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紫光國微：目前晶圓代工產能充足 公司相關芯片庫存正常
證券時報e公司訊，紫光國微在互動平臺表示，目前晶圓代工產能充足，公司相關芯片庫存正常，可以及時滿足客戶需求。
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英飛凌SAK-TC233L-32F200N AC單片機的工作原理、參數、應用及引腳封裝
Infineon(英飛凌)的型號SAK-TC233L-32F200N AC屬于MCU微控制器，也是一款適合汽車和工業應用的強大汽車和工業應用，屬于第1代Aurix TC23xL系列產品。其創新的多核心框架是基于多達三個獨立的TRICPU，旨在滿足非常高的安全標準，同時大幅度提高性能。TC2XL系列屬于第1代 Aurix TC23xL，TC23XL系列產品配備200MHz TriCore，3.3V 單供電電壓和強大的通用定時器模塊(GTM)，旨在降低復雜度，實現同類產品中極好的功耗，節約大量成本。SAK-TC233L-32F200N AC的功能特點1、200MHz TriCore 具有DSP功能2、高達2MB的閃存，具有ECC保護3、128KB EEProm @ 125k 周期4、高達192KB的RAM，具有ECC保護5、16x DMA通道6、24x 12位SAR ADC轉換器7、強大的通用定時器模塊(GTM)8、SENT傳感器接口9、先進的連接：FlexRay，4x LIN，4x QSPI，4x CAN，包括數據速率增強的CAN FD10、喚醒定時器11、單電壓電源3.3V12、TQFP-100 package封裝13、環境溫度范圍 -40°至+150°14、可編程 HSM(硬件安全模塊)15、帶有時鐘延遲的多樣化鎖步核心16、冗余和多樣化定時模塊(GTM, CCU6 , GPT12)17、存取權限系統18、安全管理單元19、Direct Memory Access( DMA )20、開發和文檔符合ISO 26262標準，支持高達ASIL-D安全要求21、AUTOSAR V3.2和V4.xSAK-TC233L-32F200N AC的應用領域SAK-TC233L-32F200N AC是一款高性能的汽車微控制器，其主要應用領域如下：1、汽車電子系統：包括發動機控制單元(ECU)、變速器控制單元(TCU)、車身控制單元(BCU)等，用于管理和控制汽車各種電子系統的運行。2、汽車動力總成控制：包括引擎管理系統、排放控制系統、混合動力系統等，用于優化引擎和動力總成的性能和效率。3、汽車安全系統：涉及防抱死制動系統(ABS)、電子穩定控制系統(ESC)、主動安全系統等，用于提高汽車的行車安全性能。4、車載通信和娛樂系統：包括車載娛樂系統、車載通信系統、車載信息娛樂系統等，用于提供車內娛樂和通訊功能。SAK-TC233L-32F200N AC的中文參數品牌：Infineon(英飛凌)程序存儲容量：2MB(2M x 8)程序存儲器類型：閃存封裝：PG-TQFP-100-23EEPROM容量：128K x 8RAM大小：192K x 8核心處理器：TriCore電壓-供電(Vcc/Vdd)：1.17V ~ 5.5V內核規格：32-位數據轉換器：A/D 24x12b SAR速度：200MHz振蕩器類型：外部連接能力：CANbus，FlexRay，LINbus，QSPI工作溫度：-40°C ~ 125°C(TA)外設：DMA，WDT安裝類型：表面貼裝型I/O數：78RoHS狀態：符合ROHS3規范SAK-TC233L-32F200N AC的引腳圖SAK-TC233L-32F200N AC的封裝圖
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Meta首度公開自研AI芯片，預計2025年才會正式問世
Facebook母公司Meta加入Google、亞馬遜、微軟的半導體大戰，首度公開自行研發AI芯片進展。Meta正在打造特別為AI設計的基礎設施架構，涵蓋硬件與軟件堆棧的各個層面，以及串聯這些技術的定制化網絡，包括Meta第一款用于執行AI模型的定制芯片、針對AI最佳化的數據中心設計，以及目前進展至第二階段的AI超級計算機。名為Meta Trainingand Inference Accelerator（MTIA）的全新ASIC芯片，是Meta第一款自行研發的定制芯片，宣稱運算效能和處理效率勝過CPU，專門用于處理與AI推薦系統相關的工作，幫助用戶找出最佳貼文內容并更快呈現在你眼前。Meta在2020年開發出第一代MTIA（MTIA v1），采用臺積電7納米制程。而據國外媒體TechCrunch報道，MTIA至少要到2025年才會正式問世、投入服務當中。除了MTIA，Meta自行研發另一款芯片，是稱為Meta Scalable Video Processor（MSVP）的ASIC芯片，以支持持續成長的影音內容處理需求，最終希望將大部分成熟且穩定的影音內容處理工作交由MSVP執行。至于Meta新一代數據中心設計除了將支持現有產品以外，更將協助未來新的AI硬件展開訓練和推理。新的數據中心針對AI優化，支持液體冷卻式AI硬件設備和高效AI網絡，將數千個AI芯片串聯在一起形成數據中心規模的AI訓練集，能與MSVP等新硬件設備相輔相成。Meta的Research Super Cluster（RSC）AI超級計算機，可訓練新一代大型AI模型以支持新的AR工具、內容理解系統、實時翻譯技術等等，它配備16000個Nvidia A100 Tensor Core GPU（2000個Nvidia DGX A100系統）。從去年開始RSC參與各項研究計劃，例如Meta推動的大型語言模型LLaMA（Large Language Model Meta AI）。除了日前宣布將生成式AI運用在廣告工具上，Meta也計劃調整編程編寫方式，通過內部開發的生成式AI程序編寫輔助工具Code Compose，提升開發者的工作效率。自2016年以來，Google一直在設計和部署稱為Tensor Processing Units（TPU）的AI芯片，用于訓練生成式AI系統如PaLM-2、Imagen等，亞馬遜則向AWS客戶提供AWS Trainium、AWS Inferentia兩款自研芯片進行應用，微軟也傳出正與AMD合作開發一種名為Athena的AI芯片。Meta過去主要使用CPU以及用于加速AI算法而設計的定制芯片來處理AI運算工作，為了扭轉局面，Meta開始自行研發客制化芯片，并與同樣向AI領域投入大量資源的Google、亞馬遜、微軟等競爭。
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