2022年末，人工智能对话机器人ChatGPT的发布引发全球性轰动，其基础支撑的人工智能大模型成为产业热点。人工智能大模型通过“自监督学习+预训练+精调”的模式，能够低成本、高适应性的赋能下游诸多领域，成为人工智能应用落地的最优选择。随后，全球科技互联网龙头纷纷推出自身的人工智能大模型。
人工智能大模型训练数据量巨大，对算力尤其是智能算力需求庞大，且将在未来持续高增长，驱动全社会算力产业的快速发展。以GPT大模型为例，GPT-3模型参数约为1746亿个，训练一次需要的总算力为3640PF-days（即以1PFlops算力计算3640天[注：Flops即每秒执行的浮点运算次数。1EFlops=10^18Flops，约为5台天河2A超级计算机或50万颗主流服务器CPU或200万台主流笔记本的算力输出。1PFlops=10^15Flops]），而新一代GPT-4模型参数量将达到1.8万亿个，算力需求提高68倍。
ChatGPT的轰动引发全球人工智能大模型训练及应用的浪潮，驱动算力需求进入爆炸式增长阶段。尤其是针对人工智能的智能算力，更成为了算力产业未来发展的重要方向。
今天我们将解密ChatGPT背后的算力芯片技术，算力芯片如何工作？HBM内存是什么？GPGPU/CPU/FPGA区别于优劣？一切从芯片开始。
芯片是什么东西？
芯片，英文Chip，又称微电路（microcircuit）、微芯片（microchip），业内的正式名称叫集成电路(IntergratedCircuit，简称IC)。
芯片是一种集成电路，由大量的晶体管构成。不同的芯片有不同的集成规模，大到几亿；小到几十、几百个晶体管。晶体管有两种状态，开和关，用1、0来表示。多个晶体管产生的多个1与0的信号，这些信号被设定成特定的功能（即指令和数据），来表示或处理字母、数字、颜色和图形等。芯片加电以后，首先产生一个启动指令，来启动芯片，以后就不断接受新指令和数据，来完成功能。集成电路的发展路线必然是越来越小，电压越来越低，频率越来越高，功耗越来越小。
芯片工作原理
芯片的工作原理是将电路制造在半导体芯片表面上从而进行运算与处理。
集成电路对于离散晶体管有两个主要优势：成本和性能。
性能高是由于组件快速开关，消耗更低能量，因为组件很小且彼此靠近。2006年，芯片面积从几平方毫米到350mm2，每mm2可以达到一百万个晶体管。
数字集成电路可以包含任何东西，在几平方毫米上有从几千到百万的逻辑门、触发器、多任务器和其他电路。
一、算力芯片发展背景1、算力是什么意思
算力是集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的新型生产力，促进新产业、新业态、新模式不断涌现，引领算力产业乃至数字经济的高质量发展。算力可分为通用计算能力、智能计算能力和超级计算能力。当前算力产业的两大驱动力：数字化转型驱动算力成为产业竞争关键力量，人工智能大模型驱动算力需求爆炸式增长。
信息计算力（ComputationalPower）是以计算能力为核心、支撑数据信息处理。在数字革命背景下，计算力是信息时代竞争的关键实力、数字经济时代的关键生产力，同时也成为挖掘数据要素价值、衡量生产力、推动数字经济发展的核心支撑和驱动力。
网络运载力（NetworkPower）是以网络传输性能为核心、支撑数据要素高效流动。在东数西算背景下，运载力是赋能数字经济的关键力量，是优化算力供需关系的关键，是连接用户、数据和算力的桥梁。
数据存储力（StoragePower）是以存储容量为核心、支撑数据存储和管理。存储力是支撑大数据时代的核心力量，是迅速访问信息、推动信息资源共享的基石。在数字经济快速发展的背景下，数据呈指数级增长，存储力作为承载数据的关键设施，重要性日益凸显。
芯片算力是怎么评估的AI芯片算力的计算方法
1.FLOPs(每秒浮点运算次数）
FLOPS(Floating-pointoperationspersecond;缩写：FLOPS,1ops或者1lop/s）即每秒所运行的浮点运算次数。浮点(loating-point），指的是带有小数的数值浮点运算即是小数的四则运算，常用来测量电脑运算速度或被用来估算电脑性能，尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。
通常，FLOPs越高，芯片的算力就越强大。计算AI芯片的FLOPs，需要统计其浮点运算的数量，并除以单位时问。
因为FLOPS后缀的那个S代表秒，而不是复数，所以不能够省略。在多数情况下，测算FLOPS比测算每秒指令数(IPS）要准确。是衡量芯片算力的常用指标之一。它表示芯片每秒能够执行的浮点运算次数。
区分FLOPS和FLOPs
每秒浮点运算次数(floatingpointoperationspersecond,FLOPS)，即每秒所执行的浮点运算次数，是一个衡量硬件性能的指标。
下面列举了常见的FLOPS换算指标
一个KFLOPS(kiloFLOPS）等于每秒一千（103)次的浮点运算；
一个MFLOPS(megaFLOPS)等于每秒一百万（106）次的浮点运算；
一个GFLOPS(gigaFLOPS）等于每秒十亿（109）次的浮点运算；
一个TFLOPS(teraFLOPS）等于每秒一万亿(1012）次的浮点运算；
一个PFLOPS(petaFLOPS）等于每秒一千万亿（1015）次的浮点运算;
一个EFLOPS(exaFLOPS)等于每秒一百亿亿（1018）次的浮点运算。
FLOPS在高性能计算机集群（超算）上可以用这个公式计算：
浮点运算量(floatingpointoperations,FLOPs)是指浮点运算的次数，是一个衡量深度学习模型计算量的指标。
此外，从FLOPs延伸出另外一个指标是乘加运算量MACs。
2.MACs（乘加运算次数）
乘加运算量(multiplicationandaccumulationoperations,MACs)是指乘加运算的次数，也是衡量深度模型计算量的指标。它表示芯片每秒能够执行的乘加运算次数。在深度学习中，卷积神经网络是常用的模型，而卷积操作中的乘加运算是计算的主要部分。因此，MACs能够更准确地反映芯片在深度学习任务中的算力。
的操作，参考IntelC++CompilerClassicDeveloperGuideandReference中对于_mm256_fmadd_ps指令的介绍。一次乘加运算包含了两次浮点运算，一般地可以认为MACs=2FLOPs。
算力分类
计算力分为通用计算能力、智能计算能力和超级计算能力。
通用算力又称基础算力，是以CPU芯片输出的计算能力为主，能够在各种不同的应用场景中提供广泛、高效、稳定的计算能力，也是目前最常见的算力类型。近年来，随着社会数字化转型加速、数据处理需求增长，我国数据中心与云计算产业快速发展，提供通用算力的数据中心或云计算服务相对成熟，在社会各个行业快速落地。在需求端，互联网行业是通用算力最大需求市场，占比达到39%，其次是电信、政府、服务、金融、制造、教育、运输。
智能算力以GPU、FPGA、AI芯片等加速芯片输出的人工智能计算能力为主，是专门为支持人工智能算法和应用而设计和优化的计算能力。在需求端，互联网行业的数据处理和AI模型训练的需求在智能算力占比高达53%，服务行业的智能化升级需求占比第二，其后是政府、电信、制造、教育、金融、运输。
超算算力以超级计算机输出的计算能力为主，通过分布式高性能集群计算系统进行大规模计算任务，解决科学研究等领域的复杂计算问题。超算是国家综合锅里的重要体现，诸多基础科学领域的研究都离不开超算算力的支持。
GPU,FPGA和ASIC这三类芯片有何区别呢？
●GPU是一种专门在电脑、游戏机和一些移动设备上图像运算工作的微处理器，与CPU类似，也是游戏玩家口中熟悉的“显卡”。GPU设计初衷是专门处理执行复杂的数学和几何计算，也是图形渲染的基础。
●FPGA是可编程集成电路，是一种能完成任何数字器件的功能的芯片，甚至是高性能CPU都可以用FPGA来实现。但是一切实现都取决于对于FPGA的功能是如何设计的。
●ASIC是专用集成电路，是指按照特定用户要求设计、制造的集成电路，其绝大部分软件算法都固化于硅片。一般来说，ASIC具备低功耗、高性能的特点，但其研发投入较大。
算力芯片是什么意思？
算力是为大数据的发展提供基础保障，而算法的核心在芯片。承载算力的集成电路称为算力芯片。
算力芯片是一种新的计算机体系结构，旨在为超级计算机提供更加可靠的计算能力。该概念的最大创新点是它在同一块芯片上集成了多个核心，使其能够并行执行多重运算任务。除此之外，算力芯片还能支持虚拟机，实现高效调度，减少计算资源的浪费，更快地完成任务。
算力芯片是以架构的方式组织的多核心计算机，由多个晶体管和门元件组成，每个核心由完全独立的控制机和数据通道组成。当多个算力芯片连接在一起时，它们构成一个系统，共同完成不同的任务，为计算机带来更强大的性能。
算力芯片采用了独特的多核心设计，使得其执行多线程任务，可以提高处理能力，让单线程任务也可以发挥较强的性能。此外，它还支持一些新的处理单元，如内存访问单元、浮点运算单元和存储控制器，可以支持更复杂的多媒体应用，使应用软件得以更加可靠、高效地执行。
算力芯片可以提供计算机处理能力的巨大提升，尤其是大型算力芯片，它们可以搭配高性能系统，实现多核心处理器的共享资源调度，有效地增加系统的吞吐量，以及降低系统的延迟。另外，对于对服务器虚拟化技术的支持也是算力芯片的一项重要功能。虚拟化技术可以实现服务器的虚拟化，虚拟机可以在算力芯片上运行，而不必牺牲系统性能，大大减少了服务器的资源浪费，有效提高系统的处理能力。
算力芯片的分类和认识
算力芯片按处理信号种类分为光子芯片与电子芯片。光子芯片和电子芯片是两种不同的芯片技术，它们在信息传输和处理方面有着不同的特点和应用场景。
光子芯片和电子芯片的区别
电子芯片：电子芯片是基于电子技术的芯片，使用电子信号进行信息传输和处理。它通过电流的流动来实现信号的传输和处理，具有较高的速度和精度，适用于大规模数据处理和计算任务。
电子芯片的缺点-电磁干扰：电子芯片受到电磁干扰的影响较大，容易受到外界干扰而导致信号失真。-能耗高：电子芯片在高速运行时会产生较大的能耗，对电源和散热要求较高。
光子芯片：光子芯片是基于光子技术的芯片，使用光信号进行信息传输和处理。它通过光的传播来实现信号的传输和处理，具有较高的带宽和抗干扰能力，适用于高速通信和光学传感等领域。
光子芯片工作原理是指将光信号交成电信号，从而将光能转换为电能的过程。光子芯片的基本结构是一个由块状发光二极管(LED）阵列和晶体管阵列组成的矩形片，其中LED用来发射光信号，晶体管阵列用来检测和收集光信号。
在传输过程中，LED发出的光信号会被反射口来，贔体管收集这些反射回来的光信号。当晶体管接收到光信号时，它会将光信号转换为电信号，然后由硅片进行处理。处理后的电信号会被发送到贴片电路(PCB）上，然后信号会再次发送到电子设备的电路板上。然后，这些信号会被记录并储存在存储器中，供以后使用。
光子芯片的优点-带宽大：光子芯片使用光信号传输，具有较大的带宽，可以实现高速通信和数据传输。-抗干扰能力强：光子芯片对电磁干扰的敏感度较低，具有较好的抗干扰能力。-能耗低：光子芯片在传输过程中能耗较低，适用于低功耗和节能的应用场景。
光子芯片的缺点-制造成本高：光子芯片的制造工艺相对复杂，成本较高。-处理能力有限：光子芯片在信号处理和计算方面相对有限，适用于特定的应用领域。
综上所述，电子芯片和光子芯片各有其优势和局限性，根据具体的应用需求和场景选择合适的技术。在高速通信和大规模数据处理方面，光子芯片具有较大的优势；而在复杂的信号处理和计算任务方面，电子芯片更具优势。
这里我们围绕数据中心、车载和消费电子领域，聚焦电子芯片，电子芯片包括CPU、GPU、DPU等。
复杂网络和新兴应用（大型游戏、大数据分析、云服务、高性能计算等）对新兴算力及算力芯片提出更高要求。
2、算力与网络融合
当前网络实现了全光底座，有管道特性，具备高品质连接能力。但社会信息化加速、新兴应用涌现，光网络架构复杂、适应性差、智能化弱，需要由带宽驱动管道化网络向业务与体验驱动的算力网络演进。算力网络需具备智能化、低时延、低抖动、低丢包、大带宽、高可靠等特点。从建设“尽力满足需求”的传统网络转型到建设“提供高品质业务”的算力网络已提上日程。结合国家“东数西算”工程与“全国一体化大数据”规划，加速算力网络建设。下图展示的是中国联通全光底座的算力网络架构。数据中心规划方面，建设靠近用户的全光锚点，部署边缘算力，提高用户体验；部署地方、省级算力实现地市、城市群算力统筹调度；建设枢纽算力实现东、西部算力资源协调。网络时延方面，西部枢纽到东部远距离枢纽可控制在小于20ms，省与市数据中心可控制在5ms以内，光锚点与市数据中心可控制在1ms以内。计算能力方面，数据中心拥有大量服务器和加速卡，可提供丰富算力资源。
建设算力网络，促进算网融合，统筹算力资源，赋能算力网络连接的个人、家庭、企业、政府。算网融合趋势下新兴应用必将推动算力芯片架构及高速接口快速迭代。
ChatGPT算力芯片分析
算网融合趋势下新兴应用助推以DPU为代表的算力芯片发展。基础设施层方面，网络接口Ethernet、计算接口PCIE、存储接口DDR等快速迭代。平台层方面，可执行应用层算法或提供算力资源，按需软件定义并实现硬件加速，可解耦/组合硬件资源，方便算力调度与数据处理。
在今日飞速发展的科技浪潮中，OpenAI的ChatGPT如一颗璀璨明星，引领着智能对话的新潮流。ChatGPT不仅是一款聊天机器人程序，它背后的驱动力是一个庞大而复杂的算力网络。这个网络依赖于先进的GPU服务器，尤其是英伟达的A100GPU，提供了强大而精确的计算能力。ChatGPT的功能远超日常对话，它能够学习、理解并生成人类般的文本，是人工智能领域的一个重要突破。但其真正力量的源泉，是背后那些不断工作的算力芯片，它们让ChatGPT能够实时响应和进化，成为我们生活和工作中的得力助手。
作为OpenAI研发的聊天机器人程序，支撑ChatGPT运转的可不是简单的一台机器，而是一个庞大的算力网络。这个算力网络可以抽象为三层：传输网络、计算网络和存储网络。如下图：
当前，大部分算力网络所采用的是GPU服务器，并广泛使用英伟达A100GPU。A100GPU属于算力芯片的一种，类型是GPGPU，此外还有专用的ASIC，比如NPU、VPU和TPU等，以及传统的CPU和FPGA等。我们通过下面这张图能够比较直观地看到GPGPU在性能、算法精度、通用性等方面的优势。
综合而言，GPGPU是一款算力性能高，算力类型丰富，算法框架适配完全，数据并行能力强的算力芯片，更加适合当前多模态AI模型的发展。
在算力网络中，GPGPU芯片要发挥性能光靠自己可不行，需要系统的配合。在这个系统内：CPU负责任务调度；GPU负责主要的算力输出，也就是计算任务；内存负责数据暂存，配合GPU进行计算。
为了提升计算效率，减少数据传输的延时，英伟达A100在芯片封装内搭载了HBM内存，其具有传输距离近，速度带宽高，堆叠容量大的优势。
HBM这种芯片封装内搭载内存的方式，成本是比较高的，因此大部分AI服务器选择将计算芯片和内存分开，为了提升这种方式下内存的传输速度，内存标准也在不断演进，已经迭代到DDR5。
3、应用助推算力发展
CPU、GPU芯片架构优化与性能提升有限，在云网络、存储、安全、高性能计算和虚拟化领域不够灵活。DPU以数据为中心，通过底层性能优化，主动应对网络数据包处理问题，解决CPU、GPU被动处理数据问题。
二、算力芯片发展趋势
1、算网物理层简介
以算网基础设施物理层为分析对象，该层采用全光架构，已部署400G，未来将演进到800G、1.6T。
为实现更大带宽，数据中心需部署下一代服务器、交换机及光模块。以光模块为例，其涉及高速数字和光通信技术，需进行电域和光域分析。当前电口单路100G在研发中，参考IEEE802.3ck和OIFCEI-112G标准，200G技术和标准还在讨论中。光口单路100G，参考IEEE802.3db标准，通过多路光纤或波分复用实现更大带宽。
光模块随Serdes速率翻倍(50G~100G)，其功耗会线性增加，面临散热挑战。为优化功耗，提升能效比，CPO/NPO封装技术应用而生，通过将光引擎靠近交换芯片实现更短电连接，降低损耗。海量数据驱动网络带宽越来越大。光模块不具备数据处理能力，仅支持简单故障管理/告警功能。数据传输到通信设备，推动了数据中心算力芯片及高速接口发展。面对海量数据几何级数的增长，传统CPU性能和系统处理需求差异越来越大，需大算力芯片弥补。
2017、2018年以来，人工智能兴起，算力芯片蓬勃发展。从逻辑层面看，CPU遵循冯诺依曼架构，实现存储、取数、处理、返回，没有考虑网络、业务种类（互联网、金融、电信等）、数据类型（音频、高清视频等）、时延、性能等。面对复杂网络、新兴应用和海量数据，CPU通过轮询和中断实现控制、管理效率低，AI/GPU仅考虑了数据平面功能，不够灵活，DPU增加了控制平面和管理平面功能，主动解耦、组合硬件资源，达到按需处理网络数据的目的。
未来算力网络会延伸至车载、消费电子领域。车载领域ADAS、Autopilot等应用推动了智能驾驶算力芯片发展。消费电子领域大型游戏等应用推动了智能手机SoC等算力芯片迭代更新。
2、泛在算力芯片简介
如下介绍了智能终端（手机、平板）、智能座舱、智能驾驶、中央算力平台、云端计算等多种场景算力芯片特点及发展趋势。
智能终端方面，其核心算力芯片是SoC。以智能手机为例，SoC包含AP（CPU+GPU）和Modem（集成或外挂）。SoC基于ARM架构，64bit总线，多以6核或8核进行设计与迭代。以苹果的A16和高通的骁龙8+Gen1为例，前者CPU主频3.46GHz，基于ARMv8架构，采用2核（性能核）+4核（能效核）进行设计，支持数据加速（16核神经引擎/算力17TOPS+5核ISP引擎），支持LPDDR5，采用TSMCN4工艺。后者CPU主频约3GHz，基于ARMv9架构，采用1核（性能优先）+3核（平衡效率和性能）+4核（能效优先）进行设计，支持融合AI（矢量+标量+张量）加速，集成GPU（2.2TOPS）、18-bitISP引擎及DSP（52TOPS），支持LPDDR5/USB3.1Gen2，采用三星4nm工艺。
车载域控制器方面，比如智能座舱、智能驾驶。2017年上海提出汽车“新四化”，推动汽车智能化转型，汽车将成为手机、电脑之后第三大智能终端。通过智能座舱提供第三生活空间，通过智能驾驶平台实现L0~L5不同等级驾驶功能，提升出行体验。SoC是汽车“大脑”，传感器是汽车“五官”。融合不同传感器数据实现低速智能驾驶（自主泊车等）、高速智能驾驶及车内影音娱乐。智能座舱相比自主泊车、高速自动驾驶更易实现。目前智能座舱可实现复杂监控，比如360度环视、行车记录仪、驾驶员监控、电子后视镜，也可实现复杂显示，比如C-HUD/W-HUD/AR-HUD仪表盘、中控显示屏、副驾/后舱娱乐屏（4K高清屏）等。在“一芯多屏”趋势下，算力芯片性能不断提升。以SA8155AP为例，它集成了（64-bit/8核/7nm工艺）CPU、（1.1TFLOPS）GPU和DSP，拥有图像识别与面部探测能力的ISP，支持4K多点触屏显示器，有1路原生DP接口和2路DSI接口（可连到DP桥），支持LPDDR4X、UFS3.0、USB3.0、8路摄像头输入接口。
目前智能驾驶涉及自主泊车和自动辅助驾驶。前者车辆行驶速度较低，后者需要满足高速行驶要求，当前以L2或L2+为主。如下展示了地平线智能驾驶平台典型架构，支持多传感器，通过4颗算力芯片级联实现智能驾驶功能。目前仅深圳在2022年8月1日出台了L3立法层面的条例，让L3上路有法可依、权责分明。L4（有条件自动驾驶）、L5（完全自动驾驶）还未成熟。
如下展示上市车辆算力平台自动驾驶芯片及算力。2022年9月20日英伟达发布了舱驾一体芯片Thor，算力高达2000TOPS。高通在其汽车投资者大会上推出了高集成度超算SoC（SnapdragonRideFlex）。以英伟达JetsonAGXOrin为例，它集成CPU（64-bit/12-coreARMCortex-A78AE/2.2GHz）、GPU（2048-core/64TensorCores/1.3GHz）和加速器（DLA+VisionAccelerator），支持LPDDR5(6400MT/s)，eMMC5.1，支持6路摄像头（D-PHY2.1/C-PHY2.0）、PCIE4.0、USB3.2、10G以太网、1路DP1.4a，支持4K60Hz/4K30Hz/1080p60Hz/1080p30Hz视频编解码，算力约275TOPS。
云计算方面，随着算力增速与数据量增长差距越来越大，迫切高性能算力芯片。比如英伟达的GPGPU（包含渲染与神经网络运算）、谷歌的DSA（特定域架构/支持张量处理）、寒武纪的AI芯片（首个提出深度学习指令集）、中科驭数的DPU（以数据为中心）等。计算越密集，算力需求越大。对算力芯片的内部结构（Die）、外围接口（PCIe、DDR、Ethernet等）提出了新的要求。
三、算力芯片设计和验证挑战
终端、边缘端和云端都集成了算力芯片。
终端SoC处理器加入了计算功能。以智能网联汽车为例，其域控制器架构向着区域控制器（Zontal架构）方向演进，采用中央算力平台。该平台使用高算力芯片，比如Nvidia的车载算力芯片Thor，可以提供2000TOPS算力。
边缘端和云端广泛部署加速卡实现密集计算。加速卡的高速数字接口和网络接口向着第5代IO演进，分别是PCIE5/DDR5和100G以太网，接口每2-3年速率翻倍，下一代PCIe6和200G以太网也在讨论中。
性能与能效比提升带来芯片设计挑战。终端算力芯片SoC通过不同功能的多核组合方式（有的核负责性能+有的核负责性能与能耗平衡+有的核负责能效）实现；
芯片及板级验证面临的物理层信号质量、协议层业务数据挑战
物理层挑战
速率提升带来信号完整性挑战。以太网技术由25G、50G发展到当前单路100G及未来200G。高速数字IO技术，比如PCIE、DDR、USB等也在快速演进，PCIE5.0已经发布，PCIE6.0采用PAM4调制格式实现单lane64Gbps，芯片Base规范已经发布，PHYTest规范在讨论中。DDR5相比DDR4数据速率提升至8400MT/s，内置多抽头DFE，DDR6规范还未发布，可能采用PAM4技术，提升比特速率。USB4近期也发布了v2版本，采用PAM3调制格式提升数据速率。速率提升引起码间干扰、串扰等，导致眼图压缩，给收发侧均衡设计带来挑战。技术参数变化带来验证挑战。相比NRZ，采用高阶调制PAM3/4，无法通过手动设置完成所有测试。增加了SNDR、JnU等参数，需要进行复杂设置和后处理才能完成。
协议层挑战
四、物理层测试、协议测试和网络测试完整方案
是德科技可提供Pathwave仿真、收发及互连物理层测试、协议测试和网络测试完整方案，加速算力芯片设计与验证。
1，发送物理层一致性测试方案
如下展示了基于DPU算力芯片实现的板卡。其支持PCIe5.0、DDR5、IEEE802.3以太网或Infiniband等标准。
2，接收物理层一致性测试方案
3，互连物理层一致性测试方案
4，协议测试方案
5，网络与安全测试
因为DPU卡具备网络接口，支持OSI七层网络模型，内嵌协议栈。是德Novus100G平台有5种速率等级，支持无状态业务生成，CloudStorm也有5种速率等级支持有状态业务生成，实现网络测试。另外也有可安装在硬件服务器上的IxChariot软件，实现轻量级业务模拟，进行网络测试。另外安全测试还需额外的IxLoad软件实现有状态实际应用模拟与线程模拟，需要IxNetwork软件实现无状态业务模拟、虚拟化验证等功能。
6，车载测试方案
车载算力芯片与上述算力芯片应用场景不同，接口类型有差异，还会涉及高速MIPITRX接口、车载Serdes接口、车载以太网接口等。MIPI接口包括C-PHY、D-PHY，借助串化/解串套片连接多路摄像头及显示屏。MPHY用于连接UFS芯片，实现非易失数据存储。
车载以太网作为车内核心网络，是德可提供物理层L1（支持10M~10G）~上层L7的七层解决方案。
是德科技可提供高性能UXR示波器满足发送物理层一致性测试，UXR具备业内领先的带宽扩展能力，模拟带宽可达110GHz，集成自研10bitADC和ASIC加速芯片，具有低的本底噪声和固有抖动。也提供高性能误码仪M8040A、M8050A，支持NRZ、PAM-N调制格式，可产生业内领先的120GBd信号，完成高速信号接收物理层测试。
算力芯片设计整体测试方案
usb逻辑分析仪不仅采用了USB总线接口，同时也采用了已广泛使用的虚拟仪器技术，将计算机、软件和FPGA技术结合在一起，克服了以往虚拟逻辑分析仪不能随意插拔的缺点。本文中梦源科技将为大家解析usb逻辑分析仪的优势。
高压差分探头是一种用于电力电气工程、电子通信技术、航空航天科技的测量仪器。本文中KEYSIGHT将为大家介绍高压差分探头及其放大原理，还将为大家解析差分测量、共模抑制比和防止差分探头防止烧坏示波器的方法等。
无源探头的目标客户是所有人！大多数示波器用户几乎在每个行业都使用无源探头，因此它们是每台销售的示波器的标准配置。无源探头非常适合定量测量——这意味着精度会低于有源探头，但它们使用起来简单且便宜，并且适合基本的电路检查和测量。本文中KEYSIGHT来给大家解析无源探头和有源探头两者之间的差异。
本文Keysight介绍关于抖动测试和分析的设计经验，包括：01.抖动研究的源起02.抖动测试和分析的基本方法和经典理论03.抖动测试的演进和新挑战。
实时示波器和采样示波器，相似的名字，不同的方法，让Keysight为您理清实时示波器、采样示波器。首先了解这两种仪器的区别，其次分析它们在特定的应用中各有优势，确定哪种仪器更适合使用。
2022年末，人工智能对话机器人ChatGPT的发布引发全球性轰动，其基础支撑的人工智能大模型成为产业热点。人工智能大模型通过“自监督学习+预训练+精调”的模式，能够低成本、高适应性的赋能下游诸多领域，成为人工智能应用落地的最优选择。随后，全球科技互联网龙头纷纷推出自身的人工智能大模型。白皮書AI和软件测试www.keysight.com.cn/cn/zh/assets/3123-1299/whi
KeysightP924xA系列示波器提供20MHz内置函数/任意波形发生器。该波形发生器是教学、设计或研发实验室的理想之选，因为这些实验室的工作台空间和预算都有限，而20MHz内置函数/任意波形发生器可为被测器件提供标准的输出激励波形，以及用户可定义的频率、幅度、偏置、脉宽和任意波形。WaveGen的输出端与示波器显示屏下方的前面板BNC接头连接。
是德科技推出InfiniiMax4系列高带宽示波器探头，将高频探头产品的带宽扩展到52GHz。InfiniiMax4系列采用了工作频率超过50GHz的高阻抗探头，为数字设计人员提供了一个适合高速数字、半导体和晶圆应用的一站式探测解决方案。
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品类：PassiveProbe
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现货：1
价格：￥2,437.8400
品类：函数/任意波形发生器
价格：￥2,020.5621
现货：2
价格：￥2,613.6307
服务
提供全面表征产品器件耗电特征及功耗波形、快速瞬态效应、电源优化、表征和仿真测试服务，使用直流电源分析仪测量精度达50μV，8nA，波形发生器带宽100kHz，输出功率300W，示波器200kHz，512kpts
实验室地址：深圳/苏州提交需求>
提供是德(Keysight)，罗德(R&S)测试测量仪器租赁服务，包括网络分析仪、无线通讯综测仪、信号发生器、频谱分析仪、信号分析仪、电源等仪器租赁服务；租赁费用按月计算，租赁价格按仪器配置而定。