芯片

TAMU是由瑞典乌普萨拉的Ångström航空航天公司（ÅAC）开发的高级磁力计子系统。TAMU的目的是提供地球磁场的磁力计数据，以便与子画面观测相关。实验性TAMU由使用领先技术制造的四种类型的设备组成：3轴地磁传感器，通过3D封装系统技术制造的MPU芯片，制造的4Mbit MRAM（磁性随机存取存储器）芯片由Everspin Technologies和IMU（惯性测量单元）芯片组成。 ÅACMicrotec在其Tohoku-ÅACMEMS单元（TAMU）（磁力计子系统）中使用了Everspin扩展的温度范围4Mbit MRAM。everspin的4Mbit MRAM器件取代了闪存和电池供电的SRAM。 为什么AACMicrotec为SpriteSat中的TAMU磁力计子系统选择MRAM 用设计人员的话说：“新兴的mram芯片技术结合了磁性材料和硅集成电路，形成了快速，可靠的非易失性RAM（NVRAM）。MRAM结合了具有扩展的温度操作，无限的耐久性和长久性的非易失性存储器。数据保留，即使断电也是如此。” 为什么MRAM适合航空航天应用？ MRAM耐辐射。 MRAM为坚固的系统设计提供高温数据存储和访问以及高可靠性。 在空间中对MRAM进行重新编程的能力允许对系统进行重新配置，而对耐久性，负载均衡或ECC开销没有任何限制。 该航天器结构为立方体，边长为49厘米。AOCS

OB2500PCP 可以用PN8370 替代 ，2-3 接短路即可，推荐应用： 12V 1A 用PN8370M 5V 2.1A 用PN8370F 5V 2.4A 用PN8370H OB2500POP 可以用PN8680 替代 PN8680M 推荐应用：12V 1A PN8680F 推荐应用：5V 2.1A PN8680P 推荐应用：5V 2.4A PN8370/PN8680以体积小、重量轻、效率高等特点被广泛应用于开关电源适配器、电池充电器、机顶盒电源等电子设备，如果需要PN8370/PN8680产品的详细手册或其他方案资料，请向骊微电子申请。>> 来源： 51CTO 作者： 骊微电子 链接： https://blog.51cto.com/14408612/2461936

主板接口大全 种类繁多，品目多样的接口和BIOS设置，很容易就让不熟悉的菜鸟晕头转向不知所措，如果你正在为这而烦恼那就看看这篇文章吧。虽然文中介绍的不能含概过去将来所有的种类，但是对目前市面上绝大部分标准还是都有所涉及。好了如果你是那只不知所措的菜鸟那就请阅读本文吧。 处理器接口： 上图为AMD Athlon雷鸟或XP处理器Socket462 CPU插座，在插槽中间我们可以看到可以测量核心温度的测温探头以及测温电阻。 上图为Intel Socket478奔腾四处理器插座。 通常处理器插座上有一个挤压杆，通过挤压杆使处理器同插座间结合更加紧密，并且使处理器更稳固地安装在主板上。 南北桥： 北桥以及南桥是主板的中枢，不同芯片组厂商的南北桥芯片各不相同，当然也提供了相近或不同的功能。 上面图中覆盖着银色散热片的就是主板的北桥芯片，北桥芯片是主板上离CPU最近的一块芯片，负责与CPU的联系并控制内存、AGP、PCI数据在北桥内部传输。由于原来的控制芯片一直摆放在主板的上部而被命名为北桥芯片，而Intel从815时开始就已经放弃了南北桥这种说法，Intel的MCH就相当于北桥芯片。MCH是内存控制器中心，负责连接CPU，AGP总线和内存。 南桥：主板上的一块芯片，主要负责I/O接口以及IDE设备的控制等。相对于北桥，南桥芯片在主板的位置要相对靠下。Intel的ICH芯片相当于南桥芯片

虽然此文较老，但不失为一骗不可多得的经典帖。希望能对大家有帮助。 大家知道，主板是所有电脑配件的总平台，其重要性不言而喻。而下面我们就以图解的形式带你来全面了解主板。 一、主板图解　　一块主板主要由线路板和它上面的各种元器件组成 1.线路板 PCB 印制电路板是所有电脑板卡所不可或缺的东东。它实际是由几层树脂材料粘合在一起的，内部采用铜箔走线。一般的PCB线路板分有四层，最上和最下的两层是信 号层，中间两层是接地层和电源层，将接地和电源层放在中间，这样便可容易地对信号线作出修正。而一些要求较高的主板的线路板可达到6-8层或更多。 主板(线路板)是如何制造出来的呢？PCB的制造过程由玻璃环氧树脂(Glass Epoxy)或类似材质制成的PCB“基板”开始。制作的第一步是光绘出零件间联机的布线，其方法是采用负片转印(Subtractive transfer)的方式将设计好的PCB线路板的线路底片“印刷”在金属导体上。 这项技巧是将整个表面铺上一层薄薄的铜箔，并且把多余的部份给消除。而如果制作的是双面板，那么PCB的基板两面都会铺上铜箔。而要做多层板可将做好的两块双面板用特制的粘合剂“压合”起来就行了。 接下来，便可在PCB板上进行接插元器件所需的钻孔与电镀了。在根据钻孔需求由机器设备钻孔之后，孔璧里头必须经过电镀(镀通孔技术，Plated-Through-Hole technology

MRAM是一种非常复杂的薄膜多层堆叠，由10多种不同材料和超过30层以上的薄膜与堆叠组成，部分薄膜层的厚度仅达数埃，比人类的发丝还要薄500000倍，相近于一颗原子的大小，如何控制这些薄膜层的厚度、沉积均匀性、介面品质等参数是关键所在。因为在原子层级，任何极小的缺陷都会影响装置效能，所以这些新型存储器要想实现大规模量产，必须在硅上沉积和整合新兴材料能力方面取得实质突破。 作为高密度存储器应用的候选技术，PCRAM和ReRAM都具有结构堆叠，包含容易受薄膜成分和劣化衰退影响的多重元素材料。以相变单元材料为例，产业界花了数十年的时间才发现具有适当成分的锗锑碲复合物薄膜材料，并达到最佳化的条件，而ReRAM 对存储器材料的组成也非常敏感。制造设备解决方案需要提供精确的薄膜厚度、成分均衡性和介面品质。 为了解决MRAM、ReRAM和PCRAM大规模量产面临的挑战，应用材料公司日前推出了新型Endura® Clover™ MRAM PVD平台和Endura® Impulse™ PVD系统，他们也是公司历史上迄今为止推出的“最为复杂和精密的芯片制造系统”，并已发货给5家MRAM芯片和8家PCRAM/ReRAM用户。 Clover MRAM PVD平台可在超高真空环境下执行多流程步骤，实现整个MRAM单元制造，包括材料沉积、介面清洁和热处理，其核心是Clover PVD腔室

　　Nvidia 在苏州举行的 GTC 大会中，CEO 黄仁勋除了带来花费 4 年、耗资数十亿美元打造的重磅新产品：<strong>自动驾驶和机器人芯片 Orin </strong>外，更是妙语如珠地回答了所有媒体想知道的问题。 　　值得注意的是，<strong>黄仁勋在媒体会后独家对问芯 Voice 解答了之前市场上传言沸腾的下一代 7nm 芯片上，台积电和三星的代工订单之争。</strong> 　　<strong>黄仁勋对问芯 Voice 表示，下一代 7nm 订单绝大多数都会交给台积电操刀，只有非常非常非常小的订单比例是给三星，这样的分配是基于一些技术蓝图进程的考虑，基本上，在 7nm 芯片订单的分配上，绝对是台积电独大。</strong> 　　外传 Nvidia 在下一代 7nm 工艺芯片上，除了台积电，也将三星纳入作为代工来源，也是因为与黄仁勋 “情同父子” 的台积电创办人张忠谋退休后，可以较 “无顾虑” 地增加更多代工厂，以获得比较好的代工价格。 　　黄仁勋对问芯 Voice 表示，绝对不是如此，因为<strong>他与 C.C.（台积电总裁魏哲家）和Ｍark（台积电董事长刘德音）都是非常好的朋友，彼此合作关系非常紧密，可以说，没有台积电，Nvidia 不会这么成功，台积电是 Nvidia 非常重要的合作伙伴。</strong> 　　<strong>Nvidia 下一代

1995 年，带有 3 条独立管线的 P6 系列正式发布。最早面世的是 Pentium Pro （高能奔腾）系列。 P6 系列与原有芯片最大的区别在于：它不是直接处理 x86 指令，而是将 x86 指令转换成类似 RISC 指令的内部指令再执行。该内部指令叫做“微码”。这种方式解除了一些长久桎梏 x86 处理器的问题，比如乱序编码、整数传输“注册内存”、以及直接操作数长短不一的问题。地址总线拓宽到 36 位，支持 64GB 内存寻址。 Pentium Pro 最引人注目的地方是它具有一项称为“动态执行”的创新技术，这是继 Pentium 在超标量体系结构上实现实破之后的又一次飞跃。 Pentimu Pro 的内部含有高达 550 万个的晶体管， Pentium Pro 的一级 ( 片内 ) 缓存为 8KB 指令和 8KB 数据。值得注意的是在 Pentimu Pro 的一个封装中除 Pentium Pro 芯片外还包括有一个 256KB 的二级缓存芯片，它运行频率和处理器一样，两个芯片之间用高频宽的内部通讯总线互连，这个总线和系统总线无关。 Pentimu Pro 主要用于服务器。 来源： https://www.cnblogs.com/freebye/archive/2006/12/30/607559.html

通过对产业分布进行梳理，提出了人工智能产业生态图，主要分为：核心业态、关联业态、衍生业态三个层次。 人工智能产业生态图 下面将重点对核心业态包含的智能基础设施建设、智能信息及数据、智能技术服务、智能产品四个方面展开介绍，并总结人工智能行业应用及产业发展趋势。 智能基础设施 智能基础设施为人工智能产业提供计算能力支撑，其范围包括智能传感器、智能芯片、分布式计算框架等，是人工智能产业发展的重要保障。 1. 智能芯片 智能芯片从应用角度可以分为训练和推理两种类型。从部署场景来看，可以分为云端和设备端两步大类。 训练过程由于涉及海量的训练数据和复杂的深度神经网络结构，需要庞大的计算规模，主要使用智能芯片集群来完成。与训练的计算量相比，推理的计算量较少，但仍然涉及大量的矩阵运算。目前，训练和推理通常都在云端实现，只有对实时性要求很高的设备会交由设备端进行处理。 按技术架构来看，智能芯片可以分为通用类芯片（CPU、GPU、FPGA）、基 于 FPGA 的半定制化芯片、全定制化 ASIC 芯片、类脑计算芯片（IBM TrueNorth）。 另外，主要的人工智能处理器还有DPU、BPU、NPU、EPU 等适用于不同场景和功能的人工智能芯片。 随着互联网用户量和数据规模的急剧膨胀，人工智能发展对计算性能的要求 迫切增长，对 CPU 计算性能提升的需求超过了摩尔定律的增长速度。同时，受限于技术原因

转自http://jinren1010.spaces.eepw.com.cn/articles/article/item/15556 　　 （1）闪存芯片读写的基本单位不同应用程序对NOR芯片操作以“ 字 ”为基本单位。为了方便对大容量NOR闪存的管理，通常将NOR闪存分成大小为128KB或者64KB的逻辑块，有时候块内还分成扇区。读写时需要同时指定逻辑块号和块内偏移。应用程序对NAND芯片操作是以“块”为基本单位。NAND闪存的块比较小，一般是8KB，然后每块又分成页，页的大小一般是512字节。要修改NAND芯片中一个字节，必须重写整个数据块。 （2）NOR闪存是随机存储介质，用于 数据量较小 的场合；NAND闪存是连续存储介质，适合 存放大的数据 。 （3）由于NOR地址线和数据线分开，所以NOR芯片可以像SRAM一样连在数据线上。NOR芯片的使用也类似于通常的内存芯片，它的传输效率很高，可执行程序可以在芯片内执行( XI P, eXecute In Place)，这样应用程序可以直接在flash闪存内运行，不必再把代码读到系统RAM中。由于NOR的这个特点，嵌入式系统中经常将NOR芯片做启动芯片使用。而NAND共用地址和数据总线，需要额外联结一些控制的输入输出，所以直接将NAND芯片做启动芯片比较难。 （4）NAND闪存芯片因为共用地址和数据总线的原因

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 项目比较紧，3周内把一个带有外置ISP，MIPI数据通信，800万像素的camera从无驱动到实现客户全部需求。 1日 搭平台，建环境，编译内核，烧写代码。 我是一直在Window下搭个虚拟机登服务器搞开发的，对Linux系统环境实在无爱，每每一到项目刚开始要搭环境了，内心总有点排斥，过程就比较纠结，看来以后还是要搞个linux真机玩玩。 2日 编写camera驱动大致框架，配置GPIO,I2C,MIPI,电压,时钟等。 很少能碰到FAE只给硬件手册，没有Linux和Android驱动的。因为是camera sensor外接ISP芯片，杯具就发生了。整个系统是这样，高通平台的开发板，自己写驱动来控制ISP芯片，ISP芯片与camera sensor封装在一起，ISP控制sensor，实质就是sensor写寄存器。 开始写驱动了，说好听的那是站在巨人的肩膀上借鉴别的驱动，说难听的就是照葫芦画瓢，反正再改下Kconfig, Makefile，这驱动框架就算是有了。 对驱动开发而言，前期的主要工作应该就是配置GPIO口和芯片上电时序了。 每个特定平台在操作GPIO，电压，时钟上都会有自己的一套内核API封装实现，只要能看懂会用这些API即可。配置完后，须在驱动初始化函数里，正确设置芯片的上电时序