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PCBの超高真空システムでのガス放出に対応する方法 PCBの超高真空システムでのガス放出に対応する方法 「楽しみに水を差す」という言葉があります。私が高校生だった頃、マーチングバンドでサクソフォンを吹いていました。ある晩、競技会があり、4マイルの行進のうち2マイルまで行ったところで雨に降られました。私たちは雨宿りのために走らなくてはなりませんでした。多くの苦労も、ほんの少しの雨によって台無しになるという教訓です。地上では、結露があればそれを避ければいいのですが、気圧が低い場合にはそれだけで実験が失敗に終わる可能性があります。宇宙の真空中では結露は発生しないと思うかも知れませんが、多くの宇宙事業では、「ガス放出」と呼ばれるプロセスで少量の蒸気が放出され、複雑な状況が発生します。これは高真空環境で発生する現象で、近くの機器の機能を妨げたり、損なったりすることがあります。超高真空(UHV)用のPCBを設計するときは、基板からのガス放出を低減する方法を見つける必要があります。理想的な世界ならば、ガス放出を排除できるでしょうが、完全なものは存在しないので、ガス放出が発生したときに対処するための低減戦略を取り入れることが重要です。 ガス放出とは何か、なぜ問題になるのか 私は大学で、サクソフォンからバスーンに転向しました。バスーンとは何か知らない人は少なくないでしょう。それと同様に、PCBのガス放出(アウトガス)についてもあまり聞いたことがないかもしれません。ガス放出は、材料の中に閉じ込められている気体が超高真空の中に吸い出されるとき発生します。基板は多くの場合、 各種の多孔質複合体 で作られているため、この現象が大きな問題となることがあります。これらの浸透性材料は多くの場合、製造プロセスの間に空気や他の蒸気を中に閉じ込めます。その後で回路が宇宙の真空にさらされると、その蒸気が吸い出され、近くの表面に凝縮することがあります。 ガス放出の問題は、凝縮の発生により 光学測定器との干渉 が発生したり、汚染により測定が損なわれたりすることです。これは、 彗星の大気を測定するよう設計された宇宙探査機 で、 ガス放出が彗星の特徴的な成分よりも大きくなる可能性がある 場合、特に深刻な問題となります。 水蒸気など比較的ありふれた蒸気でも、 任務の支障となる可能性 があります。このような種類のリスクは、実験や宇宙ミッションに大きな妨げとなります。この理由から、NASAは 作業場におけるガス放出の低減 のヒントを公表しており、 材料のガス放出をテストする ためのガイドラインまで作成しました。これらのガイドラインを守っても、PCBには多少のガス放出が発生します。このため、ガス放出の制限だけではなく、軽減についても注意する必要があります。 レンズや他の光学機器はガス放出によって汚染される可能性がある
組み込みAI 組み込みAIの前進への道 2021年4月、私はPrinted Circuit Design & Fabに記事を発表し、AIの未来は組み込みにあると宣言しました。簡単に言うと、私の見解は、組み込みシステムがエンドデバイスでAIの使用をより多く活用し、推論のためにクラウドプラットフォームやデータセンターに頼ることが少なくなるというものです。 疑いなく、私はAIの未来は依然として組み込みにあると信じていますが、思っていたチップセットやシステムアーキテクチャとは異なります。前の記事を書いた時点では、組み合わせ論理+順序論理がすべての計算問題を克服できるという考えにまだ固執していました。経験から、それが単純に不可能であることが示されました。 この見解は過去18か月間で確認されており、特に2022年に多くの新しいAIアクセラレータチップがリリースされたことを考えると、明らかです。PCBデザイナーやエンジニアにとって、これらのチップは標準インターフェースを介して設計に迅速にAI機能を追加するための優れたオプションです。通常、これらはPCIe Gen2またはそれ以上の速度のレーン、可能性としてはUSB経由、または低計算アクセラレータの場合はSPIのような遅いものを介してアクセスされます。チップは、通常の方法で配置してルーティングする標準パッケージ(クアッドまたはBGA)で提供されます。オンデバイスAIがどこから来て、次にどこへ向かっているのかを見るために、2022年にリリースされた最も興味深いAIアクセラレータのいくつかを紹介することにしました。 2022年のAIプロセッサリリース 世界がAIの世界に入った今、ハードウェア業界はソフトウェア業界に匹敵するために多くの地盤を築く必要があります。以下の表には、組み込みAIアプリケーションを対象とした新しい高度なプロセッサのいくつかがリストされています。 製品 組織 差別化要因 スパイキングニューラルネットワークチップ インド工科大学 超低消費電力 階層型学習プロセッサ Ceromorphic 代替トランジスタ構造 インテリジェントプロセッシングユニット(IPU)