全球领先的蜂窝通信、多媒体和连接性DSP IP平台授权厂商CEVA公司宣布推出实时神经网络软件框架CEVA 深层神经网络(CEVA Deep Neural Network, CDNN),以简化低功耗嵌入式
概述 由于当今的重点是绿色出行和打造移动设备和物联网设备,因此实现集成电路和电子组件功耗最小化已成为器件制造商的梦想。功耗最低意味着实现所有集成电路和电子组件的电流消耗最低。为了对这
IDT公司(Integrated Device Technology, Inc.)日前宣布,推出 IDT VersaClock 计时系列器件最新产品,VersaClock 低功耗器件是一种可编程时钟生成器,专为电池供电的消费应用设计,包括智能手机、个人导航设备、MP
低功耗是MCU的一项非常重要的指标,比如某些可穿戴的设备,其携带的电量有限,如果整个电路消耗的电量特别大的话,就会经常出现电量不足的情况,影响用户体验。 平时我们在
为了帮助日益壮大的设计队伍,EDA行业必须为设计人员提供能够使整个流程顺利执行的自动化解决方案。这些解决方案必须对功率进行优化,同时满足所有其它的设计和市场要求,包括速度、成本和IC制造良率。 功率问题
MCU功耗来自何处 在开始讨论低功耗MCU设计前,必须先探讨MCU功耗的来源,其主要由静态功耗及运行功耗两部分组成。考虑实际的应用,最后决定系统功耗性能指针则必须计算平均功耗。 运行功耗 现代 M
不知从什么时候开始,随便做个什么电子产品,至少是电池供电的,都要求低功耗特性了。好在市面上随便什么芯片都敢在自己的数据手册的第一页赫然写着低功耗。究竟怎样算低功
在项目设计初期,基于硬件电源模块的设计考虑,对FPGA设计中的功耗估计是必不可少的。笔者经历过一个项目,整个系统的功耗达到了100w,而单片FPGA的功耗估计得到为20w左右,有点过高了,功耗过高则会造成发热量增大,
本文主要介绍了atmega48单片机的特性,提出了其低功耗设计的一般方法,并以定时控制系统的设计为例,具体说明atmega48的低功耗设计方案。 随着微电子技术和计算机技术的发展,尤其是微机在各个领域的
谱减法作为一种很有效的语音信号处理手段,广泛应用于现代语音增强系统中。针对低功耗设计的要求,本系统采用功耗低且功能强大的ARM芯片,用C语言编程将算法成功移植到ARM系统中,该系统功耗低,并有
引言低功耗是嵌入式电子产品必须具备的一个关键特性,在硬件技术飞速发展和日益完善的时候,已经很难有功耗方面的突破了。所以现在降低产品功耗主要是依靠软件来处理,必须
智慧城市等物联网应用的发展,带动了低功耗物联网的需求。不同的通讯技术皆有其优劣势,必须将适当的技术导入在适当的应用才能达到最高效率。近年来亦有厂商提出支持多通讯协议的产品,让开发者设计更灵活。
Analog Devices, Inc. (ADI) 今日推出一款数模转换器(DAC) AD5758。
突出特点 由于采用了ARM7TDMI-S内核,LPC2000系列MCU工作频率达60MHz,与其他8-bit产品相比具有更强的功能延展性。同时它借助片上存储器加 模块实现了“零等待访问”高速闪存功能,提高了指令执行的
安全性在包括智能手机配件、智能仪表、个人健康监控、遥控以及存取系统等各种应用中正在变得日益重要。要保护收益及客户隐私,OEM 厂商必须采用安全技术加强系统的防黑客攻击能力。对于大量这些应用而
全球第一大芯片自动化设计解决方案提供商及全球第一大芯片接口IP供应商、信息安全和软件质量的全球领导者Synopsys(NASDAQ: SNPS)近日宣布,Synopsys 设计平台获得TSMC最新工艺认证,符合TSMC最新版设计规则手册(DRM)规定的7-nm FinFET Plus先进工艺技术的相关规范。
近日,Arm宣布旗下Arm®Artisan®物理IP将应用于台积电基于Arm架构的SoC设计22nm超低功耗(ULP)和超低漏电(ULL)平台。台积电22nmULP/ULL技术针对主流移动和物联网设备进行了优化,与上一代台积电28nm HPC+平台相比,在提升基于Arm的SoC性能的同时,更显著降低功耗和硅片面积。
Arm宣布旗下Arm®Artisan®物理IP将应用于台积电基于Arm架构的SoC设计22nm超低功耗(ULP)和超低漏电(ULL)平台。台积电22nmULP/ULL技术针对主流移动和物联网设备进行了优化,与上一代台积电28nm HPC+平台相比,在提升基于Arm的SoC性能的同时,更显著降低功耗和硅片面积。
Arm宣布旗下Arm®Artisan®物理IP将应用于台积电基于Arm架构的SoC设计22nm超低功耗(ULP)和超低漏电(ULL)平台。台积电22nmULP/ULL技术针对主流移动和物联网设备进行了优化,与上一代台积电28nm HPC+平台相比,在提升基于Arm的SoC性能的同时,更显著降低功耗和硅片面积。