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20201022日 –硅智财开发商M31円星科技(股票代号: 6643 TT)受台积电认可并获颁「2020特殊工艺硅智财合作伙伴奖」。台积电开放创新平台(OIPOpen Innovation Platform®)年度奖项,旨在表彰产业生态系统之合作伙伴,如M31円星科技,在实现下一世代系统单芯片(SoC)及三维积体电路(3DIC)设计方面所做的卓越贡献。

该奖项的颁发是基于M31下列几项已完成产品的杰出表现:

-特殊工艺28nm嵌入式闪存技術SRAM编译器

-特殊工艺28nm高压工艺技術SRAM编译器

-特殊工艺90nm BCD+ (Bipolar-CMOS-DMOS+)之标准单元库,GPIO,以及SRAM编译器

M31和台积电自2012年开始建立长期的合作关系。我们很荣幸能再次获得台积电的奖项,”M31董事长林孝平表示。 “在此同时,这份殊荣也代表着更大的责任与更重的承担。未来,我们仍持续秉持着精品矽智财的理念与初衷,以及对客户的承诺,不断精进创新,以提供更高效能的产品与更高品质的服务。”

台积电资深处长Suk Lee表示:“恭喜M31荣获2020年度台积电特殊工艺硅智财合作伙伴奖。” “希望我们持续保持合作关系,以解决客户的设计挑战,并扩展PPA优化设计平台的发展,以满足智能手机、高速运算、车用电子、人工智慧/机器学习和物联网等相关应用的需求。”

年度OIP最佳合作伙伴的头衔授予在设计,开发和技术方面,加速芯片创新达到最高标准的合作伙伴。 M31円星科技将持续与台积电合作,以采用台积电最新技术的认证解决方案和服务,实现下一代系统单芯片(SoC)及三维积体电路(3DIC)设计。

更多消息: 点击连结台积电新闻中心

https://www.tsmc.com/tsmcdotcom/PRListingNewsAction.do?action=detail&language=E&newsid=PGGOISPGTH

关于円星科技 (M31 Technology)

円星科技成立于201110月,营运总部位于台湾新竹,是专业的IP (Silicon Intellectual Property) 开发商。円星科技拥有非常坚强的研发与服务团队,具备IP、集成电路设计以及设计自动化领域的资深工作经验。主要产品包括高速接口IP设计如SerDes, USB, PCIe, MIPI, SATA 等,以及基础IP如组件库(cell library)设计,内存设计(memory design),和静电防护输出入库(ESD IO library)。円星科技的愿景是成为半导体产业最值得信赖的IP公司。更详细资料请参考公司网页 https://www.m31tech.com

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作者Simon WhittleADI 技术项目经理

摘要

针对用户需要更快互联网连接的趋势,有线电视行业已开发新的网络架构,以便为用户提供数Gb服务。该光纤深入方法采用远程PHY设备(RPD),通过使用数字光纤将关键硬件移到更靠近用户的位置。这可与无线(蜂窝)网络中的远程射频头相媲美,可节约空间,减少前端散热,但也为远程设备带来了新的设计挑战。

虽然有线电视信号绝对频率较低,但其带宽比无线信号宽得多,从108 MHz1218 MHz扩展了几个倍频程,并具有多个带内谐波。RPD让设计人员面临诸多挑战,包括RF和混合信号硬件必须涵盖更宽的频率范围,具有更高的RF功率、更低的底噪和更好的线性度,同时消耗更少的直流功耗。每个下行末级RF放大器的功率通常为18 W,对于4端口系统,这大约是通常能够提供给RPD(由RPD消耗)的140 W160 W功率预算的50%

ADI的有线电视数字预失真(DPD)效率增强技术,应用于DPD优化功率倍增器(ADCA3992),并结合先进的高速数据转换器技术,利用单个DAC(例如AD9162)和单个ADC(如AD9208, 以及高度集成的时钟解决方案(HMC7044),来实现全频带DPD

本文介绍远程PHY的演进,以及ADI公司如何使用专有DPD并将ADI的算法和IP内核集成到OEM的现有FPGA部署中来解决效率和线性度挑战。

背景知识

自从60多年前作为社区接入电视(CATV)引入,有线电视已从简单的单向(仅下行)模拟链路发展为复杂的多模、多频道双向系统(包括上行或反向路径),支持模拟电视、基于IP的标清(SD)和高清(HD)数字电视以及高速数据互联网下载和上传。这些服务由多个系统运营商(MSO)提供。

有线数据和数字电视服务把使用CableLabs及相关参与公司制定的有线电缆数据系统接口规范(DOCSIS)的数据提供给消费者。前端系统(电缆调制解调器终端系统或CMTS)的配置经过了多次演进,包括添加EdgeQAM调制器作为独立单元,或与CMTS集成为有线电视融合接入技术平台(CCAP)的一部分。对下行数据容量的需求现在正以约50%的复合年增长率(CAGR)增加,这意味着需求约每21个月翻一番。1为了满足这种需求,自从1997年发布DOCSIS 1.0以来,下行数据速率已从40 Mbps增加到1.2 Gbps(通过广泛部署实施DOCSIS 3.0)。

这些下行数据速率的提高通过结合使用多项技术来实现,包括频道绑定、更复杂的调制(从64 QAM移至256 QAM)和更高的下行频率上限(从550 MHz750 MHz1002 MHz)。在美国,所有这些都是在保留传统模拟电视服务6 MHz频道规划的情况下实现的(EuroDOCSISC-DOCSIS8 MHz),但为了支持高达10 Gbps的下行速率,有必要做出更根本的改变,于是在2013年,发布了DOCSIS 3.1标准。在保留对传统标准支持的同时,DOCSIS 3.1采用频谱效率更高的正交频分多路复用(OFDM)技术,频道带宽高达190 MHz,支持高达4096 QAM。此外,下行频率范围的频率上限增加了超过20%,达到1218 MHz,并可选择扩展到1794 MHz

但有一点始终没有改变,都是使用具有75 Ω阻抗的同轴电缆物理连接到用户电缆调制解调器。在20世纪90年代之前,系统前端和用户之间使用100%同轴电缆,但最新部署为混合光纤铜缆(HFC)。在HFC中,模拟电光转换器连接到前端的同轴输出;然后信号通过光纤传输至靠近服务区的节点,再通过光电转换器,最终经同轴电缆分配给用户。通过架空或地下电缆与用户的这最后一英里连接成为系统瓶颈,但升级到光纤到户(FTTH)链路的成本很高且具有破坏性,因此有线电视MSO决定充分利用现有的同轴电缆资产。与双绞线电话线相比,同轴电缆提供了一个相对良好的环境,本身能够屏蔽干扰或串扰,并且因阻抗不匹配产生适度的信号反射。但是,从节点到最远用户达1200英尺的典型距离下,频率相关损耗特征明显(108 MHz1002 MHz之间存在近17 dB的斜率),需要插入具有高通响应的RF滤波器进行预加重或倾斜。

在典型的HFC部署中(如图1所示),从光纤节点连接的一根主干同轴电缆可服务数百个用户,通过多路RF分路器将信号分配给子组,然后通过分接头将分接电缆连接到个人用户。在典型的节点+ n系统中,宽带升压放大器以固定的间隔插入网络中,以放大信号电平,确保电缆调制解调器处具有足够的信噪比(SNR)

为用户提供更大的数据容量

DOCSIS干线电缆上的可用数据带宽由所有连接用户共享,并可通过两种方式为所有用户提供更多带宽:

► 提高通过电缆传输的数据速率

► 减少连接到电缆的用户数量

如前所示,通过使用频道绑定、更高阶的调制方案以及扩展频谱以提供更多的频道,可提高关键信息(headline)数据速率。但是,增加下行容量只是解决方案的一部分,因此,网络架构也在不断发展以减少连接到节点的用户数量,最初是通过节点分割来实现的,将支持的用户数量从最多2000减少到不足500。这种方法有效但成本很高。节点分割的替代方法是修改网络架构,通过使用带数字光纤链路的分布式接入架构(DAA)将物理层(PHY)CCAP分离,如图2所示。远程PHY硬件包含下行调制和RF级以及上行RF级和解调。从CCAP中移除体积庞大且耗电的PHY组件,在前端位置放一个边缘路由器也能实现虚拟CCAP

数字光纤的性能远远高于模拟光纤,且覆盖范围更大(能够更灵活地确定节点位置),并且单根光纤支持大约5倍的波长。DAA方法还消除了传统HFC网络中的电光和光电转换。这些转换限制了光节点输出信号的动态范围:模拟转换的底噪和线性度都会影响调制误差率(MER),这将决定是否能够支持高数据速率所需的高阶调制。

挑战是什么?

光纤深入架构将通过更小的服务组规模、更自由的频谱分配和更好的线路末端SNRMERDOCSIS 3.1中实现高阶调制所必需的),来提升每个用户的容量。由于数字光纤和新硬件的位置相对靠近用户,因此还有机会提供补充服务节点,如在远程PHY节点上添加Wi-Fi接入点。但是,这也会给下行模拟传输链带来几个新的设计挑战。

1.使用HFC部署有线电视

2.使用远程PHY部署有线电视

DOCSIS 3.1标准将下行频率上限从1002 MHz扩展到1218 MHz,意味着必须传输相当于35个额外的6 MHz频率通道,且向上倾斜度从17 dB增加到21 dB,如图3所示。

任何新系统都需要与现有部署保持兼容,因此最高DOCSIS 3.0频道中的功率(以999 MHz为中心)必须保持不变(通常为57 dBmV),这意味着最高频道(以1215 MHz为中心)中所需的RF功率为61 dBmV。由于添加了频道,增加了倾斜度,并且电缆调制解调器需要高SNR,因此节点输出端口前的最后一个有源元件,即A类超线性功率放大器(功率倍增器混合)所需的输出信号电平提高了一倍多,达到76.8 dBmV的复合电平。为了满足不断增长的RF功率需求,混合硬件设计人员必须将每端口混合直流偏置功率从10 W左右增加到18 W,并且在某些情况下,必须将直流电源电压从行业标准值24 V增加到34 V。由于节点通常支持多达4RF端口,每个端口都有其自己的混合端口,并且通常由通过同轴电缆注入的60 V交流电源供电,这就迫使对设计做出重大更改,并产生了新的散热管理问题。

为了支持采用DOCSIS 3.1的更高阶QAM方案节点输出端对MER的苛刻要求已从43 dB增加到48 dB2在这样高的MER要求下,DAC时钟上的相位噪声和杂散信号会对系统性能产生影响。功率倍增器直接影响MER和带内带外失真的主要不利因素是非线性失真,包含谐波和交调失真。在108 MHz1218 MHz的倍频程工作范围内,存在多个带内奇偶次谐波,而在185D3.0载波(或等效载波)下,会产生一组非常复杂的IM产物。倾斜也有显著的影响,因为较高频道中的功率比最低频道中的功率大100多倍,所以这里会产生显著的差频积。峰均功率比(PAPR)超过12 dB

所有这些因素结合起来,为功率倍增器设计人员带来了巨大的挑战:更宽的带宽、更高的峰均功率以及改善线性度。最新的AGaAs/GaN推挽混合器件(如ADCA3992)可满足带宽、RF功率和线性度要求,但RF系统设计人员所面临的挑战无疑是降低功耗:650 mWRF输出功率的直流输入约为18 W时(等效于76.8 dBmV复合电平),直流到RF的转换效率仅为3.6%

系统解决方案是什么

一旦混合设备能够支持所需的带宽和功率,解决方案的第一部分就是确保输出端口前的最后一个有源元件,即混合功率倍增器能够获得清晰的信号。通过使用高性能宽带16RF DAC(如AD9162)和低相位噪声、低杂散辐射JESD204B兼容时钟源(如HMC7044),可在DAC输出端跨整个DOCSIS 3.1频率范围实现约52 dB MER

解决方案的第二部分更复杂。理想情况下,任何解决方案都会既提高功率倍增器的输出功率能力又提高MER,同时降低功耗,但它们几乎是相互对立的:在恒定输出功率下,降低功耗会使MER性能下降,或者需要损失RF功率性能,才能使MER保持不变。虽然可以使用包络跟踪(ET)等技术来提高效率,但创建非常宽的带宽包络信号并将ET过程产生的显著失真线性化将带来额外的挑战。

要兼顾效率和MER,具有吸引力的解决方案就是DPD,整个无线蜂窝行业几乎普遍采用。数字预失真(DPD)允许用户在更高效但非线性更明显的区域中运行混合功率倍增器,然后先预先校正数字域中的失真,再将数据发送到放大器。如图4所示,DPD在数据到达放大器之前对其进行整形,以抵消放大器产生的失真,从而扩大功率倍增器的线性范围。

3.频率相关电缆损耗的倾斜补偿

4.数字预失真

在扩大的线性工作范围中,DPD让放大器能够在降低的偏置电流或电源电压下更自由地运行(从而降低功耗),或提高MER和误码率(BER),甚至可能同时兼顾。尽管数字预失真已广泛应用于无线蜂窝基础设施,但在电缆环境中实施数字预失真有独特而又有挑战性的要求。这包括对超宽带宽应用线性化,尽量减少实施DPD所需的数字信号处理功耗,以及在高倾斜频谱下工作。所有这一切只能通过对硬件、FPGA和软件进行适度的更改(会增加成本)来实现。

由于通过将放大器驱动到非线性工作区域来提高效率,多个带内失真产物给DPD带来了独特的挑战。不仅是大信号带宽,还有它在频谱(从直流开始仅为108 MHz)上的位置都对DPD构成了挑战。有线信号的性质与无线截然不同,无线信号其所需信号的带宽(例如,60 MHz)比RF中心频率(例如,2140 MHz)小很多。在典型的108 MHz1218 MHz DOCSIS 3.1下行分配中,所需信号带宽为1110 MHz,中心频率为663 MHz。所有非线性系统都会发生谐波失真。电缆数字预失真的重点是带内谐波失真产物。在典型的无线系统中,三次和五次谐波最重要,因为其他产物在频带外,可通过传统滤波器滤除。在典型的电缆部署中,最低载波的前11个谐波都在频带内。

相比只需要考虑奇数次谐波的无线蜂窝应用,电缆应用中的偶数次和奇数次谐波均在频带内,可产生多个重叠的失真区域。这在一定程度上会对任何数字预失真解决方案的复杂性和精密性产生严重影响,因为算法必须通过简单的窄带假设。数字预失真解决方案必须适应所有阶次的谐波失真。每个阶次k需要[k/2] + 1项(二阶:k = 2 → 2项,三阶:k = 3 → 2项,四阶:k = 4 → 3项等)。在窄带系统中,偶数阶项可以被忽略,奇数阶在每个目标频带内产生1个项。电缆应用中的数字预失真必须考虑奇数阶和偶数阶谐波失真,并且还必须考虑到每个阶可能有多个重叠的带内元素。

谐波失真校正定位

考虑到传统窄带数字预失真解决方案的处理在复杂的基带处完成,我们主要关注对称位于载波周围的谐波失真。在宽带电缆系统中,尽管保持了位于一次谐波周围的那些项的对称性,但是这一对称性不再适用于更高阶次的谐波产物。

5.宽带电缆应用中宽带谐波失真的影响

如图6a所示,传统窄带数字预失真在复杂基带处完成。在这些实例中,仅一次谐波产物在频带范围内,因此其基带产物直接转换为RF。考虑宽带电缆数字预失真时(图6b),较高阶次的谐波失真必须是频率偏移,才能使上变频后的基带产物正确位于实际RF频谱中。

7概要显示了一种数字预失真的实现。在理想情况下,从数字上变频器(DUC)(通过数字预失真)到DAC乃至通过功率倍增器的路径将没有带宽限制。同样地,观测路径上的ADC将对全带宽进行数字化。请注意,为了进行说明,我们扩展2倍带宽的信号路径;在某些无线蜂窝应用中,可扩展到35倍的带宽。理想方案是通过数字预失真产生带内项和带外项,从而完全消除功率放大器引入的失真。需要注意的是,为了准确消除失真,需要在目标信号的带宽之外创建项,这一点非常重要。在实际方案中,信号路径具有带宽限制和倾斜特性,数字预失真性能无法达到理想方案要求。

ADI公司开发了一个完全实时、闭环、自适应电缆数字预失真解决方案,由FPGA结构中的执行器和嵌入式处理器中基于软件的自适应机制组成。该实现方案使用Intel® Arria® 10 660 FPGA和嵌入式ARM® Cortex®处理器。DPD IP内核和ARM的功耗为5.3 W,尽管使用更新一代的FPGA或转换为ASIC,此功率仍应低于3 W

6.宽带数字预失真复杂基带处理中的频率偏移要求。(a) 传统窄带数字预失真在复杂基带处完成

(b) 宽带电缆数字预失真、OOB HD必须是频率偏移以允许RF上变频

7.无带宽限制的理想化数字预失真方案

结果

8显示ADCA399276.8 dBmV总复合电源、34 V电源电压、400 mA偏置电流(13.6 W直流电源)下工作的测试结果。

8.ADCA399276.8 dBmV下没有数字预失真(蓝色)和有数字预失真(橙色)时的性能

测试信号是一串DOCSIS 3.0载波,中心频率为111 MHz1215 MHz,倾斜度为21 dB。引入了少量的间隙,以便观察频带失真。可以看到,频带底部失真约改善了6 dB,频带顶部超过8 dB

530 mA标称非数字预失真功率倍增器电流相比,直流电源节省4.4 W,那么,4端口系统节省的总功率为17.6 W5.3 W FPGA电源,得到12.3 W。对于72 W59.7 W4端口系统,功耗(散热)显著降低。每个倍增器的偏置电流很可能进一步回退至350 mA (11.9 W),同时仍达到41 dBMER目标值,从而系统净节省19.2 W

结论

尽管高速移动数据和光纤日益得到广泛应用,但现有最后一英里网络的巨大覆盖范围及其相对良好的电气特性,可确保在可预见的未来,它们仍将是向消费者提供语音、视频和数据服务的重要工具。随着有线电视网络过渡到DOCSIS 3.1,并且不断地发展,满足更宽的频率范围、更高的功率、更好的调制精度以及更高的功效等系统性能要求变得更加困难。

数字预失真提供了一种可解决这些相互冲突需求的方式,但在电缆应用中的实施也构成了非常独特和极具难度的挑战。ADI已开发出一套全面的系统解决方案来应对这些挑战,其中包含混合信号硅(DACADC和时钟)、RF功率模块(GaN/GaAs混合)和先进算法。这三种技术的结合为设备制造商提供了一个灵活的高性能解决方案,能够以最小的妥协在功耗与系统性能之间实现平衡。软件定义线性化还支持原有电缆技术到新一代电缆技术的轻松过渡,新一代电缆技术中预计将包含全双工(FD)、扩展带宽(至1794 MHz)和包络跟踪(ET)

本文借鉴了Patrick Pratt的数字预失真图笔者对此表示感谢。

参考资料

1  Robert L. Howald光纤前沿春季技术论坛论文集,2016年。

2 有线电缆数据服务接口规范DOCSIS® 3.1—物理层规范CM-SP-PHYv3.1-I08-151210CableLabs20175月。

作者简介

Simon Whittle是通信业务部门无线系统部的技术项目经理。工作地点在英国巴斯,主要负责有线电视和5G毫米波系统项目。在20127月加入ADI之前,Simon曾在蜂窝通信基础设施行业工作,负责领导团队开发3G4G远程射频头技术。在此之前,他从事蜂窝、移动无线电和广播应用的接收器和高功率发射器开发工作,并拥有多项专利。他于1983年毕业于英国萨里大学,是IEEE成员。

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Cadence Spectre X仿真器为模拟电路提供最高效的验证

2020年10月22——楷登电子(美国 Cadence 公司,NASDAQ:CDNS)今日宣布,谱瑞集成电路(Parade Technologies)已应用部署了CadenceÒ Spectre® X仿真器,并将其用于显示面板集成电路(IC)的模拟仿真加速。采用Spectre X仿真器,谱瑞的模拟仿真性能在保证黄金精准的前提下较之前解决方案提速三倍。如需了解更多有关Spectre X仿真器的相关内容,请访问www.cadence.com/go/SpectreX

谱瑞开发的先进触屏产品需要高性能IC以确保精确度和低功耗。为了应对设计尺寸的不断增大,及高速和复杂性的挑战,谱瑞需要能够在保证黄金精准度的同时具有更快仿真速度的解决方案。经过完整评估,谱瑞认为Spectre X仿真器是其显示面板IC设计项目的最佳解决方案,帮助设计工程师轻松找到精准度和性能的最佳平衡。

 为了保证准确度达到最高,我们需要具备SPICE准确度的仿真器,性能也要足够强,并满足紧张的上市时间需求,”谱瑞集成电路模拟设计总监俞权表示,“我们评估了Spectre X仿真器,它带来性能和速度的显著提升,相较之前的解决方案将仿真时间缩短了数天。因为这些优异的提升和特性,我们计划将Spectre X仿真器继续用于其他项目。”

关于 Cadence

Cadence 在计算软件领域拥有超过 30 年的专业经验,是电子设计产业的关键领导者。基于公司的智能系统设计战略,Cadence 致力于提供软件、硬件和 IP 产品,助力电子设计概念成为现实。Cadence 的客户遍布全球,皆为最具创新能力的企业,他们向消费电子、超大规模计算、5G通讯、汽车、移动、航空、工业和医疗等最具活力的应用市场交付从芯片、电路板到系统的卓越电子产品。Cadence 已连续六年名列美国财富杂志评选的 100 家最适合工作的公司。如需了解更多信息,请访问公司网站cadence.com

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FIS商户解决方案Worldpay中国区总经理施南飞

中国对整个亚太地区支付趋势的影响重大。 FIS旗下Worldpay2020年全球支付报告》指出,在支付宝和微信支付的主导下,移动和数字钱包占中国整体电子商务交易的71%。线下销售方面同样引人注目,数字移动钱包现在占中国支付量的48%,比现金支付高出两倍多。

中国深圳市政府近期开展了数字人民币红包试点,进一步巩固中国作为全球数字支付领导者的地位。 去年,在国内宣布数字货币电子支付(DCEP)后,央行数字货币(CBDC)受到广泛关注。 央行数字货币可谓是「无现金社会」的另一重大里程碑,我们已经开始看到实际案例,以解决一些现实挑战。

举例来说,深圳的红包计划旨在促进本地消费,居民一旦下载人民币APP,便能立即接收数字货币。 否则,刺激措施透过直接存款,支票和预付借记卡方法,可能需要很长时间才能转至收款者。央行数字货币可通过电子方式直接发送给每个居民,有效提升政府的支付流程。

中国正灵活地鼓励社会大众使用人民币APP,通过虚拟红包向居民发放数字货币。早于2014年,微信首次推出微信支付的红包功能,此功能已日趋普及。这是因为中国消费者倾向于运用智能手机上网,其中不少人被社交分享功能所吸引。然而,要令人民币APP达到微信等「超级APP」的普及程度并长期使用,需要全面考虑如何与消费者的生活方式融合一体,提供无缝的支付体验。令人期待的是,中国应用程序的发展,很可能成为其他央行的发展蓝图。

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尽管我们目前仍处在5G网络部署的早期阶段,但是5G技术的特性和功能已经明确,其催生全新应用和改进现有应用的潜力,也得到了业界的广泛认可。除了已经出现的应用场景之外,业界普遍认为,5G将在医疗保健、汽车、智慧城市和工业自动化等多个垂直领域实现更高水平的创新,这将切实改变我们生活的各个层面。多数分析师和行业评论家一致认为,5G将为全球GDP的下一轮增长提供新动能。全球移动通信系统协会(GSMA)近期发布的一份报告预测,未来15年,5G将为全球经济贡献2.2万亿美元,其中制造业、公用事业以及金融和专业服务业将成为最大的受益者。

图1: 5G对全球经济的影响预测 (数据来源: GSMA) 

1: 5G对全球经济的影响预测 (数据来源: GSMA) 

在中国市场,电信运营商们正在加快5G网络的建设步伐。根据工信部公布的数据显示,预计到2020年底,全国开通的5G基站数量将超过60万个。与此同时,5G用户的数量也不断增长,目前累计终端连接数已超过1个亿。此外,随着新基建政策的提出,各地政府不断加大投入,推进5G基础设施建设,为5G应用的创新提供了强劲动力,5G的应用场景将更加丰富。

5G将深度赋能多种强大的应用场景

5G网络的功能可满足三大应用场景的需求,包括增强型移动宽带(eMBB)、海量机器类通信(mMTC)、超可靠低时延通信(URLLC)。

  • 增强型移动宽带(eMBB):eMBB能够为用户提供高达20Gbps的数据传输速率,从而让消费者获得更好的服务体验,它可以支持增强现实(AR)、人工智能(AI)和虚拟现实(VR)等对带宽需求比较高的应用。
  • 海量机器类通信(mMTC,即大规模物联网):mMTC能够实现广域覆盖和深度室内穿透,支持海量的设备连接,使得每平方公里范围内可以连接的设备数量高达100万台。此应用场景通过提供低功耗广域网(LPWA)技术来满足快速增长的移动物联网需求。LPWA技术能使用较低功耗,实现远距离覆盖,其优化的数据传输可以支持小型和间歇性的设备数据块(Data Blocks)。
  • 超可靠低时延通信(URLLC):URLLC适用于需要执行许多关键任务的应用领域,这些应用需要超低的端到端时延(1毫米甚至更短)以及高可靠性和实用性。

实际上,并非所有应用都需要使用5G技术的全部功能,有些应用可能需要不同的功能组合,通常这会是一个动态变化的过程。例如,远程物联网传感器使用电池供电,耗电量低、功耗低,采用低数据传输速率进行通信,属于典型的mMTC应用。而远程机器人手术则需要综合eMBB和URRL的功能,因为该应用场景需要将大量的传感器数据从机器人设备传送给外科医生,同时还要在手术过程中实现近乎实时的响应。

5G的网络切片功能足以应对这种需求的不断变化,该功能可以对网络资源进行分割和管理,并且能够根据不用应用的需求做出动态的调整。

图2: 广泛的5G应用场景 (信息来源: ITU)

2: 广泛的5G应用场景 (信息来源: ITU)

读懂新兴应用,洞悉5G的强大功能

正如上文所述,5G将对未来全球经济的繁荣做出贡献,人们对此寄予厚望。尽管这些贡献大多来自尚未出现的应用场景,但我们可以按照下方表格所描述的方式对5G的潜在优势进行分类。此外,该表格还展示了目前已经集成了5G技术功能且备受关注的应用案例。

表1:5G将带来的优势预期

表1:5G将带来的优势预期

热门应用一:自动驾驶汽车

无人驾驶汽车技术的发展在当前备受瞩目,百度Apollo、谷歌的Waymo、宝马的Vision iNext概念车以及特斯拉的车型经常成为媒体争相报道的焦点。尽管这些所谓的无人驾驶车辆仍然处在研发阶段,但分析人士预测,该领域在未来5年将出现强劲增长,而5G网络的广泛普及被视为推动这一增长的基本前提。

为了保障车辆的安全、可靠运行,要求自动驾驶汽车必须持续与周边环境进行互动,并与其他车辆、路边基础设施、行人以及远程数据中心等实体进行通信。这种互动需要依赖5G技术的强大功能才能得以实现:URLCC使车辆能够进行实时响应并做出决策;eMBB支持海量的数据传输,使得车辆在感知周围环境并与之通信的过程中,处理高达200万Gbps的数据吞吐量;mMTC为道路两侧广泛的传感器网络提供支持。支持自动驾驶所需的蜂窝技术子集被称谓车联网(V2X),而且3GPP已在其不同版本的标准中逐步制定了利用蜂窝技术支持V2X的技术规范。

图3:3GPP V2X标准的演进(来源:5GAA,C-V2X部署时间表)

图3:3GPP V2X标准的演进(来源:5GAA,C-V2X部署时间表)

热门应用二:远程机器人手术

将从5G网络的早期部署中获益的另一个应用则是远程机器人手术。触觉和视觉反馈对于此类手术而言至关重要,医生必须在10毫秒之内对这两种类型的刺激做出反应。以前,制约远程手术发展的主要障碍就是响应时间。因此,迄今为止,施行手术时,医生必须与患者身处同一物理环境中,一直对外科手术机器人进行直接控制。

目前爱立信正与伦敦国王学院(KCL)合作,开展基于5G技术的远程手术研究。爱立信已经开发出专用的触觉手套,它能够为外科医生提供执行手术的触感,让他们得以使用机器人设备对患者进行远程手术。5G的eMBB功能可以用来传输机器人设备上先进传感器阵列所采集的触觉数据以及来自手术室的视频。5G的URLCC功能也至关重要,它可以将数据在10毫之内从执行远程手术的手术室传输给外科医生。

令人欣喜的是,5G网络已经被成功应用到了远程人体手术之中。2019年3月,解放军总医院海南医院的主任医师凌至培借助5G网络,跨越3,000多公里,对位于北京的一名帕金森病患者成功实施了远程人体开颅手术。

热门应用三:物联网

物联网的爆炸性增长并没有减弱的迹象,Gartner预测,到2020年,将有208亿台设备连接入网,而IHS Markit预计,到2030年,全球联网设备的数量将到达1,250亿台。物联网应用涉及大多数的行业,以智能传感器或智能设备的使用为典型代表,涵盖智能工厂、智慧城市、农业监测、管道监测、飞机维护等多个领域。这些应用大多需要LPWAN技术,该技术的特点是能够增强室内、室外和地下的信号覆盖,支持电池供电的设备。使用电池供电的设备只是偶尔需要传输数据,电池的使用寿命可以长达10年。

许多电信运营商一直在开发基于NB-IoT或者LTE-M网络的LPWAN解决方案和产品。3GPP R13标准中对NB-IoT和LET-M技术有明确的定义。据GSMA公布的数据,截至2019年10月,全球已实现商用的NB-IoT网络为89张,LET-M网络为34张。意识到这项投资的重要性,3GPP已经确认这两种技术均符合5G标准,并将随着5G标准的持续演进而强化mMTC 功能,从而确保了现有解决方案的平滑过度。

5G之旅才刚刚开始

虽然5G网络的推出到现在仅有一年多,但即使是在5G网络开始部署之前,人们对5G技术的热情也异常高涨。分析师预测,5G将成为推动全球经济增长的新引擎,未来将为各个行业的发展带来巨大机遇。5G真正的价值在于赋能新兴应用,而不只是让手机的网速变得更快。很显然,我们目前还处在5G漫长旅程的初期,但是随着运营商不断加大投入,以创建功能全面的5G网络,拥抱无限商业机遇,创新的步伐势必将会加速。

关于安富利公司

安富利是一家全球技术解决方案提供商,拥有广泛的生态系统,可在产品生命周期的每个阶段为客户提供设计、产品、营销和供应链专业知识。我们将创意转化为智能解决方案,减少将产品投放市场所需的时间、成本和复杂性。近一个世纪以来,安富利一直致力于帮助全球客户和供应商实现技术的变革。了解安富利的更多信息,欢迎浏览http://www.avnet.com/

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自动驾驶汽车中的传感器会持续产生大量与汽车周围环境相关的实时数据。车辆需要新的硬件架构才能快速处理这种数据,并作出决策使自动驾驶变为可能。Catapult® 是业内高层次综合 (HLS) 平台的佼佼者,其采用 C++/SystemC 提供抽象程度更高的全新芯片设计范例,大幅改善了硬件设计。它还能无缝验证 C++ 和 RTL,并且结合了 PowerPro® 以进行测量、探索、分析和优化 RTL 功耗。适用于自动驾驶车辆的密集型设计算法非常适合 HLS,汽车领域中的一些大型半导体供应商也成功采用了这种方法。

点击下载白皮书“自动驾驶的高层次综合”

来源:mentor

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在5G商用网络不断增多,越来越多的国家谋划加入5G商用行列的情况下,电信设备商获得的5G商用合同也越来越多。为电信运营商提供5G设备的爱立信,在他们新发布的三季度财报中就披露,截至10月21日,他们获得的5G商用合同已经达到112份。

而在7月17日发布的二季度财报中,爱立信披露到那一天他们所获得的5G商用合同是99份,这也就意味着他们的5G商用合同,在最近三个月增加了13份。

在三季度的财报中,爱立信还披露,他们参与建设的5G网络中,到10月21日已有65张投入运营,较7月17日时的54张增加了11张。

来源:TechWeb

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三星一直对量子点显示技术(QLED)情有独钟,旗下的电视产品大多也都采用这项技术。目前来说,QLED最直接的好处是可以大幅度提升屏幕的色域,以显示更丰富的色彩。不过,现阶段的QLED离所谓的“完全体”还相去甚远。

市面上采用QLED屏幕的电视本质上还是液晶电视,背光也是传统的LED光源,只是多了一层量子点膜,提升了色彩表现。真正完美的QLED其实是和OLED一样的自发光技术,每一个像素都是独立的量子点发光二极管,并且它还解决了OLED有机发光材料寿命问题,不用担心烧屏。

当然,研发的过程还很漫长,三星仍然在积极探索,来打造最完美的量子点显示技术。近日据韩媒报道,三星已经成功开发出蓝色QLED技术,提高了20.2%的发光效率,可实现88900尼特的最大亮度和16000个小时的QLED寿命。

三星成功开发蓝色QLED技术 发光效率提升20%

量子点(QD)是直径为几纳米(比一根人的头发窄几万倍)的半导体颗粒,照亮时,它们会根据其大小重新发射某种颜色的光,而蓝色是QLED三种主要颜色中最难实现的颜色。因为它在三种原色中具有最大的带隙,当暴露于外部光时会迅速氧化,导致使用寿命短和发光效率低。

三星表示,为了更好地稳定 QD 材料并确保持久的光响应,研究人员在蓝色QD表面应用了具有量子点双发射层和较短配体的结构,同时还提高了电流注入率。此次技术突破,有望能够帮助加速“完全体”量子点发光二极管商业化。

来源:太平洋电脑网

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英国伦敦和加州圣克拉拉,20201019 -- 电池和电源管理、Wi-Fi®和蓝牙®低能耗(BLE)以及工业边缘计算解决方案的领先供应商DIALOG SEMICONDUCTORXETRA代码:DLG)与全球领先的特殊工艺半导体代工厂格芯®GLOBALFOUNDRIES®GF®)今日宣布,双方已达成协议,Dialog将其导电桥接RAM (CBRAM)技术授权给格芯®GLOBALFOUNDRIES®)。这种阻性RAM(ReRAM)技术由Adesto Technologies公司开创,该公司最近被Dialog Semiconductor收购。格芯®GLOBALFOUNDRIES®)将首先在其22FDX®平台上提供DialogCBRAM技术,作为嵌入式非易失性存储器(NVM)选项,并计划扩展到其他平台。

Dialog经过生产验证的专有CBRAM技术是一种低功耗NVM解决方案,旨在支持物联网、5G连接、人工智能(AI)等一系列应用。CBRAM具备低功耗、高读/写速度、低制造成本以及对恶劣环境的耐受性,因此特别适合消费电子、医疗以及部分工业和汽车应用。此外,CBRAM技术还能为这些市场的产品所需的先进技术节点提供高性价比的嵌入式NVM

Dialog Semiconductor企业发展高级副总裁兼工业混合信号业务部总经理Mark Tyndall表示:“CBRAMAdesto标志性存储器技术之一,也是Dialog产品组合的颠覆性新产品。与格芯建立新的授权合作关系,体现了DialogAdesto携手开创新事业的迅捷速度。

展望未来,我非常看好我们与格芯的紧密合作关系。这项协议不仅能够为行业提供先进的技术,而且还使Dialog有机会在下一代片上系统(SoC)采用领先的CBRAM技术。”

格芯高级副总裁兼汽车、工业和多市场总经理Mike Hogan表示:“我们与Dialog的合作关系表明,格芯致力于加大投资力度,进一步为客户提供差异化的增值产品。DialogReRAM技术为我们领先的eNVM解决方案系列提供了有力补充。该存储器解决方案与我们的FDX™台相结合,能够帮助我们的客户推陈出新,提供新一代安全物联网和边缘人工智能应用。”

DialogCBRAM技术克服了ReRAM经常面临的集成与可靠性挑战,提供了可靠的低成本嵌入式存储器,同时支持ReRAM在低电压下工作。这意味着需要比标准嵌入式闪存产品写入和读取访问耗能更低。

CBRAM将于2022年作为格芯22FDX平台的嵌入式NVM选项投入生产,供格芯客户使用。客户可以借助IP定制服务,对CBRAM单元进行修改,以优化其SoC设计,增强安全性,甚至调整单元以满足新应用的需求。此外,作为“后端制程”技术,CBRAM更容易集成到其他技术节点。

如需了解更多关于Dialog CBRAM技术的信息,请点击此处

如需了解更多关于格芯®GLOBALFOUNDRIES®22FDX平台的信息,请点击此处

关于格芯

格芯是全球领先的全方位服务半导体代工厂,为世界上最富有灵感的科技公司提供独一无二的设计、开发和制造服务。伴随着全球生产基地横跨三大洲的发展步伐,格芯促生了改变行业的技术和系统的出现,并赋予了客户塑造市场的力量。格芯由阿布扎比穆巴达拉投资公司(Mubadala Investment Company)所有。欲了解更多信息,请访问https://www.globalfoundries.com/cn

关于Dialog Semiconductor

Dialog Semiconductor是领先的标准和定制集成电路(IC)供应商,用于物联网和工业4.0应用。Dialog凭借成熟的专业技术,提供电池管理、蓝牙®低能耗、Wi-Fi、闪存和可配置混合信号IC,以推动下一代设备的发展,提高电源效率,减少充电时间,同时提高性能和生产力。

Dialog采用无晶圆厂的商业模式,作为有社会责任感的雇主,推行了多项福利计划,以造福员工、社区、其他利益相关者和经营环境。我们凭借数十年的经验和先进的创新,帮助制造商实现下一个目标。凭借对创新的热忱和创业精神,我们始终站在物联网、移动、计算和存储、互联医疗和汽车市场的高能效半导体技术的前沿。Dialog总部位于伦敦附近,销售、研发和营销组织覆盖全球。2019年,营业收入约为14亿美元,持续名列欧洲增长最快的上市半导体公司之一。目前,它在全球拥有约2,300名员工。该公司在法兰克福(FWB代码:DLG)证券交易所(受监管市场,主要标准,ISIN GB0059822006)上市。

如需了解更多信息,请访问www.dialog-semiconductor.com

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MAX78000将能耗和延迟降低100倍,从而在IoT边缘实现复杂的嵌入式决策

2020年10月21日—Maxim Integrated Products, Inc (NASDAQ: MXIM)宣布推出带有神经网络加速器的MAX78000低功耗微控制器,支持电池供电的嵌入式物联网(IoT)设备在边缘通过快速、低功耗人工智能(AI)推理来制定复杂决策。与软件方案相比,这种快速、低功耗的决策实施使得复杂的AI推理能耗降低到前期方案的百分之一以内,采用AI技术的电池供电系统可大幅延长其运行时间,有助于实现之前无法逾越的新一代电池供电AI应用。此外,MAX78000并没有影响延迟指标和成本:其成本只是FPGA或GPU方案的零头,而执行推理的速度比低功耗微控制器上实施的软件方案快100倍。

AI技术使机器能够以之前完全不可能的方式来观察、聆听和感知世界。过去,将AI推理布置到边缘意味着从传感器、摄像机和麦克风收集数据,然后将数据发送到云端实现推理算法,再将结果送回到边缘。由于延迟和能耗较大,这种架构对于边缘普及极具挑战。作为替代方案,低功耗微控制器可用于实施简单的神经网络运算,但延迟会受到影响,且只能在边缘执行简单任务。 

通过集成专用的神经网络加速器,MAX78000克服了这些局限性,凭借在本地以低功耗实时执行AI处理,使机器能够看到和听到复杂的型态。由于MAX78000执行推理的功耗不到微控制器软件运行功耗的百分之一,大幅提高了机器视觉、语音和面部识别等应用的工作效率。MAX78000的核心是专用硬件,其设计旨在最大程度地降低卷积神经网络(CNN)的能耗和延迟。该硬件运行时几乎不需要任何微控制器核的介入,意味着操作的流线化程度极高。能量和时间仅用于实施CNN的数学运算。为了将外部世界的采集数据高效输入到CNN引擎,用户可使用两种集成微控制器核之一:超低功耗ARMÒ CortexÒ-M4 核,或功耗更低的RISC-V核。

鉴于AI开发的挑战性,Maxim Integrated提供了工具,实现平稳的评估和开发体验。MAX78000EVKIT#包括音频和摄像头输入,开箱即用的演示平台支持大字表关键词检索和面部识别。完备的文档可帮助工程师训练MAX78000网络,且采用其日常使用的工具:TensorFlow或PyTorch。 

主要优势

  • 低能耗:硬件加速器与超低功耗ARM M4F及RISC-V微控制器相结合,将智能化实施推进到边缘,能耗不足嵌入式竞争方案的百分之一。
  • 低延迟:在边缘执行AI功能,实现复杂的认知,使IoT应用减少或省去云端事务处理,速度提高到软件方案的100倍。
  • 高度集成:带有神经网络加速器的低功耗微控制器使得在电池供电的IoT设备中是实现复杂、实时认知成为可能。

评价

  • “人工智能往往与大数据云端方案联系在一起。” Omdia公司市场研究分析师Kelson Astley表示:“任何能够脱离电源线和对大容量锂离子电池组依赖的技术都有助于开放设计人员的思路,进而构建更敏捷、更适应其运行环境的AI方案。”
  • “我们已经省去了边缘AI实施的电源线。”Maxim Integrated微处理器与安全产品事业部执行总监Kris Ardis表示:“电池供电IoT设备现在能做的远远超出简单的关键词识别。我们已经改变了不得不在功耗、延迟和成本之间取舍的游戏规则,我们期待这项创新技术催生新的应用领域。”

供货及价格

  • 欢迎咨询MAX78000价格,可通过特许经销商购买
  • 提供 MAX7800EVKIT# 评估套件,价格为168美元

关于Maxim Integrated

Maxim Integrated致力于开发创新的模拟和混合信号产品与技术,让系统更小巧、更智能,同时增强其安全性能、提高能效。我们助力客户在汽车、工业、健康、移动消费和云数据中心等领域的创新设计,提供业界领先的方案,让世界变得更美好。更多信息请浏览https://www.maximintegrated.com/cn

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