惠新晨電子備貨實力強，可以做月結，是值得信賴合作的實力供應商
惠新晨電子的宗旨是品質放在位，在高標準封裝廠代工，質量，價格第二
LED護欄管紅綠藍RGB三色調光線性恒流芯片
LED護欄管紅綠藍RGB三色調光線性恒流芯片
惠新晨電子專業的團隊，為您提供周到完善的售前服務及售后服務，讓您無任何后顧之憂
我們的優勢：*，價格優勢，貨源充足，*
因為專注，所以專業
X30概述：
X30 是一款外圍電路簡潔低成本高性能的三通道線性降壓LED恒流驅動器，適用于5-46V輸入電壓范圍的LED 恒流照明領域。
X30 PWM 端口支持高輝調光，能夠響應60ns小脈寬的PWM 調光信號。
X30采用我司算法，為客戶提供優質的解決方案，大限度發揮燈具優勢，以實現景觀舞臺燈高輝的調光效果，65535（256*256）級高輝調光。X30 PWM 端口為高電平時，芯片正常工作。為低電平時，芯片輸出關閉。芯片采用線性恒流控制算法，只需兩顆電阻與一顆電容，就能實現LED 恒流，且保證輸出電流恒流精度≤±3％，通道之間電流偏差≤±1%；外圍電路簡潔，系統穩定可靠。
X30的三路輸出電流都通過REXT 端口電阻來設定，電流大能到350mA。而且，每一路電流能夠獨立進行PWM 高輝調光，實現65536:1 調光比。PWM 端口默認上拉，內部自帶100uA 上拉能力
X30特點：
RGB調光無頻閃/PWM調光無頻閃
支持高輝調光，65536:1 調光比
輸入電壓范圍：5-46V
三路分別獨立恒流輸出
每一路電流可高達350mA
每一路獨立PWM 調光
輸出電流20~350mA
內置5V 穩壓管
恒流精度≤3%
過溫降電流降功率保護
易過EMI
抗*力強
調光*性好
封裝：ESOP8
應用領域：
景觀亮化LED 照明
DMX512 芯片外擴流應用
汽車車燈LED 照明
低壓商業LED 照明
游戲機LED燈、兒童車燈、廣告牌等
X30應用說明：
X30 是一款外圍電路簡單的多功能平均電流型LED 恒流驅動器，適用于5-46V 電壓范圍的低壓線性恒流LED 驅動領域。X30 采用了LDO 線性恒流控制，外圍不需要傳統開關電源的電感和續流二管，輸出電流精度在±3％以內；外圍電路加簡潔可靠。
深圳市惠新晨電子有限公司專注高性能高品質高性價比LED照明DC-DC寬電壓輸入降壓恒流電源管理芯片市場，對LED照明市場有著深入的了解及豐富的經驗，專注電源行業過10年，實力廠家，硬件設施齊全，工程資源充足，提供強大的技術鋪助，免費協助Lay板，調試直至產品可以大批量量產，以及幫忙過認證，提供樣品、方案開發
2012 年微軟人工智能平臺辨識單個貓需要 16000 顆傳統 CPU 的運算能力才能達成，但類似的工作， 2016 年采用繪圖芯片 GPU 大概只需要 2 顆。
就一個復雜棋局而言， AlphaGO *代下一盤棋需要 1920CPUs 和 280GPUs ，同時有 64 個搜索線程； Alpha 第二代需要 50 個 TPU(1 個 TPU 算力大致相對于 10 個同級別 GPU) ；隨著 AI 算力的大幅提升，算力仍然是 AI 的大成本，據統計，算力成本 ( 包括底層的硬件， GPU/CPU/FPGA 以及其他信號處理等半導體成本、能耗成本 ) 占 AI 成本在 70% 左右， AlphaGo 下一盤棋，其背后的服務器的總耗電量折算成電費是 3000 美元；計算的時大量耗熱，通過吹風才能散熱。算法、數據庫基本可以實現平臺化、軟件化、工具化，邊際成本趨向為 O ，決定 AI 普及的核心是算力和對應的能耗。
將算力低成本化，是 AI 與 IoT 融合并落地到具體場景，加速 AI 滲透到社會各角度，使能行業發展的關鍵，也是 AIoT 智聯網規模發展的支點。其中，新出現的 AI 嵌入式芯片將 FPGA 發揮了主導作用。
AI 爆發之前，嵌入式芯片在物聯網領域早已廣泛應用，用于傳感與智能硬件，通常采用 CPU 進行計算， CPU 特點兼顧計算和控制， 70% 晶體管用來構建 Cache 還有一部分控制單元，芯片設計用來處理復雜邏輯和提高指令的執行效率， CPU 計算通用性強，適用于處理計算復雜度高業務、串行數據處理，但計算性能一般。提升 CPU 性能需要增加 CPU 核數、提高 CPU 頻率，或者修改 CPU 架構增加計算單元 FMA(fusedmultiply-add) 個數實現，提升算力同時也帶來了高計算成本與能耗。
隨著 AI 快速發展應用，尤其是圖像處理數據量大，快速響應， CPU 不再是好的選擇。 GPU 芯片逐漸成為深度神經網絡 (DNN ， DeepNeuralNetwork) 計算的主流。
GPU 特點是能夠大幅精簡 CPUCache 和邏輯控制單元，讓出大量的計算單元。有限的尺寸中的晶體管多用于計算，圖形處理特點是算法本身復雜度低，計算強度高，數據之間相關性低特點， GPU 通過簡單控制器，讓數千計算單位執行相同程序，并行、流水化、高密度處理海量低關聯數據，大幅提升數據計算、吞吐能力。
GPU 相對 CPU 適合低層次大量重復運算領域，例如 AI 語音、視頻、圖片識別以及海量數據處理領域，不論是 CNN( 卷積神經網絡 ) 、 RNN( 循環神經網絡 ) 、還是 DNN( 深度神經網絡 ) ，通過高強度類似蒙卡特羅實驗計算，找出優解，而無需復雜程度的運算。
可以說 GPU 在 AI 算力上比 CPU 有了大幅提升，每秒每瓦所執行的浮點運算達到 29G 次數 (29GFLOPS/W) ，是 CPU 的 3 倍多，能耗也隨著提升，散熱性與安全性成為問題。如下表 1 ；這也一定程度說明了 AI 的能耗成為不能承受之重
隨著多圖像、視頻和語音、物聯網等非結構數據涌現，數據量繼續急劇增長， AI 算法加速創新，不斷加深神經網絡層次，參數數量不斷增多，模型算法復雜度持續提高，必然對計算帶寬、內存帶寬和存儲要求越來越高，能耗成為很大問題。
重要的是 GPU 內部架構通用，很難針對某個領域進行特殊優化，日新月異的物聯、傳感與 AI 行業應用要求芯片能夠處理新類型的計算任務；在 GPU 之外如果沒有新的嵌入式芯片選擇， AI 無法隨著 IoT 大規模落地到具體應用場景，無法與實體經濟，生產生活緊密結合。
不同于 GPU 的運行原理， FPGA 是以門電路直接進行運算，硬件描述語言在執行時會被翻譯成電路，也就是 FPGA 不采用指令和軟件，是軟硬件合一的器件。對 FPGA 進行編程僅僅使用硬件描述語言即可，硬件描述語言描述的邏輯可以直接被編譯為晶體管電路的組合。所以 FPGA 實際上直接用晶體管電路實現用戶的算法，沒有通過指令系統的翻譯。
在運算速度上， FPGA 由于算法是定制的，所以沒有 CPU 和 GPU 的取指令和指令譯碼過程，數據流直接根據定制的算法進行固定操作，計算單元在每個時鐘周期上都可以執行，所以可以充分發揮浮點計算能力，計算效率高于 CPU 和 GPU ，具有很大優勢。
在功耗上，由于 FPGA 低延遲、低功耗的特性，近年來，微軟等公司在自家的數據中心里大量部署 FPGA ，在線上服務使用的 FPGA版搜索引擎大腦，在同樣的性能下，其功耗是天河二號級計算機的十分之一。
國內的初創公司深鑒科技用 FPGA 搭建神經網絡深度學習方案 ( 深度壓縮技術、 FPGA 編輯器以及處理架構 ) ，在語音識別的場景，相同的處理量 FPGA 方案性能比 GPU 高 3 倍，功耗降低 3.5 倍。 FPGA 功耗如上表 1 ， FPGA 功耗近 CPU 的， CPU 的。
在應用場景上， FPGA 的低功耗、高性能非常適合無源的物聯網應用與具體產品，比如深圳初創公司零度智控推出的無人機產品，采用基于 FPGA 神經網絡機器學習技術，能夠實現物體以及行人的檢測和實時跟蹤拍攝、手勢識別、人臉識別、安防監控等功能。
可以說， FPGA 芯片技術出現，在提升運算效率的同時，降低了功耗，增加了特定場景應用的適用性。 FPGA 芯片為推動 AIOT 落地社會各個角度，使能行業發展，推動企業邁向物聯化、智能化，為經濟發展新動能提供了支點。
