DCDC电源效率测试方法以及注意事项
效率是电源测试中十分常见的测试项，高效的电源表现是众多厂家一直追求的目标。在芯片的规格书中，一般会提供几种常见输入输出应用下的效率曲线。当我们实际的应用范围与规格书上不同，或者在demo板的基础上我们进行了其他改动时，就需要重新进行效率测试。本文就来讲一讲如何进行效率测试以及一些注意事项。
PART01测量值
根据效率的计算公式可知
在测效率时，需要测得输入电压Vin、输出电压Vout、输入电流Iin、输出电流I...
合科泰碳化硅如何推动功率半导体产业升级
硅基芯片遇瓶颈，碳化硅迎来机遇
长期以来，工艺成熟、成本低廉的硅基芯片稳居半导体市场主流，广泛用于消费电子、通信等领域。但伴随新能源汽车、光伏储能等产业高速发展，设备朝着高压、高温、大功率演进，硅基芯片损耗高、能效不足的瓶颈日益凸显，难以胜任高端工况。而以碳化硅为代表的第三代半导体快速崛起，成为替代硅基器件、推动半导体产业升级的核心赛道。
三代半导体迭代，宽禁带材料性能突围
半导体产业历经三代材料迭代，性能与应用场景实现层层突破。第一代半导体...
氮化硅高温绝缘套管——频繁热冲击下，怎么兼顾绝缘与不断裂？
一、技术指标：别只看“氮化硅”三个字
采购这套管子，最怕图纸只写材质不写工况。真正决定寿命的，是烧结路线和那几个硬参数。
气压烧结氮化硅，密度一般在3.2g/cm³上下，抗弯强度600-800MPa，断裂韧性6-8MPa·m¹/²，热膨胀系数约3.0-3.2×10⁻⁶/℃，介电强度15kV/mm以上，25℃体积电阻率超过10¹⁴Ω·cm，到500℃还能守住10¹⁰Ω·cm量级。空气中长期运行建议按1000℃以内评估，短期可到1200-1300℃，超...
奥士康10层全8OZ厚铜电源板关键工艺突破
随着人工智能、高性能计算及数据中心基础设施的快速发展，AI服务器与算力机柜的功率密度持续提升，对电力传输效率、载流能力、热管理及长期运行可靠性提出了更高要求。
在高功率供电系统中，PCB不仅承担电路互连功能，也是实现电力传输与分配的重要载体。增加铜层厚度、优化多层导电结构，有助于提升载流能力、降低导通电阻，但同时也对蚀刻、压合、钻孔、电镀及防焊等制造工艺提出更高要求。
当铜厚达到8OZ，并进一步应用于10层全厚铜叠构时，制造难度已远超常规多层PC...
人形机器人为什么还进不了仓库？单机智能已死，集群智能当立
近日，以"智融百业，智启产力"为主题的 WAIE 2026（第十届）人工智能产业大会暨 AI 智能体产业应用大会在深圳南山威斯汀酒店成功举办。本次大会由 OFweek 维科网主办、OFweek 人工智能网承办，汇聚了数百位政企主管、科研专家、研发厂商，以及制造、能源、政务、医教、金融商贸等领域的决策者同场交流。
在本次大会上，稳石机器人（深圳）有限公司总经理黄江楠受邀出席，带来《单机智能已死，集群智能当立》的主题分享。作为工业仓储具身智能领域的深度实践者...
上海立芯Le3DIC如何应对三维集成设计挑战
当芯片不再只靠 “做小”
面向三维集成的国产 EDA 设计平台
过去数十年，芯片性能的提升高度依赖晶体管工艺微缩，通过在平面维度上提升晶体管密度，持续拉动算力增长。然而，进入先进制程阶段后，工艺迭代成本陡增，功耗压力、互连瓶颈与设计复杂度持续抬升，单纯依靠“把晶体管做小”的发展路径正面临日益严峻的现实约束。
面对这一挑战，华为提出“韬定律”，以“时间缩微”替代“几何缩微”，为后摩尔时代芯片系统的持续演进开辟了全新路径。“逻辑折叠” （Logi...
网线水晶头如何匹配实心与多股导体的端接要求？
网线的导体有实心和多股两种结构，水晶头也就是RJ45插头，内部的触点与导体接触的方式，需要与之配合。实心导体多用于固定敷设的水平布线，多股导体多用于需要经常移动的跳线。两种导体的刚性、直径和接触特性各不相同，插头的触点结构、压接工艺和线规范围，也要对应着选择。下面从导体结构差异、触点结构、端接工艺和电气性能几个方面做一个梳理。
一、实心与多股导体的结构差异及应用定位
实心导体是一根完整的铜芯，刚性较好，弯曲的时候保持形状的能力强，传输损耗小。多股...
从感知到算力闭环！思特威旗下威云创达发布三款AI算力新品，加码AI计算
今年，AI Agent迎来了规模化的发展节点，AI大模型加速进入企业部署和实际应用场景。AI Agent规模化就是将“模型能力”推到“工程落地能力”，这会带动本地推理、训推一体机、边缘算力、数据治理和AI安全体系的需求。
10月28日，国内领先CMOS芯片大厂思特威旗下的威云创达宣布，推出威云™ 1000Pro、威云™ 1000Ultra两款AI训推一体机，以及威云™ Station物理AI智能体工作站，形成覆盖企业级本地AI计算、高性能大模型推理与...
沐曦股份GPU产品正式合入RLinf官方主线
近日，沐曦股份正式完成面向具身智能大规模强化学习框架 RLinf 的全栈适配，适配方案已正式合入 RLinf 官方主线，RLinf 官方同步宣布支持沐曦 GPU。开发者无需修改任何代码，即可在沐曦 GPU 上完整运行 RLinf 的具身智能训练任务，实现跨硬件无感知迁移。
RLinf 是首个面向具身智能的“仿训推一体化”大规模强化学习框架，由清华大学和无问芯穹联合北京中关村学院等多家机构共同推出，多项成果被 OSDI、RSS、NeurIPS 等顶级会...
沐曦股份GPU产品加速开源Newton物理仿真引擎
作者：杨柳
沐曦PDE部门
摘要：
物理 AI 是人工智能发展的下一个阶段：继感知 AI、生成式 AI 与代理 AI 之后，机器开始被要求理解摩擦、惯性、因果关系等物理概念，并在真实世界中完成感知、决策与行动。机器人是物理 AI 最重要的载体，但机器人学习长期受制于数据稀缺——真实数据的采集成本高、速度慢、风险大，且难以覆盖多样的长尾场景。仿真的价值正在于此：它能在低成本、零风险的虚拟环境中生成近乎无限的数据，并让策略先在仿真中训练、再迁移到...