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高速PCBのチャネル帯域幅 チャネル帯域幅：高速PCBインターコネクトを適格化する正しい方法 半導体メーカーや非専門家からの高速PCB設計ガイドラインを読むと、常に立ち上がり時間を使って信号完全性を分析することが話題になります。信号の立ち上がり時間は重要で、EMI、クロストーク、遅延調整許容差などを決定します。設計がギガビット毎秒のデータレート以上で動作する場合、立ち上がり時間は通常、遅延調整で終わり、他のすべての信号完全性要因は周波数領域で分析されます。 プロの設計者は、単純な指標である帯域幅の観点で考えます。帯域幅が言及されると、初心者設計者は直ちに膝周波数を信号帯域幅の尺度として挙げます。これは完全に間違っています。物理的な伝送路によって減衰された後でも、すべてのデジタル信号は無限の帯域幅を持っています。 しかし、マルチGbpsの速度で設計する場合、関連する帯域幅はチャネル帯域幅です。言い換えれば、これは伝送路が最小限の減衰や反射で信号を強力に伝送できる周波数範囲です。Sパラメータから帯域幅をどのように決定するかの基本的な理解は、1 Gbpsを超えて作業したい人にとって必須です。 帯域幅の定量化方法 帯域幅は、周波数範囲の測定から決定することができます。すべてのデジタルインターフェースには帯域幅要件があり、送信機と受信機を接続する物理チャネルは、特定の範囲の周波数（DCからある最大周波数まで）内で一定量の帯域幅を許容しなければなりません。別の言い方をすると、帯域幅の仕様は次のように記述できます： 物理チャネルは、DCからある最大周波数までの周波数範囲内で、過度に電力を吸収または反射してはなりません。 物理チャネル（つまり、伝送線）が十分な帯域幅を提供しているかどうかは、Sパラメータプロットを見ることで確認できます。伝達関数やTパラメータなど、他にも使用できるパラメータプロットがありますが、最も一般的なのはSパラメータの使用です。 以下に示されている一対の差動ブラインドビアのリターンロスプロットを考えてみましょう。これは約70 GHzで-10 dBの限界に達します。このチャネル（インピーダンスが100オームの差動ペアに接続されたブラインドビア）は70 GHzの帯域幅を持っていると言えます。 Sパラメータプロットや伝達関数プロットを見るとき、チャネルの最大帯域幅を決定する一貫した定義を持つ必要があります。Sパラメータプロットにおいて、事実上の帯域幅制限は、リターンロスが-10 dBに達する最低周波数です。上記の例のプロットでは、問題の伝送線はリターンロススペクトラムに基づいて23 GHzの帯域幅を提供できるとされます。 これは普遍的な標準ではなく、異なるインターフェースは使用される伝送線に対して異なる要件を持つことに注意すべきです。例えば、802.3ワーキンググループによる224G PAM-4シグナリングの研究では、帯域幅制限は-10 dBのリターンロスではなく、-15 dBのリターンロスで定義されています。 チャネル帯域幅はデータレートとどのように関連しているのでしょうか？
6つの電子トレンドが航空宇宙設計を形作る 6つの電子トレンドが航空宇宙設計を形作る 航空宇宙産業は、機体の性能と能力を向上させることができる新技術に対して絶え間ない渇望を持っています。この継続的な速度向上、重量軽減、効率改善、新機能への欲求は、電子部品と航空宇宙設計アプローチの技術進歩を常に推進しています。 最小のCubeSatsから最大の旅客機まで、最新のコンポーネントが航空宇宙をより高い軌道へと導いています。例えば、窒化ガリウムをシリコンカーバイド（GaN-on-SiC）に載せたアンプは、衛星通信を革命的に変えており、カーボンナノチューブ配線は航空機の重量を大幅に削減することを約束しています。量子センサーは前例のないナビゲーション精度を提供し、ニューロモルフィックチップは真に自律的なインテリジェントドローンの創造に一歩近づくことを約束しています。 今日の航空宇宙エンジニアは、これらの最先端コンポーネントを次世代の航空機や宇宙船に統合するという興奮する挑戦に直面しています。先進的なアビオニクス、電気推進システム、宇宙用強化コンピューティングプラットフォームに取り組む際に、以下の6つの影響力のあるトレンドを理解することで、進化する航空宇宙セクターで不可欠な存在となるでしょう。 衛星通信のための先進的なGaN-on-SiCパワーアンプ GaN-on-SiC アンプは、衛星通信、レーダーシステム、RF/マイクロ波システムなどの高性能アプリケーションで広く使用されています。 SpaceXのStarlinkなどの衛星ベースのインターネットサービスやその他の衛星ネットワークの成功が、GaN-on-SiCの継続的な成長の主要な推進力となると予想されています。 これらのパワーアンプは、従来のオプションに比べて、効率が高く、帯域幅が広く、熱性能が向上しています。設計者にとって、GaN-on-SiCは、よりコンパクトで強力で信頼性の高い衛星通信システムの作成に不可欠な構成要素です。 Qorvoは、今日のRFソリューションにおけるリーダーの一つです。 同社のQPA GaNパワーアンプは、レーダー、衛星通信、防衛システム用に、その高いパワー、効率、線形性で知られています。 宇宙アプリケーション用の放射線耐性FPGA 放射線耐性フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）は、高レベルの放射線にさらされるなど、宇宙の極端な条件に耐えることができます。これらの放射線によって通常の電子部品が機能不全を起こす原因となります。最新の製品は、より高いロジック密度と低い消費電力を提供し、軌道上でのより複雑な処理を可能にします。 これらのデバイスは、単一イベントアップセット（SEU）やその他の放射線誘発損傷に耐えるように設計されています。展開後にプログラム可能であり、軌道上での再構成や更新を可能にすることで、宇宙ベースのコンピューティングシステムに前例のない柔軟性を提供します。この柔軟性は、予期せぬ課題やミッション要件の更新に適応するために非常に価値があります。 AMDの宇宙グレードKintex™ UltraScale™ XQR FPGAファミリーは、この分野で際立っています。これらの宇宙時代のデバイスは、最大446Kのロジックセルを提供し、100 krad(Si)の全線量に対して認定されており、幅広い宇宙アプリケーションに適しています。 航空電子機器用の高帯域幅光インターコネクト
SiC製造能力の成長の概要 SiC製造能力の成長の概要 シリコンカーバイドはシリコン半導体チップに比べて大きな利点を約束し、業界はこれを認識して製造能力を増加させ、指数関数的な成長を遂げています
HBMサプライチェーンに圧力：近々不足が来るのか？ HBMサプライチェーンに圧力：近々不足が来るのか？ HBMは2026年まで売り切れる可能性がありますが、これが必ずしも迫り来るチップ不足の兆候ではなく、供給業者の変更を招く可能性があります
NVIDIAがAIチップ市場の80％を占める：次のAIチップサプライヤーは誰か？ NVIDIAがAIチップ市場の80％を占める：次のAIチップサプライヤーは誰か？ NVIDIAのCEO、ジェンセン・フアンが2024年上半期にCNBCに語ったAIチップセグメントの激しい競争に対する反応を一言で表すならば、「偏執病」という言葉がふさわしいでしょう。市場における大きなシェアを持つにも関わらず—同社を「堀」と呼ぶほどに—同社は依然として人工知能（AI）チップの創出における急増に直面しています。 しかし、NVIDIAの対応は、現在の2年に1度の技術導入のペースに対して、毎年新しいチップアーキテクチャを業界にもたらし、AIモデルのトレーニングとデプロイメントの能力を年々向上させることで、その努力を加速することに他なりません。では、誰かがその市場シェアの一部を奪うことは可能なのでしょうか、それともNVIDIAがAIチップ市場を独占するのでしょうか？ NVIDIAの著しい成長とAIチップの力 2024年上半期において、NVIDIAの成長は株価が27%増加し、同社の市場価値を2.7兆米ドルにまで引き上げるというロケットのような伸びを見せました。ビジネスの主な成長ドライバーは、AIおよびデータセンタービジネスであり—これら急速に進化する産業において、グラフィックス処理ユニット（GPU）の開発で優れた実績を持っています。 AIの観点から見ると、同社は電動化や自動運転モビリティなどの新興市場に直接参入することで、ますます多くの投入を行っています。NVIDIAの画期的な開発と並行して、AmazonのZooxやGeneral MotorsのCruise（論争があるにせよ）も、ロボタクシー分野で前進を遂げています。 データセンターにおけるAIの観点からは、同社は世界的な需要、つまり生成AIアプリケーションに必要なより大きな計算能力に対応しています。2021年以降、NVIDIAは公然と計算能力を10倍にすることに取り組み、より高速で効率的なサーバーを構築するためにArmベースのCPUを開発し、巨大なデータセットを活用する複雑なAIプログラムを可能にしています。 したがって、NVIDIAは最も重要なイノベーションの分野で先導しており、その結果として急速に成長していますが、なぜ競争を心配するのでしょうか？ 先行者利益の後退を予測する NVIDIAが業界のトップに留まることを決め込むとすれば、それは有害な動きとなるでしょうし、同社のCEOもそれを認識しています。世界で最も価値の高いビジネスの一つになるにつれて、頂点にいる隣人たちが直接的なリスク要因となります。Alphabet、Microsoft、Appleなどは、生成AIや自社開発の高度なシリコンチップを通じて、すでに自身の地位を強化しています。 前述のテクノロジー大手を含む最大の顧客のいくつかは、自身とその顧客のコスト削減のために、独自のソリューションを開発しています。 Alphabet Googleの所有者は、NVIDIAと同様の業界で競争している注目すべき企業です。 2024年5月に発表されたニュースによると、Googleはデータセンターのパフォーマンスを5倍に増加させるとのことで、これは内部ソフトウェアとテンソル処理ユニット（TPU）との密接な統合の結果です。検索大手は既に残りの20％の市場シェアの大部分を占めていますが、最近発表されたTrillium AIチップは、 NVIDIAの（推定）80％の一部を獲得するのに役立つかもしれません。 Microsoft 2023年末に向けて、Microsoft AzureはAI用の自社製シリコンチップ、Maia 100とCobalt
How Companies Manage Local and Outsourced Manufacturing Operations 企業がローカルおよびアウトソーシングされた製造業務をどのように管理しているか 今日のグローバル化した経済において、多くの企業は、ローカルとアウトソーシングされた製造オペレーションの混合モデルを活用しています。このアプローチにより、コスト効率、品質管理、柔軟性の両方の強みを活かすことができます。