外接反馈电阻的输出电压范围和定制化输出电压
发布时间:2020/10/27 21:25:56 访问次数:1286
MAX77831是2.5V-16V输入18W输出的高效降压-升压转换器.当采用内部反馈电阻时器件的默认输出电压是5V.当采用外接反馈电阻时,也可以配置成3V和15V间任何电压,输出电压通过I2C接口动态进行调整,而器件仅工作在增强PWM(FPWM)模式.
SEL引脚允许单个外接电阻进行四个不同的I2C接口从寻址,四个不同开关电流设限阈值,一种在外接/内部反馈电阻之间选择.这四种开关电流设限阈值允许使用更小的尺寸和更小的外接元件.采用外接反馈电阻有更宽的输出电压范围和定制化输出电压.
输入电压为2.5V到16V,默认开关频率1.8MHz,通过I2C接口可选择1.5MHz和1.2MHz.具有软起动和多种保护特性如欠压锁住(UVLO),过流保护(OCP),过压保护(OVP)以及热关断(THS).2.86mm x 2.06mm 35 WLP封装,主要用在高达16V的非电池供电应用以及带EN控制的高达16V的电池供电应用.
制造商
Texas Instruments
制造商零件编号
DP83620SQX/NOPB
描述
IC TXRX PHY IEEE 1PORT 48WQFN
对无铅要求的达标情况/对限制有害物质指令(RoHS)规范的达标情况 无铅/符合限制有害物质指令(RoHS)规范要求
湿气敏感性等级 (MSL) 2(1 年)
详细描述 -收发器-1-1-MII-RMII-48-WQFN(7x7)
类型 收发器
协议 MII,RMII
驱动器/接收器数 1/1
双工 -
数据速率 -
电压 - 电源 3V ~ 3.6V
工作温度 -40°C ~ 85°C
安装类型 表面贴装
封装/外壳 48-WFQFN 裸露焊盘
供应商器件封装 48-WQFN(7x7)
带有神经网络加速器的MAX78000低功耗微控制器,支持电池供电的嵌入式物联网(IoT)设备在边缘通过快速、低功耗人工智能(AI)推理来制定复杂决策。与软件方案相比,这种快速、低功耗的决策实施使得复杂的AI推理能耗降低到前期方案的百分之一以内,采用AI技术的电池供电系统可大幅延长其运行时间,有助于实现之前无法逾越的新一代电池供电AI应用。
MAX78000并没有影响延迟指标和成本:其成本只是FPGA或GPU方案的零头,而执行推理的速度比低功耗微控制器上实施的软件方案快100倍。
AI技术使机器能够以之前完全不可能的方式来观察、聆听和感知世界。过去,将AI推理布置到边缘意味着从传感器、摄像机和麦克风收集数据,然后将数据发送到云端实现推理算法,再将结果送回到边缘。由于延迟和能耗较大,这种架构对于边缘普及极具挑战。
(素材来源:eccn和ttic.如涉版权请联系删除。特别感谢)
MAX77831是2.5V-16V输入18W输出的高效降压-升压转换器.当采用内部反馈电阻时器件的默认输出电压是5V.当采用外接反馈电阻时,也可以配置成3V和15V间任何电压,输出电压通过I2C接口动态进行调整,而器件仅工作在增强PWM(FPWM)模式.
SEL引脚允许单个外接电阻进行四个不同的I2C接口从寻址,四个不同开关电流设限阈值,一种在外接/内部反馈电阻之间选择.这四种开关电流设限阈值允许使用更小的尺寸和更小的外接元件.采用外接反馈电阻有更宽的输出电压范围和定制化输出电压.
输入电压为2.5V到16V,默认开关频率1.8MHz,通过I2C接口可选择1.5MHz和1.2MHz.具有软起动和多种保护特性如欠压锁住(UVLO),过流保护(OCP),过压保护(OVP)以及热关断(THS).2.86mm x 2.06mm 35 WLP封装,主要用在高达16V的非电池供电应用以及带EN控制的高达16V的电池供电应用.
制造商
Texas Instruments
制造商零件编号
DP83620SQX/NOPB
描述
IC TXRX PHY IEEE 1PORT 48WQFN
对无铅要求的达标情况/对限制有害物质指令(RoHS)规范的达标情况 无铅/符合限制有害物质指令(RoHS)规范要求
湿气敏感性等级 (MSL) 2(1 年)
详细描述 -收发器-1-1-MII-RMII-48-WQFN(7x7)
类型 收发器
协议 MII,RMII
驱动器/接收器数 1/1
双工 -
数据速率 -
电压 - 电源 3V ~ 3.6V
工作温度 -40°C ~ 85°C
安装类型 表面贴装
封装/外壳 48-WFQFN 裸露焊盘
供应商器件封装 48-WQFN(7x7)
带有神经网络加速器的MAX78000低功耗微控制器,支持电池供电的嵌入式物联网(IoT)设备在边缘通过快速、低功耗人工智能(AI)推理来制定复杂决策。与软件方案相比,这种快速、低功耗的决策实施使得复杂的AI推理能耗降低到前期方案的百分之一以内,采用AI技术的电池供电系统可大幅延长其运行时间,有助于实现之前无法逾越的新一代电池供电AI应用。
MAX78000并没有影响延迟指标和成本:其成本只是FPGA或GPU方案的零头,而执行推理的速度比低功耗微控制器上实施的软件方案快100倍。
AI技术使机器能够以之前完全不可能的方式来观察、聆听和感知世界。过去,将AI推理布置到边缘意味着从传感器、摄像机和麦克风收集数据,然后将数据发送到云端实现推理算法,再将结果送回到边缘。由于延迟和能耗较大,这种架构对于边缘普及极具挑战。
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