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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)
チップ・オン・ボード・レイアウトのためのPCB設計ルール
従来の意味でのパッケージングとは異なる、単純なタイプのパッケージングがあります。それは、チップ・オン・ボードです。
パッケージPDNが電力整合性にどのような影響を与えるのか?
コンポーネントパッケージには、それぞれの動作に影響を与え、PCB内での補償を促進する独自の電力分配ネットワーク(PDN)があります。
PCBトレースの電流と温度を算出するIPC-2221計算機
IPC-2221規格は、特定の温度上昇制限に対するトレース電流の上限の計算方法に関するガイダンスを提供します。
スティッチングビアについて知っておくべきこと
スティッチングビアは単なる周期的なビア配列ではなく、電力、RF、高速などで必要とされるレイヤー全体のネット接続のグループを提供します。
低Dk PCB材料ガイド
低Dk PCB材料は、高速PCB設計によく推奨されますが、本当にいつもこれらが必要でしょうか?この疑問について考察します。
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