#電源設計 #氮化鎵GaN #寬能隙半導體 #可編程邏輯閘陣列FPGA #功率因數校正PFC
【GaN 是如何提升電力效率和密度的?】
如何提高電力效率和密度的解決辦法是目前業界的當務之急之一。效率的提升不僅有利於節省電力和冷卻等主要運作成本,還能幫助營運商增加機架密度和可用的運算空間,並以更具成本效益的方式滿足日益增長的需求。氮化鎵 (GaN) 寬能隙裝置的出現成就了新一代的功率轉換設計;這些設計是以前仰賴矽金屬氧化物半導體場效應電晶體 (MOSFET) 所不可能實現的。這些設計使系統能達到前所未有的高功率密度和效率。
基於 GaN 的解決方案可以從交流電源到各個負載點 (POL) 被含納至整個資料中心的電源供應當中。GaN 還實現了諸如高壓直流分配系統的新架構。電力公司需要透過功率因數校正 (PFC) 階段來將電網效率進行最佳化。PFC 的功能如同升壓轉換器,其通常提供 380V 的直流輸出電壓。該電壓需要進一步被降低,以便為系統提供直流匯流排電源。各種拓撲結構在這一階段被採用,但「電感—電感—電容器」(LLC) 和相移全橋通常用於產生 12V 或 48V 的匯流排電壓。
該匯流排電壓通過整個系統佈線,並進行多個轉換步驟,為處理器、可編程邏輯閘陣列 (FPGA)、記憶體和儲存系統之類的各種 POL 供電。基於 GaN 的解決方案從交流電到處理器根本性地改變了整個電力系統的架構和密度。
★PFC:透過圖騰柱拓撲的啟用,像是整合式的 GaN 裝置能將有功功率開關和濾波電感器的數量減少 50%。相較於今天鈦級電源 96% 的效率,開關頻率——連續導通模式 (CCM) 或臨界導電模式 (CRM) 操作,在將整體效率提高到 99% 以上的同時,能顯著減小磁性材料的尺寸。
★LLC:DC/DC 階段利用 GaN 優越的開關特性將諧振轉換器推送到 1 MHz 以上。高頻在提高功率密度和效率的同時,降低了磁性。較小的形狀係數使得新興的高壓配電系統能夠在 380V 至 48V 轉換器的資料中心內得以被使用。
★POL DC/DC:GaN 對這些轉換器有著重大影響。首先,它可從 48V 起進行單步轉換,直接為處理器、記憶體和其他負載供電,在版上配置減少 75% 的同時,從而將在珍貴的印刷電路板 (PCB) 基板面上的零組件數量減少達 50%。其次,使用半橋電流雙拓撲結構使設計人員能夠輕鬆地堆疊功率級,以滿足不同的負載需求,並與負載緊密配合,實現最佳的瞬態效能。
如今,GaN 已不再被視為是一種未來技術。GaN 已開始幫助設計人員實現過去曾遙不可及的目標:設計出更小、開關速度更快、散熱效能更佳的創新電源系統。
延伸閱讀:
《透過 GaN 重新計算密度》
http://compotechasia.com/a/ji___yong/2017/0714/36021.html
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#德州儀器TI #LMG3410 #LMG5200
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#嵌入式系統 #微處理器MPU #微控制器MCU #專用晶片ASIC #數位訊號處理器DSP #現場可編程邏輯閘陣列FPGA #工業物聯網IIoT
【嵌入式系統=智能互聯】
什麼是嵌入式系統?市調機構看好汽車行業將成為嵌入式運算市場的主要動能——混合動力電動汽車 (HEV) 和純電動車 (EV) 興起,帶領智能系統控制不斷擴張,全自動駕駛尤需運行多個複雜的人工智慧 (AI) 軟體和系統。隨著物聯網 (IoT) 和工業物聯網 (IIoT) 出現,嵌入式技術已成智能生態迅速拓展的推動者。
嵌入式設備通常由系統單晶片 (SoC) 與現場可編程邏輯閘陣列 (FPGA) 等「與硬體集成的軟體」提供動力,以便開發人員針對特定功能進行編程積體電路 (IC) 和其他韌體版本,意謂軟體和硬體已然密不可分。簡單、大批量消費市場的嵌入式系統多由 99% 硬體+ 1% 軟體所組成,但飛機、汽車或高度可靠的工控應用,則以高度專業化、小批量為主;若測試及應用程式繁複,軟體所佔嵌入式系統成本的比例甚或可高達 95%!
嵌入式系統雖是非常成熟的技術,但新一代功能強大的處理器不斷發展,使嵌入式系統幾與「智能互聯」畫上等號,而「智能邊緣設備」(Edge AI) 將促使整個嵌入式系統顯著增長。在分眾市場分面,數十年來,消費電子一直是嵌入式系統的主要市場,但物聯網的出現將賦予它們全新意義——新型感測器和軟體等嵌入式智能已成為主要元素。醫療保健則是嵌入式系統開發最快的應用之一,例如,手持式/可攜式治療設備及用於監測生命體徵的設備。
此外,智能建築和智慧城市的來臨,將使嵌入式系統擴展預測性和規範性,基於 AI 和機器學習 (ML) 實現完全自主和自我修復,前三大 Edge AI 產品分別為:智慧手機、智慧音箱與 AR/VR/MR 等抬頭顯示設備 (HUD)。其中,成長最快速的產品是消費型與企業用機器人及安全監控攝影機。技術挑戰在於:發展低能耗、高準確率的認知計算,包括新型運算架構電路設計、演算法等。預期未來 IoT 裝置所使用的控制晶片,皆將內含 AI 加速晶片。
AI 創新能量蓬勃,演算法每幾個月就有大躍進,如何讓電子器件的開發環境與其無縫接軌,成為影響採用意願的要素之一。於是,各家處理器供應商無不絞盡腦汁在整合開發環境 (IDE)、打包軟體套件、創造韌體差異、各式開發板,乃至與雲端服務供應商 (CSP) 的合作上,目標是為各有專長的工程師形塑「工具鏈」、鋪設一條康莊大道,讓底層基本核心、韌體、中介軟體 (Middleware) 和最上層的應用軟體毫無隔閡。我們日前所介紹的「Microchip MPLAB」系列就是一例。
另為擴大應用,近年 FPGA 在本質上也有了變化:一是整合應特定用途的處理器做異構運算,二是軟核 (軟體為基礎的 IP 內核) 崛起,三是完善開發環境,四是與雲端平台結盟……。
延伸閱讀:
《智能邊緣引領「嵌入式系統」騰飛》
http://compotechasia.com/a/feature/2019/1111/43273.html
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#工研院產科國際所 #台灣AI晶片聯盟AITA #微芯科技Microchip #MPLAB #CryptoAuthentication #PolarFire #美高森美Microsemi #賽靈思Xilinx #Zynq UltraScale+RFSoC #芯科科技SiliconLabs #ThunderboardSense 2
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【即時頭條】微軟研發AI晶片 可實時分析語音和影象
科技企業熱衷於把酷炫的人工智能功能引入到手機和增強實境眼鏡中,比如說,讓智能眼鏡顯示機械細節幫助人們修理引擎,或者用遊客的母語介紹他們看到和聽到的東西。不過,這一領域還面臨著巨大的挑戰:如何管理讓這些出色功能發揮作用的海量資料,而不會讓裝置放慢運行速度,或者在幾分鐘內耗盡電量,從而破壞使用者體驗。
微軟公司(Microsoft Corp.)宣佈他們找到了答案,將專門為該公司的虛擬實境眼鏡HoloLens開發晶片,這一額外的人工智能處理器可以實時分析使用者在裝置上看到和聽到的內容,而不必浪費寶貴的時間把資料傳回到雲端進行處理。這款處理器是微軟公司現有全息處理器(HPU)的一個新版本,在 7月24日夏威夷檀香山的CVPR大會上對外公佈。該晶片正在開發中,將加在新版的HoloLens眼鏡上,不過微軟公司沒有透露具體的釋出日期。
微軟公司很少參與新處理器開發的所有環節(除了製造環節),而這次就是少見的特例。該公司表示,這是首款專門為移動裝置設計的晶片。
現在自主研發晶片的做法越來越流行,因為企業認為現成的處理器不能充分發揮人工智能的潛力。據熟悉內幕的知情人在5月透露,蘋果公司正在測試的iPhone原型機搭載了專為處理人工智能而設計的晶片。谷歌也在自行開發其第二代人工智能晶片。為了說服人們購買下一代的電子裝置(手機、虛擬實境頭盔甚至是汽車),企業必須提供快速流暢的使用者體驗。
「消費者期望得到幾乎沒有任何滯後和實時處理的體驗,」市場研究機構Tirias Research分析師麥格雷戈(Jim McGregor)說,「對自動駕駛汽車來說,你沒有時間把資料傳回雲端,再做出避免車禍或者撞到行人的決定。自動駕駛汽車產生的資料量非常大,你不能把所有資料都發送到雲端。」他表示,到2025年,人們進行互動的每款電子裝置都會內建人工智能功能。
多年來,英特爾(Intel Corp.)等公司打造的中央處理器為全世界各種電子裝置和伺服器提供了足夠的動力和智能支援。可是人工智能的快速發展,讓一些傳統晶片製造商在10多年來第一次面臨真正的競爭。在很大程度上,人工智能的加速能力歸功於通過分析模式和學習模式來模仿人類大腦的神經網絡。個人電腦和伺服器使用的通用晶片並不是為快速處理多項任務而設計的,而這是對人工智能軟件的要求。
微軟幾年來一直在研發自己的晶片,該公司為Xbox Kinect視訊遊戲系統開發了運動跟蹤處理器。最近,為了在雲服務方面與谷歌和亞馬遜公司(Amazon.com Inc.)進行較量,微軟使用了稱為現場可程式設計門陣列(FPGA)的定製晶片,以發揮其人工智能應對實際挑戰的實力。微軟從英特爾的子公司Altera購買了這些晶片,使用軟件讓晶片適應自身需求,而這是該類型晶片獨有的功能。
在2016年的展示活動中,微軟公司同時利用數千個這樣的晶片,將所有英文維基百科內容翻譯成西班牙語,包括500萬篇文章的30億個單詞,僅用了不到十分之一秒的時間。接下來,微軟將讓其雲客戶使用這些晶片,加快處理人工智能任務的速度,該服務將於明年某個時候推出。客戶可以使用這項服務做很多事情,比如從大量資料中識別影象,或者使用機器學習演算法來預測客戶的購買模式。「我們非常重視這個項目,」微軟研究院(Microsoft Research)的傑出工程師伯格(Doug Burger)說,他負責微軟公司的雲晶片開發戰略業務,「我們的願望是成為第一大人工智能雲。」
微軟有很多競爭對手。亞馬遜也在使用現場可程式設計門陣列,並計劃使用英偉達公司(Nvidia Corp)為人工智能打造最先進的新款晶片Volta, 英偉達現在是專門用於訓練人工智能系統的圖形處理器的主要製造商。與此同時,谷歌也在打造稱為Tensor處理單元的人工智能晶片,並且已經供客戶使用。內部研發晶片的成本高昂,但是微軟表示別無選擇,因為這項技術變化太快了,科技企業很容易就會被甩在後面。
對於重視人工智能的微軟公司行政總裁納德拉(Satya Nadella)來說,他的頭等大事是把人工智能專長從雲端轉移到人們手持或頭戴的電子裝置。在2017年5月發表的演講中,納德拉提出了利用人工智能技術追蹤工業裝置、告訴使用者各種資訊的設想,比如在哪裡找到電鑽,如何使用這種工具,以及在未經授權的使用或者發生化學品洩漏時發出警告。全新的HoloLens晶片會讓這個願景更有可能變成現實。微軟技術總監斯科特(Kevin Scott)說,「我們確實需要定製晶片,幫助推動我們正在構建的部分場景和應用。」撰文/Dina Bass、Ian King
#人工智能 #微軟 #AI晶片
fpga介紹 在 feverSound.com影音產品評測 Youtube 的評價
Grimm MU1 建議零售價:HK$ 98,000
更多資訊:https://www.squarewavehk.com/grimm-mu1/
官方網站:https://www.grimmaudio.com/hifi-products/music-players/mu1/
0:00 簡介 Intro
1:21 開箱及機背介紹 Open Box and Back Panel
2:39 基本功能 + Roon Core
3:12 洗水功能 Jitter Control
3:48 大圓餅控制 "Pancake" Control
4:34 機內用料 Inside the box
5:31 FPGA 運作
6:27 數碼輸出「限制」 AES3 Digital Out
7:43 設定 Roon Set Up
9:20 Stereo Sound 不同制式檔案比較 Sound format comparison
13:00 極細緻分析力測試 Tidal Song Tested
14:31 音質聽感 Sound Quality Personal View
15:38 曾經想過買,但… Will I buy this?
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