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三星/联发科/台积电/英特尔/美光等,都分别将在ISSCC上放出哪些大招?

2015年12月14日 ?? 收藏0

指纹辨识、机器视觉技术大跃进

ISSCC2016还将亮相从指纹辨识到机器视觉与DNA测序等多项最新技术应用。

应美盛(Invensense)与加州大学(University of California)携手的团队开发出利用110×56 PMUT数组键合CMOS芯片的超声波指纹传感器,能以2.64ms提供431×582 dpi的图像,而功耗仅280uJ。“这款超音波指纹传感器能够成像表面的表皮以及近表面的真皮指纹,使其不受汗渍、防电子欺骗,因而能够为移动设备带来高度可靠性且低成本的个人ID感测。”

韩国与美国的研究人员将发表先进的机器视觉技术进展。韩国科学技术院(KAIST)将介绍“通过集成65nm多核心深度学习处理器而实现的最高准确度智能眼镜影音接口,”ISSCC表示,这款处理器可提供较上一代处理器(针对头戴式显示器应用)更高56.5%的功效,以及较现有最佳图形辨识处理器更高~2%的辨识率。

美国麻省理工学院(MIT)的研究人员将发表“高效率的深度学习处理器,能够灵活地映像先进的深层神经网络。”这款65nm芯片是一款“深度卷积神经网络(CNN)加速器,搭载了168个处理单元的空间数组与可配置片上网络,可支持像AlexNet等先进CNN。相较于移动图形处理器(GPU),它的功耗更低10倍,而且仅需更少4.7倍的每像素DRAM存取。

MIT的研究人员还将介绍一款3D视觉处理器,利用来自飞行时间(ToF)相机的数据为视障者打造导航设备,能以30fps的速率侦测安全区域与障碍物,而利用仅0.6V供电消耗8mW功率。这一类先进的视觉芯片将瞄准智能眼镜与显示器应用,根据市调数据显示,这一市场预计将在2020年成长至1,200亿美元的市场规模。此外,还可应用于无人驾驶车与无人机。

英特尔与加州大学研究人员将共同发表一款经概念验证的DNA测序芯片。这款32nm的芯片在CMOS读取电路上集成了8,192像素的纳米间隙(nanogap)转换器数组,从而为DNA测序创造一种电化学生物传感技术,同时还能具有高信噪比(SNR)。“现有的DNA测序解决方案通常不是使用难以微缩的光学感应技术,就是SNR低的分子感测方式,如今这种新途径可望为集成于电子产品应用的更小尺寸、更低成本DNA测序铺路。”

联发科展示的首款三丛集、十核心CPU,搭载三个ARMv8a CPU丛集,以20nm高κ金属闸工艺为1.4GHz、2.0GHz与2.5GHz作业实现优化。相较于双丛集架构CPU,额外增加第三个丛集提高了40%的整体性能与功效。

“单纯地添加更多核心并不一定就能提高处理性能。”Kanter指出,“采用big.LITTLE的配置,就容易了解电管源理在什么时候时使用小核心以及何时用大核心。但问题是我不确定大小核心之间的间隔对于中间选项是否足以确认中间选项,以及电源管理如何利用这些核心。”

编译:Susan Hong

(参考原文:Samsung shows advanced SRAM, DRAM, flash,by Rick Merritt)

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本文摘自姐妹网站《电子工程专辑》台湾版;版权所有,谢绝转载


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