惠新晨電子備貨實(shí)力強(qiáng)，可以做月結(jié)，是值得信賴合作的實(shí)力供應(yīng)商
惠新晨電子的宗旨是品質(zhì)放在位，在高標(biāo)準(zhǔn)封裝廠代工，質(zhì)量，價(jià)格第二
5-46V流星燈三通道調(diào)光無(wú)頻閃線性恒流芯片
5-46V流星燈三通道調(diào)光無(wú)頻閃線性恒流芯片
惠新晨電子專業(yè)的團(tuán)隊(duì)，為您提供周到完善的售前服務(wù)及售后服務(wù)，讓您無(wú)任何后顧之憂
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因?yàn)閷Ｗⅲ詫I(yè)
X30概述：
X30 是一款外圍電路簡(jiǎn)潔低成本高性能的三通道線性降壓LED恒流驅(qū)動(dòng)器，適用于5-46V輸入電壓范圍的LED 恒流照明領(lǐng)域。
X30 PWM 端口支持高輝調(diào)光，能夠響應(yīng)60ns小脈寬的PWM 調(diào)光信號(hào)。
X30采用我司算法，為客戶提供優(yōu)質(zhì)的解決方案，大限度發(fā)揮燈具優(yōu)勢(shì)，以實(shí)現(xiàn)景觀舞臺(tái)燈高輝的調(diào)光效果，65535（256*256）級(jí)高輝調(diào)光。X30 PWM 端口為高電平時(shí)，芯片正常工作。為低電平時(shí)，芯片輸出關(guān)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(shí)現(xiàn)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(jiǎn)潔，系統(tǒng)穩(wěn)定可靠。
X30的三路輸出電流都通過(guò)REXT 端口電阻來(lái)設(shè)定，電流大能到350mA。而且，每一路電流能夠獨(dú)立進(jìn)行PWM 高輝調(diào)光，實(shí)現(xiàn)65536:1 調(diào)光比。PWM 端口默認(rèn)上拉，內(nèi)部自帶100uA 上拉能力
X30特點(diǎn)：
RGB調(diào)光無(wú)頻閃/PWM調(diào)光無(wú)頻閃
支持高輝調(diào)光，65536:1 調(diào)光比
輸入電壓范圍：5-46V
三路分別獨(dú)立恒流輸出
每一路電流可高達(dá)350mA
每一路獨(dú)立PWM 調(diào)光
輸出電流20~350mA
內(nèi)置5V 穩(wěn)壓管
恒流精度≤3%
過(guò)溫降電流降功率保護(hù)
易過(guò)EMI
抗*力強(qiáng)
調(diào)光*性好
封裝：ESOP8
應(yīng)用領(lǐng)域：
景觀亮化LED 照明
DMX512 芯片外擴(kuò)流應(yīng)用
汽車車燈LED 照明
低壓商業(yè)LED 照明
游戲機(jī)LED燈、兒童車燈、廣告牌等
X30應(yīng)用說(shuō)明：
X30 是一款外圍電路簡(jiǎn)單的多功能平均電流型LED 恒流驅(qū)動(dòng)器，適用于5-46V 電壓范圍的低壓線性恒流LED 驅(qū)動(dòng)領(lǐng)域。X30 采用了LDO 線性恒流控制，外圍不需要傳統(tǒng)開(kāi)關(guān)電源的電感和續(xù)流二管，輸出電流精度在±3％以內(nèi)；外圍電路加簡(jiǎn)潔可靠。
深圳市惠新晨電子有限公司專注高性能高品質(zhì)高性價(jià)比LED照明DC-DC寬電壓輸入降壓恒流電源管理芯片市場(chǎng)，對(duì)LED照明市場(chǎng)有著深入的了解及豐富的經(jīng)驗(yàn)，專注電源行業(yè)過(guò)10年，實(shí)力廠家，硬件設(shè)施齊全，工程資源充足，提供強(qiáng)大的技術(shù)鋪助，免費(fèi)協(xié)助Lay板，調(diào)試直至產(chǎn)品可以大批量量產(chǎn)，以及幫忙過(guò)認(rèn)證，提供樣品、方案開(kāi)發(fā)
2012 年微軟人工智能平臺(tái)辨識(shí)單個(gè)貓需要 16000 顆傳統(tǒng) CPU 的運(yùn)算能力才能達(dá)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(gè)復(fù)雜棋局而言， AlphaGO *代下一盤(pán)棋需要 1920CPUs 和 280GPUs ，同時(shí)有 64 個(gè)搜索線程； Alpha 第二代需要 50 個(gè) TPU(1 個(gè) TPU 算力大致相對(duì)于 10 個(gè)同級(jí)別 GPU) ；隨著 AI 算力的大幅提升，算力仍然是 AI 的大成本，據(jù)統(tǒng)計(jì)，算力成本 ( 包括底層的硬件， GPU/CPU/FPGA 以及其他信號(hào)處理等半導(dǎo)體成本、能耗成本 ) 占 AI 成本在 70% 左右， AlphaGo 下一盤(pán)棋，其背后的服務(wù)器的總耗電量折算成電費(fèi)是 3000 美元；計(jì)算的時(shí)大量耗熱，通過(guò)吹風(fēng)才能散熱。算法、數(shù)據(jù)庫(kù)基本可以實(shí)現(xiàn)平臺(tái)化、軟件化、工具化，邊際成本趨向?yàn)?O ，決定 AI 普及的核心是算力和對(duì)應(yīng)的能耗。
將算力低成本化，是 AI 與 IoT 融合并落地到具體場(chǎng)景，加速 AI 滲透到社會(huì)各角度，使能行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵，也是 AIoT 智聯(lián)網(wǎng)規(guī)模發(fā)展的支點(diǎn)。其中，新出現(xiàn)的 AI 嵌入式芯片將 FPGA 發(fā)揮了主導(dǎo)作用。
AI 爆發(fā)之前，嵌入式芯片在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域早已廣泛應(yīng)用，用于傳感與智能硬件，通常采用 CPU 進(jìn)行計(jì)算， CPU 特點(diǎn)兼顧計(jì)算和控制， 70% 晶體管用來(lái)構(gòu)建 Cache 還有一部分控制單元，芯片設(shè)計(jì)用來(lái)處理復(fù)雜邏輯和提高指令的執(zhí)行效率， CPU 計(jì)算通用性強(qiáng)，適用于處理計(jì)算復(fù)雜度高業(yè)務(wù)、串行數(shù)據(jù)處理，但計(jì)算性能一般。提升 CPU 性能需要增加 CPU 核數(shù)、提高 CPU 頻率，或者修改 CPU 架構(gòu)增加計(jì)算單元 FMA(fusedmultiply-add) 個(gè)數(shù)實(shí)現(xiàn)，提升算力同時(shí)也帶來(lái)了高計(jì)算成本與能耗。
隨著 AI 快速發(fā)展應(yīng)用，尤其是圖像處理數(shù)據(jù)量大，快速響應(yīng)， CPU 不再是好的選擇。 GPU 芯片逐漸成為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (DNN ， DeepNeuralNetwork) 計(jì)算的主流。
GPU 特點(diǎn)是能夠大幅精簡(jiǎn) CPUCache 和邏輯控制單元，讓出大量的計(jì)算單元。有限的尺寸中的晶體管多用于計(jì)算，圖形處理特點(diǎn)是算法本身復(fù)雜度低，計(jì)算強(qiáng)度高，數(shù)據(jù)之間相關(guān)性低特點(diǎn)， GPU 通過(guò)簡(jiǎn)單控制器，讓數(shù)千計(jì)算單位執(zhí)行相同程序，并行、流水化、高密度處理海量低關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，大幅提升數(shù)據(jù)計(jì)算、吞吐能力。
GPU 相對(duì) CPU 適合低層次大量重復(fù)運(yùn)算領(lǐng)域，例如 AI 語(yǔ)音、視頻、圖片識(shí)別以及海量數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，不論是 CNN( 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ) 、 RNN( 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ) 、還是 DNN( 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ) ，通過(guò)高強(qiáng)度類似蒙卡特羅實(shí)驗(yàn)計(jì)算，找出優(yōu)解，而無(wú)需復(fù)雜程度的運(yùn)算。
可以說(shuō) GPU 在 AI 算力上比 CPU 有了大幅提升，每秒每瓦所執(zhí)行的浮點(diǎn)運(yùn)算達(dá)到 29G 次數(shù) (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(wèn)題。如下表 1 ；這也一定程度說(shuō)明了 AI 的能耗成為不能承受之重
隨著多圖像、視頻和語(yǔ)音、物聯(lián)網(wǎng)等非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)涌現(xiàn)，數(shù)據(jù)量繼續(xù)急劇增長(zhǎng)， AI 算法加速創(chuàng)新，不斷加深神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層次，參數(shù)數(shù)量不斷增多，模型算法復(fù)雜度持續(xù)提高，必然對(duì)計(jì)算帶寬、內(nèi)存帶寬和存儲(chǔ)要求越來(lái)越高，能耗成為很大問(wèn)題。
重要的是 GPU 內(nèi)部架構(gòu)通用，很難針對(duì)某個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行特殊優(yōu)化，日新月異的物聯(lián)、傳感與 AI 行業(yè)應(yīng)用要求芯片能夠處理新類型的計(jì)算任務(wù)；在 GPU 之外如果沒(méi)有新的嵌入式芯片選擇， AI 無(wú)法隨著 IoT 大規(guī)模落地到具體應(yīng)用場(chǎng)景，無(wú)法與實(shí)體經(jīng)濟(jì)，生產(chǎn)生活緊密結(jié)合。
不同于 GPU 的運(yùn)行原理， FPGA 是以門(mén)電路直接進(jìn)行運(yùn)算，硬件描述語(yǔ)言在執(zhí)行時(shí)會(huì)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(duì) FPGA 進(jìn)行編程僅僅使用硬件描述語(yǔ)言即可，硬件描述語(yǔ)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(shí)際上直接用晶體管電路實(shí)現(xiàn)用戶的算法，沒(méi)有通過(guò)指令系統(tǒng)的翻譯。
在運(yùn)算速度上， FPGA 由于算法是定制的，所以沒(méi)有 CPU 和 GPU 的取指令和指令譯碼過(guò)程，數(shù)據(jù)流直接根據(jù)定制的算法進(jìn)行固定操作，計(jì)算單元在每個(gè)時(shí)鐘周期上都可以執(zhí)行，所以可以充分發(fā)揮浮點(diǎn)計(jì)算能力，計(jì)算效率高于 CPU 和 GPU ，具有很大優(yōu)勢(shì)。
在功耗上，由于 FPGA 低延遲、低功耗的特性，近年來(lái)，微軟等公司在自家的數(shù)據(jù)中心里大量部署 FPGA ，在線上服務(wù)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(hào)級(jí)計(jì)算機(jī)的十分之一。
國(guó)內(nèi)的初創(chuàng)公司深鑒科技用 FPGA 搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)方案 ( 深度壓縮技術(shù)、 FPGA 編輯器以及處理架構(gòu) ) ，在語(yǔ)音識(shí)別的場(chǎng)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(yīng)用場(chǎng)景上， FPGA 的低功耗、高性能非常適合無(wú)源的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用與具體產(chǎn)品，比如深圳初創(chuàng)公司零度智控推出的無(wú)人機(jī)產(chǎn)品，采用基于 FPGA 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)物體以及行人的檢測(cè)和實(shí)時(shí)跟蹤拍攝、手勢(shì)識(shí)別、人臉識(shí)別、安防監(jiān)控等功能。
可以說(shuō)， FPGA 芯片技術(shù)出現(xiàn)，在提升運(yùn)算效率的同時(shí)，降低了功耗，增加了特定場(chǎng)景應(yīng)用的適用性。 FPGA 芯片為推動(dòng) AIOT 落地社會(huì)各個(gè)角度，使能行業(yè)發(fā)展，推動(dòng)企業(yè)邁向物聯(lián)化、智能化，為經(jīng)濟(jì)發(fā)展新動(dòng)能提供了支點(diǎn)。
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