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  • 热度 5
    2022-6-13 09:56
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    受疫情、需求激增等多方因素影响,全球范围都正在面临着历时最长、波及面最广的一次芯片短缺潮。 很多企业负责人表示,在生产、供应保障、产品开发方面都正经受前所未有的考验,供应链的整合优化能力将成为一个企业快速发展和稳定运营的决定性因素。 作为深耕嵌入式 ARM行业16年的老牌高新技术企业 ,飞凌嵌入式技术有限公司的核心竞争力之一便是强大的供应链保障体系。在芯片市场剧烈波动的 2021年,飞凌为客户 如约交付板卡 超百万片 ,为客户提供了稳定的供货保障。 飞凌是如何克服重重困难做到这一点的?接下来让我们一探究竟。 1 提前预警,充足备料 芯片作为嵌入式板卡行业的战略物料,需保持密切关注。 作为NXP、TI、瑞芯微、全志等主流IC原厂的战略合作伙伴 , 飞凌 与一级代理商分销渠道及可靠的现货供应渠道保持着长期良好的合作关系, 能够快速了解到原厂相关芯片的产能变化、交期变化及订单分货情况。 同时,结合上万家客户所在行业的最新情况(工控、医疗、交通、电力、能源、环保等领域),为飞凌评估市场供需变化提供依据。 自 2020年疫情伊始,飞凌就意识到 了市场竞争形势的变化。于是,飞凌 积极梳理供应商资源, 进一步强化供应链管理, 实施战略储备, 常备库存保障6~12个月物料需求 , 确保 为客户批量稳定供货。 2 扩充市场供应渠道 在保障下游 “畅通”的同时,飞凌积极与 更多上游 IC原厂沟通,建立更深层次战略合作, 保障公司在物料上的优先供给 。 目前已 与数百家芯片供应商建立了日常沟通机制 , 多方面、多渠道备货,尽最大努力去降低供应紧张的影响。 3 物料备选方案 16年来专注于嵌入式ARM所沉淀的成熟技术方案和研发人才储备,是飞凌应对缺芯问题的有力武器。为应对可能的紧俏物料突发短缺风险, 飞凌为主流平台开发储备了可替代方案,储备了多品牌、多规格物料库 。 同时,飞凌产品部 协同研发、测试、质检等部门,提前做好可替代芯片的长期稳定性验证工作 ,确保稳定替换。把风险防控工作做在前,让风险降到最低,既保障供应又能平衡成本、同时保障产品性能和稳定性。 如今 2022年即将过半 ,但疫情的阴霾尚未散去,全球芯片短缺的情况尚未完全缓解,但飞凌有信心也有能力,为客户的产能稳定保驾护航。 选择飞凌,就是选择保障! 医疗、工控、交通、电力、物联网······不同行业、不同产品对嵌入式处理器的需求不同,有的需求高性能,有的需求低成本,有的需求功能接口丰富。 在嵌入式处理器百花齐放的市场, 飞凌嵌入式与NXP、全志、瑞芯微、TI、SAMSUNG、 Renesas 等国内外多家芯片原厂达成战略合作关系 , 针对不同嵌入式处理器的特性推出了一系列核心板。 既有专用网络加速的NXP DN产品处理器核心板,也有多媒体通用处理器核心板;既有可稳定运行于医疗设备及工业现场的核心板,也有符合电力系统的全国产化核心板,省去了不同行业用户因不同项目需求开发多款板卡的麻烦。 而稳定可靠的嵌入式核心板,在产品研发阶段,带来的不只是研发难度的降低,研发周期的缩短,长远看还能节约产品批量化后的隐性成本。对于工程师和企业主来说,既省心省力,还能让产品更稳定。 这也是为什么有越来越多的企业选择使用嵌入式核心板来开发产品的原因。
  • 热度 11
    2011-10-22 18:29
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    ESD 静电保护元件 TVS 瞬态电压抑制二极管 GGD 玻璃气体放电管 GDT/SPG 陶瓷气体放电管 TSS 半导体放电管 MOV 亚敏电阻 PTC 自恢复保险丝   方案 1 : GDT/GGD 选择 70-200V 左右电压范围的管子, PTC 起协调作用, ESD SLVU2.8-8, 此方案依据标准 ITU-T K.21 采用两级防护理念,可过雷击浪涌 10/700 μ s 差模 4KV 测试,共模 6KV 测试 方案 2 : GDT/GGD 选择 70-250V 左右的放电管,此方案依据标准 ITU-T K.21 ,由于是室内,而又因为变压器的存在,所以此电路只做了共模防护,在变压器的插头上接一个放电管到地,需要注意的防**是要与匹配电阻和电容是共联关系,此方案可通过雷击浪涌 10/700 μ s 共模 4KV 的测试 方案 3 : ESD: SLVU2.8-8   IEC6100-4-5    
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    时间: 2019-6-9 09:46
    大小: 700.73KB
    上传者: royalark_912907664
    随着技术的迅速发展,越来越多的工程应用对以太网嵌入式设备提出了需求,因此对以太网MAC层数据处理系统的研究具有重要的现实意义。本文介绍利用以太网物理层(PHY)芯片和FPGA实现的硬件千兆网模块。其中PHY芯片作为数据传输的高速节点,处理物理层数据,而FPGA完成对MAC层数据的处理。本文研究的方法结合了FPGA的强大处理能力和PHY芯片的驱动能力,比常规CPU+MAC层模块+PHY芯片的方式有更高的效率。本文通过实验测试验证了设计的可靠性与快速性。