汉通达文章

• 芯片制造，耗水量惊人2025-03-07 10:03

  

  半导体行业和人工智能数据中心的快速发展可能会给全球水资源带来巨大压力。生产先进的芯片和冷却系统需要大量的超纯水。虽然工厂每天消耗数百万加仑的水，相当于一个拥有6万人口的城市，但科技行业正在改进水回收和再利用流程。随着人工智能的兴起，水资源压力变得更加显著。人工智能数据中心每天最多可使用1900万加仑的水，相当于一座5万人口的城市的需求。气候变化加剧了这一问题

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• 射频产品测试基础2025-02-28 10:03

  

  射频芯片有哪些测试项一、射频芯片测试的方法射频芯片测试主要包括两种方法：实验室测试和生产线测试。实验室测试主要用于评估射频芯片在不同环境下的性能，包括发射功率、接收灵敏度、频率偏差等指标的测量。而生产线测试则是在射频芯片的生产过程中进行的，主要用于保证芯片的质量和一致性。（鸿怡电子射频芯片测试座工程师提供参数指标）二、射频芯片测试的指标1.发射功率（TXPo

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• 双MOS组成防反灌电路-防倒灌电路设计2025-02-21 10:01

  

  MOS管防倒灌电路设计如下图所示：在某些应用中，如电池充电电路中，B点是充电器接口，C点是电池接口，为了防止充电器拔掉时，电池电压出现在充电接口。（Q1、Q2、Q3共同组成防倒灌电路）注意Q3的DS反向接于电路，这样做是防止MOS的体=极管对电路产生的影响（如果Q3按常规方式接在电路中，C点接电源则会在B点出现电压用电压）电源自动切换防倒灌电路设计Oring

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• 今年，还要抢GPU？2025-02-14 10:04

  

  最近一短时间以来，被国内一家AI大模型初创公司DeepSeek刷屏了。短短几个月内，DeepSeek推出的两款开源大语言模型——DeepSeek-V3和DeepSeek-R1，不仅在多个关键性能指标上与世界顶级大模型，如Meta的Llama3.1、OpenAI的GPT-4、Anthropic的ClaudeSonnet3.5等，不分伯仲。最令人震惊的是，Dee

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• DeepSeek对芯片算力的影响2025-02-07 10:02

  

  DeepSeek模型，尤其是其基于MOE（混合专家）架构的DeepSeek-V3，对芯片算力的要求产生了深远影响。为了更好地理解这一影响，我们可以从几个方面进行分析。一.MOE架构对算力的优化MOE架构的核心理念是将整个模型划分为多个子模型（专家），每个子模型负责特定的任务，且在实际推理时并非激活所有专家，而是根据输入数据选择性激活需要的专家。对于芯片算力的

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• 非常详细的BUCK电路 PCB layout建议2025-01-17 10:03

  

  在DC-DC芯片的应用设计中，PCB布板是否合理对于芯片能否表现出其最优性能有着至关重要的影响。不合理的PCB布板会造成芯片性能变差如线性度下降（包括输入线性度以及输出线性度）、带载能力下降、工作不稳定、EMI辐射增加、输出噪声增加等，更严重的可能会直接造成芯片损坏。一般DC-DC芯片的使用手册中都会有其对应的PCB布板设计要求以及布板示意图，本次我们就以同

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• 抛砖引玉，教你学习各种总线技术2025-01-10 10:02

  

  如果一座只能容一个人来往的独木桥，两端的人都想要过桥，为了不拥挤、阻塞，那我们就得采取有效的办法。比如规定某段时间哪端的人过桥，另一端的人就等着该他过桥的时间段的到来，同时也还可以规定人多时要按先来后到或年龄长幼的次序过桥。在这不经意间，我们就体会到了现代电子信息数据通过总线按时分系统传输的最原始的思想。现代网络信息的发展，特别是对于成本和空间而言，总线传输

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• 芯片行业，怎么看？2025-01-03 10:03

  

  刚过去的2024年，半导体行业喜忧参半。但恭喜大家，我们都顺利跨入了2025年。回到去年的半导体行业，喜的是，在AI的推动下，类似英伟达、博通、Marvell等大厂能够凭借在数据中心相关芯片上的优势，获得了很多的机会。但除了AI以外，似乎所有市场都不尽如人意。无论是之前高歌猛进的汽车产业，还是早已陷入了低潮的消费电子。这就让芯片市场在2024年，愁容满面。展

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• 半导体，最新预测2024-12-27 10:03

  

  人工智能技术让半导体领导者对2025年更加乐观，但阻力可能来自地缘政治和人才保留问题。这些是美国审计、税务和咨询公司毕马威(KPMG)和全球半导体联盟(GSA)发布的第20份年度全球半导体展望报告中的一些预测。接受调查的半导体高管中约有92%预测2025年整个行业将实现增长。由于人工智能、云、数据中心、无线通信和汽车应用的发展，对芯片的需求将持续增长，毕马威

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• 芯片的失效性分析与应对方法2024-12-20 10:02

  

  在汽车、数据中心和人工智能等关键领域，半导体芯片的可靠性成为系统稳定运行的核心要素。随着技术发展，芯片面临着更为复杂的使用环境与性能需求，其失效问题愈发凸显。本文将深入探讨芯片失效的根源，剖析芯片老化的内在机理，揭示芯片失效问题的复杂性，并提出针对性的应对策略，为提升芯片可靠性提供全面的分析与解决方案，助力相关行业在芯片应用中有效应对挑战，保障系统的高效稳定

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