DRV5033FAQDBZR IC mạch tích hợp Electron

Mạch tích hợp IC DRV5033FAQDBZR Electron Hình ảnh nổi bật

Mô tả ngắn:

Phát triển tích hợp chip mạch tích hợp và gói tích hợp điện tử

Do trình mô phỏng I/O và khoảng cách xung quanh khó giảm bớt cùng với sự phát triển của công nghệ IC, cố gắng đẩy lĩnh vực này lên một tầm cao hơn AMD sẽ áp dụng công nghệ 7Nm tiên tiến, vào năm 2020 ra mắt thế hệ kiến trúc tích hợp thứ hai để trở thành lõi điện toán chính và trong các chip giao diện I/O và bộ nhớ sử dụng thế hệ công nghệ và IP hoàn thiện. Để đảm bảo rằng sự tích hợp lõi thế hệ thứ hai mới nhất dựa trên trao đổi vô hạn với hiệu suất cao hơn nhờ vào chip – kết nối và tích hợp thiết kế hợp tác, cải thiện quản lý hệ thống đóng gói (đồng hồ, nguồn điện và lớp đóng gói, nền tảng tích hợp 2.5 D đạt được thành công các mục tiêu mong đợi, mở ra một lộ trình mới cho sự phát triển của bộ xử lý máy chủ tiên tiến

Gửi email cho chúng tôi Tải xuống bảng ngày

Chi tiết sản phẩm

Thẻ sản phẩm

Thuộc tính sản phẩm

KIỂU	SỰ MIÊU TẢ
Loại	Cảm biến, đầu dò Cảm Biến Từ - Công Tắc (Solid State)
người bán	Dụng cụ Texas
Loạt	-
Bưu kiện	Băng & Cuộn (TR) Cắt băng (CT) Digi-Reel®
Trạng thái một phần	Tích cực
Chức năng	Công tắc đa cực
Công nghệ	Hiệu ứng phòng
Phân cực	Bắc Cực, Nam Cực
Phạm vi cảm biến	Chuyến đi 3,5mT, Phát hành 2mT
Điều kiện kiểm tra	-40°C ~ 125°C
Cung cấp điện áp	2,5V ~ 38V
Hiện tại - Cung cấp (Tối đa)	3,5mA
Hiện tại - Đầu ra (Tối đa)	30mA
Loại đầu ra	Cống mở
Đặc trưng	-
Nhiệt độ hoạt động	-40°C ~ 125°C (TA)
Kiểu lắp	Gắn bề mặt
Gói thiết bị của nhà cung cấp	SOT-23-3
Gói / Thùng	TO-236-3, SC-59, SOT-23-3
Số sản phẩm cơ sở	DRV5033

Loại mạch tích hợp

So với electron, photon không có khối lượng tĩnh, tương tác yếu, khả năng chống nhiễu mạnh và phù hợp hơn cho việc truyền thông tin.Kết nối quang học được kỳ vọng sẽ trở thành công nghệ cốt lõi để vượt qua bức tường tiêu thụ điện năng, bức tường lưu trữ và bức tường truyền thông.Các thiết bị chiếu sáng, bộ ghép, bộ điều biến, ống dẫn sóng được tích hợp vào các tính năng quang học mật độ cao như hệ thống vi mô tích hợp quang điện, có thể nhận ra chất lượng, khối lượng, mức tiêu thụ điện năng của tích hợp quang điện mật độ cao, nền tảng tích hợp quang điện bao gồm tích hợp nguyên khối bán dẫn phức hợp III - V (INP ) nền tảng tích hợp thụ động, nền tảng silicat hoặc thủy tinh (ống dẫn sóng quang phẳng, PLC) và nền tảng dựa trên silicon.

Nền tảng InP chủ yếu được sử dụng để sản xuất tia laser, bộ điều biến, máy dò và các thiết bị hoạt động khác, trình độ công nghệ thấp, chi phí chất nền cao;Sử dụng nền tảng PLC để sản xuất linh kiện thụ động, tổn thất thấp, khối lượng lớn;Vấn đề lớn nhất với cả hai nền tảng là vật liệu không tương thích với các thiết bị điện tử làm từ silicon.Ưu điểm nổi bật nhất của tích hợp quang tử dựa trên silicon là quy trình tương thích với quy trình CMOS và chi phí sản xuất thấp, do đó nó được coi là sơ đồ tích hợp quang điện tử và thậm chí toàn quang tiềm năng nhất

Có hai phương pháp tích hợp cho các thiết bị quang tử dựa trên silicon và mạch CMOS.

Ưu điểm của cách trước là các thiết bị quang tử và thiết bị điện tử có thể được tối ưu hóa riêng biệt, nhưng việc đóng gói sau này gặp khó khăn và ứng dụng thương mại bị hạn chế.Sau này rất khó để thiết kế và xử lý tích hợp hai thiết bị.Hiện nay, lắp ráp lai dựa trên sự tích hợp hạt nhân là sự lựa chọn tốt nhất

Phân loại theo lĩnh vực ứng dụng

Xét về lĩnh vực ứng dụng, chip A có thể được chia thành chip AI của trung tâm dữ liệu CLOUD và chip AI thiết bị đầu cuối thông minh.Về chức năng, nó có thể được chia thành chip AI Training và chip AI Inference.Hiện tại, thị trường đám mây về cơ bản do NVIDIA và Google thống trị.Năm 2020, chip quang học 800AI do Viện Ali Dharma phát triển cũng bước vào cuộc cạnh tranh về lý luận đám mây.Có nhiều người chơi cuối hơn.

Chip AI được sử dụng rộng rãi trong các trung tâm dữ liệu (IDC), thiết bị đầu cuối di động, bảo mật thông minh, lái xe tự động, nhà thông minh, v.v.

Trung tâm dữ liệu

Để đào tạo và lý luận trên đám mây, nơi hầu hết hoạt động đào tạo hiện đang được thực hiện.Đánh giá nội dung video và đề xuất được cá nhân hóa trên Internet di động là những ứng dụng lý luận đám mây điển hình.Nvidia Gpus là người giỏi nhất về đào tạo và giỏi nhất về lý luận.Đồng thời, FPGA và ASIC tiếp tục cạnh tranh thị phần GPU do lợi thế tiêu thụ điện năng thấp và chi phí thấp.Hiện tại, các chip đám mây chủ yếu bao gồm NviDIa-Tesla V100 và Nvidia-Tesla T4910MLU270

An ninh thông minh

Nhiệm vụ chính của bảo mật thông minh là cấu trúc video.Bằng cách thêm chip AI vào thiết bị đầu cuối của máy ảnh, bạn có thể nhận ra phản hồi theo thời gian thực và giảm áp lực băng thông.Ngoài ra, chức năng suy luận cũng có thể được tích hợp vào sản phẩm máy chủ biên để hiện thực hóa lý luận AI nền tảng cho dữ liệu camera không thông minh.Chip AI cần có khả năng xử lý và giải mã video, chủ yếu xem xét số lượng kênh video có thể được xử lý và chi phí cấu trúc một kênh video.Các chip đại diện bao gồm HI3559-AV100, Haisi 310 và Bitmain BM1684.

Trước: CHIP IC MẠCH TÍCH HỢP AMC1301DWVR

Kế tiếp: IC mạch tích hợp gốc DS90UB927QSQX/NOPB

Viết tin nhắn của bạn ở đây và gửi cho chúng tôi