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IBM 通过模拟大脑结构于2014 年8 月推出制程为28 纳米的第二代TrueNorth芯片,可应用于实时视频处理。 英特尔于2017 年推出Xeon 系列ASIC 芯片。该系列芯片可独立充当处理器,无需附加主机处理器和辅助处理器,可应用于机器深度学。 斯坦福大学推出基于新神经形态计算架构的ASIC 芯片运算速度为普通电脑9,000倍,可模拟约100 万个大脑神经元、几十亿个突触连接。
ASIC 芯片定制化程度较高,设计开发周期长,成品需要做物理设计和性验,面市时间较慢。ASIC 芯片对算法依赖性较高。人工智能算法高速更新迭代,导致ASIC 芯片更新频率较高。 因ASIC 芯片定制化程度较高,研发周期相对漫长,扩大了ASIC 成品被市场淘汰的风险。 谷歌于2016 年推出TPU,谷歌旗下2017 版AlphaGo 物理处理器中镶嵌4 个TPU,可支持谷歌云TPU 平台和机器学计算机。
直标法:容量大的电容其容量值在电容上直接标明,如2200 uf/10v字母表示法:152m=1500pf数字表示法:一般用三位数字表示容量大小,前两位表示有效数字,第三位数字是倍率。如:102表示10×102pf=1000pf允许误差分三级,同于电阻器误差的表示方法。微调电容器和可变电容器标出了它的电容量的小值和大值,如7/270p电感线圈是将缘的导线在缘的骨架上绕一定的圈数制成。直流可通过线圈,直流电阻就是导线本身的电阻,压降很小;当交流信号通过线圈时,线圈两端将会产生自感电动势。
相对于手工组装电路使用个别的分立电子组件,集成电路可以把很大数量的微晶体管集成到一个小芯片,是一个巨大的进步。集成电路的规模生产能力,可靠性,电路设计的模块化方法确保了快速采用标准化集成电路代替了设计使用离散晶体管—分立晶体管。