背景電機(jī)電驅(qū)是新能源汽車的核心部件，其性能和可靠性直接影響汽車的動(dòng)力和安全。盡管示波器可以以高采樣率去捕獲電壓和電流的波形，但需要
神經(jīng)形態(tài)計(jì)算是一種新型的計(jì)算范式，它模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如人腦）的結(jié)構(gòu)和功能以在為人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器人和感官處理等各種應(yīng)用實(shí)現(xiàn)高性能、低功耗和自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力。
在追求高轉(zhuǎn)換效率的電源轉(zhuǎn)換器應(yīng)用中，采用 LLC 諧振的 LLC 諧振電源轉(zhuǎn)換器（resonant power converter）電路架構(gòu)因其優(yōu)異的效率表現(xiàn)，在近年來(lái)變得相當(dāng)流行。
ADI公司的精密信號(hào)鏈μModule?解決方案為系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員提供外形緊湊且高度可定制的集成解決方案，以簡(jiǎn)化設(shè)計(jì)、提高性能并節(jié)省寶貴的開發(fā)時(shí)間1。這有助于幫助客戶讓性能出色的產(chǎn)品更快地進(jìn)
CIPOS? Mini IM523系列是一個(gè)全新的智能功率模塊（IPM）系列，這些產(chǎn)品采用完全隔離的雙列直插式封裝，通過(guò)集成第二代逆導(dǎo)型IGBT，可以
背景在電源管理芯片、隔離芯片等模擬集成電路中，很多電路元件之間(如變壓器、功率管等)以及導(dǎo)線上都會(huì)不斷地產(chǎn)生各種電流電壓的變化(即dv
隨著汽車技術(shù)采用的電子元器件數(shù)量不斷增加，設(shè)計(jì)人員開始采用Zonal架構(gòu)來(lái)充分提升各個(gè)子系統(tǒng)的效率，同時(shí)能夠更輕松地管理整車的硬件和軟件棧。
本文根據(jù)完整的基準(zhǔn)測(cè)試，將Achronix Semiconductor公司推出的Speedster7t FPGA與GPU解決方案進(jìn)行比較，在運(yùn)行同一個(gè)Llama2 70B參數(shù)模型時(shí)，該項(xiàng)基于FPGA的解決方案實(shí)現(xiàn)了超越性的LLM推理處理。
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