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英特爾收購Smart Edge平台 積極布局5G邊緣運算

在退出手機基頻晶片業務之後,英特爾(Intel)積極發展5G網路基礎設施業務。為了強化5G邊緣運算優勢,英特爾近日宣布收購IT基礎設施和服務提供商Pivot Technology Solutions旗下的Smart Edge平台業務。Smart Edge是多接取邊緣運算(MEC)的雲原生(Cloud Native)平台,具備可延展與安全性,英特爾希望藉由收購Smart Edge,可使企業和通訊服務供應商能讓企業內部或邊緣網路用戶更接近雲服務。 英特爾網路運算部門總經理Dan Rodriguez表示,這項交易將會強化該公司後續進軍5G的轉型能力,並提升該公司在邊緣運算領域的市場競爭優勢;而與Smart Edge團隊進行整合之後,未來該公司將持續加速邊緣運算市場發展,為客戶打造更優良的方案。 據悉,Smart Edge平台可結合Intel技術,例如高性能的Intel Xeon可擴展處理器、Intel Optane記憶體、Intel FPGA和其他加速器等;另外,Smart Edge的軟體還可與Intel的開放邊緣網路服務軟體(OpenNESS)互補。 對於企業和服務提供商而言,Smart Edge帶來了新的機會和收入來源,同時降低了智慧邊緣方案的成本。例如,零售商可以藉此部署個性化的店內消費體驗;或是工廠可以在邊緣設備結合5G、數據分析和人工智慧(AI)提高營運效率。Pivot首席執行長Kevin Shank指出,將該公司的技術與市場服務結合英特爾的先進方案,將可望推動Smart Edge平台於市場上的普及速度;未來也期待與英特爾合作開發更多新的邊緣運算方案。 英特爾全力發展5G基礎設施業務。  
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5G頻譜釋照箭在弦上 專網拼產業易筋轉骨

5G網路商轉成為2019年下半年到2020年全球最主要的科技活動之一,在這段時間內,全球大部分工業化國家都致力推動5G頻譜拍賣/分配,並促成5G電信服務的開台,如美國、韓國、英國、瑞典等,因應這波潮流,台灣將第一階段5G頻譜釋照提前於2019年12月10日登場。包括引起電信業與製造業爭議的專用網路、專用頻段政策走向,也將塵埃落定。 台灣5G頻譜3GHz~6GHz頻段規劃 資料來源:交通部 郵電司(09/2019) 台灣5G第一波商用頻譜係跟隨各國的趨勢,在106年到107年間由行政院科技會報辦公室邀集交通部、經濟部及通訊傳播委員會等單位,多次召開相關研商會議並達成共識後,由交通部陳報行政院相關規劃建議書,再由行政院正式公告修正一覽表,以開放使用。負責無線電頻率應用規劃的交通部郵電司長王廷俊指出,12月台灣第一階段的5G頻譜,採兩階段競價方式,第一階段以多回合競價決定得標頻寬數量,第二階段再進行位置競價,決定實際得標頻率位置。頻段為國際主流的3300~3570MHz,共270MHz的頻段,還有4G時代尚未標出的1775~1785MHz及1870~1880MHz頻段。高頻毫米波頻段則是27~29.5GHz,共2500MHz。 台灣5G頻譜6GHz~46GHz頻段規劃 資料來源:交通部 郵電司(09/2019) 第一波釋照三年後,預計2023年進行第二波釋照,目前規畫包括:低頻的617~652MHz、663~698MHz頻段,共70MHz;中頻的2300~2400MHz、4400~5000MHz,共700MHz,另外還規畫毫米波的37~43GHz為創新實驗頻段。總計於主流的6GHz以下頻段兩階段釋照超過1GHz頻譜,加上高頻毫米波,若技術獲得突破,37~43GHz應該也會釋出成為商用頻段。 5G的另外一個重點就是產業應用,各國5G頻譜應用畫分「專網」也成潮流,在郵電司的規劃中,無線電頻譜的利用分成免執照使用頻譜、專用電信頻譜、商用電信頻譜三類。而根據3GPP R16之定義,非公眾網路(Non-Public Networks, NPN)可透過獨立組網、託管及切片等方式部署於企業當中,透過網路部署之機制確保用戶設備(User Equipment, UE)接取之授權性。非公眾網路係僅用於諸如企業等私有實體(Private Entity),並可利用虛擬及物理元素以各種配置進行部署。 在所有部署方案當中,未經授權之UE(係與企業無關之UE)將無法接取此非公眾網路;同時企業的UE亦不允許連接未被授權之接取點。5G系統應支援提供特定地理範圍涵蓋的非公眾網路,比較接近傳統規劃中應用於警政、航空與水、電、瓦斯的專用電信頻譜。造成爭議的是政府在產業專用頻段中,使用競標釋照還是申請指配的專網專頻方式,以日本、德國、香港、英國等企業專網已經上路的國家為例,全都採用申請指配的方式。 原本可以成為電信業者5G營收成長重心的企業專網,若政府將頻道規劃以專網專頻方式推動,將大幅壓抑電信業者的營收前景,因此大力反對,認為所有商用頻段都是電信業者花費鉅資競標而來,政府將企業應用以專頻方式指配給產業應用,不僅讓電信商跑了5G會下金蛋的雞,也是一種不公平的競爭。 產業與電信業在5G專網發展上相左的立場,說穿了癥結應在「主導性」上,分析兩者之間的差異,若政府將企業專網頻段開放競標,讓電信業者經營,對於使用相關頻段的垂直產業而言,服務費、商業模式甚至營運資料都須依賴電信商的網路與軟硬體系統,尤其對於大型製造業需要透過5G進行智慧化升級的廠商來說,等於被掐住咽喉;另外,若政府畫分專頻開放產業申請,對垂直產業來說最直接的好處是頻譜使用成本可以大幅降低,機敏的營運數據掌握在自己手上,但電信業者在這樣的模式下,角色被壓縮,下金蛋的母雞馬上褪色而且下不了蛋。 對於目前依舊僵持不下的爭議,郵電司委託研究單位進行深入研究,王廷俊表示,依據國際案例,5G垂直場域(Localized 5G)定義應為限定在特定場域中使用;僅能提供場域內無線通訊使用,並不得作為跨場域間訊號之串聯。廠區與廠區之間不得利用企業專網進行訊號傳送,僅能以固網有線等其他網路方式傳輸資料。日前有媒體爆料政府計畫在3.7GHz頻段規劃100MHz的企業專用頻段,儘管沒有獲得證實,卻也著實觸動各方敏感神經。 對於政府、產業、電信商各方均應審慎考量,例如對於政府:5G專網攸關台灣科技產業與製造業的升級,務必要著眼於產業競爭力提升的前提,跟隨國際潮流,勿再次以政治凌駕專業判斷,或者為平衡各方利益而創造出全球獨有的模式;對產業而言:5G的低延遲與高可靠度技術,將是提升產業競爭力的利器,掌握5G技術內涵並找出自身需求,讓5G協助改善體質與經營效率;對於電信商:5G專網無論怎麼規劃,電信商的角色與經驗都非常重要,持續深入了解個別專業領域需求,並發展出市場需要的商業模式,才是5G產業應用雙贏之道。
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2019年全球智慧手機再現衰退 2020年恢復成長

智慧手機市場逐漸飽和,近年成長性受限,加上2019年全球智慧型手機出貨遭遇外界環境影響,根據資策會MIC研究指出,今年智慧手機市場三大挑戰包括:美對中懲罰性關稅、華為禁令、5G大浪將至,預估出貨量年衰退4.7%,從2018年的14.719億支,衰退至14.031億支。 預期2020年5G將帶動成長,隨中國等市場5G商用,有利當地品牌手機出貨,同時晶片廠商中高階5G SoC方案出爐,會促使5G手機價格下滑至285美元左右,驅動用戶換機,2020年5G議題仍持續延燒,除R16標準將完成外,後續R17標準將朝如5G工廠、5G醫院等應用需求功能強化。但美中貿易戰仍為最大不確定因素,MIC認為,2020年智慧手機出貨量將成長至14.587億支,雖然恢復成長,但出貨量仍未回到2018年的水準,直到2021年才會回升到15億支,再憑藉5G的驅動,2023年成長至15.288億支。 中美貿易戰導致華為受到美國禁令無法繼續使用Android的GMS(Google Mobile Services),未來可能在手機上搭載自家鴻蒙作業系統,此一發展也將對未來全球智慧型手機作業系統的市占率產生影響,MIC預測,若華為啟用鴻蒙預期2023年該作業系統市占率將達9.6%左右。  
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ASML再獲23台訂單 EUV走入晶片製程腳步加快

為實現更高效、更低功耗的晶片,以滿足人工智慧(AI)、自動駕駛、車聯網、5G等創新應用,半導體產業對極紫外光(EUV)設備需求持續加。半導體微影技術廠商艾司摩爾(ASML)近日便表示,該公司不僅於2019年第三季完成7台EUV系統出貨,且又再度接到23台EUV系統訂單,不僅創下單季最高訂單金額紀錄,也意味著邏輯和記憶體晶片客戶均積極將EUV系統導入晶片量產。 ASML除了第三季再獲23台EUV設備訂單外,該公司2019年第三季的財報也十分亮眼。根據ASML財報顯示,該公司第三季銷售淨額(Net Sales)為30億歐元,淨收入(Net Income)為6.27億歐元,毛利率(Gross Margin)為43.7%。預估2019年第四季銷售淨額約落在39億歐元左右,毛利率約為48~49%。 ASML總裁暨執行長Peter Wennink表示,該公司第三季的銷售額和毛利率符合財測。由於5G和人工智慧等終端市場技術和應用需要使用到先進製程晶片,因此,在年底之前,我們預期邏輯晶片客戶的需求將持續強勁。 ASML總裁暨執行長Peter Wennink Wennink進一步指出,該公司在EUV方面有穩定的進展,已看到客戶推出第一個由EUV製造的晶片,並被應用在終端裝置中;也看到EUV在產品新聞稿被提及。該公司在第三季完成7台EUV系統出貨,其中3台是NXE:3400C;同時,該公司也再度接到23台EUV系統訂單,不僅創下單季最高訂單金額紀錄,也證實邏輯和記憶體晶片客戶均積極將EUV系統導入晶片量產。總結來說,ASML對於2019年的整體營收目標維持不變,2019對於ASML來說仍是成長的一年。 據悉,ASML的EUV系統現在可用於7nm生產,滿足客戶對可用性、產量和大量生產的需求。截至2019第二季季末,半導體界已經有51個EUV系統被建置(包含NXE:33xx、NXE:3400B),而該公司在2019年的銷售目標為30台EUV。
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使用簡單降壓控制器 雙極性電源設計突破約束

工業、汽車、IT和網路公司為功率電子、半導體、元件和系統的主要購買者與消費者。這些公司使用著各種可用的DC-DC轉換器拓撲結構,採用不同形式的降壓、升壓和SEPIC結構。在理想的情況下,這些公司會針對每個新專案使用專門的控制器。然而,採用新晶片需要大量投資,因為必須花費很多時間和成本來測試新元件是否符合汽車標準,以及驗證其在特定應用、條件和設備中的功能。顯然,為了降低開發和設計成本,針對不同應用應採用已經過批准和驗證的控制器。 用於產生電源的最常用拓撲結構是降壓轉換器。但是,這種拓撲結構僅限於從高於輸出的輸入電壓產生正輸出。當輸入電壓低於輸出電壓時,不能直接利用它來產生負電壓或提供穩定的輸出。產生輸出的這兩個方面在汽車電子中均相當重要,因為需要負電壓來為放大器供電,或者當輸入電壓軌顯著降低時,在冷啟動的情況下整個系統必須連續正常工作。本文將詳細介紹在SEPIC、Cuk和升壓轉換器中使用簡單降壓控制器的方法。 從公共輸入軌產生正負電壓簡化電源控制 圖1顯示了基於單個降壓控制器(具有兩路輸出)的雙極性電源設計。為了最大限度地利用該晶片,必須使用一路輸出來產生正電壓,使用第二路輸出來產生負電壓。此電路的輸入電壓範圍為6V~40V。VOUT1產生10A、3.3V的正電壓,VOUT2產生3A、-12V的負電壓。兩路輸出均由U1控制。第一路輸出VOUT1是簡單的降壓轉換器。第二路輸出的結構更複雜一些。VOUT2相對於GND為負,故使用差分放大器U2來檢測負電壓並將其調整為0.8V基準電壓。在這種方法中,U1和U2均以系統GND為基準,如此大幅簡化了電源的控制和功能。如果需要其他輸出電壓時,公式1則有助於計算RF2和RF3的電阻值。 圖1 LTC3892的電氣原理圖,可產生正負電壓。VOUT1為10A、3.3V,VOUT2為3 A、-12V。               公式1 VOUT2電源系採用Cuk拓撲結構,相關技術文獻中對此具有廣泛的介紹。為瞭解電源系元件上的電壓,需要使用公式2。     公式2 VOUT2效率曲線如圖2所示。這種方法的LTspice模擬模型參見此處。在本例中,LTC3892轉換器的輸入為10V~20V。輸出電壓為10A、+5V和5A、-5V。 圖2 14V輸入電壓時負輸出的效率曲線。 從波動輸入軌產生穩定電壓 圖3所示轉換器的電氣原理圖支援兩路輸出:VOUT1為10A、3.3V,VOUT2為3A、12V。輸入電壓範圍為6V~40V。VOUT1以類似方式創建,如圖1所示。第二路輸出是SEPIC轉換器。與上面的Cuk一樣,該SEPIC轉換器基於非耦合的雙分立電感解決方案。分立扼流圈的使用顯著擴大了可用磁性材料的範圍,這對於成本敏感型元件非常重要。 圖3 SEPIC結構的LTC3892在降壓應用中的電氣原理圖。   公式3 該轉換器在電壓下降和達到尖峰時(例如在冷啟動或電源切斷時)。軌電壓VIN圍繞相對標稱值12V下降或上升。但是,VOUT1和VOUT2均處於穩壓狀態,為關鍵負載提供穩定的電源。雙電感SEPIC轉換器可以輕鬆重新連接成單電感升壓轉換器。 相關LTspice模擬模型參見此處。它顯示了LTC3892轉換器的輸入為10V~20V。本文介紹了基於降壓控制器構建雙極性和雙輸出電源的方法。這種方法支援在降壓、升壓、SEPIC和Cuk拓撲中使用了相同的控制器,而這對於汽車和工業電子供應商來說是非常重要的,因為一旦經過核准,他們便可基於同一控制器設計出提供各種輸出電壓的電源。 (本文作者為ADI高級應用工程師)
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讓資料動起來 領域專用架構思維不一樣

自從2017年度圖靈獎(Turning Award)得獎人John Hennessy與David Patterson在領獎演說中強調領域專用運算架構(Domain Specific Architecture)與領域專用程式語言(Domain Specific Language)的重要性後,在資訊科學與半導體領域掀起了一股討論熱潮。不同於通用運算架構,領域專用運算架構強調更高的運算效能與更低的功耗,但不像CPU或GPGPU,可以用來執行各種運算任務。目前市場上有哪種處理器比較接近兩位圖靈獎得主所描述的領域專用運算架構呢?答案是現場可編程閘陣列(FPGA)。 賽靈思(Xilinx)技術長Ivo Bolsens表示,電路微縮所能帶來的運算效能提升、功耗改善,在很多年前就已經趨緩(圖1)。為了滿足人工智慧(AI)等運算任務對效能的高度需求,半導體業界必須設法另闢蹊徑。 圖1 過去40年處理器效能演進 這也是Hennessy與Patterson之所以提出領域專用架構最主要的原因。目前業界最常見的CPU,是典型的通用(General Purpose)處理器,這類處理器在執行帶有各種決策樹的複雜演算法時很有效率,而且有各式各樣的函式庫(Library)支援,但CPU的效能成長空間已經很有限了。 至於向量處理器(Vector Processor),例如DSP與GPU,在執行可以高度平行化的特定運算任務時,有著非常高的效率,且歷經多年發展,現在這類處理器能執行的運算任務,也越來越多元。不過,因為DSP、GPU與CPU一樣,還是採用不具彈性的階層式記憶體架構,也就是大家常聽到的L1、L2甚至L3快取,因此在記憶體延遲、存取效能方面有許多瓶頸。 如FPGA這類可編程邏輯元件(PLD),則可按照使用者需求客製化特定的運算功能,擁有極低的延遲性能,特別適合強調即時性的運算任務,且其資料存取結構也跟傳統的處理器不同。但相對的,如果要修改演算法,在FPGA上往往得花好幾個小時,不像純軟體的CPU、GPU,只要花幾分鐘就能把程式重新編譯(Compile)完成。這也是為何FPGA會被視為領域專用處理器的原因--雖然FPGA一樣可以用來執行各種運算任務,但它的轉換過程遠比純軟體搭配通用處理器來得漫長。 不過,在強調運算能力跟效能/功耗比的今日,領域專用架構處理器還是有很大的發展潛力。賽靈思(Xilinx)技術長辦公室研究員Ralph Wittig認為,人工智慧(AI)等對運算效能需求極高的應用,還是需要使用領域專用架構硬體來運算,才能在運算效能、功耗跟整體成本之間取得最佳平衡。 根據賽靈思的觀點,基於FPGA的領域專用架構有三個元素,分別是適應性硬體、近記憶體運算與可支援多樣化資料傳輸模式的晶片內互連。以賽靈思的Versal適應性運算加速平台(ACAP)為例(圖2),該晶片架構內含多顆AI核心、用來直接存取外部記憶體的DMA,同時每個核心都帶有小容量的記憶體,以及扮演晶片內部互聯骨幹的Network on Chip(NOC)。 圖2 ACAP硬體架構 AI核心本身是軟體可編程的處理器,但藉由NOC,不同核心所配備記憶體是可以直接互聯的。這意味著如果使用者需要,可以把每個核心所帶有的記憶體互聯起來,視為一個容量超大的快取。不像現有CPU或GPU採用階層式的快取記憶體,當核心要存取記憶體內的資料時,視資料存放的位置,可能會遇到得等待數十到數百個循環週期(Cycle Time)才能得到資料的情況。除了存取效率外,傳統基於快取記憶體的架構,還會有不必要的資料複製、浪費記憶體容量的問題(圖3)。 圖3 傳統多核心架構的資料存取 也因為FPGA內部的互聯是非常彈性的,使用者可以依照自己的應用需求,實現各種不同的資料搬移模式,從業界最熟悉的管線式(Pipeline)結構,到一對一/一對多串流式(Stream),甚至廣播式(Broadcast)結構都能支援。這使得FPGA的使用者可以針對特定應用需求,使用效率最好的資料搬移模式來處理大量資料。 根據賽靈思的估計,這種架構讓Versal可以用存取L1快取的延遲,存取到10倍的記憶體容量。這不僅提升了運算效能,同時也降低晶片功耗。存取記憶體是非常耗電的,以典型的45奈米、0.9伏特製程來說,處理器要存取8kByte SRAM,就要消耗10pJ能量;但如果是要存取1MByte SRAM,就要消耗100pJ;但如果處理器核心要存取外部DRAM,就至少要消耗1.3~2.6nJ,能量消耗可達2,000倍。 Wittig總結說,如果設計人員非常在意處理器功耗跟運算效能,應該注意以下三個原則:首先,讓資料保持流動,只有在必要的時候才作暫存;其次,如果要做資料暫存,應該盡可能使用容量最小的記憶體;第三,盡可能把資料存放在晶片內的記憶體,不要放到外部DRAM上。 這也是一種思維的翻轉。在通用運算架構裡,是處理器下指令,把資料搬到核心來處理,但在領域專用架構裡,為了追求更好的運算效能跟降低功耗,是處理單元要盡量貼近資料。 ACAP架構因為具有「適應性硬體」、「近記憶體運算」與可支援「多樣化資料傳輸模式的晶片內互連」這三大特性,目前已經是一個相當理想的適應性資料流處理器。接下來,ACAP架構會朝強化平行運算的方向前進,利用ACAP架構的適應性互聯跟低延遲特性,讓眾多AI核心有更大的發揮空間。
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加快自動駕駛發展 Arm等大廠宣布成立AVCC組織

為了盡早實現自動駕駛願景,打造更安全的交通運輸環境,Arm、豐田(Toyota)、博世(Bosch)等大廠宣布共組自駕車輛運算協會(Autonomous Vehicle Computing Consortium, AVCC)。此一組織由一群聚焦在依所需規模,加速實現更安全、更負擔得起的自駕車輛的業界領導企業組成,目前會員除了上述所提的廠商外,還包含通用汽車(General Motors)、Denso、德國馬牌(Continental)、恩智浦半導體(NXP)與NVIDIA等。 Arm資深副總裁暨車用與物聯網事業部總經理Dipti Vachani表示,要實現全自動駕駛,並達到大量部署規模和生產,同時又要確保其安全性,需要史無前例的業界協同合作,換言之,實現自駕車輛不是單一一家公司可以辦到的事,需要整個業界層級的協同合作。為此,AVCC集合了來自整個汽車產業環境的領先企業,共同處理複雜且基本的技術和運算上的挑戰,以加速邁向真正自駕的目標。 AVCC瞭解部署自駕車輛必須克服的技術複雜性與障礙,未來的目標是共同努力推出一個概念的運算平台,以面對這些挑戰。這個組織集結了相當獨特的專業知識與共同的目標,而其第一個目標就是定義一個參考的架構與平台,以便在車輛部署實際上與經濟性的限制下,達成自駕車效能的目標。此一運算平台設計用意就是要讓今日的原型機系統,進化成可依所需規模進行部署,並針對自動駕駛系統中每一個組成元件,開發軟體API的需求。 AVCC會員企業也十分瞭解自駕車輛部署需要克服的技術複雜性與障礙,因此,他們計劃共同合作,以促成可應對這些挑戰的解決方案,並打造一個由業界專家組成的生態系統,以聚焦可滿足這些目標的創新。各個工作團體將分享彼此的想法、研究共同的技術挑戰、促成跨界的協同合作,並以讓產業共榮共贏的前提,藉由定義、教育與文件發表等方式,協助汽車業共同實現自動駕駛願景。 總結來說,AVCC承諾透過業界層級的協同合作,實現完全自動駕駛的車輛,並將著手開發一個系統架構的整套推薦以及一個運算平台,以促進自駕車輛的部署。同時,也呼籲所有利害相關團體以及全球汽車生態系統的成員,共同迎打造產業未來的挑戰,一步一腳印地尋求逐步突破,同時與科技界共享每一個重要的進展。 AVCC將會共同研發自動駕駛運算平台。  
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加大5G發展力道 Qorvo收購Cavendish Kinetics

布局5G市場,Qorvo日前宣布收購高性能RF MEMS天線調諧(Antenna Tuning)應用技術供應商Cavendish Kinetics。在收購之後,Cavendish Kinetics團隊將繼續推動RF MEMS技術應用於Qorvo的全部產品線,並將該技術加速應用至行動設備以及其他市場,且可大規模量產。自2015年以來,Qorvo一直是Cavendish Kinetics主要戰略投資者,而未來在2020財年第二季度營收電話會議上,Qorvo將提供有關Cavendish Kinetics收購交易的更多細節。 Qorvo行動產品總裁Eric Creviston表示,Cavendish Kinetics 的加入讓該公司能夠在天線調諧領域確保市場競爭優勢。目前多家智慧手機供應商皆採用Cavendish Kinetics的RF MEMS技術以降低損耗並提高線性度,未來Qorvo也會在Cavendish Kinetics已有市場基礎上繼續拓展RF MEMS應用領域,像是用於基礎設施或是國防等。 RF MEMS技術主要應用於通訊元件上,其具備小體積、低功耗/成本,以及高整合度等優勢,且應用領域愈來愈廣泛,除了個人消費性電子產品,如智慧手機、行動裝置、PDA等,也可應用於軍事領域,像是作戰指揮、戰場通訊、微型衛星通訊系統和作戰雷達等。 總結來說,RF MEMS主要用於低、中和高頻段調諧智慧手機的主集天線(Main Antenna)和分集天線(Diversity Antenna),進一步帶來更強的訊號和更高的資料速率。RF MEMS具有傑出的品質因子(Q-factor)、改進的線性度和極低的插入損耗,因此能最大幅度地提高了性能,在提升4G和5G系統性能上具備了巨大的發展潛力。 Qorvo積極布局5G市場。  
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深耕布局/策略精準 聯發科5G華麗轉身

5G的商業化進展帶來許多機會,而隨著各國陸續將5G商轉列為國家科技競爭力與國力的重要指標,積極推動5G產業化,聯發科身為台灣最重要的通訊晶片廠,多年前就已經投入技術研發,投資超過新台幣1,000億元,而率先推出5G SoC,且初代產品僅鎖定6GHz以下頻段,成為現階段市場上最成熟的5G晶片解決方案之一,協助聯發科在5G時代跨出成功的第一步,未來兩年的表現更備受期待。 各國力推5G產業化,中國大陸已經釋出四張5G執照,台灣也提前在12月10日進行第一波5G釋照,近日瑞信證券更新2020~2021年全球5G手機出貨預測,預估2020年5G手機出貨達1.76億支,比聯發科法說預估的1.4億支還高,2021年進一步增加到4.2億支;看好聯發科2020年5G晶片出貨量達3,000萬至7,500萬顆,因此連帶將其財測、股價目標價雙雙上修,聯發科已經成為5G指標概念股之一。 聯發科執行長蔡力行在2019年初新春茶會中對媒體承諾,將改善該公司營收毛利率達40%以上,並且5G的技術力與產品力都保持在領先群,時間僅過半年左右,這些目標已具體表現在該公司近期表現。聯發科通訊系統設計研發本部總經理黃合淇表示,從晶片設計商的各自晶片研發、生態圈共同研擬共通標準與測試規範、通訊設備商的技術驗證、通訊運營商的晶片驗證到消費者參與全面商轉的五大關鍵步驟,該公司投入研發累積近新台幣1,000億元在5G晶片的開發上,其中台灣就占了七成以上的人力;5G對聯發科是跨平台的機會,因其高頻寬、低延遲的特性,應用層面較4G廣,除了手機,各類物聯網、電視、汽車等也將是5G的應用範圍。而不管是新技術研發、參與5G國際標準制訂、產品上市時間,都比過往投入更多時間、人力與資金等資源。 券商看好聯發科的獲利表現,將因5G的發展持續亮眼,另外包括既有穩定的物聯網和ASIC業務推動下,2020、2021年表現均可達雙位數成長,預估近三年EPS將拾級而上為13元、19元及22元。黃合淇指出,面對5G時代,聯發科技於第一梯隊率先提供5G SoC,協助首批5G終端及時上市,加速5G生態體系成熟,將提供用戶更好的使用體驗;並推出3A策略,讓世界每個角落的人們都能用得著(Accessibility)、付得起(Affordability)、買得到(Availability),期待大家都能受惠於5G所帶來的機會、提升及豐富大眾的生活。 聯發科寄望5G SoC將重新擦亮該公司的招牌 面對5G的技術躍升,大部分晶片廠都急於將高頻毫米波技術整進5G晶片組,因此多半遭遇產品效能與完成度瓶頸,黃合淇認為,6GHz以下中低頻產品因為與現有4G使用頻段較接近,相關零件與產業鏈相對成熟,重點在如何提供高整合度與低功耗的5G終端產品,讓消費者在享受高速傳輸的同時仍有與4G相近的手機尺寸及待機時間等;而毫米波頻段的物理特性造成了傳輸距離較短以及訊號容易受遮蔽的先天問題,除了陣列天線整合以及終端功耗更嚴重的問題,電信業者的網路布署以及手機波束控制如何讓毫米波接收訊號更穩定,且平滑的與中低頻訊號切換,都是商用布署過程中需要持續測試與調校的地方。也就是高頻毫米波的問題需要整個環境與技術建設的改善與配合,現階段要發揮毫米波技術優勢顯然還有困難。 展望未來,黃合淇強調,聯發科二十多年來在通訊(Communication)、多媒體(Multimedia)與運算(Computing)三大技術領域累積的基礎與優勢,在5G讓各式AI的創新應用得以具體實現的技術實力上,產生極大的發揮空間。隨著技術演進與新市場興起,在行動通訊與傳統消費性電子領域外,未來幾年在全球物聯網、車用電子、客製化晶片等應用的成長商機也是聯發科持續布局的面向,還有更多應用會在5G啟動下的智慧城市中被開發出來,用來提升和豐富人們的生活。
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善用模擬工具 電動車BMS運作更順暢

電動運輸和分散式發電應用等工業電氣化都需要更多電池。這點對汽車和無人機等快速成長的運輸應用十分明顯,在蓄電與開發電動飛機方面也開始累積動能。這些電池並非獨立組件,而是存在更大系統裡的複雜零件,這些系統必須適當運作,才能確保安全和使用能源效率。電池管理系統(Battery Management Systems, BMS)包括硬體和嵌入式軟體,後者即時監控充電電池,在複雜應用時提供可靠電力。   根據Statista的預測,電動車(EV)的整體汽車市占率可望從2017年的1%成長到2025年的14%。各大車廠都正針對這個成長市場開發車輛。隨著車輛的電動化,多個電池組提供引擎、空調和車載資訊娛樂系統電力,監控和維持電池系統運作將成為關鍵的功能。工程師正在開發電池管理系統,確保這個複雜網路的順利運作,而這需要使用最先進的軟體工具。 快速製作BMS虛擬原型 模擬工具組合少不了 BMS是一種複雜、軟體驅動的電動車控制中心,負責監控電池電壓和溫度,並確保健康運作狀態、監控系統連線狀態、測量電流、計算充電狀態(State Of Charge, SOC)和健康狀態(State Of Health, SOH);平衡電池單元間的電力輸入和輸出;以及建立電池和動力總成(Powertrain)或充電系統的連結等功能。隨著未來有越來越多系統仰賴電池供電,對快速製作BMS虛擬原型而言,這些模擬工具組合是不可或缺的幫手。 整體而言,BMS獨立確保電動車在最佳效能狀況下順利安全運作。它將資源分配給最能有效利用的區域,並預先通知操作者潛在問題。在最壞的情況下,BMS可實體斷開系統中的電池,避免可能危及車輛乘員的災難性故障。 設計如此複雜的控制中心是一大挑戰。工程師在開發BMS時,廠商提供的模擬解決方案可全程幫助他們,甚至在運作環境下即時管理BMS。舉例來說,ANSYS的電池管理解決方案包括基於物理的模擬來開發一個系統層級的電池系統與BMS,須利用ANSYS Twin Builder、ANSYS medini analyze和ANSYS SCADE embedded code 。 ANSYS medini analyze根據不同產業的不同標準,進行重要安全分析,包括危害和可操作性分析(HAZOP)、故障樹分析(FTA)、失效模式與效應分析(FMEA),以及失效模式效應與診斷分析(FMEDA)。對車載系統而言,它會確認BMS軟體是否符合道路車輛ISO 26262功能安全標準。 安全分析的第一步是確認和描述BMS的功能和故障。一旦確認故障後,就能進行危害與風險分析(HARA),透過決定汽車安全完整性等級(ASIL)和對應的安全目標和安全需求,確認危害事件及其對安全的衝擊。BMS的部分功能需要嚴謹的開發過程,達ISO 26262的最高安全完整性等級ASIL D。此要求對於軟體安全需求十分嚴格。 BMS通常包括三大結構組件(圖1): .一組由數個電池單元組成的電池組 .一個開關箱 .一個電子控制單元(ECU),包括監控電池單元電壓、電流和溫度的軟體控制器。 圖1 以ANSYS Twin...
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