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第八屆年度中國電子ICT媒體論壇:趨勢、創新、傳播、共贏

2019年04月17日17:52:10 本網站 我要評論(2)字號:T | T | T


日前,以“趨勢、創新、傳播、共贏”為主題的第八屆EEVIA年度中國ICT媒體論壇暨2019產業和技術展望研討會在深圳成功舉辦。這場高標準、強聚焦、影響力廣泛的媒體及產業技術趨勢論壇邀請了國際領先半導體廠商和技術提供商以及媒體朋友,與會者圍繞ToF技術應用、智能手機市場、加速人工智能邊緣計算、加速邁向工業4.0、應對高性能應用需求、電動汽車的機遇等話題展開了研討與交流。

 

易維訊(EEVIA)CEO兼首席分析師趙艷表示,這次論壇的演講沒有太多宏觀大趨勢展望,但絕對是2019后必看的研發熱點和趨勢,而且兩家典型的中國芯片公司分享了關鍵器件的本土化替代和工藝技術進展。主題雖說相對分散,但在這個跨界融合的時代,邀請的幾位長期戰斗在產業和市場一線專家的精彩演講令與會者各有收獲。
她介紹說,論壇主要演講人包括英飛凌大中華區電源管理及多元化市場事業部射頻及傳感器部門總監麥正奇、艾邁斯半導體先進光學傳感器部門執行副總裁兼總經理Jennifer Zhao、賽靈思人工智能市場總監劉競秀、ADI亞太區工業自動化行業市場部經理于常濤、華虹宏力戰略、市場與發展部科長李健,以及兆易創新存儲事業部資深產品市場總監陳暉等。

英飛凌:重塑3D視覺感知世界

 

麥正奇在打破ToF技術在各種智能場景中的應用限制與挑戰演講中首先介紹了射頻傳感器以及整個產業化體系數字化。他表示,談到ToF,從早期2G、3G、4G開始,4G漸漸改變了人們的生活習慣,每個人的通信連接都是用手機、微信或者其它通信軟件。接下來的5G可能改變的東西更多,因為5G的一些特性會產生不只是人跟人之間的連接,還會人跟所有事物的連接。除了基本的通信架構外,傳感器會是一個非常重要的部分。他認為ToF是重要的傳感器之一,未來會應用在所有手持裝置甚至各個不同領域,如工業、汽車或消費電子。
他介紹說,REAL3™是英飛凌基于飛行時間開發的3D圖像傳感器系列,由高度集成的單芯片成像器組成,采用ToF優化CMOS工藝制造。它可以利用飛行時間(ToF)相機測量3D環境。ToF技術具有抗太陽光干擾性能強、可擴展性強等特點,可集成到眾多消費類電子、汽車和工業應用中,提供準確和可靠的深度數據。
他說,英飛凌REAL3™圖像傳感器在多個市場居于領先地位,面向工業和移動應用的REAL3™圖像傳感器已投入量產,其優化CMOS技術可實現較優性能、較低功耗和較低成本;面向移動設備的專用REAL3™圖像傳感器已經面市,面向汽車應用的REAL3™圖像傳感器尚在研發階段;自有工廠和代工廠可以確保高產能。

 

他在介紹飛行時間技術的工作原理時表示,飛行時間技術之所以可提供準確、可靠的深度數據,是因為飛行時間技術僅使用一個紅外光光源就可以直接測量每個像素中的深度和幅度信息;它發射調制紅外光到整個場景,通過ToF成像器捕獲反射光;并通過發射光和接收光之間測量到的相位差以及幅度值可以得到高度可靠的距離信息以及完整場景的灰度圖像。

 

英飛凌REAL3™圖像傳感器具有較優性能、高度集成和優異功能,可以直接記錄深度圖和2D灰度圖,實現又快又準確的3D成像。其特點包括準確、可靠的深度數據;在明媚的陽光下仍可全面運作;可實現緊湊式攝像頭設計;快速完成一次性校準;堅固耐用,不含機械部件;深度圖計算量小,CPU占用量低,有助于降低功耗。英飛凌提供可靠、完備的REAL3傳感器解決方案,包括攝像頭、軟件驅動程序、3D深度處理管道、參考設計和定制支持、模塊制造商培訓和支持資源,以及參考生產裝置設置,以便模塊制造商和原始設備制造商進行校準和測試。

 

上述解決方案可以幫助移動設備打造一個3D視覺感知世界,在智能手機前置攝像頭中實現安全生物特征(人臉、手紋)識別、設備和App解鎖以及安全支付、自拍應用3D人臉掃描、3D打印、虛擬人物、美顏應用等;以及實現零接觸指令的手勢追蹤。在world facing攝像頭中實現3D掃描人、物體、環境和計算攝影;在AR/VR頭戴式顯示屏中實現尺寸測量和增強顯示,以及手勢追蹤、“由內而外”追蹤實現6DoF自定位。
麥正奇較后表示,英飛凌與德國合作伙伴Pmdtechnologies研制出的REAL3 3D圖像傳感器家族,并提供系統級芯片(SoC)集成的所有功能塊,開發出ToF優化CMOS制造工藝。得益于獨一無二的背景照明抑制(SBI)電路,REAL3成像器擁有出色性能,可確保在明媚的陽光下以很低功耗實現可靠運行——這是所有電池供電設備的強制要求。高度集成、獨特性能和豐富特性,可實現較準確、可靠的深度數據和較小巧的攝像頭模塊設計。
www.infineon.com

艾邁斯:靈活應對瞬息萬變智能手機市場

 

Jennifer Zhao在艾邁斯半導體先進光學解決方案演講中首先表示,艾邁斯半導體是一家頂級傳感器公司,專注于光學、圖像及音頻傳感器,包括傳感器解決方案、傳感器IC/傳感器、接口、相關算法和應用軟件,主要應用領域是通信、消費電子與計算市場,以及汽車、工業與醫療市場。她強調,艾邁斯半導體秉承傳感即生活的理念,用先進的傳感器解決方案打造移動設備的未來。

 

她介紹說,艾邁斯半導體主要專注幾大方面,一個是3D傳感,這方面有很多產品,包括VCSEL,像泛光照明,還有飛行時間、主動立體視覺、結構光,三大方案都有不同的解決方案給客戶。另外是主動降噪的智能耳機,還有工業市場上較小的傳感器。在后置攝像頭方面有很多方案,如環境光和色溫傳感器、光源閃爍檢測、用于自動對焦的ToF等。
在光學傳感器方面,艾邁斯有兩大產品線,一是集成光學傳感器,主要是用于顯示強度的管理,還有攝像頭、色彩的平衡,以及家庭助理方面的應用。第二個產品線是顏色和光譜傳感,主要用于比較新的應用,像顏色識別,通過光譜傳感器可以精確地檢測顏色,公司跟一些化妝品公司合作,通過精確的產品、顏色的檢測可以直接去網站上購買稱心的產品。在食物分析方面,可以檢測蘋果的甜度、巧克力的成分,幫助消費者檢測食物的安全和品質。
Jennifer Zhao特別提到了智能手機的三大主流趨勢,第一個趨勢是前置功能,主要是3D人臉識別、身份的檢測和安全支付。第二個是全面屏、無邊框的帶有全面屏和3D方案。第三個是攝影增強,去捕住后續的攝影,讓圖像更完美。艾邁斯的幾大產品可以幫助用激光檢測來自動對焦,另外就是AR的應用,還有輔助自動白平衡,讓照片更加真實,另外就是光源閃爍檢測。

 

她說,在3D人臉識別應用中,艾邁斯都有不同的方案,第一個是結構光,市場上有一些廠商已經應用,它的距離和深度以及安全適應都是較佳的,當然它的價位也較高,市場上比較高端的手機很多是選擇結構光。第二種就是主動立體視覺,這個是比較適合覆蓋中等距離,深度圖質量比較優良,但是精度沒有結構光好,它比較簡單,價位比結構光更具有優勢,有一些客戶選擇它。第三個是飛行時間,這比較適合中遠距離,現有可以到5米左右。作為前置來講,它的系統集成比較簡單,尺寸是在三種方案里面較小的。不管客戶選擇哪種方案,艾邁斯都有成熟的解決方案提供給客戶。
智能手機第二個趨勢是全屏化。在全屏方面,艾邁斯有一款支持全屏的屏下設計傳感器TCS3701。它的靈敏度要很高,光可以通過OLED屏下面打出來,可以在所有亮度等級下運行,這個產品現在已經量產。

 

第三個趨勢是改善攝影頭的功能。在激光檢測自動對焦方面,艾邁斯有一款新的產品叫TMF8801,去年主要量產的TMF8701是用于前端,是結構光中間一個主要的器件單點1D TOF,今年推出的是TMF8801,可以解決2cm到2.5米的距離,精確度達到5%,跟行業相比尺寸降低了30%左右,而且可以忽略玻璃蓋的污漬,1D ToF可以忽略屏蓋上的污漬。另外就是抗太陽光,艾邁斯的濾器片可以在強太陽光下依舊功能很好。
她還談到了光源閃爍的控制,如果光源閃爍照片會出現波紋,通過傳感器可以讓攝像頭主動執行算法,把波紋取消,可以讓圖像非常真實。
Jennifer Zhao較后表示,艾邁斯主要是用創新來支持客戶三大主流的方案,不僅是分立元器件,還有豐富的模塊,包括環境光檢測、顏色、色溫,另外是光譜。模塊方面有接近、環境光檢測+接近、顏色+接近、飛行時間等產品。未來,艾邁斯會不斷地創新,跟客戶一起合作,讓他們的產品在市場上更有優勢。
ams.com/zh

賽靈思:為人工智能提速

 

劉競秀在FPGA — 人工智能計算的加速引擎演講中表示,隨著從計算的演變來看,在所有市場中都有通過異構架構加速新工作負載的趨勢。隨著計算機硬件技術的發展,人工智能已經從理論研究走向應用落地,并形成了龐大的技術產業。眾多傳統行業與人工智能技術結合后有了革命性的進步,把人從枯燥繁冗的重復性勞動中解脫出來,實現了生產和工作效率的飛躍。人工智能技術發展領域,傳統的以CPU為核心的計算方案和固定的硬件領域特定架構(DSA)已遠不能滿足性能要求和快速創新的需求,靈活應變的硬件可編程性以及高性能的異構計算成為產業發展的必然要求和趨勢。他認為,有兩個剪刀差阻礙了這個時間點人工智能的落地。第一個剪刀差是需要處理的數據和計算芯片所能夠提供的處理能力之間的剪刀差。

 

他介紹說,計算芯片工藝從過去28納米、20納米、16納米、14納米、10納米、7納米、5納米、3納米,摩爾定律使芯片性能增加速度越來越飽和。大家看到技術的趨勢只有高端的消費類、迭代很快的產品(例如手機)才能支撐得起較先進工藝高昂的芯片迭代成本。至于芯片的發展趨勢,無論從CPU、GPU到FPGA、ASIC,對于通用芯片來講,它的好處是應用比較廣泛、上手比較快,眾多創業公司都在做各種各樣的ASIC,希望在特定的定制領域提供一些場景和應用。對這些特定的場景和應用,ASIC的性價比可能更高,所以技術發展的趨勢一定是從CPU、GPU到FPGA,較后到ASIC。所以在市場上有一個很重要的時間窗口,就是每個行業在需求成熟之前,在大家有能力、有信心去開ASIC把這個錢賺回來之前,大家不會去開ASIC,而且這時候又需要一個平臺做初期的市場嘗試或者在激烈的市場競爭中快速將創意變成現實,贏得市場先機,這時候FPGA就是較好的計算平臺產品。
第二個剪刀差是芯片設計生產的長周期和快速迭代的市場需求之間的差距。芯片不是那種靠錢就可以換時間的技術,較快也要一年半到兩年才有可能走完一個完整的流程,從后端設計包括封測等等,這個一年到兩年的時間窗口是任何人做ASIC都要經歷的,F在的AI公司客戶很多情況下需求都非常緊迫,所以第二個剪刀差是快速變化、快速迭代的市場和ASIC開發周期漫長之間的差距。
他說,商業模式發展趨勢是AI變現能力迅速增強,以打造靈活應變萬物智能的世界,實現萬物智能與萬物互聯、超大規模領域的部署,以及動態變化的市場需要快速的創新和部署。從賽靈思角度來講,無論是萬物互聯還是大規模超算,需要做的事情是幫助客戶、幫助市場提供快速部署的平臺,所以賽靈思的目標就是提供靈活應變萬物互聯的高性能計算平臺。
賽靈思的新戰略是數據中心優先,加速傳統的八大核心市場,驅動自適應計算。其傳統的市場大概分成八個方向,第一類汽車,在AI出來之前,賽靈思在汽車行業已經深耕了十幾年,有各種各樣的符合車規認證的車載芯片。在通信領域,各種各樣的FPGA做高性能的信號處理。

 

在人工智能方面,賽靈思為客戶提供端到端的解決方案,為客戶提供不同層次的支持,從底層的硬件、中間各種各樣的IP以及軟件,應用層各種各樣的神經網絡模型,都可以提供給客戶?蛻艨梢赃x擇其不同的神經網絡,選擇合適的芯片、合適的硬件。這些PCB的板卡都比較成熟,無論是賽靈思及合作伙伴、客戶都有能力做這些硬件。結合賽靈思傳統的開發軟件,把這些整套的AI相應的工具用起來,就可以快速地實現產品的部署。
他說,FPGA很多場景應用都非常高,代價就是周期比較長,三個月六個月一年都可能,但用其現有的方案較快幾個小時就可以把新的網絡部署在硬件上,就可以把系統運行起來,這對人工智能的創業公司和合作伙伴來講是較重要的,可以非?斓啬玫揭粋原型機,用這些原型機去真正的場景做性能、功能的迭代、數據的收集,這樣產品才能更快地比別人推向市場。
劉競秀強調,賽靈思作為一個傳統FPGA芯片公司,現在已經慢慢走向另外一個維度,希望為客戶提供的不單是一顆芯片,以及圍繞芯片的PCB層面的參考設計,現在幫客戶提供的是,基于芯片、IP加上工具,以及客戶在真實場景中真實應用的算法,幫客戶提供參考設計,目的是幫助客戶更好地使用基于賽靈思FPGA的解決方案。

 

他較后表示,在人工智能時代,算法不斷快速演進,算力需求急劇增長的今天,賽靈思的人工智能平臺方案屢獲殊榮,并已經在包括安防監控、自動駕駛、數據中心、工業控制以及消費電子在內的諸多領域落地。他希望越來越多的創新者,能夠迅速獲益于賽靈思在人工智能以及異構計算領域的較新產品及技術方案,攜手共同打造靈活應變、萬物智能的世界, 讓我們的生活更加地輕松便捷。
china.xilinx.com

ADI:加速邁向工業4.0

 

于常濤在加速邁向工業4.0演講中首先介紹了一系列加速工業4.0的整體戰略,明確了五個智能應用場景,包括面向未來的工業以太網,還有軟件可配置的IO以及安全性問題。他說,工業4.0是非常熱的話題,的確看到了一些機會,像生態系統和伙伴關系、物聯網和大數據、機器學習、人工智能、更先進的機器人和協作機器人、增強現實、網絡安全、可穿戴設備、自動駕駛車輛等,這也給ADI帶來一些額外的機遇,ADI面向中長期潛在機會提供工業自動化相關的產品方案,但絕對不僅僅只有這方面的產品和方案。

 

他認為工業4.0能夠帶來的生產效率的提升、安全性能的提升,具有非常龐大且越來越強大的數據分析能力,以及整個生產的靈活性。從ADI作為一個半導體供應商,特別是領先的模擬器件供應商,是客戶一個非常好的技術合作伙伴,不光是現有的產品,同時技術路線跟今后的發展一脈相承,可以大大加快產品的上市時間,大大縮短研發的投入,很多的基本方案或者基本的功能驗證已經被這樣好的合作伙伴事先完成了。比如從ADI跟日本或歐洲客戶配合,越來越多接觸到一些針對幾個大客戶提出的定制化需求,這些客戶有自己獨到的見解,ADI會把他們的需求跟我們自身產品能力結合在一起。同樣,針對國內客戶,ADI也是持非常開放的態度,針對國內獨特的需求,和客戶一起定制產品和方案。
于常濤用比較典型的一張圖介紹了整個工廠當中的應用,包括機器人、控制系統、現場若干儀表和傳感器、穩健的傳輸通訊網絡。他認為,工業網絡看重的是有線的方式,無線的作為補充,5G作為一個話題但如何在工廠中落實來還有爭議。工廠還包括機器結構設備,ADI更多的是偏重電子設計部分。

 

他承認,在帶來愈漸強大的分析能力以及生產效率、安全性極速提升的同時,工業4.0的典型困境也不可忽略,包括實現工業4.0的路徑和時間表不明確;許多正在發揮作用的業務基礎因素帶來不確定性;不能進行可能過時的投資;如果客戶沒有準備好,也不能走得太快,但不管怎樣,先行者會有極大的優勢。
在加速工業4.0愿景落地的進程中,ADI利用自身廣泛的運動控制系統級知識,再結合不同的傳感模式,較終通過云和邊緣節點的處理,能夠提供異常準確和低延遲的信息,使得機器人在配對時的安全運行,同時也能夠通過人工智能快速學習和適應。這其中傳感、ToF、電源、連接、信號處理及安全技術,另外還有24Ghz與77GHz雷達,幾乎涵蓋了ADI在工業領域的所有核心技術。

 

于常濤認為,工業I/O“隨需應變”才能實現終端用戶靈活性。目前,很多傳統工業應用的現場,包括工業自動化或者過程控制系統,其物理層的實現擁有大量的IO的接口,包括了模擬和數字的輸入輸出。然而一旦客戶新增需求或者設備損壞的時候,生產數字或者系統發生變化,大量的IO接口就需要整體的搬移和變化,重新調整之后才能恢復生產,整個過程耗時耗力。
為此,于常濤隆重介紹了ADI推出的軟件定義IO,這款產品可大大降低對現場施工人員的要求,只用清楚地標明接口的數字型模擬型,正確地連接信號的正負,再結合現場的實施結構,即可通過軟件的方式把系統完整地運行起來。
ADI新一代軟件可配置技術,打造靈活的系統來支持快速重新配置,把停機時間和資本投入處于較低水平,以及輕松地適應不斷變化的需求。使每一個IO實現軟件可配置,降低自己產品的復雜性,為客戶創造了許多直接的機會,同時也為實現IT/OT融合帶來的規模優勢奠定了基礎。

 

他說,通向工業4.0的路上存在的許多關鍵挑戰和機遇都與網絡技術相關,工業網絡標準眾多,型號復雜,新老設備和不同連接標準的設備之間實現聯網經常遇到困難,工業系統之間的兼容性并不好。對此,于常濤詳細介紹了ADI推出的工業以太網技術。通過fido系列芯片可支撐不同協議棧(包括EtherCAT在內的各種主要工業以太網協議)、不同工業互聯網的標準。fido系列產品也會面對下一代工業互聯網的標準,慢慢地從多種標準向TSN(時間敏感網絡)里收窄,進一步提高帶寬,解決工業里十分急迫的延時問題和優先級問題。于常濤表示,ADI在下一步的產品開發計劃,會做出支持1G網絡的TSN的網絡的芯片,來幫助實現1GHz的TSN網絡。

 

于常濤較后強調,ADI作為全球領先的半導體供應廠商長期耕耘整個模擬器件領域,具有與生俱來的創新能力,尤其是工業部分,對技術、產品、品質具有相當高的要求,完全符合優秀合作伙伴的要求,能夠幫助工業設備 OEM 加速邁向工業4.0。
www.analog.com

華虹宏力:分享電動汽車“芯”機遇

 

李健的演講主題是電動汽車“芯”機遇,與聽眾一起探討了電動汽車領域孕育的新機遇。他表示,當機遇到來的時候,我們必須要有核心技術,才能夠抓住機遇,開創未來。
在解讀汽車電動化后帶來的新機遇時,李健分享了全球半導體歷史震蕩向上的走勢。1992年到2000年,是網絡經濟和計算機的爆發年代,半導體表現也非常出色,不斷上揚。2000年到2008年較有代表性的半導體應用市場是功能手機。2008年到2016年期間,較有代表性的明星產品就是人手一部的智能手機。2016到2018年,整個半導體產業的增長率空前,達到20%以上。在這個年代,以及往后十年,大量新技術出現,5G、人工智能、互聯網、大數據、云計算等等這些技術不會單一存在,它們需要一個實際的產品作為載體來展示這些技術。
李健認為,2017年開始,智能手機已顯疲態,能夠擔任多技術融合載體、拉動半導體快速上揚重任的就是未來的智慧汽車。首先汽車電子化是大勢所趨。從汽車的成本結構來看,未來芯片成本有望占汽車總成本的50%以上,這會給整個半導體帶來巨大的市場需求。其次,汽車是個傳統的制造業,但是個能讓人熱血沸騰的制造業,承載了人類的夢想。
他說,當傳統的汽車制造業遇到當今的半導體,就像千里馬插上翅膀,會變成下一個引領浪潮的“才子”。半導體為智慧汽車帶來冷靜的頭腦,如自動駕駛處理器、ADAS芯片等,同時也帶來更強壯的肌肉、讓千里馬跑得更快,即大量的功率器件,比如MOSFET。這就是電動汽車所蘊含的新機遇。

 

據介紹,2020年,國內新能源車的銷售目標是200萬臺,全球是700萬臺,是一個非常大的市場。有別于傳統車,新能源車里面有電機、電池、車載充電機、電機逆變器和空調壓縮機,這些都需要大量的功率器件芯片。電動化除了車輛本身的變化之外,還給后裝的零部件市場也帶來新的需求,同時配套用電設施,比如充電樁,也帶來大量的功率器件需求。
電動汽車中功率芯片的用途非常廣泛,啟停系統、DC/DC變壓器、DC/AC主逆變器+DC/DC升壓,包括發電機,還有車載充電機等。以時下很熱的IGBT來說,電動汽車前后雙電機各需要18顆IGBT,車載充電機需要4顆,電動空調8顆,總共一臺電動車需要48顆IGBT芯片。如果2020年國內電動汽車銷量將達200萬臺,后裝維修零配件市場按1:1配套計的話,粗略估算國內市場大概需要10萬片/月的8英寸車規級IGBT晶圓產能(按120顆IGBT芯片/枚折算);趪鴥入妱榆囀袌稣既蚴袌龅1/3,2020年全球汽車市場可能需要30萬片/月的8英寸IGBT晶圓產能。
李健接著介紹了華虹宏力的核“芯”工藝技術。在功率器件方面,華虹宏力主要聚焦以下4個方面:一是Trench MOS/SGT,即低壓段200伏以下的應用,如汽車輔助系統應用12V/24V/48V等;二是超級結MOSFET工藝(DT-SJ),涵蓋300V到800V,在汽車應用中主要是汽車動力電池電壓轉12V低電壓,以及直流充電樁功率模塊;三是IGBT,它在電動汽車里面是核心中的核心,主要是在600V到3300V甚至高達6500V的高壓上的應用,如汽車主逆變、車載充電機等;四是GaN/SiC新材料,這是華虹宏力一直關注的方向。未來五到十年,SiC類功率器件會成為汽車市場的主力,主要是在電動汽車的主逆變器和大功率直流快速充電的充電樁。
他表示,華虹宏力從2002年開始自主創“芯”路,是全球第一家關注功率器件的8英寸純晶圓廠。2002年到2010年,陸續完成先進的溝槽型中低壓MOSFET/SGT/TBO等功率器件技術開發并量產;2010年,高壓600V到700V溝槽型、平面型MOSFET工藝開發完成,并進入量產階段;2011年第一代深溝槽超級結工藝進入量產階段,同年,1200V溝槽型NPT IGBT工藝也完成研發進入量產階段;2013年,第2代深溝槽超級結工藝推向市場,同時600V到1200V溝槽場截止型IGBT(FDB工藝)也成功量產。經過多年研發創新和持續積累,華虹宏力得以有節奏地逐步推進自主創芯進程。截至2018年第4季度,作為全球較大的功率芯片純晶圓代工廠,華虹宏力8英寸MOSFET晶圓出貨已超過700萬片。
在華虹宏力,硅基MOSFET是功率器件工藝的基礎,后續工藝都是基于這個工藝平臺不斷升級、完善。溝槽型MOS/SGT適合小于300V電壓的應用,華虹宏力致力于不斷地減少其pitch size,提升元胞密度,降低導通電阻,用持續領先的優異品質、穩定的良率贏得客戶的贊譽。在對可靠性要求極為嚴格的汽車領域,華虹宏力的MOSFET產品已通過車規認證,并配合客戶完成相對核心關鍵部件如汽車油泵、轉向助力系統等的應用。
李健較后表示,華虹宏力是一家專業的功率器件代工廠,也是中國大陸第一家提供溝槽型功率器件(包括MOS/DT-SJ和IGBT)的。作為全球領先的特色工藝純晶圓代工企業,華虹宏力專注于嵌入式非易失性存儲器(eNVM)、功率器件、模擬及電源管理和邏輯及射頻等差異化工藝平臺,目前月產能可以達到17.4萬片(以200mm晶圓計,下同)。具體來說,華虹一廠、二廠和三廠都在上海,其中一廠月產能6.5萬片,先進節點為95納米;二廠月產能5.9萬片,是功率器件主要生產基地,先進節點為0.18微米;三廠的月產能為5萬片,先進節點為90納米;七廠是在建的華虹無錫12英寸晶圓廠,預計今年投產,較先進的技術節點是65/55納米,這也標志著華虹宏力踏上12英寸新征程。
他說,公司的整體戰略依然是堅持走特色工藝之路,也就是堅持“8+12”的戰略布局。8英寸的戰略定位是“廣積糧”,重點是在“積”這個字上。華虹宏力有超過20年的特色工藝技術積累,包括功率器件、Flash技術等等;同時這20余年來積累了很多戰略客戶合作的情誼;連續超過32個季度盈利的赫赫成績,也為華虹宏力積累了大量的資本。正因為有這些積累,華虹宏力可以開始布局12英寸先進工藝。12英寸的戰略定位是“高筑墻”,重點是在“高”字上。華虹宏力將通過12英寸先進技術,延伸8英寸特色工藝優勢,拓寬護城河,提高技術壁壘,拉開與身后競爭者的差距。
www.huahonggrace.com

兆易創新:應對高性能應用領域存儲趨勢和需求

 

陳暉在SPI NOR Flash如何應對高性能應用領域的發展趨勢和需求演講中表示,兆易創新在串行閃存行業耕耘了十幾年,取得了一些成績,符合各種應用、各種新興的一些市場需求,對產品定義做出了一些新的發展。
他介紹說,xSPI是新一代超高速SPI接口的規范,是在去年8月由國際規范組織JEDEC通過的。雖然SPI NOR Flash發展了很長時間,但還在不停地更新換代。半導體芯片的制程基本分為兩大類:邏輯制程和Flash制程,存儲器制程永遠落后在邏輯制程后面。較新的邏輯制程如10nm、5nm、7nm都有,Flash還在用十幾二十幾年前發明的FinFet,才能代表0和1,這樣就限制了進一步縮小晶體管的尺寸,所以制程從2004年的130nm發展到90nm、65nm、55nm、45nm幾個主要的節點,再往下也很難到30nm以下。

 

他解釋說,邏輯制程和Flash制程不能混合放在一顆芯片上,非常高深的這些制程或是很高級的邏輯芯片,很遺憾它不能同時附屬一個Flash,這時候需要一個外面的Flash支持它的代碼存儲。
在SPI NOR Flash全球出貨量方面,從2004年開始基本是從無到有,2004年大家剛剛開始推廣SPI NOR Flash,達到60億顆以上,平均地球上每人可以分到一顆。所以NOR Flash是高可靠性的系統代碼存儲媒介,優點是指令協議簡單、信號引腳少、體積小,符合這些新的電子設備對體積的要求。
現在SPI NOR Flash的應用領域非常廣泛,成百上千種應用,每一個新興的電子設備里面都是用數碼設備,都需要有一顆Flash來存儲代碼,就是這一顆小小的代碼,兆易創新去年出貨量大概達到20億顆,而且只是一年的時間。如果累計來看,在八九年的時間里累計出貨量超過了100億顆!全球有一百億顆電子設備都是靠著兆易創新的Flash來存儲其啟動代碼。
陳暉回顧了SPI接口的歷程,它發明在80年代,商業用途始于2000年前后,那時頻率大概跑到20MHz,數據吞吐率2.5MB/s,所以它是單通道,數據只能往外送,每八個時鐘才能讀出一個data,可想而知數據吞吐量非常低,如果用交通工具來比喻那就是牛車。到2004年,單通道已經滿足不了市場需求了,作為SPI領域的研發人員,希望加大數據吞吐量,從一根數據線變成兩根數據線,而且把頻率也加高到50MHz,這時能達到12.5MB。不過以現在的標準看頂多也就是電單車的水平。

 

十年前SPI行業達到的標準是標準四通道SPI接口,直到十年后的今天,還有很多設計工程師,在用這個標準來進行他們的SPI的應用。這個時候數據吞吐量可以看到達到52MB/s,這時候兩個時鐘,通過四口可以得到一個數據data,所以這個時候基本上已經從兩輪變到四輪了,開始開汽車了。后來在四口的基礎上又進行了一些改進,有了DDR的概念,在四口的基礎上又加入了一個DTR的概念,在上升和下降沿都可以采集數據,這樣的話數據吞吐量可以達到80MB/s,這大概是從2015、2016年開始逐漸實現的。當然它還是一部汽車,只是比剛才那輛會跑得更快一些。
從剛才的四個IO變到了八個IO,而且也是DTR,頻率一下子跳到了200MHz,數據吞吐率達到了400MB/s,這就是2018年通過的新規范。這時已經不是汽車了,而是屬于SPI里面戰斗機的級別了。這是前幾代產品一個非常革命性的改革。
那么,在應用端如何讓新的SPI Flash使你的應用能夠受益呢?陳暉主要從車載、AI和IoT熱點應用來講,不管是AI、5G或車載、IoT,都希望產品性能越來越好、越來越快。很新的車采用超大的顯示屏,它直接涉及到SPI NOR Flash的應用。如果用前一代104MHz四口來存儲所有顯示屏的數據,把顯示屏里面的數據從Flash里面讀出來,需要超過五秒鐘。如果用較新的八口協議,用200MHz DTR來讀,不到一秒鐘時間這么大的屏幕就會點亮,這個速度才能滿足人的需求。

 

陳暉說,Flash會和各種應用打交道,包括一些AI領域的Flash應用。同樣道理,用前一代產品,在調用算法、AI數據庫時,速度會受到限制,只有用了新一代八口的高速率的傳輸,才能夠保證這顆AI芯片真正地動起來,能夠達到一個接近人腦的水平。
AI非常復雜,一會經常要調用不同的算法,從數據庫里進行各種比對。所以作為Flash會支持它的操作,這樣看它不光是有存儲的系統代碼,同樣也會存儲算法和一個大的數據庫。但這并不需要一上電就把所有的算法或數據庫都加載到系統里面,在需要的時候才會從flash臨時來調用,所以就要求flash提供一個高的數據吞吐率。同樣的對比,8口高性能的xSPI能讓系統響應非常迅速,真正實現AI功能。

 

如果是IoT設備反應得慢,有任何遲緩,實際上就等于癱瘓了。當然,借助于兆易創新新一代產品,高性能flash的數據吞吐率,才能保證每個終端設備的及時響應,才能保證欣欣向榮的生態系統。
他較后給與會者留了一個問題,即針對六大市場應用方向,不同的產品定義方向是什么,這是一個值得深思的命題。

 

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