OC6701是一款高效率、高精度的升压型大功率LED 恒流驱动控制芯片。OC6701 内置高精度误差放大器，固定关断时间控制电路，恒流驱动电路等，特别适合大功率、多个高亮度LED 灯串恒流驱动。
OC6701 采用固定关断时间的控制方式，关断时间可通过外部电容进行调节，工作频率可根据用户要求而改变。OC6701 通过调节外置的电流采样电阻，能控制高亮度LED 灯的驱动电流，使LED 灯亮度达到预期恒定亮度。在EN 端加PWM 信号，还可以进行LED 灯调光。
OC6701 内部集成了VDD 稳压管，软启动以及过温保护电路，减少外围元件并提高系统可靠性。OC6701 采用SOP8 封装。
特点：
1.宽输入电压范围：3.6V~100V
2.高效率：可高达95%
3.最大工作频率：1MHz
4.CS 限流保护电压：250mV
5.FB 电流采样电压：250mV
6.芯片供电欠压保护：3.2V
7.关断时间可调
8.外置频率补偿脚
9.智能过温保护
10.软启动
11.内置VDD 稳压管
应用领域
1.LED 灯杯
2.电池供电的LED 灯串
3.平板显示LED 背光
4.大功率LED 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
华为试图从硬件方面入手，抢占人工智能跑道的另一个入口。
在HUAWEI CONNECT 2017的最后一天，华为低调发布了FusionServer G系列异构计算平台，包含G5500和G2500等型号服务器，该产品是构筑华为智能云硬件平台Atlas的主力产品，意在打破传统通用CPU边界，使能异构加速，提升计算效率。值得注意的是，华为在该项技术发布中提及了英伟达，并表示将联合英伟达推出基于G系列异构计算平台及英伟达Tesla P100和Tesla P4的GPU加速云服务，为用户提供兼具训练和推理加速能力的智能云平台。
此前，第一财经曾独家报道了华为将与英伟达展开AI领域的深度合作，在人工智能、机器学习、深度学习方面共同构建公有云AI平台。而在本次大会中，双方合作的部分细节被公开，比如加载英伟达的技术，华为的服务器能够在毫秒时间内轻松处理千亿条数据记录。
从平安城市到智能制造、自动驾驶，随着AI研究与应用的兴起，AI和云计算技术的进步将影响人类生活的方方面面，应用将无处不在。智能化的基础是对全联接世界产生的海量数据进行实时处理的能力，比如一个安装有10万台摄像头的城市一年可产生1000亿条车牌记录和1万亿条人脸识别记录，对这种规模数据的处理、查询与分析将对传统的计算系统带来巨大的挑战。
“随着人工智能时代的到来，传统的硬件已经不能满足AI和云技术的需求。”在HUAWEI CONNECT 2017的一场演讲中，华为IT服务器产品线总裁邱隆提到，华为发布的新一代智能云硬件平台Atlas，正是为了解决AI时代的数据处理挑战，主要面向公有云、AI、HPC等场景。
华为内部人士对记者表示，根据业务模型按需提供硬件资源，通过这个平台可以提升50%以上的资源利用率，性能相比传统x86架构提升10倍以上，并大幅减少硬件机型。此外，Atlas还可以生成不同资源配比关系的逻辑服务器，秒级部署，灵活应对业务变化，大幅缩短业务部署周期。其中，英伟达的产品起了关键作用。
华为提供的资料显示，华为FusionServer G5500是面向数据中心部署的异构计算服务器，4U机框支持8块英伟达Tesla P100加速器，并兼容支持即将发布的Tesla V100，借助强大的GPU加速能力，能够在毫秒时间内轻松处理千亿条数据记录。而华为FusionServer G2500则是面向平安城市、智能交通等应用场景的视频智能分析服务器，4U机框支持16块Tesla P4加速器，以及24块3.5硬盘，能够满足256路高清视频流的推理分析和数据存储。
据记者了解，Tesla P100和Tesla P4是英伟达去年对外推出的两款Pascal架构GPU，前者主要用于执行深度学习神经网络任务，后者主要用于负责图像、文字和语音识别。英伟达曾表示，Tesla P100的研发费用高达20亿美元，单个芯片上集成了150亿个晶体管。
随着人工智能时代的来临，各家科技巨头开始了第一轮的布局。
互联网厂商引领的“软件方队”似乎声量更大。
比如格灵深瞳、Face++、神马语音等公司在图像、语音、安全等领域进行的人工智能的创新，以图形图像和音视频为代表的深度学习是典型的计算密集型应用，由此催生了互联网行业对高性能计算的需求。
阿里云HPC负责人王琤曾表示，阿里云不仅提供硬件和基本系统，更为HPC准备了Docker实例、调度系统、监控平台，以及针对深度学习的训练、预测中间件和工具。言外之意，高性能计算不仅需要硬件设施，更需要匹配技术“软实力”，才能最大限度发挥硬件性能。
在硬件的投入上，互联网厂商也毫不手软。金山云9月初正式推出GPU云服务器实例P3I实例，并称其为业内首款采用英伟达高性能计算卡Tesla P4的云服务器产品。阿里联合英伟达宣布建立联合实验室，并开放了英伟达 Kepler架构GPU原生汇编器。
相比之下，华为通过硬件平台“笼络”合作伙伴以及开发者的方法则需要长久并持续的投入。
第三方咨询机构Forrester首席分析师戴鲲对第一财经记者表示，从公有云战略到各种软硬件创新服务的推出，诸如人工智能服务EI、Atlas、App Builder和DevOps Cloud 2.0，体现了华为以云计算为基础在多个维度上的战略深化与生态拓展，而大型企业、中小型企业、开发者是不同的群体，对于服务的丰富性、稳定性、可靠性、异构管理能力与集成能力、生态完整性的要求都不同，需要分别制定市场策略。
谈及与互联网厂商的不同时，戴鲲对记者表示，互联网公司和华为的DNA不同，互联网具有技术优势以及在自身领域的经验积累，华为则具有电信运营商的丰富经验以及从芯片到应用、从硬件到软件的综合实力，在自身的领域也有业务经验的积累。
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