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F7126 HIMA F模塊-I/O單元

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  • 型號(hào)F7126
  • 品牌
  • 所在地廈門市
  • 更新時(shí)間2018-06-28
  • 廠商性質(zhì)經(jīng)銷商
  • 入駐年限6
  • 實(shí)名認(rèn)證已認(rèn)證
  • 產(chǎn)品數(shù)量747
  • 人氣值33894
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F7126模塊進(jìn)口德國全新

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HIMA F模塊 F7126 模擬量輸入模塊Analog Input Module
HIMA F模塊-I/O單元 產(chǎn)品詳情

HIMA F模塊 F7126 模擬量輸入模塊Analog Input Module

HIMA F模塊 F7126 模擬量輸入模塊Analog Input Module

HIMA F模塊 F7126 模擬量輸入模塊Analog Input Module

 一、異構(gòu)時(shí)代正在到來
 
  我們知道,此前在半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè),一般的芯片公司都只專注于少數(shù)幾種種芯片,但近年來,芯片公司除了之前的縱向發(fā)展提升速度外,也越來越注重橫向發(fā)展,開始整合各種不同類型的芯片。
 
  前不久,英偉達(dá)發(fā)布了其機(jī)器人平臺(tái)——Jetson Xavier,我們可以看到,這個(gè)平臺(tái)包含了6種處理器:1個(gè)Volta TensorCore GPU、1個(gè)8核ARM64 CPU、2個(gè)NVDLA深度學(xué)習(xí)加速器、1個(gè)圖像處理器、1個(gè)視覺處理器和1個(gè)視頻處理器。
 
  我們?cè)賮砜粗坝⑻貭柕腁I大會(huì),其AI平臺(tái)也包括一票不同的處理核心,包括:CPU、GPU、DSP、NNP、FPGA等。
 
  手機(jī)SoC也是功能不斷的豐富,在傳統(tǒng)的CPU、GPU、ISP、基帶芯片之外,現(xiàn)在越來越多的廠商還會(huì)加入另外的加速DSP、用來加速AI的NPU等處理核心。
 
  隨著應(yīng)用越來越多樣化,這種通過多種芯片進(jìn)行異構(gòu)計(jì)算已經(jīng)成為行業(yè)的主流,目前看來這種趨勢(shì)可能會(huì)繼續(xù)加速。
 
  二、摩爾定律越來越接近物理極限
 
  摩爾定律是由英特爾(In)創(chuàng)始人之一戈登·摩爾(Gordon Moore)提出來的。其內(nèi)容為:當(dāng)價(jià)格不變時(shí),集成電路上可容納的元器件的數(shù)目,約每隔18-24個(gè)月便會(huì)增加一倍,性能也將提升一倍。換言之,每一美元所能買到的電腦性能,將每隔18-24個(gè)月翻一倍以上。
 
  這一定律到今天為止,基本上準(zhǔn)確預(yù)測(cè)了半導(dǎo)體行業(yè)的發(fā)展節(jié)奏。此前摩爾定律幾乎每年都會(huì)推動(dòng)微處理器的性能提升50%,而半導(dǎo)體的物理學(xué)限制卻讓其放慢了腳步。如今,CPU的性能每年只能提升10%左右。英偉達(dá)CEO黃仁勛在每年的GTC上都會(huì)提到同一件事——摩爾定律失靈了。
 
  現(xiàn)在進(jìn)的處理器為10nm制程,目前壟斷半導(dǎo)體光刻市場(chǎng)的ASML 將光刻機(jī)的技術(shù)藍(lán)圖推至 2030 年 1.5 納米,給了摩爾定律10年左右的壽命,誰也不知道后的極限到底是多少,但是維持摩爾定律越來越難一家是業(yè)界共識(shí)。
 
  在這樣的情況下,單純的提升一種芯片性能變的代價(jià)越來越高,我們可以看到,目前可以支持芯片研發(fā)的企業(yè)已經(jīng)越來越少,因?yàn)樾酒难邪l(fā)成本已經(jīng)超過了一般商業(yè)公司的承受能力。
 
  當(dāng)單一芯片發(fā)展遇到瓶頸時(shí),橫向的發(fā)展就變得更加重要,拓展多種芯片可以將自己的市場(chǎng)快速擴(kuò)大,現(xiàn)在已經(jīng)成為芯片廠商的主流發(fā)展方向。
 
  三、單一芯片應(yīng)對(duì)不同形式計(jì)算力不從心
 
  在移動(dòng)和云時(shí)代到來之前,大家對(duì)計(jì)算的需求主要集中在運(yùn)行順序執(zhí)行的桌面應(yīng)用程序,而娛樂需求,催生了專門用于3D計(jì)算的顯卡。
 
  那時(shí)的計(jì)算設(shè)備更多的放在固定的地方,沒有太多的移動(dòng)需求,因?yàn)檫B接著電網(wǎng),其對(duì)功耗的控制也沒有太多的需求。但是移動(dòng)和云時(shí)代的到來改變了這種情況。
 
  移動(dòng)設(shè)備需要處理各種各樣的信息,包括通訊、執(zhí)行程序、處理圖片、娛樂游戲、處理各種傳感器的信息等等。傳統(tǒng)依靠類似CPU這樣通用處理器來處理這些信息的效率非常低。
 
  一個(gè)是時(shí)間上效率低,CPU這種為順序計(jì)算而設(shè)計(jì)的處理器,一旦被占用,其他處理請(qǐng)求就只能等待。這樣任務(wù)一多,很多請(qǐng)求就得不到及時(shí)處理。另外一個(gè)是能源使用上效率低,為了應(yīng)對(duì)各種不同的情況,CPU的功耗會(huì)比專門處理相應(yīng)數(shù)據(jù)的處理器更高,這也是為什么 iPhone在5S引入了協(xié)處理器來處理陀螺儀等傳感器的數(shù)據(jù),來為設(shè)備省電。
 
文章鏈接:中國智能制造網(wǎng) https://www.gkzhan。。com/news/Detail/109902.html

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