PCB 博客 | 如何使用人工智能优化你的供电网络
现代供电网络(PDN)设计面临诸多挑战。传统上,设计人员依赖目标阻抗分析——这是确保电源完整性(PI)的一种广泛使用且有效的起点。尽管其简洁性和历史上的成功使其颇具吸引力,但在当今的高速、高密度系统中,随着晶体管开关速度加快和电流需求增加,其局限性正变得愈发明显。 Cadence 产品工程师架构师 Jared James 在 EDI CON Online 2025 上展示了一种新方法,该方法采用同
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现代供电网络(PDN)设计面临诸多挑战。传统上,设计人员依赖目标阻抗分析——这是确保电源完整性(PI)的一种广泛使用且有效的起点。尽管其简洁性和历史上的成功使其颇具吸引力,但在当今的高速、高密度系统中,随着晶体管开关速度加快和电流需求增加,其局限性正变得愈发明显。 Cadence 产品工程师架构师 Jared James 在 EDI CON Online 2025 上展示了一种新方法,该方法采用同
数据中心正迈入一个由空前功率密度定义的新时代。AI负载的爆发式增长正推动供电架构从传统12 V全面向48/54 V演进,机架级功率由此跃升至数千瓦级别。这一变革对保护方案提出了全新要求:不仅需要更快速、更智能,更需具备与生俱来的可扩展性和可预测性。 传统保护方案(如机械保险丝、分立式MOSFET控制器)受限于其诞生时代的技术水平,存在响应延迟、系统复杂、热特性不可预测等问题,已无法适配现代AI服务
本文将介绍电子衍射束的动力学理论,主要介绍衍射本质、消光距离等物理概念以及衍射束强度公式。 透射电镜(TEM)能让我们看到晶体里原子级别的细节,而图像里的明暗变化,本质上都来自高能电子束和晶体原子的相互作用。 当电子束穿过晶体时,只要原子面的角度刚好满足布拉格条件,就会产生一束衍射束。这束衍射束不会直接跑出晶体,它在传播过程中还会被其他原子面再次散射,和原本没被散射的直接束来回交换能量,这个反复散
本文将介绍供电体系的垂直供电(Vertical Power Delivery,VPD)现状和发展趋势。 AI芯片供电为何面临瓶颈 随着AI处理器功耗迈入千瓦级别,供电体系正在从传统的平面供电向垂直供电(Vertical Power Delivery,VPD)演进。VPD并非简单的电源小型化,而是一场系统级供电架构的重构。 AI处理器的算力扩展带来了更高的功耗。当核心电压维持在0.6V至0.8V左右
做PCB设计的朋友,是不是常听资深工程师念叨 “孤铜”“死铜”?其实这俩是一回事 —— 就是PCB板上那些 “没人管” 的铜皮,看似不起眼,处理不好可能让整板性能崩盘,甚至直接导致产品失效!今天就用大白话给大家讲透孤铜的危害和解决办法,新手也能一看就会~ 先搞懂:啥是 “孤铜”?为啥会出现? 说白了,孤铜就是PCB板上 “被孤立” 的铜皮 —— 既没有明确的电气属性,也没和任何电路网络(比如GND
5月15日,2026年世界电信和信息社会日厦门主题论坛在金雁酒店圆满举办。本次论坛以“数字生命线:在互联世界中加强复原力”为主题,由厦门市通信管理局指导,厦门市通信行业协会、互联网协会、通信学会联合主办,汇聚行业精英共探AI时代云网安融合创新之路,为数字厦门建设筑牢安全根基。 直击行业痛点:数字化转型下安全挑战凸显 随着数字中国建设纵深推进,企业数字化转型驶入快车道,但应用上云、混合办公、AI普及
电流检测电路的设计主要是为了测量、实时监测电路中电流的变化。 其常应用于——电源管理、电池监控及过流检测等场景。 本文主要通过电流感应放大器芯片方案,来学习设计电流检测电路。 电流感应放大器本质上是运放电路,是通过在电流路径中串联感测采样电阻两端的压降,经过电流感应放大器(运放电路)放大电阻的压降,然后单片机ADC采样,来测量得出电流值。 在测量电流时,电流检测技术分为高侧(边)检测和低侧(边)检
当前,全球人工智能算力呈指数级增长,推动智算中心单机柜功耗向兆瓦级攀升,传统供电方案面临“能量传输上限”,800V直流供电作为破解智算中心供电瓶颈的关键技术,可有效支撑“算电协同”落地,为破解传统供电困境、强化智算能源保障提供重要支撑。 从单点突破到全链路协同 芯朋800V-48V-12V/6V整体解决方案 面向800V HVDC架构升级,行业真正需要的,早已不是单一器件的性能提升,而是一套覆盖
维持日常生活运转的大多数系统,往往从不登上新闻头条。无论是维持水压的泵站、保持食品流转的传送带,还是负责将正确包裹送往正确目的地的仓库,这些都是“日常工业”中的重要组成部分。然而,它们也时刻承受着更大的压力:减少停机时间、降低能耗、减少意外情况的发生。 真正拉开“够用”与“于无声处见卓越”差距的,是边缘AI:即直接部署在控制器、面板和传感器中的轻量化智能。瑞萨电子内置AI加速功能的RA8P1高性能
你是否曾在紧张的竞技游戏中,感受到光标莫名“漂移”,导致关键一击偏离目标?是否在沉浸式VR体验中,因手柄的滞后感而瞬间出戏?又或者在云游戏激战正酣时,操控断档让胜利拱手让人? 这些令人沮丧的瞬间,背后其实隐藏着传统蓝牙技术的物理瓶颈:蓝牙低功耗(Bluetooth® LE)的最小连接间隔被限制在7.5ms。对于日常办公或休闲娱乐,这个数值或许尚可接受,但在毫秒必争的竞技世界和追求极致沉浸感的交互场
直接电子探测器的微型化催生了EBSD、RKD、同轴TKD与离轴TKD四种菊池衍射几何。它们分别适用于块体、原位、纳米等不同场景。研究通过衍射球重建统一比较,发现TKD在高阶特征分辨率上显著优于反射模式,而能量过滤与畸变控制是提升精度的关键。 近年来,紧凑型直接电子探测器的出现,为菊池衍射技术带来了革命性的发展机遇。探测器体积的大幅缩小,让研究人员可以在扫描电镜的腔室内灵活布置探测器位置,由此发展出
HRTEM 利用电子波动性实现原子级成像,是材料科学核心表征工具。基于相位衬度与衬度传递函数,通过球差与散焦平衡、包络阻尼及样品制备,在界面、准晶、单原子成像等领域揭示材料微观结构。 高分辨透射电子显微镜,简称 HRTEM,是材料科学和凝聚态物理研究里最核心的表征工具之一。它的成像原理基于电子的波动特性,和我们日常用的光学显微镜完全不同,能拍到原子级别的细节,让我们直接看清材料里原子的排列方式。
你是否遇到过LDO线性稳压电源输出纹波大、芯片发热严重的问题?作为硬件工程师,我深知这些问题的困扰。根据10年PCB设计实战经验,今天分享系统化的解决方案,帮你轻松搞定LDO布局难题。 噪声抑制是关键 LDO噪声主要来自输入输出端的寄生参数和地回路干扰。 第一个策略是输入电容布局:10μF电解电容+0.1μF陶瓷电容组合,必须紧贴LDO输入引脚,减少输入阻抗。 第二个策略是输出电容布局:尽可能靠
本期,我们将继续介绍 确保光耦合器正确偏置 的详细知识 引言 在隔离式电源中,光耦合器会跨越隔离边界传递反馈信号。光耦合器包含发光二极管 (LED) 和光电探测器。电流流经 LED 会导致成比例的电流流经光电探测器。电流传输比 (CTR) 是从 LED 到光电探测器的电流增益,通常具有非常宽的容差。在设计隔离式反馈网络时,必须考虑光耦合器和所有决定大信号增益的其他元件的容差。如果忽略这点,很容易导
X射线照相是非破坏性检测封装缺陷的关键手段,可精准识别密封工艺中的空洞、引线异常及多余物等内部问题。基于密度与厚度差异成像,结合标准中密封宽度≥75%设计要求等判据,保障高可靠性器件的封装质量。 X射线在封装中的应用 X射线照相是采用非破坏性方法检测封装内缺陷的有效手段,尤其适用于检测密封工艺引发的缺陷及内部缺陷,如多余物、内引线连接错误、芯片附着材料中的空洞,以及玻璃密封时玻璃内部的空洞等。通过
工程名称:USB 10Gbps多协议三盘盒 VL822 已更新Ver1.1 工程作者:barryblueice 手头有多的硬盘盒子,一直堆灰……有什么办法,能把他们都用上吗? 前言 我手搓了一个以VL822芯片为核心、支持10Gbps速度、能同时插三种协议硬盘的移动硬盘盒****! 可能有人要灵魂三问了 那它有啥用途? 能满足什么需求? 都自己做了,为啥不做20Gbps? 首先回答第三个问题——
获得ADC的最佳SNR性能并不仅仅是给ADC输入提供低噪声信号的问题,提供一个低噪声基准电压是同等重要。虽然基准噪声在零标度没有影响,但是在全标度,基准上的任何噪声在输出代码中都将是可见的。对于某个给定的ADC,在零标度测量的动态范围(DR)之所以通常比在全标度或接近全标度测量的信噪比(SNR)高出几个dB,原因即在于此。在ADC的SNR有可能超过140dB的过采样应用中,提供一个低噪声基准电压是
智慧家庭正加速迈入轻智能终端普及新阶段,各类具有感知、控制、交互能力的轻智能终端快速进入家庭,设备品类持续丰富、接入数量快速增长、联接需求日益复杂,亟需更高速、更稳定、更智能的高品质家庭网络作为互联底座。 TP-LINK与上海海思联合创新,推出了全新的星闪Wi-Fi 7路由器--TL-7DR3600,通过将星闪、Wi-Fi和本地端侧AI能力深度协同,打造家庭轻智能终端互联底座,让家庭网络“更快、更
做高速 PCB 的工程师都有同感:频率越高、速率越快,越容易栽在不起眼的小细节上。其中最容易被忽略、却最致命的,就是 ——过孔。 一个小小的通孔,处理不好就会引发反射、衰减、延时、EMI 辐射,直接毁掉信号完整性,让整块板子跑不起来、测不过、不稳定。 今天用最通俗的话,把过孔对高速 PCB 的影响讲透,看完就能落地优化。 一、先搞懂:PCB 上的过孔到底分几种? 多层 PCB 离不开层间互联,过孔
这几年,人形机器人产业大爆发。就拿咱们国内来说,宇树科技、智元机器人、众擎机器人、优必选和傅利叶智能,随便一数就是一大串,当然还有很多其它的公司,这里就不一一罗列了。说实话,我翻了这些公司的公开资料,发现一个有意思的现象——大家的硬件方案越来越像,真正拼的还是算法和落地场景。 有粉丝朋友希望我出一期机器人的科普,说网上的信息虽然很多,但知识点比较零散,还是比较喜欢看我写的科普文章。我没做过机器