DRV5033FAQDBZR IC 集積回路 エレクトロン
製品の属性
| タイプ | 説明 |
| カテゴリー | センサー、トランスデューサー 磁気センサー - スイッチ (ソリッドステート) |
| 製造元 | テキサス・インスツルメンツ |
| シリーズ | - |
| パッケージ | テープ＆リール（TR） カットテープ(CT) デジリール® |
| 部品のステータス | アクティブ |
| 関数 | 全極スイッチ |
| テクノロジー | ホール効果 |
| 分極 | 北極、南極 |
| 検出範囲 | 3.5mT トリップ、2mT リリース |
| 試験条件 | -40℃～125℃ |
| 電圧 - 電源 | 2.5V～38V |
| 電流 - 供給 (最大) | 3.5mA |
| 電流 - 出力 (最大) | 30mA |
| 出力タイプ | オープンドレイン |
| 特徴 | - |
| 動作温度 | -40℃～125℃（TA） |
| 取付タイプ | 表面実装 |
| サプライヤーデバイスパッケージ | SOT-23-3 |
| パッケージ・ケース | TO-236-3、SC-59、SOT-23-3 |
| 基本製品番号 | DRV5033 |
集積回路タイプ
電子と比較して、光子は静的質量を持たず、相互作用が弱く、干渉防止能力が強いため、情報伝達により適しています。光インターコネクションは、消費電力の壁、ストレージの壁、通信の壁を突破する中核技術となることが期待されています。光源、結合器、変調器、導波路デバイスは、光電集積マイクロシステムなどの高密度光学機能に統合され、高密度光電集積の品質、量、消費電力を実現でき、III-V族化合物半導体モノリシック集積（INP）を含む光電集積プラットフォーム）パッシブ統合プラットフォーム、ケイ酸塩またはガラス（平面光導波路、PLC）プラットフォーム、およびシリコンベースのプラットフォーム。
InP プラットフォームは主にレーザー、変調器、検出器、その他の能動デバイスの製造に使用され、技術レベルは低く、基板コストは高くなります。PLC プラットフォームを使用して受動部品、低損失、大容量を生産します。両方のプラットフォームの最大の問題は、材料がシリコンベースのエレクトロニクスと互換性がないことです。シリコンベースのフォトニック集積の最も顕著な利点は、プロセスがCMOSプロセスと互換性があり、製造コストが低いことです。そのため、最も潜在的な光電子集積スキーム、さらには全光集積スキームであると考えられています。
シリコンベースのフォトニックデバイスとCMOS回路には2つの集積方法があります。
前者の利点は、光デバイスと電子デバイスを個別に最適化できることですが、その後のパッケージングが難しく、商業用途が制限されることです。後者は、2 つのデバイスの設計と統合プロセスが困難です。現時点では、核粒子統合に基づくハイブリッドアセンブリが最良の選択です
応用分野ごとに分類
応用分野に関しては、AチップはCLOUDデータセンターAIチップとインテリジェント端末AIチップに分けることができます。機能的には、AIトレーニングチップとAI推論チップに分けられます。現在、クラウド市場は基本的にNVIDIAとGoogleが独占している。2020年には、アリ・ダルマ研究所が開発した光学式800AIチップもクラウド推論の競争に参加する。エンドプレイヤーも増えています。
AIチップはデータセンター（IDC）、モバイル端末、インテリジェントセキュリティ、自動運転、スマートホームなどで広く使用されています。
データセンター
現在、ほとんどのトレーニングがクラウドで行われている、トレーニングと推論用。モバイル インターネット上でのビデオ コンテンツのレビューとパーソナライズされた推奨事項は、典型的なクラウド推論アプリケーションです。Nvidia GPU はトレーニングにおいても推論においても最高です。同時に、FPGA と ASIC は、低消費電力と低コストという利点により、GPU 市場シェアをめぐって競争を続けています。現在、クラウド チップには主に NviDIA-Tesla V100 および Nvidia-Tesla T4910MLU270 が含まれています
インテリジェントなセキュリティ
インテリジェント セキュリティの主なタスクはビデオの構造化です。カメラ端末にTHE AIチップを追加することで、リアルタイム応答を実現し、帯域幅の圧迫を軽減できます。さらに、推論機能をエッジサーバー製品に統合して、非インテリジェントカメラデータに対するバックグラウンド AI 推論を実現することもできます。AI チップは、主に処理できるビデオ チャネルの数と 1 つのビデオ チャネルを構築するコストを考慮して、ビデオの処理とデコードができる必要があります。代表的なチップには、HI3559-AV100、Haisi 310、Bitmain BM1684 などがあります。
