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5-46V广告灯箱三通道PWM调光恒流驱动芯片

产品二维码
参  考  价:面议
具体成交价以合同协议为准
  • 产品型号:X30
  • 品牌:
  • 产品类别:监控配套设备
  • 所在地:深圳市
  • 信息完整度:
  • 样本:
  • 更新时间:2022-01-19 08:46:01
  • 浏览次数:2
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生产厂家

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  • 经营模式:生产厂家
  • 商铺产品:1315条
  • 所在地区:广东深圳市
  • 注册时间:2020-12-25
  • 最近登录:2020-12-25
  • 联系人:周任宗 (市场经理)
产品简介

5-46V广告灯箱三通道PWM调光恒流驱动芯片
外围电路简单、多功能平均电流型LED恒流驱动器,适用于5-46V电压范围的低压线性恒流LED驱动领域。

详情介绍

 

惠新晨电子备货实力强,可以做月结,是值得信赖合作的实力供应商

惠新晨电子的宗旨是品质放在位,在高标准封装厂代工,质量,价格第二

5-46V广告灯箱三通道PWM调光恒流驱动芯片

5-46V广告灯箱三通道PWM调光恒流驱动芯片

惠新晨电子专业的团队,为您提供周到完善的售前服务及售后服务,让您无任何后顾之忧

我们的优势:*,价格优势,货源充足,*

因为专注,所以专业

 

X30概述:

X30 是一款外围电路简洁低成本高性能的三通道线性降压LED恒流驱动器,适用于5-46V输入电压范围的LED 恒流照明领域。
X30 PWM 端口支持高辉调光,能够响应60ns小脉宽的PWM 调光信号。

X30采用我司算法,为客户提供优质的解决方案,大限度发挥灯具优势,以实现景观舞台灯高辉的调光效果,65535(256*256)级高辉调光。X30 PWM 端口为高电平时,芯片正常工作。为低电平时,芯片输出关闭。芯片采用线性恒流控制算法,只需两颗电阻与一颗电容,就能实现LED 恒流,且保证输出电流恒流精度≤±3%,通道之间电流偏差≤±1%;外围电路简洁,系统稳定可靠。

X30的三路输出电流都通过REXT 端口电阻来设定,电流大能到350mA。而且,每一路电流能够独立进行PWM 高辉调光,实现65536:1 调光比。PWM 端口默认上拉,内部自带100uA 上拉能力
 

X30特点:

RGB调光无频闪/PWM调光无频闪

支持高辉调光,65536:1 调光比

输入电压范围:5-46V
三路分别独立恒流输出

每一路电流可高达350mA

每一路独立PWM 调光

输出电流20~350mA

内置5V 稳压管

恒流精度≤3%

过温降电流降功率保护

易过EMI

抗*力强

调光*性好

封装:ESOP8

 

应用领域:

景观亮化LED 照明
DMX512 芯片外扩流应用
汽车车灯LED 照明
低压商业LED 照明

游戏机LED灯、儿童车灯、广告牌等

 

X30应用说明:

X30 是一款外围电路简单的多功能平均电流型LED 恒流驱动器,适用于5-46V 电压范围的低压线性恒流LED 驱动领域。X30 采用了LDO 线性恒流控制,外围不需要传统开关电源的电感和续流二管,输出电流精度在±3%以内;外围电路加简洁可靠。

 

        深圳市惠新晨电子有限公司专注高性能高品质高性价比LED照明DC-DC宽电压输入降压恒流电源管理芯片市场,对LED照明市场有着深入的了解及丰富的经验,专注电源行业过10年,实力厂家,硬件设施齐全,工程资源充足,提供强大的技术铺助,免费协助Lay板,调试直至产品可以大批量量产,以及帮忙过认证,提供样品、方案开发

 

 

2012 年微软人工智能平台辨识单个猫需要 16000 颗传统 CPU 的运算能力才能达成,但类似的工作, 2016 年采用绘图芯片 GPU 大概只需要 2 颗。

就一个复杂棋局而言, AlphaGO *代下一盘棋需要 1920CPUs 和 280GPUs ,同时有 64 个搜索线程; Alpha 第二代需要 50 个 TPU(1 个 TPU 算力大致相对于 10 个同级别 GPU) ;随着 AI 算力的大幅提升,算力仍然是 AI 的大成本,据统计,算力成本 ( 包括底层的硬件, GPU/CPU/FPGA 以及其他信号处理等半导体成本、能耗成本 ) 占 AI 成本在 70% 左右, AlphaGo 下一盘棋,其背后的服务器的总耗电量折算成电费是 3000 美元;计算的时大量耗热,通过吹风才能散热。算法、数据库基本可以实现平台化、软件化、工具化,边际成本趋向为 O ,决定 AI 普及的核心是算力和对应的能耗。

将算力低成本化,是 AI 与 IoT 融合并落地到具体场景,加速 AI 渗透到社会各角度,使能行业发展的关键,也是 AIoT 智联网规模发展的支点。其中,新出现的 AI 嵌入式芯片将 FPGA 发挥了主导作用。

AI 爆发之前,嵌入式芯片在物联网领域早已广泛应用,用于传感与智能硬件,通常采用 CPU 进行计算, CPU 特点兼顾计算和控制, 70% 晶体管用来构建 Cache 还有一部分控制单元,芯片设计用来处理复杂逻辑和提高指令的执行效率, CPU 计算通用性强,适用于处理计算复杂度高业务、串行数据处理,但计算性能一般。提升 CPU 性能需要增加 CPU 核数、提高 CPU 频率,或者修改 CPU 架构增加计算单元 FMA(fusedmultiply-add) 个数实现,提升算力同时也带来了高计算成本与能耗。

随着 AI 快速发展应用,尤其是图像处理数据量大,快速响应, CPU 不再是好的选择。 GPU 芯片逐渐成为深度神经网络 (DNN , DeepNeuralNetwork) 计算的主流。

GPU 特点是能够大幅精简 CPUCache 和逻辑控制单元,让出大量的计算单元。有限的尺寸中的晶体管多用于计算,图形处理特点是算法本身复杂度低,计算强度高,数据之间相关性低特点, GPU 通过简单控制器,让数千计算单位执行相同程序,并行、流水化、高密度处理海量低关联数据,大幅提升数据计算、吞吐能力。

GPU 相对 CPU 适合低层次大量重复运算领域,例如 AI 语音、视频、图片识别以及海量数据处理领域,不论是 CNN( 卷积神经网络 ) 、 RNN( 循环神经网络 ) 、还是 DNN( 深度神经网络 ) ,通过高强度类似蒙卡特罗实验计算,找出优解,而无需复杂程度的运算。

可以说 GPU 在 AI 算力上比 CPU 有了大幅提升,每秒每瓦所执行的浮点运算达到 29G 次数 (29GFLOPS/W) ,是 CPU 的 3 倍多,能耗也随着提升,散热性与安全性成为问题。如下表 1 ;这也一定程度说明了 AI 的能耗成为不能承受之重

随着多图像、视频和语音、物联网等非结构数据涌现,数据量继续急剧增长, AI 算法加速创新,不断加深神经网络层次,参数数量不断增多,模型算法复杂度持续提高,必然对计算带宽、内存带宽和存储要求越来越高,能耗成为很大问题。

重要的是 GPU 内部架构通用,很难针对某个领域进行特殊优化,日新月异的物联、传感与 AI 行业应用要求芯片能够处理新类型的计算任务;在 GPU 之外如果没有新的嵌入式芯片选择, AI 无法随着 IoT 大规模落地到具体应用场景,无法与实体经济,生产生活紧密结合。

不同于 GPU 的运行原理, FPGA 是以门电路直接进行运算,硬件描述语言在执行时会被翻译成电路,也就是 FPGA 不采用指令和软件,是软硬件合一的器件。对 FPGA 进行编程仅仅使用硬件描述语言即可,硬件描述语言描述的逻辑可以直接被编译为晶体管电路的组合。所以 FPGA 实际上直接用晶体管电路实现用户的算法,没有通过指令系统的翻译。

在运算速度上, FPGA 由于算法是定制的,所以没有 CPU 和 GPU 的取指令和指令译码过程,数据流直接根据定制的算法进行固定操作,计算单元在每个时钟周期上都可以执行,所以可以充分发挥浮点计算能力,计算效率高于 CPU 和 GPU ,具有很大优势。

在功耗上,由于 FPGA 低延迟、低功耗的特性,近年来,微软等公司在自家的数据中心里大量部署 FPGA ,在线上服务使用的 FPGA版搜索引擎大脑,在同样的性能下,其功耗是天河二号级计算机的十分之一。

国内的初创公司深鉴科技用 FPGA 搭建神经网络深度学习方案 ( 深度压缩技术、 FPGA 编辑器以及处理架构 ) ,在语音识别的场景,相同的处理量 FPGA 方案性能比 GPU 高 3 倍,功耗降低 3.5 倍。 FPGA 功耗如上表 1 , FPGA 功耗近 CPU 的, CPU 的。

在应用场景上, FPGA 的低功耗、高性能非常适合无源的物联网应用与具体产品,比如深圳初创公司零度智控推出的无人机产品,采用基于 FPGA 神经网络机器学习技术,能够实现物体以及行人的检测和实时跟踪拍摄、手势识别、人脸识别、安防监控等功能。

可以说, FPGA 芯片技术出现,在提升运算效率的同时,降低了功耗,增加了特定场景应用的适用性。 FPGA 芯片为推动 AIOT 落地社会各个角度,使能行业发展,推动企业迈向物联化、智能化,为经济发展新动能提供了支点。

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