芜湖TL1431QD数字信号处理器DSP

Google在近日于美国举行的2017年度开发者大会Google I/O上，宣布了以机器学习为中心之大胆、广泛的策略；但到目前为止厂商的支持似乎并不热烈。
根据Google**执行官Sundar Pichai在Google I/O开幕演说中所言，该公司已经将策略由“移动**”转向“AI**”。“在一个AI**的世界，我们正在重新思考我们所有的产品；”他同时宣布一个全新的事业群Google.ai，将负责开发让机器学习能较普及的工具以及应用程序。
Pichai并宣布Google的*二代张量处理单元(TensorFlow Processing Unit，TPU)会是其未来数据中心架构的关键：“我们正再一次重新思考我们的运算架构…我们要让Google Cloud成为*佳的机器学习云端；”这也呼应了其竞争对手Amazon、Facebook与百度(Baidu)的期望。
Google翻译、相簿服务的新功能，是该公司利用机器学习之成果中*令人印象深刻的展现；Picha表示：“整个Google是源自于对文字与网页的理解，因此我们能了解语音以及影像(透过神经网络)的事实对我们有深刻的影响。”
此外Google也提供了下一个版本Android的预览，还有新的**版本Android O，后者是为入门等级智能手机量身打造，*小储存容量可达512MB；此外该公司还透露了针对硬件厂商的Google Home项目，预期能在今年底催生能与竞争者Amazon的Echo与Dot同场较劲的第三方合作产品。
目前几乎所有大型数据中心业者都在重新塑造自己，以因应一个能藉由神经网络提供语音识别、影像识别以及更多功能的新时代。
Amazon已经售出了1,000万台采用其Alexa语音接口的设备，并以该平台打造了坚强的厂商项目；Facebook则是在上个月的年度开发者大会上，宣布将为智能型手机带来增强现实(AR)以及其他利用机器语言的新功能；还有Microsoft正在测试以布署于所有新服务器上的Catapult FPGA加速之机器学习服务。
Google在开发者大会专题演说中提到的合作厂商不多，只宣布了：
? 华硕(Asus)将发表采用Google之Tango平台实现AR功能的新款智能手机；
? HTC与联想(Lenovo)将于今年推出DayDram VR头戴式设备，内含客制化电子组件；
? Samsung的Galaxy 8将会升级软件，以支持GearVR设备的DayDrean；
? LG发表一系列将支持Google Home与Assistant的家电，包括洗衣机、干衣机、冰箱、烤箱、空气清净机、冷暖空调以及扫地机器人。
无疑这些系统厂商正在尝试于众多新兴的机器学习服务中，挑出他们想要支持的阵营。Apple早在Siri问世时就跨入这个领域，而Amazon则是藉由Alexa获得*多市场青睐；Google看来想要利用Assistant与Home加速赶上；Microsoft的Cortana采取与中国三大数据中心业者合作之策略，也是不容小觑的对手。
Android变大…也变小
做为“AI**”策略的一部份，Google也正在开发机器学习框架的移动版本TensorFlow Lite；此框架很快就会释出开放源码。Google正在为该移动架构开发神经网络应用程序编程接口(API)，让开发者能运用于DSP与其他移动加速器**与芯片；在上个月Facebook的开发者大会上，Qualcomm、Nvidia与其他厂商则展现了对Caffe 2移动设备机器学习框架的支持。
此外Google释出了下一代移动操作系统Android Go的测试版预览，表示该新一代操作系统将会大幅升级；而*引人瞩目的或许是该公司针对入门级智能手机推出了精简版的平台，锁定预期会成为成长趋缓之智能手机主动力的新兴市场。
Android Go将运用于储存容量仅512MB的手机，包括针对低价手机以及偶尔有移动上网需求、预算有限的用户打造之应用程序与功能；Google也为这类设备的应用程序开发提供指南，预期要到明年才会开始有终端产品出货。目前**有20亿台Android智能手机与平板设备使用中，光是在去年下载的应用程序次数达到820亿次。
Google的Android Wear操作系统获得了24个手表品牌采用，虽然Apple的Apple Watch仍是智能手表市场的出货大宗；有趣的消息是，Google声称其Chromebook笔记本电脑占据学校义务教育(K-12)市场的六成，而该市场原本是Apple的天下，且似乎正转向采用平板设备与手持式设备。
另外一方面，Pichai还表示，通过认证、支持Google Assistant与Home的第三方产品，将在今年底之前开始出货；拜神经网络之赐，Google的语音识别服务错误率已经从去年12月的6.1%，降到了4.9%。
Pichai在大会上宣布，现在Google Assistant可以在iPhone上使用，引起现场观众的热烈欢呼与掌声；而有趣的是，Google I/O大会现场──Shoreline Amphitheater露天剧院，距离Apple仍在建设中的“宇宙飞船”新总部只有短短一段距离。
Google还公布了数个即将为Home产品推出的服务，包括例如对个人行事历上的事件、交通路况变化或天气等信息的主动提醒；免持式电话拨号服务则可在美国与加拿大提供，Home设备还能在未来传送网络数据到支持的Chromecast 电视或Android智能手机。
此外一个名为Google Lens的新服务，是利用机器学习的成果中*令人印象深刻的；Lens能识别智能手机摄影机镜头里的物体，并响应相关信息，例如相关网页；在现场展示中，一个使用者拍摄了日文的菜单，Lens能做翻译，还有在一场少棒赛照片上移除阻挡画面的围篱。Pichai表示：“我们显然正面临视觉领域的转折点。”

DAC38RFxx 是一款高性能、双通道/单通道、14 位、9GSPS、射频采样数模转换器 (DAC)，能够合成 0GHz 至 4.5GHz 范围内的宽带信号。高动态范围允许 DAC38RFxx 系列为各种 应用 生成信号，包括用于无线基站和雷达的 3G/4G 信号。

LM98620是一款完全集成的10位，70 MSPS信号处理解决方案，适用于高性能数字彩色复印机，扫描仪和其他图像处理应用。利用相关双采样（CDS）或采样和保持（SH）型采样的创新六通道架构实现了高速信号吞吐量。 CDS / SH输入级提供1x或2x的增益设置。每个通道都有一个**的1x至10x（8位）PGA，可以进行精确的增益调整。数字白电平自动校准环路可以自动设置PGA值以达到选定的白色目标电平。
以色列3D成像传感器业者Vayyar Imaging推出一款整合了大量收发器和**的DSP的新芯片，可用于制作具有高精确度的毫米波(mmWave) 3D成像轮廓。该公司声称，这项进展突破了当今3D成像传感器技术的现有局限性。
这款**的CMOS SoC在单一芯片中整合了72个**器和72个接收器，涵盖3GHz～81GHz的成像和雷达波段，并采用整合了大容量内部存储器的Tensilica P5 DSP进一步强化。该公司表示，*使用任何外部CPU，即可执行复杂的成像算法。
Vayyar共同创办人、**执行官兼**Raviv Melamed在接受《EE Times》的采访时表示：“从面积、互连与功耗方面来看，我们必须克服几个架构挑战，才能让单芯片支持数量庞大的无线电通道。”
Melamed表示，该公司与Cadence、台积电(TSMC)和日月光半导体(ASE)密切合作，共同开发这款采用台积电65纳米LP工艺的RF/模拟/数字ASIC。
“无线电波成像是一项强大的技术，但几十年来一直处于休眠状态，如今，Vayyar的新型传感器终于得以释放其潜力。”Melamed说：“这款多通道的雷达SoC可支持毫米波和**宽带(UWB)运作，该芯片能够产生信号；为其进行传送、接收和数字化；然后以芯片上DSP处理器对接收到的信号进行处理，以**环境的空间影像。”
Melamed接着表示：“我们正努力地缩小雷达和光学组件之间的差距。雷达一般只能提供低分辨率，而今我们的芯片带来了能因应分辨率和透视问题的低成本解决方案。”
Vayyar的传感器能区分对象和人物，在绘制大面积区域的同时确定位置，并制作环境的3D影像。这款传感器还能实时同步检测并分类各种目标。此外，该感器使用宽带无线电波，能够穿透不同类型的材料，并在各种天气或光线条件下作业，使其相当适用于汽车和工业市场。
Melamed说：“我们为客户提供了从芯片到完整的软件套件和**算法，以提升其以我们的技术为基础开发产品的能力。”他在接受《EE Times》采访时表示，他们目前*先看好的应用是在智慧家庭和汽车领域。
“在家庭中，有许许多多的技术和传感器。如果一个*居老人在家中跌倒了，只需要一个传感器就能覆盖整个家庭，而不需要使用其他许多技术。较棒的是它能够免于因架设摄影机引发的稳私问题——由于采用了无线电波3D成像，而不必使用摄影机，因此，可以覆盖整个家中或许多环境，而不影响使用者的隐私。这将有助于开启许多用于监控的领域，而不存在任何有关的安全问题。”
端子兼容 DAC37J84/DAC38J84 系列是一款具有 JESD204B 接口的低功率，16 位，四通道，1.6/2.5GSPS 数模转换器 (DAC)。
数字数据通过运行速率高达 12.5Gbps 的 1、2、4 或 8 条可配置串行 JESD204B 信道输入到器件中，这些信道具有片上端接和可编程均衡功能。 此接口可实现基于 JESD204B 子类 1 SYSREF 的确定性延迟，并且可实现多个器件的完全同步。

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