络层传递消息,这样就会导致延迟的现象。访问共享内存并直接执行传输是一种经过优化的解决方法,可以显著降低延迟。

  • 找到一种可以提供分布式通信的解决方案,在确保容错和冗余的同时支持机群自主。

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3. 使用共享内存的机制优化进程间的的通信

最后要考虑解决方案是否易于实施。一些供应商提供了软件开发工具包(SDK),通过优化DDS的性能,支持机群架构并确保通信的稳定可靠。Eclipse Cyclone DDS 是一种快速可靠的 DDS 实现,被 ROS 2 技术指导委员会 (TSC) 选为 ROS 2 Galactic Geochelone 版本的默认 ROS 中间件 (RMW)。 此默认配置适用于大多数开发人员。 或者,他们也可以使用非默认 RMW进行配置。

为了更轻松地实施和更快地部署,请寻找能够提供集成开发环境 (IDE)、经过测试和验证的软件包的应用,以及提供参考设计示例代码的供应商。为了帮助开发人员轻松地从 ROS 1 迁移到 ROS 2,一些供应商还提供了迁移指南,其中包括不同的方法并描述了与迁移过程相关的好处和问题。

凌华科技和富士康组建的FARobot® 实现了机群自主

凌华科技目前正与全球制造业的巨头鸿海科技集团(富士康)合作。富士康在其生产设施中使用了AGV,但他们希望提高生产线的灵活性。富士康与凌华科技共同成立了一家名为FARobot®法博智能移动的合资企业,利用ROS 2开发先进的机群机器人系统(swarm robot system, SRS)和自主移动机器人(AMR)解决方案(见图4)。

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4. FARobot AMR 机器人可以提高工业生产的效率和生产力

由于AMR之间可以进行实时通信,因此它们可以执行任务调度和分配,并使用对等的通信方式来确定每个AMR的位置路径。如果其中一台AMR出现故障,车队将立即启动备份预案,并自动派出最合适的机器人进行协助。

FARobot独特的AMR解决方案具有机群协作、任务故障转移和性能优化等特点。通过采用最新的机群自治技术,FARobot AMR机器人可以提高工业生产的效率和生产力。例如,在正确的时间将正确的原料或组件运送到正确的地点,以此减少不必要的停留。

未来工厂:DDS + 5G专网,保障实时的能力

友嘉集团是全球最大的机床制造商之一,劳动力的短缺和需求的变化让该公司意识到需要立即进行物流升级、提升检测能力以及增强技术服务。虽然该公司使用了AGV,但是他们希望增加系统的灵活性以提高效率并降低成本。友嘉集团联合凌华科技、台湾资策会(III)共同构建智能工厂。

在部署智能工厂解决方案时,您必须考虑制造的灵活性、工厂的扩张和产线的快速切换。在这些环境中,沟通是关键。DDS可以在有线和无线网络以及具有多种无线通信技术的生产制造环境中充当中间件。具有高可靠性的DDS,结合5G专网的低延时和高速传输,可以提升AGV的灵敏度和响应速度。

第一次实施机群自治是在友嘉集团的岩田友嘉精机工厂的工业级喷枪生产线上,该工厂位于台湾新竹县湖口镇。生产设备和运营监控中心与5G专网和DDS进行了实时的整合,并与生产线信息集成,通过连接到AMR,将零部件运送到多个检测部门以提高生产力(见图5)。

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5:实时集成生产线信息并连接 AMR 进行运输。

该实施包括三个重要的技术应用:AMR 解决方案、自动光学检测 (AOI) 和增强现实 (AR) 智能眼镜。 该组合使工厂的良品率提高了 15%,生产成本降低了 20%。

AMR的未来

随着对采用对等通信的机群自治需求的增加,行业趋势将继续从 AGV过渡到 AMR,从 ROS 1迁移到 ROS 2。ROS 2 是辅助AMR 开发和部署的突破,涵盖了包括工业在内的众多行业。

最近的疫情将AMR引入了医疗领域,以实现病房和重症监护病房的自动消毒。AMR还可以为患者提供支持和移动协助。零售业、店面和餐厅的服务机器人,以及用于智能订单交货的最后一公里服务都有AMR的身影。其他应用包括自主农业和智能收割、建筑、工业情节以及灾难恢复等等。

AMR的开发和部署需要付出更多的努力,这个不是一个公司就能够完成的。它需要一个完整的生态系统,包含了实时软硬件平台提供商、传感器和系统集成商、应用的最终用户。凌华科技通过将硬件和软件与通信技术相结合,来支持开发人员在5G专网的环境下,快速、灵活、以成本最优的方式构建和部署AMR。

关于凌华科技

凌华科技(股票代号:6166)引领边缘计算,是AI人工智能驱动世界的推动者。我们制造并开发用于嵌入式、分布式与智能计算的边缘硬件与软件解决方案,全球超过1600家客户信任凌华科技,选择我们作为其关键任务的重要伙伴,从重症监护室的医疗计算机到全球第一辆高速自动驾驶赛车,都有我们的足迹。

凌华科技是英特尔、NVIDIAAWSSAS的重要合作伙伴,并加入了英特尔顾问委员会、ROS 2技术指导委员会以及Autoware自动驾驶开源基金会。我们积极参与了开源技术、机器人、自主化、物联网、5G等超过24个标准规范的制定,以驱动智能制造、网络通信、智能医疗、能源、国防军工、智能交通与信息娱乐等领域的创新。

凌华科技拥有1800多名员工和200多家合作伙伴。25年以来,我们秉持并推动当今和未来技术的发展,创新科技,转动世界。

请关注凌华科技LinkedIn,微信公众号(ADLINKTECH),或访问adlinktech.com.cn

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三星重返第一,英特尔位列第二

根据Gartner的初步统计结果,2021年全球半导体收入增长25.1%,总计5835亿美元,这是半导体市场首次突破5000亿美元门槛。

Gartner研究副总裁Andrew Norwood表示:随着2021年全球经济的回暖,整个半导体供应链出现了短缺,尤其是在汽车行业。由此产生的强劲需求以及物流和原材料价格上涨推动了半导体平均销售价格(ASP)的上涨,因此促进了2021年整体收入的增长。

“5G智能手机市场也推动了半导体收入的增长,2021年的单位产量达到5.55亿部,比2020年的2.5亿部增加了一倍以上。美国对华为的制裁使其他中国智能手机OEM厂商的市场份额上升,并推动了高通、联发科技和思佳讯等5G芯片组厂商的增长。同时,华为海思的收入从2020年的82亿美元下降至2021年的约10亿美元。

三星电子自2018年以来首次超越英特尔重回第一,2021年的收入增长了31.6%(见表一),其存储器收入在2021年增长了34.2%,与整个存储器市场的增长率保持一致。英特尔下降至第二位,2021年的增长率为0.5%,在排名前二十五的厂商中垫底。

表一、2021年全球排名前十半导体厂商收入(单位:百万美元)

2021年排名

2020年排名

厂商

2021年收入

2021年市场份额(%)

2020年收入

2020-2021年增长率(%)

1

2

三星电子

75,950

13.0

57,729

31.6

2

1

英特尔

73,100

12.5

72,759

0.5

3

3

南韩海力士

36,326

6.2

25,854

40.5

4

4

美光科技

28,449

4.9

22,037

29.1

5

5

高通

26,856

4.6

17,632

52.3

6

6

博通

18,749

3.2

15,754

19.0

7

8

联发科技

17,452

3.0

10,988

58.8

8

7

德州仪器

16,902

2.9

13,619

24.1

9

10

英伟达

16,256

2.8

10,643

52.7

10

14

AMD

15,893

2.7

9,665

64.4

其他(前10以外)

257,544

44.1

209,557

22.9

合计

583,477

100.0

466,237

25.1

来源:Gartner(2022年1月)

存储器再次成为表现最好的设备类别,这主要是因为超大规模云服务提供商为满足远程工作、学习和娱乐需求而增加了服务器部署,同时终端市场对个人电脑和轻薄移动设备需求的激增。其收入相比2020年增加了421亿美元,相当于2021年整个半导体市场收入增长额的33.8%

在存储器类别中,DRAM的表现最好,2021年收入增长率为40.4%,达到925亿美元。市场对服务器和个人电脑的强劲需求使得DRAM供不应求,也使其平均销售价格在2021年大部分时间维持两位数增长。

关于Gartner

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前言

每一次神舟载人飞船和SpaceX卫星的发射升空,都能吸引众多人关注。对于这些神秘的航天飞信器,你知道它们的信息都是怎么处理的吗?航天飞行器信息的处理依靠CPU/FPGA,而指令的执行则凭借存储器。目前市场上大多数售卖主芯片的厂商都是靠存储器起家的。Excelpoint世健公司的工程师Wolfe Yu在此对存储的分类以及它们各自的优劣进行了科普介绍。

半导体存储器功能分类

半导体存储器是一种能存储大量二进制信息的半导体器件,半导体存储器种类很多,一般按功能来分,可以分为只读存储器(ROM)和随机存储器(RAM)

ROM结构简单,断电以后数据还保留着;重新上电,读出来的数据还能恢复成原来的样子。

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图1  ROM重新上电信息保留

RAM就不一样了,每次上电之后,上一次的信息无法保留。

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图2  RAM重新上电信息丢失

只读存储器(ROM)

只读存储器主要分为掩膜存储器、可编程存储器(PROM)、电可擦写可编程存储器(EEPROM)和Flash等等。

早期只读存储器一览

掩膜只读存储器:定制产品,按照用户要求来,内部数据在出厂时就被设定好,后续无法修改。

可编程只读存储器:也叫反熔丝,比掩膜存储器高级点,出厂时可以烧写一次,但如果烧错了,只好作废换下一个。

EEPROME2PROM):为了重复利用,这代产品首先研究了第一代通过紫外线擦除的EPROM产品。这代产品是将电荷通过浮栅雪崩注入MOS管(FAMOS)、或者叠栅雪崩注入MOS管(SIMOS),通过雪崩效应编程。这种产品擦出复杂,而且擦写速度很慢。

后来经过改良升级,改采用浮栅隧道氧化层MOS管注入,取名“EEPROM”,也称作“E2PROM”。为了提高擦写可靠性,并保护隧道氧化层,EEPROM还会再加一个选通管。程序读写时,主要通过字线和位线施加脉冲来实现操作。

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图3  掩膜存储器、反熔丝存储器、EEPROM一览

快闪存储器(Flash Memory)

快闪存储器Flash是在EPROMEEPROM的基础上做了一些改进,它采用一种类似于EPROM的单管叠栅结构的存储单元,只用一个单管来实现。

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图4  Flash存储器单元结构

快闪存储器Flash的结构与EPROMSIMOS管类似,主要差异为浮栅与衬底氧化层的厚度不同,下图是一个Flash的叠栅MOS管结构。

5.jpg

图5  普通Flash的叠栅MOS管结构

快闪存储器究竟是怎么保存数据的呢?Flash擦写是通过改变浮栅上的电荷来实现的。写入时,漏极经过位线接正压,并将衬底接地,在字线上加脉冲高压(18~20V),源级和漏极之间会发生雪崩击穿,部分电子会穿过氧化层到达浮栅,形成浮栅充电电荷。

擦除即是将电子从浮栅移出来实现。擦除时,将字线接地,同时,在P阱和N衬底上偏置一个正的脉冲高电压(约20V)。这时,浮栅上面的电荷又会通过隧道效应被移出。

读取Flash时,一般在字线加正常逻辑电平(一般3.3V或者5V),源级接地,当浮栅上存在电荷时,MOS管截止,输出1状态信号。反之,浮栅上没有电荷,MOS管导通,输出0状态信号。

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图6  Flash单元擦写示例

Flash过擦除(Over Erase)

快闪存储器的本质是存储阵列,通过对浮栅上的电荷与字线逻辑电平作比较来判断的。以Nor Flash为例。按照正常的工作方法,字线工作,会加正常逻辑(3.3V5V);字线不工作,通常是悬空或者输入0V电平。

正常情况,当字线不工作时,无正常逻辑(3.3V5V)施压到栅极,不论浮栅上有无电荷,MOS管都要求截止。

如果Flash出现过擦除,这时,浮栅上会表现为高压,输出电压值不确定。如果电压值刚好能使该单元的MOS管导通,此时,无论选择哪个字线,该位线的读值都是0V,从而影响其他单元的读写,这被称为单元泄露。因此,为了让Flash避免过擦除,对擦除的时候会非常小心,从而让擦除时间变长。

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图7  Nor Flash操作示意图

超级快闪存储器(SuperFlash®

前面提到,快闪存储器的功能很强大,但擦除速度太慢。针对这一问题,Wolfe Yu介绍了世健代理的Microchip旗下SST发明的一种全新超级快闪存储SuperFlash®技术。

8.jpg

图8  SuperFlash®闪存的叠栅MOS管结构

SuperFlash闪存中,控制栅被分成两部分,只覆盖一部分浮栅,它可以直接控制流入漏极的电流。

过度擦除留下的正电荷会产生单元泄漏路径,导致闪存无法正确读取数据。对于SuperFlash闪存来说,由于控制栅直接管理漏极边缘,过度擦除无法使浮栅的泄漏路径的达到漏极。所以,SuperFlash闪存不会考虑过度擦除问题,相对来说,擦除时间就会短很多。

随机存储器(RAM)

随机存储器,可以随时随地读写数据,读写方便,操作灵活。但是,RAM存在数据易失性的缺点。RAM主要分为动态随机存储器DRAM和静态存储器SRAM两大类。

动态随机存储器(DRAM)一览

动态随机存取存储器(Dynamic Random Access MemoryDRAM)是一种半导体存储器,主要的作用原理是利用电容内存储电荷来代表一个二进制比特bit)。由于在现实中晶体管会有漏电电流的现象,导致电容上所存储的电荷数量无法判别数据,从而造成数据毁损,因此DRAM需要周期性地充电。由于这种定时刷新的特性,因此被称为动态存储器。

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图9  DRAM结构示意图

静态随机存储器(SRAM)

静态随机存取存储器(Static Random Access MemorySRAM)是在静态触发器的基础上构成,靠触发器的自保功能存储数据。

SRAM的存储单元用六只N沟道MOS管组成,其中四个MOS管组成基本RS触发器,用于记忆二进制代码;另外两个做门控开关,控制触发器和位线。

10.jpg

图10  SRAM结构示意图

RS触发器,是最常见的基本数字锁存单元, FPGALUT的主要组成部分,结构简单,操作灵活,RS触发器有一个致命的缺陷,容易产生竞争冒险。

11.jpg

图11 SRAM构造RS触发器数字逻辑示意图

SRAM的单粒子翻转事件(SEU)

RS触发器有着非常好的锁存性能,但也有一个设计缺陷。在实际应用中,特别是在空间环境存在辐射的一些场景,会出现带电粒子穿过P管漏区有源区。此时,在粒子径迹上电离产生大量电子空穴对,形成瞬态电流

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图12 单粒子翻转事件充电原理

当上管出现一次电离辐射,通过建模,可以大致算出输出电压脉冲和累积电荷、以及存储电容存在一定关系。

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假设,如果前级输入是逻辑1,输出是逻辑0,存储单元电容为100fF,只要累积电荷达到0.65pC-0.7pC时,输出电压脉冲幅值>0.7V,就很容易判断为输出为高电平。在输出端电压脉冲恢复到零电平之前,通过反馈,将逻辑0写入输入,从而造成输出端电压固定在高电平,变成逻辑1,出现粒子翻转效应。这也是我们常说的数字电路的竞争冒险现象。

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图13  RS触发器引起竞争冒险现象

单粒子翻转影响及加固

单粒子翻转会造成存储数据的改写,特别是行业多数FPGA芯片,大多是基于SRAM型的产品。一旦工作在恶劣环境下,极有可能引发产品工作异常,最终导致整个系统失灵。

一般来说,通过三模冗余、时间冗余和错误检测与纠正等电路结构设计加固方法,可对其进行改善。

不过最好的解决方法是采用FlashFPGA。由于FlashFPGA和基于锁存器原理的SRAM FPGA的存储原理完全不同,所以很难发生通过简单的电离辐射改写逻辑单元的情况,从而提高了可靠性。同时,Flash技术的产品的功耗也比SRAM的功耗低很多。

目前,基于Flash工艺的FPGA主要是Microchip。它拥有基于反熔丝和Flash技术的FPGA,目前市场上主流产品是第三代SmartFusion® ProASIC®3/IGLOO®、第四代SmartFusion® 2/IGLOO2和第五代PolarFire/PolarFire SoC系列。

其他存储器(FRAM&EERAM)

相对于传统的主流半导体存储器,非易失性只读存储器(ROM)和易失性随机存储器(RAM),还有一些速度较快,而且非易失性存储器,比如铁电存储器(FRAM)、和非易失性随机存储器(EERAM)。

铁电存储器(FRAM)

上文有提到,EEPROM是通过电荷泵对浮栅操作来做数据存储,浮栅的擦写需要时间,还会破坏浮栅单元,存在次数限制。铁电存储器(FRAM)是采用一种特殊工艺的非易失性的存储器,是采用人工合成的铅锆钛(PZT) 材料形成存储器结晶体。

当一个电场被加到铁电晶体时,中心原子顺着电场的方向在晶体里移动。当原子移动时,它通过一个能量壁垒,从而引起电荷击穿。内部电路感应到电荷击穿并设置存储器。移去电场后,中心原子保持不动,存储器的状态也得以保存。铁电存储器不需要定时更新,掉电后数据能够继续保存,速度快而且不容易写坏。

铁电存储器是个好东西,不过有一个致命的弱点,贵。用在低成本的工业和消费场合性价比不高。

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图14  铁电存储器原理

非易失性随机存储器存储器(EERAM)

除了上文提到的FRAM,还有一种新型非易失性随机存储器(EERAM),这个产品是Microchip的独家秘籍。

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图15  非易失性随机存储器架构

EERAM的工作原理非常简单,灵感来源于采用后备电池供电的SRAM,它的本质就是不需要外部电池,而是通过一个很小的外部电容器,SRAMEEPROM之间通过IC监测共集极的电压,一旦电源电压较低,就通过电容供电,把SRAM的数据搬到EEPROM里面,防止信号丢失。

对于需要不断更新的存储数据,EERAM采用了一种特殊的工作方式,在监测到供电电压异常的时候,通过Vcap作为备用电源,把数据从SRAM转移到EEPROM,自动完成数据的安全转存

当供电重新恢复正常,EEPROM的数据又自动导出到SRAM。而且,你也可以手动刷新数据到EEPROM

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图16  非易失性随机存储器用电容为SRAM转移数据提供电源

EERAM的优势包括:自动通过断电可靠地保存数据、无限次写入数据、 低成本方案和 接近零时间的间隔写入这个器件性能较高,而且价格也没有铁电那么昂贵,非常适合防数据丢失,成本敏感的客户。

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图17  非易失性随机存储器工作原理

Microchip基于先进存储技术一揽子解决方案

随着5G通信等市场的快速爆发,越来越多的定制产品层出不穷。由于存储器大多都要暴露在十分苛刻的环境中,市场对万能芯片FPGA的需求越来越大。Excepoint世健拥有专业的技术团队,其代理的Microchip FLASHFPGA能有效抵抗辐射从而提高系统的可靠性,快速的SuperFlash和创新的EERAM技术的存储器等解决方案也都非常有特色,能帮助客户降低存储成本,为客户的系统设计需求提供更多选择。

关于世健——亚太区领先的元器件授权代理商

世健是完整解决方案的供应商,为亚洲电子厂商包括原设备生产商(OEM)、原设计生产商(ODM)和电子制造服务提供商(EMS)提供优质的元器件、工程设计及供应链管理服务。世健与供应商及电子厂商紧密协作,为新的科技与趋势作出定位,并帮助客户把这些最先进的科技揉合于他们的产品当中。集团分别在新加坡、中国及越南设有研发中心,专业的研发团队不断创造新的解决方案,帮助客户提高成本效益并缩短产品上市时间。世健研发的完整解决方案及参考设计可应用于工业、无线通信及消费电子等领域。世健是新加坡的主板上市公司,总部设于新加坡,拥有约650名员工,业务范围已扩展至亚太区40多个城市和地区,遍及新加坡、马来西亚、泰国、越南、中国、印度、印度尼西亚、菲律宾及澳大利亚等十多个国家。世健集团在2020年的年营业额超过11亿美元。1993年,世健在香港设立区域总部——世健系统(香港)有限公司,正式开始发展中国业务。目前,世健在中国拥有十多家分公司和办事处,遍及中国主要大中型城市。凭借专业的研发团队、顶尖的现场应用支持以及丰富的市场经验,世健在中国业内享有领先地位。

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2.4GHz无线SoC仅用1/6能耗将AI/ML性能提升4

新的AI/ML软件工具包为Silicon Labs的新型SoC优化TensorFlow工具

致力于以安全、智能无线技术建立更互联世界的全球领导者Silicon Labs(亦称“芯科科技”,NASDAQSLAB)今日宣布推出BG24MG24系列2.4 GHz无线SoC,分别支持蓝牙和多协议操作,同时也推出新的软件工具包。这个新平台同时优化硬件和软件,有助于在电池供电的边缘设备实现AI/ML应用和高性能无线功能。Matter-Ready的超低功耗BG24MG24系列产品支持多种无线协议,并提供PSA 3Secure Vault安全保护,是各种智能家居、医疗和工业应用的理想选择。今天宣布推出的物联网SoC和软件解决方案包括以下产品:

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带有完整硬件和软件的BG24和MG24 SoC开发套件

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全新BG24和MG24 SoC开发板

两款全新系列2.4 GHz无线SoC:拥有业界率先集成的AI/ML加速器,支持MatterZigbeeOpenThread、低功耗蓝牙、蓝牙网状网络、专有和多协议操作、高级别的行业安全认证、超低功耗以及Silicon Labs产品组合中最大的内存和闪存容量。

全新软件工具包:旨在让开发人员通过一些常用的工具套件(如TensorFlow),来快速构建及部署人工智能和机器学习算法。

Silicon Labs首席执行官Matt Johnson表示:“BG24MG24无线SoC代表业界所需功能的绝佳组合,包括广泛的无线多协议支持、电池寿命、机器学习和物联网边缘应用的安全性。”

率先集成AI/ML加速器带来性能和能效的提升

物联网产品设计人员深知人工智能和机器学习的巨大潜力,可为家庭安全系统、可穿戴医疗监测器、商业设施和工业设备监控传感器等边缘应用带来更多的智能化。但是,当下想要在边缘设备上考虑部署人工智能或机器学习的人员往往在性能和功耗上面临困境,最终得不偿失。

作为率先拥有内置专用AI/ML加速器的超低功耗器件,BG24MG24产品使这些困境迎刃而解。这种专用硬件旨在快速高效地处理复杂计算,内部测试显示其性能提升最高达4倍,能效提升最多达6倍。由于机器学习计算是在本地设备上而不是在云端进行的,因此消除了网络延迟,加快了决策和行动。

BG24MG24系列还具有Silicon Labs产品组合中最大的闪存和随机存取存储器(RAM)容量。这意味着该器件可以支持多协议、Matter以及针对大型数据集训练ML算法。PSA 3级认证的Secure VaultTM是物联网设备的高级别安全认证,可为门锁、医疗设备和其他需小心部署的产品提供所需的安全性,对这类产品而言,强化设备免受外部威胁至关重要。

要了解有关BG24MG24 SoC功能的更多信息,并观看如何入门的演示,请在此处注册Tech Talk “开箱新的BG24MG24 SoC”:https://www.silabs.com/tech-talks

AI/ML软件和支持Matter帮助设计人员构建创新应用

除了原本就支持的TensorFlowSilicon Labs还与一些领先的AIML工具提供商(如SensiMLEdge Impulse等)合作,以确保开发人员获得端对端工具链,简化机器学习模型的开发,并优化无线应用的嵌入式部署。将新的AI/ML工具链与Silicon LabsSimplicity Studio以及BG24MG24系列的SoC结合使用,开发人员可从使用Matter相互通信的各种连接设备中汲取信息,然后做出智能的机器学习驱动决策。

例如,在商业办公楼中,很多灯具是由运动检测器(motion detector)控制的,这些检测器通过监控是否有人在场活动以判断应该开灯还是关灯。然而当人员在办公桌前打字时,只有手和手指动作,单凭运动传感器无法识别人员是否在场,这时工作人员可能就会处于黑暗之中。通过Matter应用层将音频传感器与运动检测器连接起来,这个额外的音频数据(例如打字声)就可以输入到机器学习算法中,从而使照明系统更智能地决定是开灯还是关灯。

边缘ML计算支持其他智能工业和家庭应用,包括用于异常检测的传感器数据处理、预测性维护、用于改进玻璃破碎检测的音频模式识别、简单命令词识别以及视觉用,如使用低分辨率相机进行在场检测或人数统计。

初期(Alpha)项目凸显多样化的部署选项

代表不同行业和应用的40多家公司已经在非公开的初期项目中,开始开发和测试新的平台解决方案。吸引这些公司的,正是BG24MG24平台的超低功耗和高级功能,如AI/ML功能和支持Matter。全球零售商正在寻求通过更准确的资产跟踪、实时价格更新和其他方面来改善店内购物体验。商业办公楼管理部门的工作人员正在探索如何使建筑系统(包括照明和暖通空调)更加智能,以降低业主成本并减少环境影响。总之,消费者和智能家居解决方案提供商都在努力简化各种设备的连接并扩展其交互方式,从而为消费者带来创新的功能和服务。

Silicon Labs强大的SoC系列产品

BG24MG24 SoC结合了运行速率78 MHzARM Cortex-M33处理器、高性能2.4 GHz射频、行业领先的20ADC、优化的闪存(最大1536 kB)和RAM(最大256 kB)组合,以及AI/ML硬件加速器(用于在卸载ARM Cortex-M33工作量时处理机器学习算法),因此应用程序可以有更多的时钟周期来完成其他工作。这些SoC支持广泛的2.4 GHz无线物联网协议,且具有市场上难得的安全性和极优良的射频性能/能效比。

供货情况

采用5mmx5mm QFN406mmx6mm QFN48封装的EFR32BG24EFR32MG24 SoC现已向初期客户发货,并将于20224月进行批量供应。多种评估板已可供设计人员开发应用程序。基于BG24MG24 SoC的模块将在2022年下半年供货。

了解更多BG24新系列,请访问http://silabs.com/bg24

了解更多MG24新系列,请访问http://silabs.com/mg24

了解Silicon Labs如何支持AI 和ML,请访问http://silabs.com/ai-ml

关于Silicon Labs

Silicon Labs(亦称“芯科科技”,NASDAQ:SLAB)是致力于以安全、智能无线技术建立更互联世界的全球领导者。我们集成化的硬件和软件平台、直观的开发工具、无与伦比的生态系统和强大的支持能力,使我们成为构建先进工业、商业、家庭和生活应用的理想长期合作伙伴。我们可以帮助开发人员轻松解决整个产品生命周期中复杂的无线挑战,并快速向市场推出创新的解决方案,从而改变行业、发展经济和改善生活。更多信息请浏览网站:silabs.comcn.silabs.com

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在缺芯少魂的问题上,俄罗斯人也在研发自己的处理器和OS系统,之前我们报道过俄罗斯企业研发的ARM、RISC-V处理器,现在他们花了12年研发的OS系统——Phantom也即将完成,主打性能优势,要做Linux对手。

Phantom OS系统是由俄罗斯企业家和程序员Dmitry Zavalishin创办的DZ Systems 公司及Innopolis 大学合作研发的,始于2010年,已有12年历史。

该OS系统的研发即将完成,今年内工作人员希望推出原型OS系统,并创建基于Genode微内核的操作系统。

Phantom OS是一个微内核的操作系统,包括两层,底层是控制计算机硬件的传统代码层,上层本质上是OS系统的实现层,定位于Linux系统竞争者,优点是性能更好,主要用于可穿戴及嵌入式设备。

据俄罗斯媒体报道,Phantom OS系统有很多概念都跟传统OS不同,设计理念很特别,其中一个就是永不停机,它可以将指定状态的快照重置到永久性的存储设备中,有点类似Windows系统的休眠,一旦断电或者其他意外情况,系统可以回滚到最后一次状态并继续工作,好像一切都没发生过。

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来源:快科技

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谁也没想到一直以来被认为是中低端智能手机芯片的制造商会以其Dimensity 9000让高通这样的重量级厂商感到汗颜?这款旗舰SoC的进步是如此之大,新的基准测试显示,它接近A15 Bionic的性能,成为目前世界上第二快的智能手机芯片组。

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消息人士Ice Universe发布了一些高端智能手机芯片组的Geekbench 5单核和多核结果。骁龙888、骁龙8代和Exynos 2200都难以比肩Dimensity 9000,而它的目标直指目前的天花板苹果A15。这也意味着高通和三星等公司需要加倍努力使其芯片在即将到来的阵容中表现得更好。

说到分数,Dimensity 9000获得了1278的单核分数和4410的多核结果,这意味着它也是第一个在Geekbench 5中突破4000分障碍的Android智能手机芯片组。不幸的是,尽管这些结果令人印象深刻,但该SoC未能击败A15 Bionic,后者在各自类别中获得1750分和4885分。而一旦苹果在今年推出A16仿生,它很可能成为第一个在Geekbench 5中超过6000多核分数的移动芯片。

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但我们仍有一些疑问。例如,哪款智能手机正在测试运行Dimensity 9000,其电源效率如何?它比竞争对手的芯片组消耗更多或更少的电力吗?这些方面都需要考虑,因为到最后,Dimensity 9000将出现在智能手机上,它的效率和它的性能一样重要,如果它在高强度的工作负荷中出现节流,它的性能可能比骁龙8代和Exynos 2200更差。

我们将等待商业手机的更多结果,然后给出我们的最终结论。

来源:cnBeta.COM

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