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ADI如何超越摩爾定律和AI?

發(fā)布時間:2020-04-07 10:31:33     瀏覽:2295

過去50年里,ADI的摩爾定律伴隨著半導(dǎo)體行業(yè)蓬勃發(fā)展。隨著半導(dǎo)體工藝制程逼近物理極限以及高昂的成本,摩爾定律失效的說法不絕于耳,超越摩爾定律也成為了評論的焦點。

ADI所做的便是不只保持著立異,不是被商場的熱潮牽著走,而是超前于客戶需求提早投入做新產(chǎn)品。ADI是怎么做到的?

一方面是從公司看到的技能道路演進。比如從放大器、轉(zhuǎn)換器、射頻、電源這些模仿芯片的維度,假如能把功能或許精度再提高一個等級,后來會發(fā)現(xiàn)這些投入有一天變成了巨大的商場份額。當然,最開始提高產(chǎn)品的功能的時分或許看不到它究竟能用在哪里,但ADI仍然會樂意投入,因為ADI信任大家對產(chǎn)品功能、品質(zhì)的追求是無止境的,所以ADI許多技能或許超前商場三年乃至五年。

第二個方面便是與協(xié)作伙伴協(xié)作立異,當技能道路演進到必定節(jié)點,就或許開始出現(xiàn)分杈,沒有人知道究竟哪個分支最后會勝出,在這個時分ADI樂意早期投入,跟客戶深入?yún)f(xié)作,討論未來的多種或許性,用拿手的半導(dǎo)體技能和產(chǎn)品配合進行研制。

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與摩爾定律一樣,AI概念早在1956年就被提出,但受制于各種因素發(fā)展緩慢,歷經(jīng)起起落落之后現(xiàn)在正是AI的第三波熱潮。ADI又將怎么逾越AI

ADI的強項在于模仿芯片,也便是銜接現(xiàn)實國際和數(shù)字國際,并不專心在處理器上。從這個角度看AI或許離我們有必定距離,但ADI能為AI核算供給更多高質(zhì)量的信號,精準的模仿信號采集與傳輸是AI核算處理的根底。ADI過往更多的是專心把模仿產(chǎn)品做得精雕細鏤,在接下來的五到十年,ADI將會更多的為客戶供給一整套的處理方案,從硬件、到軟件、到算法乃至到部分云端服務(wù)。

沒有高質(zhì)量的輸入就難以完成智能,比如在無人駕駛中,有時分需求判斷輸入信號的質(zhì)量幫助處理器做決策。假如知道信號質(zhì)量不那么高,當遇到一些特別惡劣的環(huán)境時,處理器就要針對異常情況及時做出響應(yīng)。此時假如ADI的高功能傳感器調(diào)配一些算法就能給處理器供給更加準確和牢靠的信號,乃至可以猜測輸入信號的質(zhì)量。

根據(jù)對現(xiàn)有模仿產(chǎn)品的繼續(xù)提高以及與業(yè)界領(lǐng)導(dǎo)廠商的協(xié)作,不只讓ADI產(chǎn)品超前商場需求,更讓ADI與協(xié)作伙伴一起逾越摩爾定律和AI

當然,除了摩爾定律和AIADI更期望能逾越全部或許。面對多樣化的需求時,ADI考慮的是怎么用一個公共技能平臺服務(wù)盡或許多的客戶,先下降硬件的難度,然后選用一個相對通用的形式,經(jīng)過軟件界說硬件滿意不同的需求,讓客戶發(fā)揮創(chuàng)造性,完成更多的差異化。ADI期望經(jīng)過優(yōu)化成本,處理技能的挑戰(zhàn),用高品質(zhì)和超前的產(chǎn)品幫助客戶完成立異和差異化,逾越全部或許。

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