NUF8001MUT2G正品原装进口现货
NUF8001MUT2G封装：UDFN16
NUF8001MUT2G批号：20+
NUF8001MUT2G品牌：ON/安森美
以下为公司现货库存，欢迎来电咨询！
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制造商:
ON Semiconductor
产品种类:
ESD 抑制器/TVS 二极管
发货限制：
Mouser目前不销售该产品。
RoHS:
详细信息
产品类型:
ESD Suppressors
极性:
Unidirectional
工作电压:
5 V
通道数量:
8 Channel
端接类型:
SMD/SMT
封装 / 箱体:
UDFN-16
击穿电压:
6 V
Vesd - 静电放电电压触点:
12 kV
Cd - 二极管电容 :
15 pF
最小工作温度:
- 40 C
最大工作温度:
+ 85 C
系列:
NUF8001MU
封装:
Cut Tape
封装:
MouseReel
封装:
Reel
商标:
ON Semiconductor
子类别:
TVS Diodes / ESD Suppression Diodes
单位重量:
6 mg
手机芯片竞相集成NPU 弱人工智能战役开启
来源：华强电子网作者：包永刚时间：2017-09-21 09:20
华为苹果人工智能芯片
2017苹果秋季发布会上，iPhoneX成为最受关注的新品，Face ID、全面屏、无线充电等新特性引发关注，但介绍时间不超过三分钟的A11 Bionic处理器其实更加值得关注。原因不仅是因为A11 Bionic强劲的性能是实现相关功能的基础，更重要的是集成神经网络处理引擎正成为智能手机处理器的新趋势，手机弱人工智能时代也由此开启。
苹果的整场发布会，并没有对处理器做太多的介绍。不过细细回味我们就会有新的发现，首先从处理器的命名来看，苹果的A系列处理器每年在数字上会进行更新，但去年搭载在iPhone7系列上的处理器A10后面添加了一个似乎很有指向意义的单词Fusion，而A10 Fusion也是A系列处理器首次用上4核CPU。今年，A11处理器的后缀变为了Bionic。从发布后来看，Face ID的实现除了需要解决结构光3D传感器的难题，更需要A11 Bionic强大的运算能力，因此苹果为这一功能开发了每秒可处理6000 亿次神经网络计算需求的神经网络处理引擎(Neural Engine)，由此就不难想到Bionic的寓意在于在新一代A系列芯片是对人工智能相关技术的支持。除了支持Face ID实现人脸识别，利用面部特征识别技术在人像模式种创造出生动变化的光效(Portrait Lighting)、利用面部表情来实时创作动画表情的Animoji、AR 游戏的实现都离不开A11 Bionic，由此可见其重要性以及对手机未来发展的重要意义。
意识到手机芯片支持人工智能功能重要性的厂商当然不止是苹果，在苹果展示A11 Bionic之前，近年来发展迅猛的华为旗下IC芯片设计公司海思在2017IFA上推出的麒麟970处理器也首次加入了神经网络处理单元(Neural Processing Unit，简称NPU)。据报道，华为的人工智能IP由国内AI芯片创业公司寒武纪提供，麒麟970的NPU专用硬件处理单元创新设计了HiAI移动计算架构,其AI性能密度大幅优于CPU和GPU，相比CPU有50倍能效和25倍性能的优势。据悉，NPU在FP16下的计算能力为1.92 T OPS，在内部测试中，可以在一分钟内辨别2005个图片，而传统的CPU一分钟只能辨别97张图片。由于搭载麒麟970的华为Mate10手机还未发布，所以我们还不知道麒麟970的NPU会给我们带来哪些惊喜的应用。不过华为表示，新的AI加速器将会帮助消费者提供在声音、视觉、图像和拍照等各个方面的体验，这是加入NPU的目的，也是麒麟970所专注的几个方面之一。
除了苹果和华为，今年7月手机处理器巨头高通宣布骁龙神经处理引擎(NPE)软件开发工具包(SDK)在高通开发商网络开放下载。据悉骁龙NPE是第一款针对骁龙行动平台(与骁龙 600、800 系列兼容)设计的深度学习软件框架，可以让正在出货的芯片产品通过软件升级实现手机的部分人工智能。当然，相信在不久的将来我们就可以看到高通针对神经网络的手机处理器产品。
联发科自然也不甘落后，据业内人士透露，联发科明年上市的新一代Helio P70芯片或将内建神经网络及视觉运算单元(Neural and Visual Processing Unit， NVPU)。业界指出， Helio P70将是联发科跨入智能终端AI市场的试金石，明年之后还会有更多手机芯片搭载NVPU运算单元，可望将人脸识别、虹膜识别、3D传感、图像处理等AI新功能带入智能手机市场。
通过上面的对比，不得不说苹果作为手机行业的标杆，在人工智能发展的第三次浪潮面前，苹果的A11 Bionic仍然走在其他厂商的前面，凭借加入神经网络引擎的具有更强运算能力A11处理器带来了许多令消费者期待的新应用。但正如笔者采访Cadence亚太区IP业务销售总监陈会馨女士时她所说的，人工智能的实现除了需要深度学习架构来提升处理器的运算能力，芯片外围技术的发展和突破也将影响人工智能的发展。人工智能的发展也将从弱人工智能向中度人工智能发展，最后才能实现强人工智能。”
目前我们看到iPhoneX实现的Face ID、Portrait Lighting、Animoji、AR游戏只是集成神经网络引擎的芯片给我们带来的部分弱人工智能应用，随着各大手机厂商在手机处理器中嵌入相应的神经网络处理单元和各大厂商间人工智能战役的开启，相信越来越多的人工智能功能将会出现在手机上，人工智能也还将在更多领域落地，对我们的生活产生深远的影响。(责编：王琼芳)
