九江回收LINEAR凌特声卡芯片
25小时在线 158-8973同步7035 可微可电美国英特尔公司和艾亚实验室将teraphy硅基光学输入/输出芯粒集成到现场可编程门阵列中，将光信号传输元件封装至芯片内部，标志着封装内光互连技术取得突破性进展。集成方案是：将teraphy芯粒与现场可编程门阵列“接口数据总线”接口的24个通道相连接，利用“嵌入式多芯片互连桥接”技术将二者封装在一起，构建封装内集成光学元件的多芯片模块。与电互连相比，光互连带宽密度提高1000倍，功耗降低至1/10。该技术有望实现100太比特/秒的数据传输速率，大幅提升封装内芯片间的数据传输能力，满足装备大数据处理需求。
二、darpa三维系统芯片进入产业化阶段
2020年8月，darpa三维系统芯片开始从实验室成果转向产业化。产业化阶段，darpa将在天水公司200毫米晶圆碳基芯片生产线上，应用碳 管晶体管三维系统芯片制造工艺， 改进芯片品质，提升芯片良率，化芯片性能，提高逻辑功能密度。三维系统芯片集逻辑运算、数据存储功能于一身，可实现高带宽数据传输，提高计算性能，降低运行功耗，将大幅加速人工智能算法和计算，对美国巩固势意义重大。
三、美国开发出高灵敏芯片级激光陀螺仪
2020年3月，美国加州理工学院研发出高灵敏度芯片级激光陀螺仪，灵敏度比其他芯片级陀螺仪高数十至上百倍。该陀螺仪碟形布里渊谐振腔由---q值超过1亿的硅基二氧化硅制成，自由光谱谐振值1.808吉赫。测试表明，芯片级激光陀螺仪具有高灵敏、高集成性、高鲁棒性、强抗冲击性等特点，在微型、可穿戴设备及其他---平台上具有广阔应用前景。
四、美国开发出基于忆阻器阵列的三维计算电路
2020年5月，美空军研究实验室与马萨诸塞大---合研发出一种三维计算电路。其由八层忆阻器阵列构成，采用了新的电路架构设计，可直接实现 神经网络功能。八层忆阻器阵列由若干个彼此物理隔离的忆阻器行组构成，每个行组包含八层忆阻器，层与层呈阶梯式交错堆叠搭接，每个忆阻器仅与相邻少量忆阻器共用电 ，减少了相关干扰，大幅 了“潜在通路”效应，有利于实现大规模忆阻器阵列集成。该三维计算电路计算速度和能效大幅提升，为人工神经网络等计算技术，以及神经形态硬件设计提供了新的技术途径。
一种称为静态ram（static ram/sram），sram速度非常快，是目前读写快的存储设备了，但是它也非常昂贵，所以只在要求很苛刻的地方使用，譬如cpu的缓冲，二级缓冲。另一种称为动态ram（dynamic ram/dram），dram保留数据的时间很短，速度也比sram慢，不过它还是比的rom都要快，但从价格上来说dram相比sram要便宜很多，计算机内存就是dram的。 dram dram分为很多种，常见的主要有fpram/fastpage、edoram、sdram、ddr ram、rdram、sgram以及wram等，这里介绍其中的一种ddr ram。 ddr ram（date-rate ram）也称作ddr sdram，这种改进型的ram和sdram是基本一样的，不同之处在于它可以在一个时钟读写两次数据，这样就使得数据传输速度加倍了。这是目前电脑中用得多的内存，而且它有着成本势，事实上击败了intel的另外一种内存标准－rambus dram。在很多的显卡上，也配备了高速ddr ram来提高带宽，这可以大幅度提高3d加速卡的像素渲染能力。 2、romTLV73328PQDBVRQ1 SN74LVC1G38DCKR TPS3831G18DQNR TPS70930DBVR TPS65145PWPR TPS630702RNMR TPS62822DLCT TPS54428DDAR TPS259573DSGT TLV76733DRVR TLV75733PDBVR TLV431BQDBVT TL431IPK LMR14030SQDPRTQ1 TPS62136RGXT TPS2051BDR TL431ACDBVR LMR14030SQDPRRQ1 BQ25100YFPR TPS2069CDBVR TLV62084DSGR TL432BQDBZR LMV431AIM5X/NOPB SN74LVC1G125DCKR SN74LVC1G07DCKR SN74LVC1G08DBVR SN74LVC2G14DCKR SN74LVC2G04DCKR SN74AVC4T245RSVR SN74AUP2G07DCKR SN74AHC1G09DCKR SN74LVC1G125DCKR SN74AXC2T245RSWR SN74AUP2G08DCUR SN74AHC1G32DCKR SN74AHC1G08QDBVRQ1 SN74AHC1G00DCKR TXB0102DCUT SN74LVC1G08DBVR SN74LVC1G06DRYR SN74AXC8T245QPWRQ1 TXS0102DQMR SN74LVC2G34DCKR LM2904QDRQ1 LMV358IDGKR TL082CD TLV2372IDGKR LMP8645HVMK/NOPB TS3A226AEYFFR TLV6002IDR TLV6001QDCKRQ1 TLV342SIRUGR LM321LVIDBVR OPA2376QDGKRQ1
二、darpa三维系统芯片进入产业化阶段
2020年8月，darpa三维系统芯片开始从实验室成果转向产业化。产业化阶段，darpa将在天水公司200毫米晶圆碳基芯片生产线上，应用碳 管晶体管三维系统芯片制造工艺， 改进芯片品质，提升芯片良率，化芯片性能，提高逻辑功能密度。三维系统芯片集逻辑运算、数据存储功能于一身，可实现高带宽数据传输，提高计算性能，降低运行功耗，将大幅加速人工智能算法和计算，对美国巩固势意义重大。
三、美国开发出高灵敏芯片级激光陀螺仪
2020年3月，美国加州理工学院研发出高灵敏度芯片级激光陀螺仪，灵敏度比其他芯片级陀螺仪高数十至上百倍。该陀螺仪碟形布里渊谐振腔由---q值超过1亿的硅基二氧化硅制成，自由光谱谐振值1.808吉赫。测试表明，芯片级激光陀螺仪具有高灵敏、高集成性、高鲁棒性、强抗冲击性等特点，在微型、可穿戴设备及其他---平台上具有广阔应用前景。
四、美国开发出基于忆阻器阵列的三维计算电路
2020年5月，美空军研究实验室与马萨诸塞大---合研发出一种三维计算电路。其由八层忆阻器阵列构成，采用了新的电路架构设计，可直接实现 神经网络功能。八层忆阻器阵列由若干个彼此物理隔离的忆阻器行组构成，每个行组包含八层忆阻器，层与层呈阶梯式交错堆叠搭接，每个忆阻器仅与相邻少量忆阻器共用电 ，减少了相关干扰，大幅 了“潜在通路”效应，有利于实现大规模忆阻器阵列集成。该三维计算电路计算速度和能效大幅提升，为人工神经网络等计算技术，以及神经形态硬件设计提供了新的技术途径。
一种称为静态ram（static ram/sram），sram速度非常快，是目前读写快的存储设备了，但是它也非常昂贵，所以只在要求很苛刻的地方使用，譬如cpu的缓冲，二级缓冲。另一种称为动态ram（dynamic ram/dram），dram保留数据的时间很短，速度也比sram慢，不过它还是比的rom都要快，但从价格上来说dram相比sram要便宜很多，计算机内存就是dram的。 dram dram分为很多种，常见的主要有fpram/fastpage、edoram、sdram、ddr ram、rdram、sgram以及wram等，这里介绍其中的一种ddr ram。 ddr ram（date-rate ram）也称作ddr sdram，这种改进型的ram和sdram是基本一样的，不同之处在于它可以在一个时钟读写两次数据，这样就使得数据传输速度加倍了。这是目前电脑中用得多的内存，而且它有着成本势，事实上击败了intel的另外一种内存标准－rambus dram。在很多的显卡上，也配备了高速ddr ram来提高带宽，这可以大幅度提高3d加速卡的像素渲染能力。 2、romTLV73328PQDBVRQ1 SN74LVC1G38DCKR TPS3831G18DQNR TPS70930DBVR TPS65145PWPR TPS630702RNMR TPS62822DLCT TPS54428DDAR TPS259573DSGT TLV76733DRVR TLV75733PDBVR TLV431BQDBVT TL431IPK LMR14030SQDPRTQ1 TPS62136RGXT TPS2051BDR TL431ACDBVR LMR14030SQDPRRQ1 BQ25100YFPR TPS2069CDBVR TLV62084DSGR TL432BQDBZR LMV431AIM5X/NOPB SN74LVC1G125DCKR SN74LVC1G07DCKR SN74LVC1G08DBVR SN74LVC2G14DCKR SN74LVC2G04DCKR SN74AVC4T245RSVR SN74AUP2G07DCKR SN74AHC1G09DCKR SN74LVC1G125DCKR SN74AXC2T245RSWR SN74AUP2G08DCUR SN74AHC1G32DCKR SN74AHC1G08QDBVRQ1 SN74AHC1G00DCKR TXB0102DCUT SN74LVC1G08DBVR SN74LVC1G06DRYR SN74AXC8T245QPWRQ1 TXS0102DQMR SN74LVC2G34DCKR LM2904QDRQ1 LMV358IDGKR TL082CD TLV2372IDGKR LMP8645HVMK/NOPB TS3A226AEYFFR TLV6002IDR TLV6001QDCKRQ1 TLV342SIRUGR LM321LVIDBVR OPA2376QDGKRQ1
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