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在開關模式電源中使用氮化鎵技術的注意事項

在開關模式電源中使用氮化鎵技術的注意事項

作者：Frederik Dostal，電源管理專家摘要本文詳細討論了GaN技術，解釋了如何在開關模式電源中使用此類寬禁帶開關，介紹了電路示例，并闡述了使用專用GaN驅動器和控制器的優勢。而且，文中展示了LTspice®工具，以幫助理解GaN開關在電源中的使用情況。最后，展望了GaN技術的未來。... （來源：技術文章頻道）

開關模式電源氮化鎵 2025-12-15 13:01

英特爾IEDM 2025：關注晶體管供電技術難題

每一年IEDM（IEEE國際電子器件會議），英特爾都會披露自己在制造上的前瞻技術。可以說，IEDM是英特爾的“技術秀場”，這些技術都是未來幾年甚至是十幾年芯片制造的重點。隨著芯片的制程逐漸縮小至2nm及以下，我們需要面臨的問題越來越多了，這些論文便是關注這些重點難題，并逐一突破。 ... （來源：技術文章頻道）

英特爾晶體管供電電源 2025-12-11 10:22

為什么先進封裝離不開電鍍？

為什么先進封裝離不開電鍍？

先進封裝里的常見結構？結構名稱英文縮寫說明應用場景硅通孔 TSV（Through-Silicon Via）在硅中開孔并填銅，垂直連接上下芯片 3D堆疊、HBM、高性能計算玻璃通孔 TGV（Through-Glass Via）類似TSV，但基材為玻璃... （來源：技術文章頻道）

先進封裝硅通孔 2025-11-4 16:24

突破高性能計算瓶頸，斯坦福大學研發出鉆石薄膜芯片散熱技術

突破高性能計算瓶頸，斯坦福大學研發出鉆石薄膜芯片散熱技術

隨著人工智能（AI）與高性能計算（HPC）的浪潮席卷全球，現代芯片的運算能力達到了前所未有的水準。然而，“性能越大，發熱量越高” 的鐵律，已成為電子產業持續發展中最棘手的挑戰。過度的熱能使得系統不得不限制CPU 和GPU 的性能，以避免芯片老化。現在，一項來自斯坦福大學的突破性... （來源：技術文章頻道）

計算芯片散熱 2025-10-23 09:19

嚴控敞口：AI時代的智能網聯設備要更加重視信息安全

嚴控敞口：AI時代的智能網聯設備要更加重視信息安全

作者：空軍工程大學信息與導航學院一大隊一隊董銘琛在快速發展的人工智能（AI）特別是端側AI技術以及物聯網技術的推動下，各種新興的智能設備如雨后春筍般異軍突起，并帶火了諸如無人設備、低空經濟和具身智能等新的產業門類和服務型制造模式，使它們成為可為未來經濟社會發展帶來... （來源：技術文章頻道）

AI智能網聯設備 2025-9-30 10:32

基于iGaN的300W高能效游戲適配器參考設計

基于iGaN的300W高能效游戲適配器參考設計

作者：安森美在科技演進浪潮中，能源技術已逐漸成為現代產業發展的核心驅動力。從移動設備到云服務器，從電動車到智慧城市，科技產品日益強調效能、速度與可持續能源的平衡，而這一切的背后都需要更高效、更穩定的電源轉換技術。隨著各種應用對能源效率與功率密度的要求不斷提高，傳... （來源：技術文章頻道）

iGaN適配器安森美 2025-8-22 12:09

無法互相替代！DDR內存和LPDDR內存到底有啥區別

無法互相替代！DDR內存和LPDDR內存到底有啥區別

大家在購買DIY配件的時候，看到的內存類型是DDR（例如DDR4、DDR5），而購買筆記本、智能手機/平板電腦等產品看到的卻是LPDDR（例如LPDDR4，LPDDR5，以及增強版的LPDDR5x、LPDDR5t等）。同樣都是內存，DDR和LPDDR有什么不一樣呢？從應用的場景看，DDR內存更注重性能的釋放，架構設計偏向于滿... （來源：技術文章頻道）

DDRLPDDR內存 2025-8-18 13:11

應用分享－ Samtec全力支持半導體行業客戶

應用分享－ Samtec全力支持半導體行業客戶

【摘要/前言】半導體設計在不斷發展，從而產生了更加復雜、專業和集成的系統，推動了性能的發展。隨著新技術和新方法的出現，半導體設計人員需要獲得最新的工具和產品。Samtec 可以幫助工程師開發最新的半導體解決方案。【互連與封裝解決方案至關重要】無論是... （來源：技術文章頻道）

Samtec半導體連接器 2025-8-12 10:12

MCU AI/ML －彌合智能和嵌入式系統之間的差距

MCU AI/ML －彌合智能和嵌入式系統之間的差距

作者：芯科科技產品營銷高級經理Gopinath Krishniah 人工智能（AI）和機器學習（ML）是使系統能夠從數據中學習、進行推理并隨著時間的推移提高性能的關鍵技術。這些技術通常用于大型數據中心和功能強大的GPU，但在微控制器（MCU）等資源受限的器件上部署這些技術的需求也在不斷增加。... （來源：技術文章頻道）

MCU AIML 2025-7-31 13:20

“CoPoS熱” 背后，AI 倒逼半導體封裝進入 “板級時代”

“CoPoS熱” 背后，AI 倒逼半導體封裝進入 “板級時代”

近年來，伴隨著生成式AI與大語言模型的快速發展，用來訓練AI大模型的數據量越來越龐大，單芯片晶體管密度卻已逼近物理與經濟雙重極限。以GPT-4為例，其訓練參數量達到了1800B，OpenAI團隊使用了25000張A100，并花了90-100天的時間才完成了單次訓練，總耗電在2.4億度左右，成本約為6300萬美元。 ... （來源：技術文章頻道）

CoPoSAI 2025-7-30 13:21

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