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Intel 6264是Intel28引脚双列直插式芯片,容量是8KB,采用CMOS工艺制造,操作方式由由OE、WE、CE1、CE2的共同作用决定。当OE和CE1为低电平,且WE和CE2为高电平时,数据输出缓冲器选通,被选中单元的数据送到数据线D7~D0上。
主板的核心是主板芯片组,它决定了主板的规格、性能和大致功能。我们平日说“ 865PE 主板”, 865PE &nbs...
可用两个三八译码器组成 直接的4线16线译码器 型号也记不清楚了
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几种常用led芯片的比较3528芯片6530芯片1W大功率
关于几种常用芯片的比较 3528 芯片:单颗 0.06W,单颗流明 7-9LM 3528 技术稳定成熟, 发热量极低, 光衰小, 光色一致性好, 并广泛应用于 LED 电脑显示器, LED 电视机背光照明使用。 3528 芯片因为亮度高,光线柔和,单颗功率低,发热量低等特点,完全符合 LED 吸顶灯全 面板光源需求, 全面板光源的应用完全弥补了环形灯管光线不均匀, 中间以及外围有暗区的 缺陷,真正实现了无暗区。 5630/6040 芯片:单颗功率 0.5-0.6W,单颗流明 30-50W 新近出现的封装模式, 发光强度及发热量介于中功率和大功率之间, 产量低, 光色一致性较 差,主要用于灯泡,射灯,筒灯,天花灯等高密度灯具,光强很强,炫光感强,很刺眼,必 须配独立的全铝散热器,否则在很短时间内会出现严重光衰,严重影响灯具寿命。 大功率 1W 芯片:单颗功率为 1W,单颗流明 80-90
13款Intel845GE/PE芯片组主板碰撞实录
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SiS 620芯片组
SiS 620是SiS家族最早推出的整合型芯片组,该芯片组支持P6总线协议,支持Celeron/PentiumⅡ/PentiumⅢ,北桥芯片上集成了独立的64位2D/3D图形处理器--SiS 6326,可选择外接2MB,4MB或8MB同步显存,支持230MHz RAMDAC。通过UMA(统一存储结构)可以把主内存作为帧缓冲使用,它还支持液晶显示器输出,2D性能较佳,但3D性能较弱,所以未能得到个人用户的支持,但在商用领域却使用得较为广泛。
SiS 630芯片组
SiS 630芯片组继SiS620之后,SiS又推出了高整合,高性能的SiS630系列(包括630、630E、630S)。SiS630系列芯片组整合程度相当高,它将南,北桥芯片合二为一,并且整合了3D图形芯片SiS300/301.SiS 300/301是一款真正128位的3D图形加速引擎,支持许多3D特效,据称它比SiS 6326快5倍,性能大概与NⅥDIA的TNT2显卡相当。另外,SiS 301还可以接驳第二台CRT显示器或电视机,可以满足用户的不同需要。
SiS650芯片组
SiS650芯片组主要由北桥芯片SiS650和南桥芯片SiS961组成,支持DDR333,DDR266和PC133内存,最高可达3GB内存容量,支持新一代的Pentium4,并且采用矽统独创的MuTIOL技术,提供高达533M/s的超高带宽与南桥SiS961相连。而且内部集成了矽统自行研发的256位 2D\3D绘图芯片SiS315,并拥有高达2GB/s的显示内存数据宽带。而且南桥SiS961芯片具备强大的功能,支持AC'97声卡,10 /100M自适应以太网卡,V.90Modem,6组PCI插槽以及6个USB接口等等,在功能上强过它以往推出的整合芯片组。
SiS 730S芯片组
SiS 730S是业界第一颗支持AMD Athlon处理器平台的整合单芯片。与SiS 630相比,除了处理器接口协议不同以外,其余没有任何改变。SiS 730S将一块BGA(672根针脚)封装的北桥逻辑芯片、SiS 960超级南桥芯片及128位的SiS 300图形芯片整合为单芯片。可支持3D立体眼镜、DVD硬件加速与双重显示输出,以及内建3D立体音效、56kbps Modem、100Mbps以太网卡(Fast Ethernet)、1/10Mbps家庭网络(Home PNA)、ATA/100接口、ACR接口,另外,最多支持6USB设备接入的2个USB控制器。该芯片特别设计可供升级的AGP 4X接口,以满足消费者额外的需求。而共享式显存设计最大可以由主内存中分配64MB内存作为SiS 300的显示缓存使用(可以在4/8/16/32/64MB之间选择共享容量)。支持3GB内存的SiS 730S最多可以使用3条DIMM插槽接入,最大支持单条512MB SDRAM。
芯片解密讯:如果说,芯片的定义就是存储,那么AI芯片就像是“智能大脑”,它不仅仅可以进行数据的存储,还可让AI芯片产物对实时概况自行做出选择;无论是智能手机,无人驾驶还是机器人等的发展都需要依托于AI芯片。
而对于目前发展火热的无人驾驶来讲,AI充当着大脑,在遇到异常情况时,可为车辆提供出足够的信息供车辆进行自主判断。未来的智能产物将更加的“人性化”,智能数字技术的发展,让智能产物具备了某种思考与学习的能力,而在未来,人们将赋予芯片更多的功能。
据芯片解密小编了解,更具“人性化”的机器人看起来能够像人类一样具备思考,学习,操作等能力,实则是通过芯片进行海量的信息收集、整理、运算,然后做出反应,甚至应对不确定的任务。
而AI芯片的兴起无疑是一场“芯”战场,在这场战役中,国产芯走在了国际的最前列;我国华为率先研发成功的人工智能AI手机芯片成为了各国争相模仿的对象;面向技术成熟,智能芯片仍有许多坎需要跨越。
首先是研发成本高,需要大量的资金作为技术支持,且回报周期长;其次是应用难,从研究到创造到应用,需要经过严控的把关与测试,因此芯片解密认为,AI芯片的研发门槛很高。
在芯片解密小编看来,尽管AI芯片的发展面临着很多的困境,但作为新兴产业技术,为许多创业型、传统型厂商带来了发展的新机遇,而对于国产芯片技术来讲,也是一次全新的开始,在未来,AI芯片行业的发展将会愈演愈烈。
继谷歌、苹果、亚马逊自主设计制造AI(人工智能)芯片后,近日脸书也决定加入自主研发AI芯片的阵营,另外BAT中的阿里巴巴和百度也已试水AI芯片制造。巨头们表示,自主研发除降低成本外,根据自己产品所定制的芯片,可以更好地进行适配和调教。
“自产芯”的爆发,对英特尔、高通和博通等芯片制造商带来了威胁,同时芯片厂商又面临着增速放缓和成本上涨等压力。重压之下,部分芯片制造商试图通过并购方式,在斩获新技术的同时,削减制造和开发成本;另有英伟达和英特尔等公司则将其大部分芯片制造专业技术转移到了AI及新兴领域,准备通过为科技巨头服务来赚钱。
自产AI芯片爆发
随着AI技术不断走进现实,AI芯片已成为芯片行业竞争的焦点。
上周,彭博消息称,脸书正在招聘负责打造AI芯片的项目经理,以降低对高通、英特尔等芯片巨头们的依赖。不过对AI芯片业务有渴求的不只是脸书,谷歌、苹果和亚马逊也位列其中。
早在2006年,谷歌就考虑为神经网络构建一个专用集成电路(ASIC)。直至2016年,谷歌推出的机器学习处理器TPU已有领先同行7年的优势,包括宽容度更高,可以使用更复杂和强大的机器学习模型等,以使用户更加迅速地获得更智能结果。
苹果也于10年前就开始计划组建工程师团队为iPhone和iPad自主设计芯片。去年,苹果在秋季发布会上推出的iPhoneX等三款手机都采用了自主研发设计的AI芯片——A11仿生芯片。取代了芯片供应商Imagination Technologies,改用苹果自主设计的芯片,图形处理速度与上一代相比最高提升超30%。
亚马逊方面,据研究机构The Information今年2月份报告,公司已开始设计制造AI芯片。专用AI芯片也可以帮助其智能家居产品减少对整体远程服务器的依赖,使智能音箱爱可(Echo)与控制门锁和安全摄像头等家用电器的连接更加安全可靠。
市场人士分析,进入人工智能时代,由于通用芯片并不能很好地适应深度学习算法的要求,且效率低、功耗大、成本高,最终催生了科技巨头纷纷试水造芯。芯片走向定制化,以满足AI软件的需求,在业内已是大势所趋。
国内方面,BAT科技巨头也纷纷涉足AI芯片业务,其中20日,阿里巴巴全资收购了国内芯片制造商中天微,此前,阿里还投资了寒武纪、Barefoot Networks、深鉴、耐能(Kneron)、翱捷科技(ASR)等芯片公司。过去几年,百度在深度学习领域也有了可观的进展,其中去年百度发布了名为XPU的AI云计算芯片。
人工智能芯片市场规模
据前瞻产业研究院数据显示,2013年-2017年中国集成电路产业年复合增长率为21%,约是同期全球增速的5倍左右,以芯片产业为代表的高新技术行业,具有强劲发展动力。国际市场方面,据前瞻产业研究发布的《人工智能芯片行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》预计,到2023年,全球AI芯片市场规模将达到108亿美元,复合年均增长率为53.6%。
芯片厂商腹背受敌
摩根士丹利等机构去年底就预言,芯片价格上涨或很快见顶,再加上科技巨头试水造芯,芯片厂商腹背受敌。为应对冲击,芯片业并购的抱团取暖之路已持续了较长一段时间。
为扩张业务版图提高竞争力,削减制造和开发成本,2015年,安华高斥资370亿美元收购博通;同样为扩展芯片品类、扩大业务范围,高通于2016年宣布以470亿美元收购恩智浦;2017年,博通又提出以1030亿美元收购同行高通,以抵御5G时代的行业竞争风险。
国际半导体产业协会预计,未来十年,半导体产业将从横向整合进入到上下游垂直整合阶段,芯片厂商综合实力越来越强,产业集中度越来越高,寡头垄断的格局将得到进一步强化。
另外,在一些芯片厂商受到冲击,试图通过并购寻求规模优势的同时,也有转型超前的芯片制造厂商,成为AI时代的获益者。英特尔和英伟达等公司就将其大部分芯片制造专业技术转移到了AI以及新兴领域,通过为科技巨头服务来盈利。其中,英特尔曾于去年宣布,正与脸书等公司合作开发名为“Nervana神经网络处理器”的AI芯片。
值得注意的是,谷歌、脸书等提出要打造自主芯片的计划仍然处于起步阶段。而事实上,谷歌与英伟达也仍然是合作伙伴,英伟达的GPU(图形处理器)与TPU在谷歌云平台上仍然兼容。而阿里巴巴也表示,在阿里NPU(嵌入式神经网络处理器)推出后,仍将在云计算平台上运行英伟达GPU。
人工智能芯片行业规划分析报告:https://bg.qianzhan.com/report/detail/1612061637279834.html