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瑞萨利用硅技术优化现代半导体应用

发布时间:2021-11-10人气:
本文摘要:据外媒报导,50年前,汽车技术的改良依赖铁,刚及受限的电子技术,进展较慢。相比之下,2020-03-30 的汽车于是以较慢发展,而一切得益于一种材料-硅。硅在自动驾驶汽车领域硅在自动驾驶汽车的发展中有举足轻重的地位。 硅制微控制器以及最近的固态传感器和图像处理器使自动驾驶技术沦为了有可能。与硅硬件因应用于的软件不会消耗功率。

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据外媒报导,50年前,汽车技术的改良依赖铁,刚及受限的电子技术,进展较慢。相比之下,2020-03-30 的汽车于是以较慢发展,而一切得益于一种材料-硅。硅在自动驾驶汽车领域硅在自动驾驶汽车的发展中有举足轻重的地位。

硅制微控制器以及最近的固态传感器和图像处理器使自动驾驶技术沦为了有可能。与硅硬件因应用于的软件不会消耗功率。

瑞萨电子公司(RenesasElectronicsCorporation)的汽车系统业务部副总裁AmritVivekanand认为:“当你考虑到计算出来的挑战时,并不是非常简单地想大量的计算能力,而是想在原作的功率水平内的能力。它不会影响热量,从而影响可靠性,软件早已消耗功率。如何设计芯片与此有莫大关系。

”此架构是一种错综复杂的均衡。相当严重倚赖软件不会增大芯片尺寸也不会减少功耗。

另一方面,登录硅硬件设计又不会造成更大的芯片但不会降低功耗。让汽车生态系统更加不易管理通过合作创建生态系统可协助维持平衡。不将整个系统中的软件和硅硬件连接起来,而是将网络分解成更加不易管理的部分。Vivekanand说道,“建构生态系统的主要原因是为了上市,当完整设备制造商(OEM)想类似于管理程序的东西时,他们自己可以生产。

但为了更加慢生产出来,最差自由选择与了解参予该技术或任何其他技术的公司合作。”此类生态系统也可分享标准化模块,将前进第三方程序的创立并使一切显得没有那么简单。图像处理器(GPUs)和芯片级车辆安全性市场需求快速增长图像处理器(GPUS)曾被降级至个人电脑中用于。现在,它们被大量用于于汽车应用于中。

高级汽车辅助(和自动驾驶)系统中的传感器相当严重倚赖来自摄像头、雷达和激光雷达的图像。须要图像处理器(GPUS)来处置此类信息。Vivekanand说道:“我们用于图像处理器(GPUs)来处置图像,并做到一些内部处置,因为我们的生产线包括图像处理器。对于类似于深度自学的类似应用于,我们有自定义硅知识产权(IP)。

”许多汽车专家关心智能网联成汽车的安全性问题。因此,一些制造商早已开始在硅制芯片上设置信任区和加密模块。问题是,此方法不会让调试更为艰难。为了作出适当的让步,汽车行业的各个层面正在发生变化。

更好的初创公司开始与完整设备制造商(OEM)竞争,因此,更好的汽车制造商要求在内部开发软件。汽车供应链也在大大变化,以符合当今硅驱动的市场需求。


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