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作者:泰克科技  Blair Battye

交流耦合和直流抑制模式的应用

涉及直流电源轨的噪声和/或纹波时,一种非常普遍的做法是,使用交流耦合示波器输入或使用具有直流抑制功能的探头。当直流偏移不足时,用户通常会选择使用交流耦合或直流抑制设置。我们发现,由于关注清洁电源,用户比以往任何时候都更有兴趣了解其电源的电压和噪声特性。

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交流耦合和直流抑制探头对比

了解交流耦合和直流抑制模式

本文探讨了交流耦合和直流抑制模式一些可能出人意料或未知的特性,以及这些模式最终如何导致错误的结论。当我们考虑这两种模式的功能时,可以想象将一个电容器串联到示波器的输入端,从而了解这将如何影响低频响应。更常见的是,当我们考虑探头和示波器时,我们会关注高频响应和滚降特性,而忽略低频行为。

请注意,本文所载数字表示实验结果,并不反映实际保证的规格要求。上图比较了几种设置的低频响应并说明了不同之处。

在上图中,为了实用起见,我选择将 1 Hz 作为低频极限,把 100 kHz 作为高频极限,因为在 100 kHz 以上时,所有探头的行为都相似。下表提供了更多详细信息,并显示了使用不同探测/设置时测量的 3dB 带宽。

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MSO68B 示波器的功率测量和分析选项 (PWR) 包含 FRA(频率响应分析)工具。使用该工具收集数据,并与 AFG31000 系列任意波形/函数发生器配合使用,执行频率扫描。将数据从示波器应用程序导出到 CSV 文件,然后再导入 Excel 进行绘图和分析。除6 B 系列 MSO 外,4 B 系列 MSO5 B 系列 MSO示波器也包含 PWR 套件。

根据发布的规格说明书,MSO68B 示波器在交流耦合模式下的滚降频率小于10 Hz,因此测量值 7 Hz 符合规格要求。与使用 TPP1000 相同,低频 3dB 点应小于 1Hz。我没有找到 TPR1000 或 TDP1000 探头符合低频响应规格要求的说明。

最近,我遇到一个应用案例,其中客户期待电源轨噪声小于 5Hz。解决方案中存在许多相互冲突的选择。TPP1000 探头在交流耦合模式下可以处理低频信号,但是 10 倍衰减对于测量的噪声水平有不利影响。1 倍模式下的 P6247 一直是处理电源轨噪声的不错选择,但由于它具有滚降特性且采用传统设计,因此产生的噪声较大,客户无法接受。

直流耦合模式下的 TPR1000 电源轨探头可以很好地满足客户小于 5 Hz 的噪声要求,但选择直流抑制模式(如表 1 所示)可能会产生误导性结果。TPR1000 的一个强大功能是具有较大的 ( +/- 60 V) 偏移范围,因此能够将大范围的直流归零,而无需使用直流抑制。还要记住的是,TPR 探头对信号交流部分的负载方式与其他探头不同。

总结

在许多测量中,特别是在功率和噪声测量应用中,了解测量系统的低频响应非常重要。了解MSO 6更多资料及近期优惠活动, https://www.tek.com.cn/products/oscilloscopes/6-series-mso

关于泰克科技

泰克公司总部位于美国俄勒冈州毕佛顿市,致力提供创新、精确、操作简便的测试、测量和监测解决方案,解决各种问题,释放洞察力,推动创新能力。70多年来,泰克一直走在数字时代前沿。欢迎加入我们的创新之旅,敬请登录:tek.com.cn

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7月25日,2024骁龙游戏技术赏在上海举办,高通公司携手包括网易伏羲实验室、红魔、腾讯游戏和OPPO等在内的产业合作伙伴,共同探讨了移动技术创新如何赋能前沿数字娱乐体验。活动中,高通技术公司手机、计算和XR事业群总经理阿力克斯·卡图赞(Alex Katouzian)以及高通公司全球副总裁侯明娟分享了公司对移动游戏行业发展的洞察,以及在生成式AI等全新技术浪潮下,骁龙如何通过基础技术创新和深度产业合作,持续助力合作伙伴为消费者和玩家打造非凡的数字娱乐体验。

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高通公司全球副总裁侯明娟

高通公司全球副总裁侯明娟在开场致辞中表示:“智能手机上出色游戏体验的背后,是骁龙在移动技术领域的不断创新。强大的硬件性能基础,配合不断升级的游戏特性,骁龙让智能手机成为高性能游戏的理想平台。”

市场调研机构的数据显示,移动游戏市场依然呈现爆发式增长。2023年,全球玩家在移动游戏上的花费高达近900亿美元,约占全球游戏市场总销售收入的50%,是主机游戏和PC游戏的两倍左右。自2018年以来,全球移动游戏市场销售收入便保持着惊人的增长态势。在中国市场,这一趋势则更加明显,销售收入约占全球三分之一。高通技术公司手机、计算和XR事业群总经理阿力克斯·卡图赞(Alex Katouzian)表示,骁龙移动平台是推动移动游戏市场发展的因素之一。

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高通技术公司手机、计算和XR事业群总经理阿力克斯·卡图赞(Alex Katouzian)

强大硬件技术广泛赋能,骁龙助力实现多终端游戏体验

多年来,骁龙8系移动平台一直是Android旗舰智能手机的性能核心,基于高通领先的CPU、GPU和NPU,带来强大性能、出色AI算力,结合超快连接、顶级影像和无损音质,不断树立旗舰智能手机体验新标杆。阿力克斯表示:“过去几年间,随着玩家需求的增长,智能手机支持的游戏功能愈发丰富和多样化。作为最顶级的骁龙旗舰移动平台,第三代骁龙8通过利用CPU、GPU、NPU的异构计算能力,以最佳能效实现最优性能,从而带来持久的沉浸式游戏体验。该平台正在为全球范围内的旗舰Android终端提供支持,目前,已有超过115款采用第三代骁龙8的旗舰智能手机发布。”同时,他也在活动中特别预告,高通Oryon CPU即将登陆移动平台,开启新一代移动游戏体验。

终端侧生成式AI已经到来,也正在变革移动游戏体验。第三代骁龙8是高通技术公司首个专为生成式AI而精心打造的移动平台,采用行业领先的NPU和异构计算架构,可帮助玩家在虚拟助手等终端侧AI游戏功能的协助下应对游戏难关挑战,在实时翻译和转译功能的辅助下与全球其他玩家顺畅交流,并通过AI赋能的NPC获得全新水平的游戏体验。

高通与网易24工作室和网易伏羲实验室合作,利用搭载第三代骁龙8移动平台的终端,通过其集成的NPU在端侧运行语音相关AI模型推理,在《永劫无间》手游中,实现更快的识别速度,响应玩家指令。网易伏羲实验室AI技术负责人吕唐杰表示:“网易和高通在游戏技术领域长期保持深入合作。我们在今天正式上线的《永劫无间》手游中,率先发布了全球首创的语音AI队友玩法,双方深入合作,将部分AI推理从云端GPU迁移到第三代骁龙8移动平台的NPU上,为玩家提供超低时延的自由交互体验。”

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网易伏羲实验室AI技术负责人吕唐杰

此外,高通还将创新技术扩展到更多终端品类。高通联合合作伙伴,利用5G Advanced技术为玩家在XR设备上还原《崩坏:星穹铁道》的逼真游戏画面,赋能沉浸的XR体验。同时,骁龙技术持续赋能PC等更多类型的终端和产品形态,提供领先的跨终端数字娱乐体验。在活动中,红魔亮相了即将发布的红魔平板·3D探索版,并预告另一款搭载第三代骁龙8的红魔电竞平板即将到来。努比亚技术有限公司常务副总裁余航表示:“每一代红魔游戏手机均搭载骁龙8系旗舰移动平台,打造当时的游戏性能天花板。但红魔与高通的合作远不止手机平台,更有电竞平板和音频设备等多个领域的产品。展望未来,红魔期待与高通进一步加强深度合作,依托双方卓越的全方位实力,为用户精心打造更多顶级电竞装备,带来更多游戏终端全场景体验。”

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努比亚技术有限公司常务副总裁余航

Snapdragon Elite Gaming特性持续演进,提供端游级体验

凭借强大的硬件性能,配合不断升级的Snapdragon Elite Gaming特性,骁龙让智能手机成为高性能游戏的理想平台。Snapdragon Elite Gaming是高通顶级游戏技术和体验的集合,目前已支持60余项领先特性,能够带来卓越游戏体验、非凡游戏画质、极致性能表现。同时,它还支持诸多端游级游戏特性。高通产品市场资深经理姚轶非着重讲解了第三代骁龙8支持的最新Snapdragon Elite Gaming中的三项全新特性。

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高通产品市场资深经理姚轶非

  • Adreno图像运动引擎2.0

基于最新定制的骁龙显示硬件,第三代骁龙8全球首次在移动端实现对240Hz显示的支持,并使用户能够以240fps的超高帧率畅玩游戏。为了使对性能要求极高的游戏也能实现240fps畅玩,高通在第三代骁龙8上对Adreno图像运动引擎进行了重大升级:一方面,采用完全崭新的增强光流引擎,可以在相同的能效条件下,生成更高质量的帧;另一方面,大幅提高了即时帧生成的能效,可以在对续航影响很小的情况下,使游戏帧率翻倍。

腾讯游戏国内发行线生态发展部引擎组负责人胡豪翔表示,为了提升《塔瑞斯世界》体验,其团队一直尝试各种方案,不断优化游戏性能,提升流畅性。而基于高通Adreno GPU的出色性能,Adreno图像运动引擎2.0能够很好的解决其痛点,助力《塔瑞斯世界》实现帧率稳定性大幅提升,能耗大幅降低,为玩家带来更流畅的游戏体验。

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腾讯游戏国内发行线生态发展部引擎组负责人胡豪翔

  • 基于硬件的实时光追和虚幻引擎5 Lumen

第二代骁龙8是首个在商用终端上支持虚幻引擎5及基于硬件加速的实时光追技术的移动平台,能够在游戏中带来接近真实世界的光线效果,包括呈现逼真的反射、柔和的阴影、细节的折射和光照效果,让震撼人心的视效成为可能。第三代骁龙8不仅将光追性能提升至前代的1.5倍,还是首个能够以完全交互式的帧率运行虚幻引擎5 Lumen全局光照系统的移动平台,将此前仅在主机游戏和PC游戏上才能获得的沉浸和真实感带给手游玩家。本次活动呈现了骁龙游戏工作室基于虚幻引擎5开发的技术演示——Dragon Alley,其中震撼的全局光照效果跃然于眼前。

  • 骁龙自适应游戏画质

手机游戏画质持续提升,导致功耗增加,容易使得游戏帧率不稳定。面对这一痛点,Snapdragon Elite Gaming带来了骁龙自适应游戏画质特性。通过对手机CPU和GPU利用率、手机温度、电流和各种预警等信息的交互,以及游戏画质的自适应调整,可以显著降低功耗,减少手机发热,提升游戏运行的帧率稳定性,从而提升玩家游戏体验。

通过与OEM厂商的广泛合作,骁龙使得上述技术创新更深入地惠及玩家。作为骁龙在高性能游戏领域的重要合作伙伴,OPPO游戏中心负责人谭皓表示:“我们长期与高通保持紧密而深入的合作,在每一款搭载骁龙移动平台的产品上都与高通展开深度联调,对游戏体验不断优化,让每一款产品都能做到极致流畅、稳定的游戏体验,形成了非常好的用户口碑。”同时,其分享了一项独家自研性能黑科技,在骁龙平台强大计算能力和高通工程师的支持下,让一加Ace 3 Pro突破Android显示体系的极限,实现《原神》等游戏的120帧版本在120Hz显示下的零延迟体验。

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OPPO游戏中心负责人谭皓

高通在移动游戏产业广泛的合作生态不仅限于OEM厂商、游戏工作室等,还包括电商平台。自2019年以来,高通已经持续多年和京东深入合作,打造“骁龙京东超品日”,让更多消费者了解和体验骁龙,一站式呈现骁龙赋能的多品类终端。今年,“骁龙京东超品日”将带来搭载骁龙平台的智能手机、AI PC、平板电脑、XR设备、智能手表、耳机等众多不同品类终端。侯明娟还特别宣布,双方的合作将更进一步,骁龙如今成为京东JDG战队的首席技术合作伙伴,将最前沿的移动技术创新带给JDG战队。

依托强大的创新基因,高通与众多合作伙伴不断深化合作,共同赋能移动游戏发展,并为玩家带来持续升级的体验。今年的ChinaJoy,高通将继续充分发挥创新技术与生态合作优势,在骁龙主题馆带来体验大幅升级的“骁龙XR奇幻之旅”,并通过小米SU7等各品类骁龙平台终端演示丰富的跨终端娱乐体验。芯之所向,皆精彩!

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作者:Philipp JacobsohnSmartDV首席应用工程师

Sunil KumarSmartDV FPGA设计总监

本文从数字芯片设计项目技术总监的角度出发,介绍了如何将芯片的产品定义与设计和验证规划进行结合,详细讲述了在FPGA上使用IP核来开发ASIC原型项目时,必须认真考虑的一些问题。文章从介绍使用预先定制功能即IP核的必要性开始,通过阐述开发ASIC原型设计时需要考虑到的IP核相关因素,用八个重要主题详细分享了利用ASIC所用IP来在FPGA上开发原型验证系统设计时需要考量的因素。

本篇文章是SmartDV数字芯片设计经验分享系列文章的第一篇,作为全球领先的验证解决方案和设计IP提供商,SmartDV的产品研发及工程应用团队具有丰富的设计和验证经验。在国产大容量FPGA新品不断面市的今天,SmartDV及其中国全资子公司“智权半导体”愿意与国内FPGA芯片开发商合作,共同为国内数字芯片设计公司开发基于本地FPGA的验证与设计平台

明了设计需求

半导体IP核提供商支持复杂的ASIC项目,其中一些项目在时钟速度、片芯面积占用、功耗、可靠性、功能安全和可重用性方面有极高的要求,所有这一切都带来了对半导体IP这种预先定制的电路部件的很高期望。一旦有人决定自己不去开发某项功能,而是通过合作伙伴获得该功能,都会将购买该组件的功能视为必然结果。如果所使用的IP核来自诸如SmartDV这类信誉良好的供应商,该过程将顺利进行。

由于同一IP核的最终应用领域可能完全不同,因此IP核提供商必须将所有可能的应用领域考虑在内,以避免让客户失望。例如像MIPI CSI-2接收器/发射器IPUSB接口这样的预定制功能,在用于一款已经被销售数百万次的消费性产品中时,它的要求就与该功能被用于数量有限的喷气战斗机这样的“热点领域”有所不同。

对一位用户来说,成功的产品定义可能是片芯面积的缩小。而对另一位用户来说,它也可能意味着即使在恶劣的运行条件下,也可以实现最低的功耗或最高的可靠性。在大多数情况下,还有另外一个关键点需要考虑。IP核不仅应该只在ASIC上“实现功能”,而且还可用作基于FPGA的原型设计的一部分。众所周知,在开发ASIC的过程中需要非常谨慎,但遗憾的是,我们常常低估了FPGA也需要非常特别的关注,并且还有其独特的集成方式。

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SmartDV的部分已获车规或航规认证的设计IPVIP

坦率地来讲,将ASIC IP核移植到FPGA中并不是一件容易的任务,但如果这个过程有条不紊,成功是可以实现的!本文全面讲述了将ASIC IP核移植到FPGA中时必须考虑到的所有要点,并通过使用SmartDVUSB3.2 Gen2x1 Device IP实例来进一步说明这些要点。

对于芯片设计工程师的关键价值

将一款IP核部署到ASICFPGA两种架构中具有挑战性,但值得一试。

ASIC IP移植到FPGA中时,需要考虑的相关因素包括在需求、性能、时钟、功能等方面的差异。

最佳的芯片设计解决方案是用FPGA来作为原型工具,以及它和经过流片验证的IP核的结合,以保证正确无误地实现设计。

无论目标是ASIC还是FPGA,快速且成功完成项目的一个关键因素是涉及该项目的专家团队的经验水平,因此选择一个可靠的IP合作伙伴也是设计团队取得成功的又一关键!

使用预先定制功能即IP核的必要性

集成电路设计团队的最终目标是能够更快速地交付一款有效用的最终产品,以便于不错过更早进入市场的机会,并确保在竞争对手面前建立自己的竞争优势。多年来,使用IP核一直是最大限度地缩短复杂电路的开发时间,以及减少验证电路组件所需工作量的一种通用方法。

使用预先定制的电路组件消除了“重新创造轮子”的需要,但是IP核需要能够在提高可靠性和避免错误这两个方面之外提供额外的优势,因为它们(通常)已经被其他工程师们部署在其项目中。一段时间以来,业内已经用了一个恰当的术语“左移”来描述这一现象,即在产品生命周期的早期阶段就执行测试。从产品规格的创建到ASIC模块设计的流片,时间窗口在整个时间轴上都朝着项目开始的方向移动。

同样,在设计过程中使用FPGA早已被确立为一种标准方法,以便能够在可提供ASIC之前就对数字电路进行测试。这个理念导致了使用一个现成可用的、可重新编程或可重新配置的FPGA硬件组件来以实时速度运行设计,以在设计流程的早期阶段检测出错误。

与最终的ASIC相比,FPGA绝不是成本低廉的解决方案,但它可为设计团队带来实实在在的价值,从而支持设计团队去有效地发现在电路创建过程中已经产生的错误,这些错误无法通过仿真或其他基于软件的验证方法检测到。通过扩展,它还支持在验证过程中发现和消除缺陷。

此外,在ASIC芯片开始供货之前,通常希望有一个可用的功能平台,以便能够在开发硬件的同时,去实现和测试运行所需的软件和固件。因此,可以安全地假设IP核的使用和FPGA的使用都是经过验证的电路实现和验证方法,其应用不会造成任何困难。然而,实际设计过程也经常是“细节决定成败”。

面向ASIC原型验证的IP核考量因素

实际上,提供一款IP并将其无缝地用于ASICFPGA是一项极具挑战性的任务。在本节中,我们将讨论在考虑原型设计任务时就开始出现的最普遍的问题。

原型设计:各种考量因素的总体概述

主题1:一款原型和最终ASIC实现之间的要求有何不同?

主题2:当使用FPGA进行原型设计时会立即想到哪些基本概念?

主题3:在将专为ASIC技术而设计的IP核移植到FPGA架构上时通常会遇到哪些困难?

主题4:为了支持基于FPGA的原型,通常需要对ASIC IP核进行哪些更改?

主题5:我们如何确保在FPGA上实现所需的性能?

主题6:在时钟方面必须加以考量的因素有哪些?

主题7:如果目标技术是FPGA,而不是ASIC,那么需要如何测试IP核的功能?

主题8:设计团队还应该牢记什么?

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1:在电路设计中嵌入IP核经常被误解为与搭乐高®积木的原理相同,其中的道理就是简单地组装预先定制的构建模块——然而在实际工作中,这只说出了事实的一半(图片来源:iStock/Getty Images

认为只需要将打算实例化的IP模块和集成该模块的实例之间的物理接口进行匹配就行的这种理念就是不现实的。为了能够成功地集成预先定制的电路功能,需要考虑更多的问题。

事实上,嵌入IP核远非易事!有各种各样的参数可能需要调整:例如,必须确保时钟信号与频率匹配,还必须特别注意复位的分布规律。输入和输出信号必须与电路的其余部分同步;甚至可能需要应用带有延迟的时钟和数据信号。IP核的集成也改变了整个系统的延迟,额外的功能也影响电路的时序行为,逻辑门利用以及诸如存储单元的使用等等。

事实是一款IP核必须为不同的目标架构提供相同的功能——例如,来自不同制造商的ASICFPGA产品,它们具有不同的工艺节点和结构,这给功能实现的质量提出了特殊挑战;同时,也对IP供应商用于验证和物理确认电路功能的方法提出了特殊挑战。

主题1:一款原型和最终ASIC实现之间的要求有何不同?

通常,与基于FPGA的原型设计相比,在ASIC设计的后期会提出各种不同的要求。例如,除了提供实际的电路功能之外,ASIC规范的主要关注点可以是降低功耗,也可能是占用最小的片芯面积,甚至是实现最高的时钟频率。此外,必须提供测试结构方案来支持功能测试,重点是能识别已流片的ASIC的物理缺陷。

所有这些要求都与在原型设计期间如何在FPGA中使用IP几乎无关,进一步的解释如下所述:

片芯面积占用(使用逻辑门数量)在原型设计中扮演着次要的角色。当然,我们希望所使用的FPGA器件的复杂度越低越好,这样原型的性价比更高且可减少总体支出。然而,在许多情况下,从一开始就有一个“尽可能大”的可重构的模块是非常明智的,这样就能够覆盖可能导致面积占用量增加的电路变化,而不需要在原型设计进行期间将FPGA器件切换到更复杂的FPGA。切换很可能需要重新设计,或者在使用预先定制的FPGA开发板的情况下,重新购买一个基于FPGA的原型验证平台。

功耗对于一个目标仅为实现单一功能的原型设计来说根本不重要,但是开发人员也期望部署专为ASIC降低功耗开发的方法,并将其包含在原型设计中则可能是明智的做法。关于该话题的更详细的讨论,可以在接下来的主题8的答案下找到:我们还应该牢记什么?

ASIC RTL可能包含测试结构,以实现数字部件的大规模量产测试,目的是找出有缺陷的单元。为了支持相关的测试,需要实现测试结构。然而,这些类型的测试结构通常不在FPGA中实现,因为根本不需要它们。FPGA组件已经经过了充分的测试。

本系列文章的目标是全面分享如何利用ASIC IP来实现完美的FPGA验证原型的经验,本篇在讲述了如何了解ASIC IPFPGA验证原型的区别并提前做相应规划之后,还将详细介绍与之相关的另外七大主题。下一篇将介绍使用FPGA进行原型设计时会立即想到哪些基本概念?在将专为ASIC技术而设计的IP核移植到FPGA架构上时通常会遇到哪些困难?以及为了支持基于FPGA的原型,通常需要对ASIC IP核进行哪些更改?欢迎关注SmartDV全资子公司“智权半导体”微信公众号继续阅读。

最后,SmartDV在相关介绍和分析之后,还提供实际案例:用基于FPGA的方法来验证USB 3.2 Gen2x1 Device IP

USB 3.2 Gen2x1 Device IP:实现、验证和物理验证

USB 3.2 Gen2x1 Device IP的实现挑战

关于作者

Philipp Jacobsohn

Philipp JacobsohnSmartDV的首席应用工程师,他为北美、欧洲和日本地区的客户提供设计IP和验证IP方面的支持。除了使SmartDV的客户实现芯片设计成功这项工作,Philipp还是一个狂热的技术作家,乐于分享他在半导体行业积累的丰富知识。在2023年加入SmartDV团队之前,PhilippJ. HauggSynopsysSynplicityEpson Europe ElectronicsLattice SemiconductorsEBV ElektronikSEI-Elbatex等担任过多个管理和现场应用职位。Philipp在瑞士工作。

Sunil Kumar

Sunil KumarSmartDVFPGA设计总监。作为一名经验丰富的超大规模集成电路(VLSI)设计专业人士,Sunil在基于FPGAASIC原型设计(包括FPGA设计、逻辑综合、静态时序分析和时序收敛)和高速电路板设计(包括PCB布局和布线、信号完整性分析、电路板启动和测试)等方面拥有丰富的专业知识。在2022年加入SmartDV团队之前,SunilL&T Technology Services Limited担任过项目经理和项目负责人职位。Sunil在印度工作。

关于智权半导体

智权半导体科技(厦门)有限公司是SmartDV Technologies™在华设立的全资子公司,其目标是利用SmartDV全球领先的硅知识产权(IP)技术和产品,以及本地化的支持服务来赋能中国集成电路行业和电子信息产业。目前,SmartDV在全球已有300家客户,其中包括十大半导体公司中的七家和四大消费电子公司。

通过将专有的SmartCompiler™技术与数百位专家工程师的知识相结合,SmartDV可以快速、经济、可靠地定制IP,以实现您独特的设计目标。因此,无论您是为下一代SoCASICFPGA寻找基于标准的设计IP,还是寻求验证解决方案(VIP)来测试您的芯片设计,您都会发现SmartDVIP非常容易集成,并在性能上可力助您的芯片设计实现差异化。

了解更多关于SmartDV和智权半导体的信息,请浏览:www.smart-ip.cn,或发邮件到:chinasales@smart-ip.cn

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7月25日,IBM(NYSE: IBM)发布了2024年第二季度业绩报告。

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IBM Corporation logo.

IBM 董事长兼首席执行官 Arvind Krishna 表示:"得益于营收和自由现金流的增长,我们在第二季度实现了强劲的业绩增长,并超出预期。我们看到,更多客户选择了IBM的企业级 AI技术和行业专长,自一年前推出 watsonx 以来,我们的生成式AI业务已经超过了20亿美元。鉴于上半年的整体业绩表现,我们上调了全年自由现金流的预期,预计自由现金流将超过120亿美元。"

2024年第二季度业绩要点

  • 第二季度营收总额为 158亿美元,增长2%,按固定汇率计算增长4%

    • 软件业务营收增长7%,按固定汇率计算增长8%

    • 咨询业务营收下降1%,按固定汇率计算增长2%

    • 基础设施业务营收增长1%,按固定汇率计算增长3%

  • 利润率:按照美国通用会计准则(GAAP)计算的毛利率为 56.8%,增长180个基点;按非美国通用会计准则(non-GAAP)计算的运营毛利率为 57.8%,增长 190个基点。

  • 税前收入利润率:按照美国通用会计准则(GAAP)计算的毛利率为14.1%,增长 110个基点;按非美国通用会计准则(non-GAAP)计算的运营毛利率为 17.7%,增长 220个基点。

  • 现金流:综合计算,IBM在2024年截止至今的经营活动创造现金流62亿美元,同比减少2亿美元;自由现金流为45亿美元,同比增加11亿美元。IBM在过去12个月的经营活动创造现金流138亿美元,自由现金流为123亿美元。

IBM 高级副总裁兼首席财务官 James Kavanaugh 表示:"在第二季度,我们的营收增长持续提速,这得益于我们对公司战略的有力执行。我们的业务基本面、经营杠杆、产品组合和提升生产力的举措带来了利润率的显著增长,以及利润和自由现金流的持续改善。良好的现金流状况确保我们继续投资,夯实各个业务的技术创新和行业专长,同时通过分红回报投资者。"

第二季度各部门业绩

  • 软件业务(包括混合云平台与解决方案、交易处理平台)营收为67亿美元,增长7.1%,按固定汇率计算上升 8.4%:

    • 红帽营收增长7%,按固定汇率计算增长8%

    • 自动化营收增长15%,按固定汇率计算增长16%

    • 数据与人工智能营收下降3%,按固定汇率计算下降2%

    • 安全业务营收增长2%,按固定汇率计算增长3%

    • 混合云平台与解决方案营收增长 5%,按固定汇率计算增长6%:

    • 交易处理业务营收增长11%,按固定汇率计算增长13%

  • 咨询业务(包括业务转型、技术咨询和应用管理)营收为 52亿美元,下降 0.9%,按固定汇率计算增长1.8%:

    • 业务转型营收增长3%,按固定汇率计算增长6%

    • 技术咨询营收下降3%,按固定汇率计算增长1%

    • 应用管理营收下降4%,按固定汇率计算下降2%

  • 基础设施业务(包括混合云基础设施、基础设施支持)营收为 36亿 美元,增长0.7%,按固定汇率计算增长2.7%:

    • IBM Z营收增长6%,按固定汇率计算增长8%

    • 分布式基础设施营收增长3%,按固定汇率计算增长5%

    • 混合云基础设施营收增长4%,按固定汇率计算增长6%:

    • 基础设施支持营收下降5%,按固定汇率计算下降3%

  • 全球融资部(包括客户与商业融资)营收为 2 亿美元,下降8.3%,按固定汇率计算下降6.6%。

现金流

在2024年第二季度,IBM的经营活动创造现金流21亿美元,同比减少6亿美元;自由现金流为26亿美元,同比增加5亿美元。在第二季度,公司以派发股息的形式向股东返还了15亿美元。

在2024年的前6个月,IBM的经营活动创造现金流62亿美元,同比减少2亿美元;自由现金流为45亿美元,同比增长11亿美元。IBM在过去12个月的经营活动创造现金流138亿美元,自由现金流为123亿美元。

截止第二季度末,IBM 持有现金160亿美元(包括限制性现金和可转换债券),较 2023年底增加 25亿美元。

2024年全年展望

  • 营收增长:在固定汇率下,IBM预计2024年营收仍将保持中间个位数增长。按照目前的汇率计算,汇率预计对公司营收增长产生1到2个点的影响。

  • 现金流:综合计算,公司预计2024全年自由现金流将超过120亿美元。

【关于IBM】

IBM 是全球领先的混合云、人工智能及企业服务提供商,帮助超过 175 个国家和地区的客户,从其拥有的数据中获取商业洞察,简化业务流程,降低成本,并获得行业竞争优势。金融服务、电信和医疗健康等关键基础设施领域的超过 4000 家政府和企业实体依靠 IBM 混合云平台和红帽 OpenShift 快速、高效、安全地实现数字化转型。IBM 在人工智能、量子计算、行业云解决方案和企业服务方面的突破性创新为我们的客户提供了开放和灵活的选择。对企业诚信、透明治理、社会责任、包容文化和服务精神的长期承诺是 IBM 业务发展的基石。了解更多信息,请访问:https://www.ibm.com/cn-zh

稿源:美通社

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根据 Expert Market Research 的报告,2023 年全球机器视觉市场规模达到了约 108.8 亿美元。预计 2024 年至 2032 年期间该市场将以 7.90% 的复合年增长率 (CAGR) 增长 2032 年将达到近 215.1 亿美元的规模。工业 4.0 和工业物联网 (IIoT) 等先进创新技术的采用和实施,是推动机器视觉市场增长的主要动力之一。

为了能推进实时决策、提高生产效率和自动化水平,各行各业都越来越关注装备计算机视觉设备、嵌入式软件、先进传感器和机器人的智能工厂,从而提振了机器视觉市场。在工业领域,机器视觉用于电子元件分析、特征识别、物体和图案识别及材料检验,可以帮助不同过程实现自动化,通过图像处理发现故障。由于机器视觉能够减少人工操作并提高产品制造的精度,因此备受欢迎。

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高性能图像传感器如何选?全面理解性能的多个维度

图像传感器的关键性能包括分辨率、灵敏度、动态范围、帧率和噪声水平。分辨率决定图像的细节和清晰度,高分辨率传感器适用于需要精细检测的应用,如医疗成像和质量控制。灵敏度影响在低光环境下的表现,高灵敏度传感器适合夜视和安防监控。动态范围决定传感器在高对比度场景中的表现,广泛应用于交通监控和高动态范围成像。帧率影响实时性,高帧率传感器适用于运动检测和自动驾驶。噪声水平则影响图像质量,低噪声传感器在精密测量和科学研究中至关重要。综合这些性能,图像传感器的选择直接决定了应用的效果和可靠性,可以从这些维度去评估图像传感器的性能:

分辨率:每帧或每幅图像的信息量是水平像素数 x 与垂直像素数 y 的乘积。与消费级相机不同,机器视觉应用不需要极高的分辨率。分辨率过高会造成需要更多的传感器和更大的图像处理器带宽,进而导致系统成本无谓地增加。用户必须根据要扫描的相关物体和物体上提供的光量选择分辨率。

光学格式:将镜头聚焦光线的投影与传感器的像素阵列相匹配,以覆盖传感器(并充分利用分辨率)。

长宽比:无论是 1:1、3:2 还是其他比例,最佳排列都应与目标视野的布局相对应,以免分辨率超出应用需求而造成浪费。

帧率:如果目标正在快速移动,那么每秒需要拍摄足够多的图像来“冻结”运动,并与所要成像的物理空间保持一致。但与分辨率一样,拍摄速度只需要能够解决对应的问题就够了。

动态范围 (DR):最大阱容和读取噪声等因素决定了动态范围,即最大信号与最小信号之比。动态范围越大,传感器就越能更好地捕捉应用场景中从亮到暗的渐变细节。

卷帘快门与全局快门:当前大多数传感器都支持全局快门,即所有像素行同时曝光,从而消除运动引起的模糊。但是,实现全局快门所需的传感器上电子器件会增加一定的成本,因此对于某些应用来说,使用卷帘快门传感器仍然是有意义的。

像素大小:物理像素越大,所能接纳的光子就越多。一般来说,倾向于使用大像素。但这样一来,就需要耗费更多的硅面积来支持所需的 x x y (x by y)阵列以实现相应的分辨率,并且需要更大的光学系统,进而导致物料单成本上升。另一方面,非常小的像素需要复杂的光路设计才能实现良好的光学分辨率。

光学传感器可用于深度感知、环境中的定向和交互,是唯一能够检测颜色的传感器方案。值得一提的是,采用全局快门的图像传感器同时存储整个图像中的像素数据,而没有运动伪影,因此非常适合用在四处移动时。卷帘快门传感器具有更高的动态范围,因此可以在较差的照明条件下更好地工作。全局快门在捕捉运动场景方面具有优势,并且能为开发者和制造商带来其他好处。而最大限度地减少运动伪影是全局快门的一个主要优势。全局快门传感器一次可以捕获整个图像,因此避免了卷帘快门图像中可能出现的失真和伪影,尤其是在捕捉快速移动的物体时。

基于安森美多个系列图像传感器实现机器视觉应用落地

对于机器视觉应用落地来说,图像传感器的高分辨率、低噪声、高帧率、大动态范围、低功耗以及高性价比等特性非常关键的。安森美通过其XGS、PYTHON、Hyperlux LP系列图像传感器,以高分辨率、低噪声、高帧率、大动态范围、低功耗和高性价比等特性,满足工业机器视觉应用对精准、智能、高效的需求,加速机器视觉在工业自动化、智能制造等领域的落地应用。

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由于采用了全像素架构,安森美传感器在所有光照条件下都能保留更多细节,即使在低光条件下也不例外。可扩展的产品系列能够减少系统开发成本和时间。

PYTHON 系列  全局快门图像传感器是针对典型机器视觉应用(包括检查、跟踪、测量等)进行优化的产品线。该系列提供基于 4.5um 或 4.8um 像素的 8 种分辨率,从 VGA 开始,最高 2500 万像素。帧率为 >800fps 至 80 fps 不等,具体取决于分辨率。所有 PYTHON 器件都有独特的“二次方增速”特性,即帧率的增加取决于所读取的感兴趣区域的垂直和水平尺寸。PYTHON 有黑白、彩色和近红外增强三种版本,同时针对选定的分辨率提供多种速度和质量等级选项。

Hyperlux SG 系列   Hyperlux SG 是一款多功能摄像头可用于多种用途包括 AR/VR、机器视觉、条形码扫描和设备检查。它有许多非常适合这些应用的特性,包括:最大限度减少运动伪影的全局快门传感器、可编程的感兴趣区域 (ROI)、适应动态照明的自动曝光和控制、用于精确主动照明的触发和频闪控制,以及适用于电池供电设备的低功耗运行。今年将会推出更多具有出色特性的传感器。

XGS 系列  安森美的图像传感器系列(也称为 XGS)集高性能、紧凑像素和低功耗等特性于一体。它提供多种分辨率,从 230 万至 4500 万像素不等,适用于广泛的应用。传感器还采用全局快门设计,这意味着所有像素同时捕获光线,从而减少失真和卷帘快门效应。此外,传感器还有黑白和彩色两种选择。

机器视觉技术发展趋势展望

随着工业自动化和智能制造的不断发展,机器视觉技术正迎来前所未有的增长。安森美作为行业领先的图像传感器供应商,凭借技术创新推动着机器视觉应用的加速落地。未来,图像传感器分辨率的进一步提升以满足对更高图像质量和细节捕捉的需求。同时,低功耗和高动态范围(HDR)技术的进步将使图像传感器在恶劣光照条件下也能提供卓越的图像性能,这对于工业检测、自动化装配线等应用至关重要。此外,随着人工智能(AI)技术的融合,图像传感器将更加智能化,能够在边缘进行更复杂的图像处理和分析,从而提高机器视觉系统的整体效率和响应速度。安森美正通过不断的技术创新,引领机器视觉技术向更高效、智能、精准的方向发展。

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作者: 安森美市场营销工程师,Didier Balocco

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图 1:半导体对许多新兴绿色科技至关重要

毋庸置疑,从社会发展的角度,我们必须转向采用可持续的替代方案。日益加剧的气候异常和极地冰盖的不断缩小,清楚地证明了气候变化影响的日益加剧。但有一个不幸的事实是,摆脱化石燃料正被证明极其困难,向绿色技术的转变也带来了一系列技术挑战。无论是生产要跟上快速扩张的市场步伐,还是新解决方案努力达到现有系统产出水平,如果我们要让化石燃料成为过去,这些难题都必须被克服。

对于电动汽车(EV)和太阳能电池板等应用,工程师面临着更多的挑战,因为敏感的电子元件必须在恶劣的环境中持续可靠地运行。为了进一步推动这些可持续解决方案,我们需要在元件层面进行创新,以帮助提高整个系统的效率,同时提供更强的稳健性。碳化硅(SiC)半导体作为一种能够实现这些必要进步的技术,正迅速成为人们关注的焦点。

什么是碳化硅半导体?

作为第三代半导体技术的一部分,SiC解决方案具有宽禁带(WBG)特性,并提供了更高水平的性能。与前几代半导体相比,价带顶部和导带底部之间更大的禁带增加了半导体从绝缘到导电所需的能量。相比之下,第一代和第二代半导体转换所需的能量值在 0.6 eV 至 1.5 eV 之间,而第三代半导体的转换所需的能量值在 2.3 eV 至 3.3 eV 之间。就性能而言,WBG 半导体的击穿电压高十倍,受热能激活的程度也更低。这意味着更高的稳定性、更强的可靠性、通过减少功率损耗实现更好的效率以及更高的温度上限。

对于需要出色的高功率、高温和高频率性能的电动汽车和逆变器制造商来说,SiC 半导体代表着令人兴奋的前景。但实际上,这种性能如何体现,半导体行业又如何做好准备以满足潜在需求呢?

用于电动汽车的 SiC

在电动汽车及其配套充电网络中,高性能半导体是AC-DC充电站、DC-DC快速充电桩、电机逆变器系统和汽车高压直流至低压直流变压器的核心。SiC 半导体将致力于优化这些系统,提供更高的效率、更高的性能上限和更快的开关速度,从而缩短充电时间,更好地利用电池容量。这可以增加电动汽车的续航里程或缩小电池体积,从而减轻车辆重量和并降低生产成本,同时提高性能,促进更广泛的普及。

尽管比内燃机驱动的同类产品运行温度低,电动汽车对电力电子器件来说仍然是一个极为严苛的环境,热管理是设计人员必须考虑的关键因素。对于许多早期的硅和绝缘栅双极晶体管 (IGBT) 器件来说,电动汽车内的运行条件可能会导致其在车辆使用寿命内发生故障。碳化硅解决方案的热极限要高得多,热传导率平均高出 3 倍,因此更容易将热量传递到周围环境中。这就提高了可靠性,降低了冷却要求,进一步减轻了重量并消除了封装方面的顾虑。

碳化硅技术所带来的峰值额定电压和浪涌电容的提高,也为旨在缩短充电时间和减轻汽车重量的制造商提供了支持。通常情况下,大多数电动汽车基础设施的电压范围在 200 V 至 450 V 之间,但汽车制造商正在通过将电压范围提高到 800 V 来进一步提高性能。首款实现这一转变的是高端车型保时捷 Taycan ,但越来越多的制造商正在效仿现代汽车最近发布的 Ioniq 5,该车目前采用 800 V 充电电压,而且零售价大大降低。

但这一转变背后的原因是什么呢?800 V 系统具有多种优势,例如充电时间更快、电缆尺寸减小(由于电流更小)以及导通损耗减少,所有这些都有助于节省生产成本并提高性能。目前,快速充电系统依赖于昂贵的水冷电缆,而这种电缆可以被淘汰,同时,在车辆内部,较小规格的电缆可以大大减轻重量,增加车辆的续航里程。对一些制造商而言,要想获得所需的性能提升以说服消费者采用电动汽车,就必须将电压提升到 800 V,但这一发展只有通过使用碳化硅半导体才能实现。现有的第二代半导体根本不具备在电动汽车及其充电基础设施的恶劣环境中以如此高电压工作所需的性能和可靠性。

可持续发电用碳化硅

除电动汽车外,新一代碳化硅半导体的性能还将惠及更多不断增长的行业。可再生能源正在迅速扩张,因此依赖于半导体技术的太阳能/风能发电场逆变器及分布式储能解决方案(ESS)预计将迎来复合年增长率(CAGR)分别为13%和17%的快速增长。(来源:《2022-2026年全球太阳能集中式逆变器市场报告》)

与电动汽车行业中提高车辆电压类似,SiC 技术也使太阳能发电场能够提高组串电压。现有装置的工作电压通常在 1000 V 至 1100 V 之间,但采用 SiC 半导体的新型集中逆变器的工作电压可达 1500 V。这样就可以减少组串电缆的尺寸(因为电流更低)和逆变器的数量。因为每台设备都可以支持更多的太阳能电池板,作为太阳能发电场中一项较大的硬件支出,减少逆变器数量和电缆尺寸可显著降低整体项目成本。

SiC技术为可再生能源应用带来的好处不仅限于支持更高的电压。例如,安森美(onsemi)的 1200 V EliteSiC M3S MOSFET 与行业领先的竞争对手相比,在光伏逆变器等硬开关应用中可减少高达 20% 的功率损耗。如果考虑到运营规模(仅在欧洲就有 208.9 GW的太阳能发电场),这种节省就会产生相当大的影响。(来源:2022-2026 年全球集中式光伏逆变器市场报告)

就可靠性而言,太阳能发电场和海上风力发电对电气元件而言是极具挑战性的环境,而正是在这些环境中,碳化硅技术将再次超越现有解决方案。通过支持更高的温度、电压和功率密度,工程师可以设计出比现有硅解决方案更可靠、更小、更轻的系统。逆变器的外壳可以缩小,周围的许多电子和热管理元件也可以省去。而碳化硅支持更高频率运行,可使用更小的磁体,从而进一步降低了系统成本、重量和尺寸。

半导体生产面临的挑战

很明显,对于电动汽车和可持续能源发电而言,SiC 半导体在几乎所有方面都代表着一种进步。使用良好的碳化硅 MOSFET 和二极管可以提高整个系统的运行效率,同时减少设计方面的考虑,并在许多情况下降低整个项目的成本。但是,与任何先驱技术一样,将会产生巨大的需求。许多电子工程师面临的一个问题是,SiC 制造是否已做好广泛采用的准备,以及随着数量的增加,生产是否仍然可靠。

从根本上说,碳化硅面临的主要问题之一是其制备过程。碳化硅在太空中大量存在,但在地球上却非常稀少。因此,碳化硅需要在石墨电炉中以 1600°C 2500°C 的温度将硅砂和碳合成。这一过程会生成碳化硅晶体块,然后需要进一步加工,最终形成碳化硅半导体。每个生产步骤都需要极其严格的质量控制,以确保最终产品符合严格的测试标准。为了保证质量,安森美采用了一种独特的方法。作为业内唯一一家端到端碳化硅制造商,他们掌握着从衬底到最终模块的每一个生产步骤(图 2)。

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2:安森美的端到端碳化硅生产

在他们的工厂中,硅和碳在熔炉中结合,然后通过数控机床加工成圆柱形圆盘,再切成薄晶圆片。根据所需的击穿电压,在将晶片切割成单个裸片并封装之前,会生长出特定的外延晶片层(图 3)。通过从头到尾控制整个流程,安森美已经能够创建一个非常有效的生产系统,为日益增长的碳化硅需求做好准备。

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3:碳化硅外延晶片层

尽管安森美利用了其在硅基技术生产中获得的经验,但要保证最终产品的高质量和稳健性,SiC 材料还面临许多特有的挑战。例如,为了生产出可靠的最终产品,需要超越为硅技术设计的现有行业标准的许多方面。通过与大学和研究中心的广泛合作,安森美得以确定碳化硅在各种条件下的特性和可靠性。研究成果是一套全面的综合方法,可应用于安森美所有的SiC生产工艺中。

碳化硅--适时的正确技术?

要使可持续技术对现实世界产生必要的影响,帮助我们实现全球气候目标,能效、可靠性和成本效益是关键因素。过去要找到能同时满足这三个目标的元件级解决方案几乎是不可能的,但对于许多应用来说,这正是SiC技术所能提供的。虽然全球供应短缺在一定程度上延缓了碳化硅半导体的普及,但很明显,我们现在将看到该技术的快速发展。

大规模采用SiC仍将面临一些挑战,例如半导体厂商要跟上需求的步伐,并确保可靠性。但通过合作和研究(如安森美所开展的研究),业界应能确保保持高标准并优化制造效率。在部署方面,重要的是要记住第一代和第二代半导体仍有其用武之地。对于一些逻辑IC和射频芯片等应用,SiC 的高性能可能并不适用,但对于电动汽车和太阳能等应用,SiC 技术将被证明是具变革性的。

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  • 电池管理技术在中国实现首次量产,为国内头部汽车制造商提供电池管理技术

  • 电池管理控制器主要功能:唤醒休眠、电池状态监控、漏液检测、快慢充电管理、热管理、高压安全管理、高压继电器控制等

全球领先的动力总成技术及可持续出行供应商纬湃科技宣布其自主研发的电池管理控制器在长春工厂实现首次量产。该产品将于今年下半年搭载至国内头部汽车制造商的新款电动汽车,为其提供先进的电池管理技术。

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纬湃科技电池管理控制器投入量产

随着汽车电气化和新能源汽车的快速发展,市场对高效且安全的电池管理系统的需求日益增长。电池管理系统不仅是电动汽车核心组件之一,更关系到车辆的安全性和续航能力。电池管理控制器是整套电池管理系统的关键部分,主要负责监测电池单体或电池模组的关键参数,如电压、电流和温度等。

这款控制器配备了高精度的数据采集电路,结合纬湃科技自研的软件设计,具备处理大规模数据的能力,从而可以高效处理电芯监控单元传送的数据,以监测电池的状态。一旦发现数据异常,它会立即触发相应的响应机制,如降低电流或断开继电器,以延长车辆续航和电池寿命,同时保证电池和车内乘客的安全。此外,它还达到了当前市场主流的ASIL C等级的功能安全设计标准,采用E-GAS三层软件架构设计,为系统提供完善的安全防护。该控制器还支持远程OTA软件升级,从而进一步降低了维护成本,实现了资源的有效利用。

纬湃科技模块化电池管理系统产品的优势还在于可将其核心功能部件融合至其他控制单元中。用功能更齐备的控制单元、更高的计算能力和复杂的软件系统来减少电池管理系统中冗余的设备数量。

"随着该技术在长春工厂投入量产,纬湃科技在华电气化关键产品已全方位涵盖高度集成的电动轴驱系统、高度复杂的电子控制、智能传感器技术、电池管理系统以及能量及热管理系统。" 电气化解决方案事业群中国区总经理郁昌松表示。公司将继续致力于以更高的功效、更优异的性能,助力汽车制造商实现更清洁的出行。

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纬湃科技长春公司

纬湃科技(Vitesco Technologies)是全球领先的汽车技术开发商和制造商,致力于为可持续出行提供先进的驱动技术。纬湃科技提供适用于电动、混动及内燃机驱动系统所用的关键部件和智能系统解决方案,让出行变得更清洁、更高效、更经济。公司产品包括电驱动系统、电子控制单元、传感器和执行器,以及尾气后处理解决方案。2023年,纬湃科技实现销售额92.3亿欧元,在全球近50个基地雇佣35,500名员工。纬湃科技总部位于德国雷根斯堡。

消息来源:纬湃科技投资(中国)有限公司
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  • 本生物塑料协会(JBPA)正式批准

  • 通过混合超过25 wt%的生物质材料,与传统产品相比,可减少13%的二氧化碳排放量

TDK推出新型IS-BP系列电波吸收体,该系列含有超过25 wt%的生物质材料,是一种可减少二氧化碳的环境可持续选择。该产品已于2024年4月开始量产。

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微波电波暗室用于评估天线和无线通信设备以及用于AD和ADAS的毫米波雷达。微波暗室的天花板、墙壁和地板都用电波吸收体覆盖.

TDK的IS-BP系列电波吸收体由分散有碳的泡沫聚乙烯制成;它利用碳的欧姆损耗来吸收电波。形状为金字塔形,长度有12cm以及30cm,具体取决于使用的频率范围。

IS-BP系列的吸收性能与传统产品相当。此外,大量测试表明,IS-BP系列与传统产品一样结实耐用,而且同样不易燃。

新型IS-BP系列含有25 wt%以上源自甘蔗的生物质聚乙烯,取代了石油衍生的聚乙烯。TDK致力于通过在汽车、信息通信技术和工业设备等广泛应用领域与客户的合作,从而最大限度地为创建可持续发展社会做出贡献。这种新型吸收体材料的开发是为满足供应链合作伙伴日益增长的要求,以示符合气候变化倡议。该新型可持续产品通过了JBPA认证,与传统产品相比,可减少13%的二氧化碳排放量。

主要应用

微波和EMC电波暗室,用于评估天线和无线通信设备以及用于AD/ADAS的毫米波雷达的评估,GHz频段以上的EMC测量

主要特点和优势

  • 采用生物质材料的环境可持续电波吸收体

  • 已获JBPA批准

  • 含有超过25 wt%的生物质材料

  • 与传统产品相比,二氧化碳排放量可减少13%

  • 性能和阻燃性与常规产品相当

关键数据

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来源:TDK电子

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  • T5848 I²S 麦克风带有声学活动检测 (AAD),并以超低功耗提供高保真声音

  • 支持物联网(IoT)和边缘人工智能(AI)应用,包括可穿戴设备、TWS 耳机、AR 眼镜、智能音箱、家庭安防、运动相机、电视遥控器和各种人工智能系统

  • 现以通过全球分销渠道销售

TDK宣布在全球范围内销售其 InvenSense SmartSoundTM T5848 I2S 麦克风,以超低功耗实现智能关键词、语音命令和声音检测功能。T5848 I²S麦克风与InvenSense SmartSound T5838一起,利用其创新的声学活动检测(AAD)功能支持边缘和生成式人工智能系统,是智能手表、电视遥控器、家庭安防、增强现实眼镜、运动相机、智能音箱和TWS耳塞等物联网应用的理想之选。

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适用于低功耗边缘人工智能应用的 T5848 和 T5838 麦克风的主要特性和优势包括:

  • 低功耗下的优异性能: 在高质量模式下,T5848 和 T5838 的信噪比为68 dBA,AOP 为 133,可提供出色的声音保真度,即使在嘈杂的环境中也能确保准确的关键字检测,同时1.8V 电压下仅消耗 330 µA。它们在常开低功耗模式下仅消耗130 µA,从而延长了常开系统的电池续航时间。

  • 声音活动检测 (AAD) 功能: 可对 T5848 和 T5838 进行编程,以侦听指示关键字或语音命令的声学活动,从而使应用程序的处理器能够在空闲期间有效地管理功耗。这使物联网和边缘人工智能设备可以始终保持开启状态,随时响应用户交互,并防止电池电量快速耗尽。

T5848 的独特功能和优势还包括:

  • 系统设计更简单: T5848 支持 I²S 接口,可节省系统元件。它还降低了系统硬件或软件的处理要求,如过滤麦克风输出。

  • 高信噪比,实现人工智能系统的准确响应: T5848 的出色信噪比可确保人工智能系统接收到高质量的输入,即使在嘈杂的环境中,也能将关键词或语音命令从无关的背景噪声中区分出来。这种高质量的输入可提高下一代人工智能系统所需的响应精度和可靠性。

“TDK集团旗下InvenSense公司麦克风业务部副总裁兼总经理Uday Mudoi表示:“随着人工智能技术的进步,语音交互变得更加自然和用户友好,语音接口如今在物联网设备中无处不在。带有I²S 接口的 T5848 可为始终在线的边缘和生成式人工智能系统提供更简单的设计。”

TDK 的 T5848 麦克风现已可供评估并集成到各种设备中。TDK 麦克风已被多个生态系统合作伙伴集成,从而减少了具有智能关键词或音频检测需求的边缘人工智能系统所需的工程投资和上市时间。

术语表

  • AI:人工智能

  • AOP:声学过载点

  • SNR:信噪比

  • PDM:脉冲密度调制

  • I²S:Inter-IC音频总线格式

  • AAD:声学活动探测

主要应用

  • 智能手表

  • 声控电视遥控器

  • 窗户玻璃破碎检测

  • 增强现实眼镜

  • 可穿戴设备

  • 运动摄像机

  • 智能音箱

主要特点和优势

  • 带有I²S 输出的低噪声数字 MEMS 麦克风

  • 多种运行模式:睡眠、低功耗、高质量

  • 模拟和数字声音活动检测 (AAD) 模式,功耗低至 20 µA

  • 在高质量模式下,信噪比为 68 dBA,AOP 为 133 dB SPL

  • 始终开启模式下为 130 µA,高性能模式下为 330 µA

  • 符合 RoHS/WEEE 标准

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为了推动“让AI无处不在”的愿景,英特尔在打造AI软件生态方面持续投入,并为行业内一系列全新AI模型提供针对英特尔AI硬件的软件优化。今日,英特尔宣布公司横跨数据中心、边缘以及客户端AI产品已面向Meta最新推出的大语言模型(LLM)Llama 3.1进行优化,并公布了一系列性能数据。

继今年4月推出Llama 3之后,Meta于7月24日正式发布了其功能更强大的AI大模型Llama 3.1。Llama 3.1涵盖多个不同规模及功能的全新模型,其中包括目前可获取的、最大的开放基础模型—— Llama 3.1 405B(4050亿参数)。目前,英特尔丰富的AI产品组合已支持上述最新模型,并通过开放生态系统软件实现针对性优化,涵盖PyTorch及英特尔® PyTorch扩展包(Intel® Extension for PyTorch)、DeepSpeed、Hugging Face Optimum库和vLLM等。此外,企业AI开放平台(OPEA)亦为这些模型提供支持,OPEA这一全新的开放平台项目是由LF AI & Data基金会发起,旨在聚合生态之力,推动创新,构建开放、多供应商的、强大且可组合的生成式AI解决方案。

Llama 3.1多语言大模型组合包含了80亿参数、700亿参数以及4050亿参数(文本输入/文本输出)预训练及指令调整的生成式AI模型。其每个模型均支持128k长文本和八种不同的语言。其中,4050亿参数的Llama 3.1模型在基本常识、可操作性、数学、工具使用和多语言翻译方面具有行业领先的能力。同时,该模型亦帮助开发者社区解锁诸如合成数据生成和模型蒸馏(Model Distillation)等全新功能。

以下内容展示了英特尔的部分AI产品组合运行Llama 3.1模型的初步性能结果,包括英特尔®至强®处理器、搭载英特尔®酷睿™ Ultra处理器和英特尔锐炫™显卡的AI PC产品。 

运行Llama 3.1时展现出卓越性能

作为通用计算的基石,英特尔®至强®处理器为全球用户提供强大算力,现已通过各大云服务商面市。英特尔至强处理器在其每个核心中均内置了英特尔®高级矩阵扩展(AMX)AI引擎,可将AI性能提升至新水平。根据基准测试,在第五代英特尔至强平台上以1K token输入和128 token输出运行80亿参数的Llama 3.1模型,可以达到每秒176 token的吞吐量,同时保持下一个token延迟小于50毫秒。图1展示了运行支持128k长文本的80亿参数Llama 3.1模型时,下一个token延迟可低于100毫秒。

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图1. 基于第五代英特尔®至强®可扩展处理器的Llama 3.1推理延迟 

由英特尔®酷睿™ Ultra处理器和英特尔锐炫™显卡驱动的AI PC可为客户端和边缘提供卓越的设备端AI推理能力。凭借诸如英特尔酷睿平台上的NPU,以及锐炫显卡上英特尔® Xe Matrix Extensions加速等专用的AI硬件,在AI PC上进行轻量级微调和应用定制比以往更加容易。对于本地研发,PyTorch及英特尔PyTorch扩展包等开放生态系统框架可帮助加速。而对于应用部署,用户则可使用英特尔OpenVINO™工具包在AI PC上进行高效的模型部署和推理。AI工作负载可无缝部署于CPU、GPU以及NPU上,同时实现性能优化。

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图2. 在配备内置英特尔锐炫™显卡的英特尔®酷睿™ Ultra 7 165H AI PC上,Llama 3.1推理的下一个token延迟

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图3. 在使用英特尔锐炫™A770 16GB限量版显卡的AI PC上,Llama 3.1推理的下一个token延迟 

利用Llama 3.1和OPEA部署企业RAG解决方案

英特尔AI平台和解决方案能够有助于企业部署AI RAG。作为OPEA的发起成员之一,英特尔正帮助引领行业为企业AI打造开放的生态系统,同时,OPEA亦助力Llama 3.1模型实现性能优化。

基于可组合且可配置的多方合作组件,OPEA为企业提供开源、标准化、模块化以及异构的RAG流水线(pipeline)。此次测试中,微服务部署于OPEA蓝图的每一支细分领域中,包括防护(Guardrail)、嵌入(Embedding)、大模型、数据提取及检索。端到端RAG流水线通过Llama 3.1进行大模型的推理及防护,使用BAAI/bge-base-en-v1.5模型进行嵌入,基于Redis向量数据库,并通过Kubernetes(K8s)系统进行编排。

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图4:基于Llama 3.1的端到端RAG流水线,由英特尔Gaudi 2加速器和至强处理器提供支持

目前,英特尔AI PC及数据中心AI产品组合和解决方案已面向全新Llama 3.1模型实现优化,OPEA亦在基于英特尔至强等产品上全面启用。未来,英特尔将持续投入软件优化,支持更多全新的模型与用例。

产品与性能信息

英特尔至强处理器:在第五代英特尔®至强®可扩展处理器上测量,使用:2个英特尔至强Platinum 8593Q、64核、超线程开启、睿频开启、NUMA 4、512GB(16x32GB DDR5 5600 MT/s [5600 MT/s])、BIOS 3B07.TEL2P1、微码0x21000200、三星SSD 970 EVO Plus 2TB、CentOS Stream 9、5.14.0-437.el9.x86_64、使用PyTorch和IPEX 2.4运行的模型。英特尔于2024年7月22日进行测试。点击获取资源库

英特尔®酷睿™ Ultra:在搭载英特尔酷睿Ultra 7 165H平台的微软Surface Laptop 6上进行测量,使用32GB LPDDR5 7467Mhz总内存、英特尔显卡驱动程序101.5762、IPEX-LLM 2.1.0b20240718、Windows 11 Pro版本22631.3593、性能电源策略与核心隔离启用。英特尔锐炫™显卡仅适用于部分H系列英特尔®酷睿™ Ultra处理器驱动的系统,且双通道配置中系统内存至少为16GB。需要OEM支持,请咨询OEM或零售商了解系统配置详情。英特尔于2024年7月18日进行测试。点击获取资源库

英特尔锐炫™ A系列显卡:使用英特尔酷睿i9-14900K、华硕ROG MAXIMUS Z790 HERO主板、32GB (2x 16GB) DDR5 5600Mhz和Corsair MP600 Pro XT 4TB NVMe SSD,对英特尔锐炫A770 16GB限量版显卡进行测量。软件配置包括英特尔显卡驱动程序101.5762、IPEX-LLM 2.1.0b20240718、Windows 11 Pro版本22631.3593、性能电源策略与核心隔离禁用。英特尔于2024年7月18日进行测试。点击获取资源库

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性能因使用情况、配置和其他因素而异。欲了解更多信息,请访问性能指数网站。性能结果基于截至所示日期的测试,可能无法反映所有公开可用的更新。请参阅备份以了解配置详情。没有任何产品或组件是绝对安全的。您的成本和结果可能会有所不同。英特尔技术可能需要启用硬件、软件或激活服务。

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