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晶體管結(jié)構(gòu)電阻的動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)

發(fā)布時(shí)間:2020/5/27 20:23:48 訪問(wèn)次數(shù):1492

SN65LVDS100DGKG4重新定義低功耗FPGA,F(xiàn)D-SOI工藝讓萊迪思的工程師能夠開(kāi)發(fā)全新電路設(shè)計(jì),充分發(fā)揮該工藝的固有優(yōu)勢(shì)。其優(yōu)勢(shì)之一就是FD-SOI支持可編程基體偏壓(body bias),這是一種位于晶體管基體上的塊電阻,能讓開(kāi)發(fā)人員在晶體管運(yùn)行期間進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)。萊迪思的研發(fā)團(tuán)隊(duì)發(fā)明的可編程基體偏壓,能夠根據(jù)設(shè)計(jì)的功耗和散熱管理需要,讓器件以高性能模式或低功耗模式運(yùn)行。只需通過(guò)軟件開(kāi)關(guān)即可控制運(yùn)行模式。開(kāi)發(fā)人員通過(guò)對(duì)基體偏壓進(jìn)行編程實(shí)現(xiàn)高性能或低功耗之間的切換,可以優(yōu)化 FPGA 的功耗/性能,更好地滿足應(yīng)用的功耗和散熱管理需求。這不僅有助于降低電池供電的網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備的功耗,還能降低工業(yè)和數(shù)據(jù)中心等應(yīng)用的電力成本;贜exus平臺(tái)的FPGA的功耗將比同類競(jìng)品最多減少75%?删幊袒w偏壓讓使用萊迪思FPGA的開(kāi)發(fā)人員能夠密切控制電路的泄電流,同時(shí)對(duì)器件進(jìn)行微調(diào),實(shí)現(xiàn)低功耗或高性能模式。

加速AI處理性能,為了支持AI等網(wǎng)絡(luò)邊緣新興技術(shù),設(shè)備的開(kāi)發(fā)人員需要讓系統(tǒng)更加智能。他們的做法是為系統(tǒng)集成更多智能功能,從而讓設(shè)備在網(wǎng)絡(luò)邊緣端執(zhí)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和分析。然而AI的設(shè)計(jì)人員面臨諸多挑戰(zhàn)。AI推理算法需要大量計(jì)算,還要求具備大型存儲(chǔ)模塊在本地存儲(chǔ)數(shù)值用于計(jì)算。以前AI解決方案的開(kāi)發(fā)人員需要高水平的DSP來(lái)實(shí)現(xiàn)算法時(shí),他們往往選擇外部資源,如系統(tǒng)中或者云端的另一個(gè)處理器。然而在片外執(zhí)行AI計(jì)算會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)延遲,此外將客戶數(shù)據(jù)發(fā)送到云端還會(huì)引發(fā)數(shù)據(jù)隱私問(wèn)題和安全隱患,萊迪思Nexus技術(shù)平臺(tái)提供完善的系統(tǒng)解決方案

除了Nexus技術(shù)平臺(tái)上晶體管結(jié)構(gòu)的創(chuàng)新之外,萊迪思還研究了設(shè)計(jì)過(guò)程中更高層次的抽象設(shè)計(jì),以了解如何幫助客戶在其應(yīng)用設(shè)計(jì)中快速輕松地應(yīng)用Nexus FPGA。萊迪思已經(jīng)創(chuàng)建或購(gòu)買并驗(yàn)證了易于使用、直觀的設(shè)計(jì)軟件、預(yù)先設(shè)計(jì)的軟IP模塊、評(píng)估板、套件以及完整的參考設(shè)計(jì)等資源,從而實(shí)現(xiàn)萊迪思目標(biāo)市場(chǎng)(通信、計(jì)算、工業(yè)、汽車和消費(fèi)電子)的各類常見(jiàn)應(yīng)用,包括傳感器聚合、傳感器橋接和圖像處理。

為嵌入式視覺(jué)市場(chǎng)提供完整的參考設(shè)計(jì),讓開(kāi)發(fā)人員快速輕松地讓新產(chǎn)品或現(xiàn)有產(chǎn)品設(shè)計(jì)支持流行的應(yīng)用。傳感器聚合演示,看看這類演示如何幫助客戶快速將產(chǎn)品推向市場(chǎng)。該演示主要用于嵌入式視覺(jué)系統(tǒng),可以從多達(dá)四個(gè)源獲取視頻數(shù)據(jù)流,將它們合并為一個(gè)數(shù)據(jù)流,然后通過(guò)高速 MIPI D-PHY將其發(fā)送到顯示器或處理器以進(jìn)行后續(xù)處理。該演示的潛在應(yīng)用包括高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)。在此應(yīng)用中開(kāi)發(fā)人員需要從多個(gè)攝像頭和/或雷達(dá)傳感器收集、匯總數(shù)據(jù),然后將其發(fā)送給處理器實(shí)時(shí)做出決策,保障安全。由于無(wú)須將多個(gè)傳感器連接到汽車應(yīng)用處理器(AP),開(kāi)發(fā)人員可以簡(jiǎn)化系統(tǒng)PCB上的走線,節(jié)省寶貴的AP I/O端口,從而降低系統(tǒng)成本,減小總體尺寸。

(素材來(lái)源:ttic和eechina.如涉版權(quán)請(qǐng)聯(lián)系刪除。特別感謝)

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加速AI處理性能,為了支持AI等網(wǎng)絡(luò)邊緣新興技術(shù),設(shè)備的開(kāi)發(fā)人員需要讓系統(tǒng)更加智能。他們的做法是為系統(tǒng)集成更多智能功能,從而讓設(shè)備在網(wǎng)絡(luò)邊緣端執(zhí)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和分析。然而AI的設(shè)計(jì)人員面臨諸多挑戰(zhàn)。AI推理算法需要大量計(jì)算,還要求具備大型存儲(chǔ)模塊在本地存儲(chǔ)數(shù)值用于計(jì)算。以前AI解決方案的開(kāi)發(fā)人員需要高水平的DSP來(lái)實(shí)現(xiàn)算法時(shí),他們往往選擇外部資源,如系統(tǒng)中或者云端的另一個(gè)處理器。然而在片外執(zhí)行AI計(jì)算會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)延遲,此外將客戶數(shù)據(jù)發(fā)送到云端還會(huì)引發(fā)數(shù)據(jù)隱私問(wèn)題和安全隱患,萊迪思Nexus技術(shù)平臺(tái)提供完善的系統(tǒng)解決方案

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