全球最快、最强的AI芯片面世，让整个行业瞬间惊掉了下巴！就在刚刚，AI芯片初创公司Cerebras重磅发布了「第三代晶圆级引擎」（WSE-3）。性能上，WSE-3是上一代WSE-2的两倍，且功耗依旧保持不变。90万个AI核心，44GB的片上SRAM存储，让WSE-3的峰值性能达到了125FP16PetaFLOPS。这相当于52块英伟达H100GPU！不仅如此，相比于800亿个晶体管，芯片面积为814平方毫米的英伟达H100。采用台积电5nm制程的WSE-3，不仅搭载了40000亿个晶体管（50倍），芯片面积更是高达46225平方毫米（57倍）。专为AI打造的计算能力此前，在传统的GPU集群上，
目录一、固定电压（3.3/5/12V）模块设计实例1.设计条件：VOUT=5V，VIN(MAX)=12V，ILOAD(MAX)=3A2.设计步骤：（1）电感的选择（L1）（2）输出电容的选择（COUT）（3）吸纳二极管的选择（D1）（4）输入电容的选择（CIN）（5）100nf电容（C1、C2）二、可调电压（ADJ）模块设计实例1.设计条件：VOUT=20V，VIN（max）=28V，ILOAD（max）=3A，F=开关频率（为固定值150KHz）2.设计步骤：（1）输出电压值的计算（2）电感的选择（L1）（3）输出电容的选择（COUT）（4）前馈电容（CFF）（5）吸纳二极管的选择（D1）（
市场研究公司Omdia的报告显示，预计2028年全球机器人人工智能芯片组市场规模将达到8.66亿美元，这将有助于GenAI在机器人领域的普及化。Omdia指出，自从Google在2022年推出了用于机器人应用的变压器RT-1以来，多个企业都在大力推动GenAI在机器人中的广泛应用。除Google外，Meta、OpenAI和丰田等公司正在其机器人应用中试用或测试各种基础模型。CloudMinds、OrionStar等中国服务机器人供应商，已经成功开发出自己的基础模型，并计划将这些模型与客户端软件系统集成。但是，GenAI是资源密集型技术。在大多数行业中，由于模型需要大型图形处理单元(GPU)集群
刚刚，芯片创业公司Cerebras宣布了该公司历史上最重要的消息，「我们发布了世界上最快的芯片，该芯片拥有高达4万亿个晶体管。」一直以来，Cerebras一直在往「大」的芯片方面发展，此前他们发布的晶圆级引擎（WaferScaleEngine，WSE-1）面积比iPad还大。第二代WSE-2虽然在面积上没有变化，但却拥有惊人的2.6万亿个晶体管以及85万个AI优化的内核。而现在推出的WSE-3包含4万亿个晶体管，在相同的功耗和价格下，WSE-3的性能是之前记录保持者WSE-2的两倍。此次发布的WSE-3是专为训练业界最大的AI模型而打造的，基于5纳米、4万亿晶体管的WSE-3将为Cerebra
目录1.芯驰E3安全启动2.STM32X-CUBE-SBSFU3.小米澎湃OS安全启动4.小结我在前篇文章里详细记录了车规MCU信息安全设计过程关于网络安全架构的思考过程，从芯片原厂、供应商、OEM等角度思考如何建立起完备的信任链；不过这思考过程仅仅只是一家之言，因此我又对比了国内外芯片厂、OEM等对于安全启动的方案设计，并进行总结。首先回顾一下安全启动的定义：安全启题外话初入计算机行业的人或者大学计算机相关专业毕业生，很多因缺少实战经验，就业处处碰壁。下面我们来看两组数据：2023届全国高校毕业生预计达到1158万人，就业形势严峻；国家网络安全宣传周公布的数据显示，到2027年我国网络安全人
本项目介绍如何用Verilog实现一个带有预生成系数的简单FIR滤波器。Thingsusedinthisproject、Story简陋的FIR滤波器是FPGA数字信号处理中最基本的构建模块之一，因此了解如何利用给定的抽头数和相应的系数值组装一个基本模块非常重要。因此，在这个关于在FPGA上入门DSP基础知识的实用方法迷你系列中，我将从一个简单的15抽头低通滤波器FIR开始，先在Matlab中生成初始系数值，然后将这些数值转换为Verilog模块中的使用值。有限脉冲响应或FIR滤波器的定义是，滤波器的脉冲响应在一定时间内趋于零值，因此它是有限的。脉冲响应归零所需的时间与滤波器的阶（抽头数）直接相
在单片机芯片规格书中，我们经常能看到多个组VDD的设计，如下红框所示管脚都是VDD管脚。 为什么需要这样设计？只设置一个VDD管脚，把其他的VDD管脚让出来多做几个IO或是其他复用功能不好吗？接下来我们从单片机内部的电路结构、功耗、EMC等方面来探讨为什么单片机芯片上需要多组VDD，以及如何设计VDD的电源系统。内部电路结构 首先需要了解单片机内部电路结构。一般来说，单片机的内部结构可以分为三个部分：处理器核心、存储器和外设。 处理器核心是单片机的重要组成部分，包含了运算器、控制器、状态寄存器等，用于完成各种算法和控制任务。 存储
AMD在这场AI芯片热潮中一路狂奔，华尔街仍用空前的热情为“英伟达最强劲的挑战者”买单。3月1日，AMD继前一日大涨9%后再涨超5%，股价创收盘历史新高。本周累涨14.8%，今年迄今涨幅达到30.6%。AMDCTO及执行副总裁MarkPapermaster近期参加了播客节目《史无前例：人工智能、机器学习、技术与初创企业》，回答了AMD的战略、最新的GPU进展、推理芯片部署的位置、芯片软件栈，以及他们如何看待供应链，投资者应该对于2024年的AMD有哪些期待等问题。主要内容包括：与竞争对手相比，AMD的MI300芯片提供了更高的性能、更低的功耗和更少的架构空间，实现了更高效的计算。AMD致力于开
一.引言自动驾驶汽车的智能化取决于算法，因此有软件定义汽车的概念出现并且大为盛行，但是要想实现软件定义汽车，必须要有一个可以承载高度智能化且运算量庞大的AI算法的硬件计算平台或者叫域控制器，而无论是硬件计算平台还是域控制器，都离不开芯片。自动驾驶从L0到L5，随着功能的完善和性能的提升，带来更好的智能和科技体验的同时，也对AI芯片的算力和性能提出更高的需求。之前的文档曾提到，L2或者说ADAS需要的AI计算力100TOPS，L5需要的AI计算力为500-1000TOPS。对于域控制器而言，硬件大体可分为三部分：承担环境感知和深度学习等超大算力需求的AI处理芯片、负责控制决策和逻辑运算的CPU、
磁编码器芯片常用于测量机器人、电机等设备的旋转运动。那么该如何正确安装这种芯片呢？今天，我们将以KTH5701三轴霍尔芯片为例介绍磁编码器芯片的安装方式。 1.一般磁编安装方式：一般情况下，磁编码器芯片的安装方式是沿着轴线进行的，就好像在转轴的一端装有一个磁铁。然后，芯片被安装在与转子截面平行的位置上。这种方式的优势在于可以精确测量转子的旋转运动 二.传统技术的限制 一些使用传统技术的芯片，如使用GMR（巨磁电阻）或2DHall技术的芯片，
