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OC5010

发布时间:2019/8/12 15:11:00 访问次数:41 发布企业:深圳市哲瀚电子科技有限公司

OC5010是一款内置5A功率MOS开 关降压型高精度、 高亮度LED恒流驱动控制器。 OC5010通过一个外接电阻设定输出电流,最大输出电流可达2.5A;外围只需很少的元件就可实现降压、恒流驱动功能,并可以通过DIM引脚实现辉度控制功能。 系统采用电感电流滞环控制方式,对负载瞬变具有非常快的响应,对输入电压 具有高的抑制比; 其电感电流纹波为20%,且最高工作频率可达1MHz。 OC5010特别适合宽输入电压范围的应用,其输入电压范围从5.5V到40V。 OC5010内置过温保护电路,当芯片达到过温保护点,系统立即进入过温保护模式,将降低输入电流以提高系统可靠性。 OC5010特别内置了一个LDO,其输 出电压为5V, 最大可提供5mA电流输出。 OC5010采用ESOP8封装。散热片内置接SW脚。

特点:
◆最大输出电流:2.5A
◆内置40V/50mΩ功率MOS
◆高效率:96%
◆高端电流检测
◆最大辉度控制频率:5KHz
◆滞环控制,无需环路补偿
◆最高工作频率:1MHz
◆电流精度:±3%
◆宽输入电压:5.5V~40V
◆过温保护
◆低压差工作时,可保持高稳定性
应用:
◆建筑、工业、环境照明
◆MR16及LED灯

◆汽车照明

升压恒流:

OC6701 3.2~100V 大于输入电压2V以上即可3A以内

OC6700 3.2~60V 大于输入电压2V以上即可 2A以内

OC6702 3.2~100V 大于输入电压2V以上即可 1A以内

降压恒流:

OC5021 3.2~100V最少低于输出电压1V以上就可以正常工作5A以内
OC5020 3.2~100V最少低于输出电压1V以上就可以正常工作 2A以内
OC5022 3.2~60V 最少低于输出电压1V以上就可以正常工作 3A以内
OC5028 3.2~100V 最少低于输出电压1V以上就可以正常工作1.5A以内
OC5011 5~40V 最少低于输出电压1V以上就可以正常工作5A以内
OC5010 5~40V 最少低于输出电压1V以上就可以正常工作2A以内

LED DRIVER DC-DC升降压恒流

OC4001 5~100V 3.2~100V 3A

LED DRIVER DC-DC线性降压恒流

OC7135 2.5-7V 低于等于输入电压即可固定<400mA

OC7131 2.5-7V 低于等于输入电压即可 可外扩,实际电流决定于MOS管功耗
OC7130 2.5-30V 低于等于输入电压即可 实际电流决定于IC整体耗散功率

LED DRIVER DC-DC降压恒流专用IC系列:LED远近光灯专用芯片

OC5200 3.2~100V最少低于输出电压1V以上就可以正常工作 2A以内
OC5208 3.2~100V最少低于输出电压1V以上就可以正常工作 1.5A以内

LED DRIVER DC-DC降压恒流专用IC系列:多功能LED手电筒专用芯片

OC5351 3.2~100V最少低于输出电压1V以上就可以正常工作5A以内
OC5331 3.2~100V最少低于输出电压1V以上就可以正常工作 5A以内

DC-DC降压恒压

OC5801 8~100V最少低于输出电压5V以上就可以正常工作 3A以内

OC5800 8~100V最少低于输出电压5V以上就可以正常工作2A以内

上世纪70年代,借着国际产业转移之力,台湾成立工研院,打造新竹科技园,成功完成了自己的经济转型。尽管后来经历了一场无可幸免的金融危机,台湾经济整体衰落,不过单论科技实力,尤其是半导体领域的成就,台积电就足以傲视群雄。

现如今,整个国际分工模式再一次发生变化,中国开始由劳动力密集型产业向知识密集型产业转移,印度、泰国与非洲各国也被积极带动参与到这场转型之中,中国台湾地区似乎希冀借此转型,日前决定成立AITA联盟就颇有此意味。

成立AITA联盟,发力AI芯片

7月初台湾宣布成立台湾AI芯片联盟(AI on Chip Taiwan Alliance),简称AITA。这个联盟是由56家信息技术和半导体制造公司、集成电路设计和软件公司组成,目的在于共同构建AI生态,发展关键技术、加速产品研发和快速抢占AI芯片战略布局。

说起AI芯片产业,目前整个产业布局尚未成形,虽然已经有众多新老玩家进入,但是囿于技术本身的限制与应用市场的局限性,整个产业尚未真正发展起来。从整体发展走势上来看,对于台湾而言,AITA的成立不失为当下明智的选择。

AITA联盟会长卢超群在接受职位时说,“AI发展中,最关键且台湾可着力的部分正是半导体产业,未来将持续整合台湾半导体技术与AI,使之与国际级技术并驾齐驱。”

这一次,台积电、联电、联发科、日月光、广达电脑、富士康电子和华硕电脑等公司均加入了这一联盟,可以说AITA囊括了台湾几乎所有顶尖的企业。

最新数据统计结果显示,2018年台湾全年生产总值达17.7万亿新台币,而以台积电为首的这几家本土半导体公司在去年的营收就超7万亿,占台湾经济体量的近40%,其影响力可见一斑。因此,它们的联合对于复苏并延续台湾经济活力意义重大,也很容易让人想起彼时的工研院。

联盟目标为何?卢超群用十分具象甚至有些“琐碎”的话给出了答案:AITA联盟的目标是让成员公司能够把AI芯片的开发成本降低10倍,将开发时间缩短6个月或者更多,并促使台湾地区成为全球AI芯片市场的佼佼者。

依托“打群架”和在专业分工模式上的经验,譬如曾经专注于代工与封测产业,这一次联盟的定位也很明确,抓住AI芯片研发痛点和市场特点,延续台湾半导体产业在产业链上游的优势。

AITA能复制工研院的成功吗?

40多年前,台湾工研院推出“集成电路计划”,不仅将集成电路引入台湾,也因此翻转了台湾的产业经济结构,先后孵化出如今AITA联盟中台积电、联电、联发科、日月光等赫赫有名的制造、封装公司。

这一次面临整个产业发展带来的传统芯片制造出口增长瓶颈,台湾选择成立AITA联盟,也像是承接下彼时工研院的使命,延续半导体产业优势并借此在未来庞大的AI市场中占据一席之地,以此来带动整个台湾经济的发展。不过,AITA能够复制工研院的成功,顺利将传统芯片制造产业链转入AI芯片领域吗?

不同于彼时劳动力密集型的轻工业经济结构,拥有比肩日韩技术积累的台湾这一次起点要比原来高得多,转型之路也省了不少力气。但在更多全球新老竞争对手抢占AI市场的局势下,台湾面临的压力也是前所未有的。

回顾四十年多年前台湾半导体产业的成功转型经验,仅有“小欣欣豆浆店”的一次谈话是远远不够的,时任工研院主任胡定华拟出的落到实处的集成电路技术引进方案,从美国挖回张忠谋、蔡明介、曹兴诚等牛人,台湾持续性地资金投入以及被称为处在“经济奇迹”阶段的大背景,这些都为产业转型的成功奠定了良好基调。

再看现在,首先需要考虑的就是如今台湾地区经济形势远不如从前,向中国大陆转移成为大势所趋。不得不说,经历过两轮金融危机的冲击,严重依赖对外贸易的海岛经济系统受到严重挫伤,这让其至今都陷入在经济恢复期之中。其次,因受经济影响缺乏竞争力和整个半导体产业向内地地区转移的大势所趋,台湾地区的科技工作者同世界各地一样,都开始纷纷流失也是不得不考虑的事实。

缺乏充足的资金和人才,这场变革之战怎么看都存在重重险峻。不过在成立之初,联盟就表示会在资金上给大家支持,称会向AITA成员公司提供相关AI芯片开发补贴,为它们开发前沿芯片树立信心。由此来看,虽在资金和人才上受到掣肘,有深厚的技术积累和生产能力为基础,台湾半导体再起步依然具备足够的高度,“险”中取胜也并非不可能的事。

· 从何处切入?

单凭技术杀出一条道谈何容易。AI芯片这一宏大的命题被谈论至今,都少有人能看清其发展脉络。在这一点上,台湾这些科技巨头们也依然会陷入相同的迷障之中。

不过台湾也是未雨绸缪了许久。据当地媒体报道,台湾早在2018年8月就成立了“AI on Chip示范计划书筹备小组”,为的就是AITA联盟宣布成立的这一刻,如何能够将具体事项落到实处。

· 那AITA到底会如何去落实细则?

卢超群表示,“我们现在成立联盟是跨出第一步,先请厂商加入,接着请学术界机构加入。预计今年,AITA将成立四个SIG(Special Interest Group),包括异构AI芯片、AI系统软件、类脑计算和AI应用,50位成员可以自己选择加入到这四类Group中,以此让整个产业从原来的‘水平分工’转变到‘垂直整合’。”

在召开的大会上,工研院副所长张世杰举例补充,“具体来说就是,假设联发科和工研院是一个Group,联发科想做一项AI的新技术,但风险很高,工研院可以协助一起做,分散投资风险。”

他同时也表示,在商业合作方面,台湾素来有一份互不争斗的文化,各领域之间没有干扰,不然四十年来也不会取得如今分工明晰的“芯片制造产业链一条龙”式成功,因此AITA所设想的“垂直整合”协作也并非纸上谈兵。

据张世杰透露,现在“异构AI芯片”组已经有台积电和日月光参与其中,而未来一年AITA联盟将合力架构好AI设计与验证平台,为大家开发各类芯片、工具等提供统一的平台和参考标准。

探索AI芯片终极形态,AITA豪赌“通用性”

回到AI芯片发展本身,因为与应用领域有着强相关性,目前人工智能领域的芯片分散在云、端两侧且碎片化十分严重,这在成本上为整个市场化进程带来了极大阻碍,因此通用性研究一度成为业内看重的方向。但集成困难、架构设计难度高、功耗高等难题也让设计公司难以打开AI芯片通用设计的突破口。

“我们要把AI的任督二脉打通,谁有垂直整合的力量,研发的产品就可以给各种领域使用。”卢超群在大会上对大家这么说,目的也很明确,AI芯片需要走向通用。

走向通用,在设计实现上力求“垂直整合”,将多功能应用领域的芯片集成,AITA依然绕不开成本和功耗问题。

凭借着对技术的深入了解,张世杰表示对此他们也早做了思考与探讨,“这里面最关键的技术是类脑计算,因为它能够让AI的运算方式超越人脑,如此能大幅度降低AI芯片的功耗,因而才能为大规模集成提供可能,成本也自然会降低。”

近几年,类脑计算在业内并不如神经网络火热,Arm秘密研究数年,Intel发布的神经拟态芯片Loihi虽向其靠近,但仍然摆脱不了神经网络设计的限制,将计算新方式押注于此,AITA成员们对技术的野心可见一斑。

不过认定AI芯片发展周期长,擅长制造和封装的台湾半导体公司其实为自身的转型预留了一定时间,“AI应用场景现在仍然在不断发展中,在这个过程中我们可以集中资源,一起为未来的发展打好基础。”

所谓天时地利人和,选择保存实力,分摊风险,AITA成员们可以说是熟读了兵法。


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